“Сокрытые в массивах данных знания могут изменить жизнь пациента или преобразить мир”, — Атул Батт, Стэнфордский университет.
В борьбе с пандемией COVID-19 большие данные сыграли неоценимую роль в понимании закономерностей распространения вируса. Они также позволили отслеживать территорию заражения населения, вплоть до городского и районного уровней. Кроме того, большие данные оказали неоценимую помощь в стратегическом планировании и принятии решений по прогнозированию и предупреждению будущих пандемий.
Волна коронавируса ускорила цифровизацию многих процессов. В ряде компаний по всему миру поспешили перейти на цифровые стратегии, чтобы выжить в новых реалиях виртуального бизнеса. Это привело к дальнейшему росту объема больших данных и их использованию в целях извлечения прибыли и бизнес-продвижения в постпандемическом мире.
Что такое большие данные?
Чтобы определить большие данные, нужно сперва понять, что такое данные вообще. Данные — это единицы информации, чаще всего выраженные в числах, которые собираются с помощью наблюдений.
Большие данные — это данные, собранные в огромном объеме, который со временем увеличивается экспоненциально. Они генерируются в гигантских масштабах и не могут быть сохранены или обработаны традиционными устройствами хранения или обработки данных. Большие данные можно охарактеризовать как данные со следующими характеристиками: объем, разнообразие и скорость.
Данные изначально рассматривались как ресурс, который будет питать интернет-экономику, будущее и нашу жизнь. Вот почему считается, что чем больше у вас данных, тем вы могущественнее. С этим трудно не согласиться. Думаю, что в течение следующих десятилетий огромные массивы данных станут одним из самых ценных ресурсов.
Какую пользу приносят большие данные уже сейчас?
Разнообразие — это то, что делает большие данные столь ценными. Цифры, из которых они состоят, заключают в себе ценнейшую информацию: о нашем поведении, здоровье, финансовых стратегиях и повседневной жизни.
Раньше компании не придавали особого значения собранным данным, которые не оказывали непосредственного влияния на их бизнес. Сегодня многие изменили свое отношение к инвестициям в сбор и хранение данных, понимая их потенциальную ценность. В результате многие фирмы предприняли сознательные усилия, направленные на сохранение массивов данных, которые могут пригодиться в будущем. С помощью больших данных можно, к примеру, прогнозировать потребности клиентов, модели их поведения, болевые точки и будущие жалобы. Результаты такого подхода впечатляют.
Netflix использовал большие данные для обеспечения успеха популярного шоу “Карточный домик”. Огромное количество пользовательских данных, собираемых компанией годами, помогло точно расставить творческие акценты в этом проекте. Создатели “Карточного домика” были настолько уверены в том, что сериал станет блокбастером, что подписали контракт на 2 сезона до выхода пилотного эпизода. Получение вотума доверия в размере 100 миллионов долларов — таковы были инвестиции Netflix в “Карточный домик” — стало возможным благодаря большим данным.
Что касается финансовых учреждений, то они всегда зависели от кредитного статуса, кредитных историй, доходов и банковских операций пользователей. Подобная информация позволяет банкирам определить кредитоспособность потенциальных заемщиков. Именно в этом могут помочь большие данные: их применение в этом секторе выходит далеко за рамки персональных пользовательских данных.
Системы принятия решений по кредитам используют машинное обучение для наблюдения за характерными особенностями и поведением пользователей. Это помогает финансовым учреждениям определить, действительно ли заявитель может быть надежным кредитным клиентом. Таким образом, большие данные и машинное обучение делают системы принятия кредитных решений более точными и надежными.
Как будет развиваться бизнес в новом постпандемическом мире?
Третий год подряд инвестиции в инициативы, касающиеся сферы данных и искусственного интеллекта, непрерывно растут. Согласно результатам недавнего опроса менеджеров NewVantage Partners, 99% фирм сообщают об инвестировании в данные и ИИ.
Как будет развиваться бизнес в новом постпандемическом мире? Ответ напрашивается сам собой: бизнес-процветание невозможно уже представить без стратегического планирования инвестиций в большие, а также в более качественные данные. Данные — это сырье для искусственного интеллекта и машинного обучения. Это соединительная ткань любой цифровой организации.
Чтобы большие данные приносили выгоду, их необходимо использовать. При этом их качество имеет немаловажное значение. Предприятиям нужны достоверные, легко усваиваемые данные, размеченные для обучения моделей машинного обучения профильными экспертами. Требуется также глобальная инфраструктура хранения данных, которая выходит за рамки функциональных внутрикорпоративных хранилищ и может быстро и эффективно их доставлять.
Использование больших данных ускорилось с началом пандемии коронавируса, охватившей весь мир. Мы можем извлечь из этого несколько уроков. Один из них — пожалуй, самый главный — заключается в необходимости применения данных для подготовки к потенциальным вызовам и оптимизации процесса принятия решений.
Читайте также:
- Искусственный интеллект: надежды и угрозы
- Исследование данных - основные понятия
- Пошаговое руководство по обучению модели на Vertex AI от Google Cloud
Читайте нас в Telegram, VK и Яндекс.Дзен
Перевод статьи Jindu Kwentua: Big Data and its Impact in the Post Pandemic World
