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

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ справляется с существующими массивами информации, она справится и с большими данными.

      Большие данные потребуют изменения тактик, которые используют в своей работе профессиональные аналитики. Для обеспечения более эффективной работы с большими данными к традиционным аналитическим средствам добавятся новые инструменты, методы и технологии. Для отбора ценных сведений из потоков больших данных будут разработаны сложные алгоритмы фильтрации; будут усовершенствованы процессы моделирования и прогнозирования. Более подробно это обсуждается в главах 4, 5 и 6.

      Перечисленные тактические изменения коренным образом не меняют цели или сам процесс анализа. Большие данные, безусловно, будут способствовать внедрению новых и инновационных средств анализа, и это заставит аналитиков проявлять творческий подход к работе в пределах существующих ограничений в масштабируемости. Большие данные с течением времени продолжат увеличиваться в объеме. Тем не менее их использование на самом деле не сильно отличается от того, чем аналитики всегда занимались. Они готовы ответить на вызов.

      Риски, связанные с большими данными

      С большими данными связаны определенные риски. Так, например, организация может оказаться настолько перегруженной большими данными, что не будет способна на какой-либо прогресс. Ключевой момент здесь, как мы увидим в главе 8, – наличие нужных людей, которые не допустят этого. Вам нужны правильные люди, способные справиться с проблемами, которые возникают с появлением больших данных. Если такие специалисты есть, организации могут избежать пробуксовки в своем развитии.

      Другой риск заключается в том, что расходы по сбору больших данных растут быстрее, чем возможности организации по их использованию. Избежать этой проблемы можно, лишь обеспечив соответствующий темп развития. Нет необходимости браться за все сразу и с завтрашнего дня собирать 100 % информации, поступающей из каждого нового источника данных. Необходимо собирать и изучать образцы новых данных. С их помощью можно провести экспериментальный анализ, чтобы определить, что действительно важно в каждом источнике и как каждый из них может быть использован. Основываясь на этом, организация будет готова к проведению полномасштабного эффективного анализа источника данных.

      Вероятно, самый серьезный риск, связанный с источниками больших данных, – это конфиденциальность. Если бы все люди были хорошими и честными, то нам не пришлось бы беспокоиться о конфиденциальности. Однако это не так. Нехорошими и нечестными бывают не только люди, но и компании. Существуют даже нехорошие и нечестные правительства. Вот поэтому большие данные могут доставить неприятности. Проблему конфиденциальности, связанную с большими данными, необходимо решать, иначе их потенциал невозможно реализовать полностью. Без надлежащего ограничения большие данные могут поднять такую волну протеста, СКАЧАТЬ