Новая нефть: что такое Big Data
Большие данные, или Big Data, представляют собой структурированные и неструктурированные массивы информации большого объёма. Они используются для сбора статистики, проведения анализа, составления прогнозов и дальнейшего планирования решений. Обработка подобных сведений осуществляется специальными автоматизированными инструментами, сообщил «РБК.Тренды«.
Впервые термин «большие данные» был введён в обиход редактором журнала Nature Клиффордом Линчем в 2008 году. Уже тогда стало понятно, что объёмы информации растут в геометрической прогрессии. До 2011 года анализ Big Data был прерогативой специалистов, проводящих научные и статистические исследования. Сегодня их систематизация и применение на практике стали уделом крупных технологических корпораций, ведущих мировых ВУЗов и государственных органов.
Главными характеристиками, по которым оценивают Big Data, выступают объём, скорость накопления и обработки, а также разнообразие типов информации. Недавно этот список пополнился критериями достоверности набора данных и результатов анализа, изменчивости и ценности.
Полученная информация используется для создания моделей-симуляций, предназначенных для тестирования той или иной идеи, или продукта. В качестве основных источников «больших данных» выступают так называемый «интернет вещей», социальные сети, блоги и СМИ. Кроме того, извлечь информацию можно из показаний приборов, статистики городов и государств, медицинских, транзакционных и других сведений.
Для хранения Big Data используются специализированные центры, оснащённые мощными серверами. Также широкой популярностью стали пользоваться облачные сервисы и фреймворки, которые представляют собой набор утилит, упрощающих разработку и выполнение распределённых вычислений.
Внедрение инструментов по сбору и анализу массивов информации позволяет правительствам имплементировать наиболее эффективные решения в сферах экономики, безопасности и здравоохранения. Повышение прозрачности промышленных процессов, создание новых лекарств, развитие онлайн-торговли и изучение клиентского опыта для дальнейшего улучшения товаров и услуг — лишь некоторые задачи, которые под силу выполнить пользователям технологии Big Data.
Вопреки очевидным преимуществам, «большие данные» отличаются крайней неоднородностью, а их сбор и обработка требуют колоссальных вычислительных мощностей и нередко идут вразрез с принципом приватности. Несмотря на это, технология продолжает оставаться наиболее перспективной для решения глобальных проблем.
