Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики. Билл Фрэнкс

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ приступить к делу, а год спустя утверждает, что по-прежнему не может ничего сделать с большими данными. Необходимо придумать хоть что-то, и сделать это нужно быстро.

      Вот отличный пример. Европейский розничный магазин. Компания решила начать использовать подробные данные интернет-журналов. При создании сложных долгосрочных процессов сбора данных они сначала наладили несколько простых процессов для определения того, какие товары просматривает каждый посетитель. Информация о просмотренных страницах была использована в качестве основы для последующей кампании, в рамках которой каждому посетителю, покинувшему сайт без совершения покупки, высылалось электронное письмо. Это простое действие принесло организации значительную прибыль.

      Далее компания наладила долгосрочный процесс сбора и загрузки веб-данных. Важно то, что они даже не начинали работу со всем потоком данных. Представьте, какую прибыль они получат в будущем, когда приступят к более глубокому анализу этих данных! Сотрудники организации, с самого начала увидев реальные достижения, сохраняют высокую мотивацию, поскольку они уже оценили мощь даже самого простого использования данных. А главное, дальнейшие усилия уже оплачены!

      Большая часть больших данных не имеет значения

      Дело в том, что большая часть больших данных вообще не имеет значения. Неожиданно, не так ли? Однако так быть не должно. Мы уже упоминали, что поток больших данных подразумевает большой объем, скорость передачи, разнообразие и сложность. Большая часть содержимого потока данных не будет отвечать поставленным целям, а некоторая его часть вообще не будет иметь какого-либо значения. Укрощение больших данных похоже не на закачку воды в бассейн, а скорее на питье воды из шланга: вы отхлебываете только то, что вам нужно, а остальному позволяете течь мимо.

      В потоке больших данных есть информация, которая имеет долгосрочное стратегическое значение; некоторые данные пригодны только для немедленного и тактического использования, а часть данных вообще бесполезна. Самое главное в процессе укрощения больших данных – определить, какие фрагменты относятся к той или иной категории.

      Примером могут служить метки радиочастотной идентификации (RFID), речь о которых пойдет в главе 3. Они размещаются на палетах с товарами в процессе их перевозки; если это дорогие товары, метками помечают каждый из них. Со временем станет правилом помечать метками отдельные товары. Сегодня в большинстве случаев это связано с большими затратами, поэтому метки ставятся на каждой палете. Такие метки упрощают процесс отслеживания местоположения палет, позволяют определить, где они загружаются, разгружаются и хранятся.

      Представьте себе склад с десятками тысяч палет. На каждом из них находится RFID-метка. Каждые 10 секунд считывающие устройства опрашивают склад: «Кто здесь?» Каждая палета отвечает: «Я здесь». Посмотрим, как в этом случае можно использовать большие СКАЧАТЬ