Разработка BIG DATA решений
Что такое большие данные?
«Большие данные» или Big Data- это технология, которая работает с большим объемом данных - как структурированных, так и неструктурированных - которые изо дня в день пополняют библиотеки бизнеса. Но важен не только сам объем данных. Важно то, что организации делают с данными. Правильный сбор и анализ больших данных на предмет разных факторов дает компании понимание ключевых показателей, что приводит к принятию более эффективных решений и стратегических бизнес-шагов.
Примеры работ
Примеры data science business solutions
При том что суть работы с большими данными ясна и довольно предсказуема, это решение можно использовать для множества задач и целей. Все зависит от того, какой результат вы хотите получить. А решения Big Data подходят практически для всех сфер:
- В e-commerce: построение отношений с клиентами имеет решающее значение для отрасли розничной торговли, и лучший способ узнать верный путь - спросить его у самих клиентов. Но для этого не обязательно задавать навязчивые вопросы, нужно лишь проанализировать, что они выбирают, почему, какие этапы взаимодействия им нравятся, а какие нет. Так вы сможете найти лучший способ выхода на рынок для клиентов, наиболее эффективный способ обработки транзакций и наиболее стратегический способ вернуть утраченный бизнес.
- В офлайн ритейле: большинство компаний собирают гораздо больше данных, чем анализируют. Причин тому может быть несколько, одна из них заключается в том, что многие компании анализируют только небольшие рандомизированные выборки данных. Да, так быстрее и проще, но много данных остаются нетронутыми. Персонализированный подход всегда важен для клиента, неважно, онлайн или офлайн, и решения Big Data дают возможность это реализовать.
- Производство: Та информация, которую большие данные могут предоставить, может помочь производителям повысить качество и производительность при минимизации отходов - процессы, которые являются ключевыми на сегодняшнем высококонкурентном рынке.
- Транспорт: карты для приложений - технология изменила навигацию, и подавляющее большинство пользователей смартфонов полагаются на свои устройства для определения маршрутов. И эти маршруты основаны на больших данных - релевантной информации (например, о схемах движения), полученной из государственных органов, спутниковых изображений и других источников.
Большие данные находят применение в любой сфере, где есть сами данные.
Этапы работы
Внедрение и сопровождение
Тестирование
Программная разработка Big Data
Проектирование и дизайн
ТЗ на разработку Big Data
Анализ задачи
Как работают большие данные?
Под большими данными понимаются массивные сложные структурированные и неструктурированные наборы данных, которые быстро генерируются и передаются из самых разных источников. Эти атрибуты составляют три V больших данных:
- Volume: огромные объемы хранимых данных.
- Velocity: молниеносная скорость, с которой потоки данных должны обрабатываться и анализироваться.
- Variety: различные источники и формы, из которых собираются данные, такие как числа, текст, видео, изображения и аудио.
Big Data решения могут существенно помочь бизнесу, если правильно их использовать. Давайте рассмотрим, как бизнесу стоит выстраивать работу с большими данными, чтобы получить наилучший результат.
1. Интеграция
Для начала, конечно же, нужно создать и внедрить само решение. Сюда можно отнести и разработку сайтов, приложений, систем учета и контроля работы предприятия, баз данных и так далее. К тому же, придется перестроить или адаптировать некоторые процессы в компании, чтобы внедрить диджитал решения, но это того стоит.
Велика вероятность, что у вас уже есть определенные массивы данных и источники, из которых они пополняются. Это прекрасно, но помните, что совершенству предела нет, а значит можно увеличить количество источников данных, усовершенствовать структуру данных и найти применение даже той информации, которая вам казалась бесполезной. Интегрируйте ваше Big Data ПО с остальными решениями в компании, и вы получите структуру, которая автоматизирует множество ваших процессов и будет работать в буквальном смысле на вас.
2. Управление
Стратегия управления большими данными должна включать инструменты, обеспечивающие обнаружение данных, подготовку данных, доступ к данным, совместное управление семантическими метаданными, стандартизацию и очистку данных, а также механизмы потоковой обработки. Правильное и эффективное управление данными помогает подготовить их к анализу быстро и тщательно. К тому же и сам анализ займет значительно меньше времени при правильной подготовке.
Для управления данными удобно использовать специальное ПО, и мы с удовольствием разработаем его для вас, но решения нужно принимать взвешенно. Наши аналитики проводят детальное исследование, чтобы настроить все процессы должным образом, и нам очень пригодится ваше участие в этом процессе. Осознание важности этого этапа может значительно ускорить окупаемость вашей программы больших данных.
3. Анализ
Когда данные собраны и структурированы, все, что остается сделать, это проанализировать их и правильно интерпретировать все ответы. Это тоже задача программного обеспечения. Все данные, которые поступили в систему, обрабатываются и передаются вам в удобном виде схем, таблиц, диаграмм и графиков. Такая визуализированная информация станет основой решающих шагов для вашего бизнеса.
Частые вопросы
ваш бизнес!