Добро пожаловать в iDVP!
Для получения доступа к платформе, пожалуйста, заполните форму регистрации.
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных. Текст соглашения расположен по ссылке.

5
Мифов о БОЛЬШИХ данных

В последнее время слишком много «хайпа» вокруг темы Big Data. Безусловно, с помощью средств продвинутой аналитики и обработки больших данных многие организации достигли революционных успехов, но надо понимать, что это не волшебное лекарство для всех ваших (или мировых) проблем — оно не сможет уберечь вас от совершения ошибок.

Ниже представлены некоторые факты о больших данных, которые не надо принимать за чистую монету, но обдумать их стоит.
1. Все компании делают это
Когда появляется что-то передовое и интересное, все обычно пытаются не упустить это из виду — феномен Big Data не стал исключением. Несмотря на то, что о больших данных пишут очень много хвалебных речей, согласно исследованиям, список компаний, успешно внедривших эффективные технологии по анализу, обработке и визуализации данных — пока довольно маленький. Для большинства это, скорее, вопрос честолюбия. Опасность здесь заключается в том, что руководители несутся за новинкой лишь по той причине, что боятся отстать от конкурентов. Хотя страх иногда и может стать хорошим мотиватором, иногда он толкает к совершению необдуманных поступков. Действительно, пока вы будете заниматься построением стратегии, переходить к новому типу бизнес-аналитики, ваши конкуренты могут на короткий период вас обогнать, но это всего лишь моментное лидерство.
2. Самое главное в больших данных – РАЗМЕР
Традиционно, выделяют 3 характеристики Big Data: объем, многообразие и скорость. Размер — он же объем (volume) — однозначно, одна из определяющих характеристик Big Data. Но и другие — многообразие и скорость — не менее важны. Информация становится быстрее чем когда-либо, и чем оперативнее вы сможете ее обработать, тем более своевременной и релевантной она будет. Данные же, доступные в различных формах, позволяют нам рассматривать ситуацию со всех сторон.
3. Они расскажут, что будет дальше
Когда дело доходит до предсказывания будущего, данные не могут рассказать ничего конкретного — и если кто-то действительно пытается это сделать, они просто вам хотят что-то продать. Предсказания на основе анализа больших данных, скорее, указывают на то, что вероятнее всего произойдет в будущем, основываясь на прошлых данных. Если вы анализируете информацию в реальном времени, то они, безусловно, могут показать, что происходит прямо сейчас. Но любые прогнозы, которые они дают, всегда основаны на вероятности, и как известно, в любой статистике существует определенная погрешность. Чем больше актуальных, качественных данных вы имеете, тем более точными будут результаты анализа.
4. Big Data требует серьезных затрат
Действительно, такие крупные организации, как госструктуры и транснациональные корпорации вкладывают колоссальные средства в центры обработки данных с размером в футбольное поле, в дорогих специалистов и в супер-быстрые решения. Тем не менее, из-за своей универсальной полезности большие данные становятся более доступными. Это происходит потому, что постепенно появляется все больше инструментов и сервисов по обработке данных.
5. Работа с большими данными нужна только ИТ-отделам
Несколько десятилетий назад персональные компьютеры в компании (если они, конечно, имелись) были достоянием только ИТ-департамента. Как только ПК стали дешевле, они появились на каждом рабочем столе организации. Тот же принцип применим и к большим данным, даже если вам кажется, что лучше всего — просто их хранить в ИТ-отделе. Поймите, абсолютно любой сотрудник, имея доступ к правильной информации, может работать более эффективно. Нужные данные и своевременная аналитика могут принести больше пользы для бизнеса, а вместе с тем — значительно повысить прибыль.
Forbes. Бернард Марр. оригинал статьи