Коли закінчуються малі дані і починаються великі? Деякі експерти жартують, що великі дані починаються там, де закінчується мільйонний (останній) рядок Excel. Це жартівливе визначення не дуже далеке від офіційного, яке визначає Big Data як набори даних, настільки об’ємних та складних, що традиційне прикладне програмне забезпечення не може із ними впоратися. Тому насправді межа між великими і малими даними вельми умовна  й суб’єктивна, і з часом та розвитком технологій вона змінюватиме свої координати.

Для характеристики великих даних використовують набір ознак «три v»: їхній обсяг (volume), швидкість накопичення нових даних і їхньої обробки (velocity) та різноманіття типів даних, які можуть оброблятися (variety). У подальшому з’явилися інтерпретації з додаванням достовірності (veracity), життєздатності (viability), цінності (value), мінливості (variability) та візуалізації (visualization).

Яка користь від великих даних? У фундаментальному звіті, який свого часу різко підвищив світовий інтерес до теми великих даних, компанія McKinsey виділила п’ять шляхів, де великі дані створюють цінність:

Чи є «хайп» довкола Big Data? Аналітична компанія Gartner, яка вивчає тренди та щороку випускає діаграму Gartner Hype Cycle, де дає оцінку розвитку та популярності технологіям, у 2015 році виключила «великі дані» зі списку «хайпових», пояснивши це тим, що ці технології вже стали нормою для корпоративного ІТ.

Український бізнес починає шукати шляхи оптимізації та розвитку бізнесу за допомогою великих даних, іноді навіть не підозрюючи, що вже давно користується цим інструментом

Український бізнес починає шукати шляхи оптимізації та розвитку бізнесу за допомогою великих даних, іноді навіть не підозрюючи, що вже давно користується цим інструментом

Але це як часто буває, подібні тренди до України доходять лише за кілька років. Український бізнес починає шукати шляхи оптимізації та розвитку бізнесу за допомогою великих даних, іноді навіть не підозрюючи, що вже давно користується цим інструментом на більш базовому рівні, якого в більшості випадків цілком достатньо для українських реалій. Цей, майже спонтанний, інтерес призвів до певної містифікації Big Data, перетворивши її на «чарівну паличку», здатну вирішити будь-яку бізнес-проблему.

«Думаю, що «хайп» не навколо Big Data, а навколо можливості використання аналітичних моделей у бізнесі. Мені здається, що це вже не закінчиться», – вважає Євген Пенцак, викладач курсу «Big Data та аналітика для топ-ів» Києво-Могилянської бізнес-школи. «Аналітичні моделі у бізнесі дозволять підвищити його ефективність. Спочатку потрібно побудувати класичні моделі, а потім вже їх оптимізувати за допомогою високочастотних і різноманітних даних», – продовжує експерт.

Що роблять українські компанії з даними? Дуже багато українських компаній знаходяться на етапі безсистемного накопичення даних з надією, що вони зможуть принести користь у майбутньому. Цей етап також включає архівів з до-цифрової епохи. Проте підвищений попит на спеціалістів з data science є індикатором того, що частина компаній вже перейшла до етапу впорядкування накопичених даних та побудови аналітичних, статистичних та machine learning-моделей.

За словами Євгена Пенцака, зараз є запит від українських бізнесів на бізнес-аналітику такого типу:

Що буде далі? Використання великих даних в українському бізнесі вже скоро стане такою ж нормою, як наявність корпоративного сайту. І хоча це не панацея, але це дійсно корисний інструмент, який може значно покращити бізнес-показники та допоможе краще зрозуміти клієнтів.

«Бізнеси, які дивляться вперед, обов’язково використовуватимуть Big Data, а інші – будуть поглинуті більш ефективними гравцями. Передумови – входження в український бізнес міжнародних гравців, підвищення рівня конкуренції, а звідси й необхідність підвищення ефективності», – каже Пенцак.

Джерело: mind.ua