CC BY
34УДК 339.138
Оразов Б.К.
старший преподаватель кафедры «Цифровая экономика»
Туркменский государственный институт экономики и управления
(Туркменистан, г. Ашгабад)
Нобатов А.М.
старший преподаватель кафедры «Цифровая экономика»
Туркменский государственный институт экономики и управления
(Туркменистан, г. Ашгабад)
ОПРЕДЕЛЕНИЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В ЭКОНОМИКЕ
Аннотация: в данной статье рассматриваются особенности развития методик использования данных в сферу цифровых технологий. Приведены методы и стратегии влияния системы развития технологий и инновационных методов на управление данными в разработке больших данных. Даны рекомендации по внедрению технологий в отрасль.
Ключевые слова: анализ, метод, исследование, большие данные, технологии.
Большие данные относятся к большим, разнообразным наборам информации, которые растут с постоянно возрастающей скоростью. Он охватывает объем информации, скорость или скорость, с которой она создается и собирается, а также разнообразие или объем охватываемых точек данных (известных как «три v» больших данных). Большие данные часто возникают в результате интеллектуального анализа данных и поступают в различных форматах.
Большие данные можно разделить на неструктурированные и структурированные. Структурированные данные состоят из информации, уже
управляемой организацией в базах данных и электронных таблицах; он часто носит числовой характер. Неструктурированные данные — это неорганизованная информация, не подпадающая под заранее определенную модель или формат. Он включает данные, собранные из источников в социальных сетях, которые помогают учреждениям собирать информацию о потребностях клиентов.
Большие данные могут быть собраны из общедоступных комментариев в социальных сетях и на веб-сайтах, добровольно собранных из личной электроники и приложений, с помощью анкет, покупок продуктов и электронных регистраций. Наличие датчиков и других входов в интеллектуальных устройствах позволяет собирать данные в широком спектре ситуаций и обстоятельств.
Большие данные чаще всего хранятся в компьютерных базах данных и анализируются с помощью программного обеспечения, специально разработанного для обработки больших и сложных наборов данных. Многие компании, предлагающие программное обеспечение как услугу (SaaS), специализируются на управлении такими сложными данными.
Аналитики данных изучают взаимосвязь между различными типами данных, такими как демографические данные и история покупок, чтобы определить, существует ли корреляция. Такие оценки могут проводиться внутри компании или сторонними организациями, которые занимаются обработкой больших данных в удобоваримых форматах. Компании часто используют оценку больших данных такими экспертами, чтобы превратить их в полезную информацию.
Многие компании, такие как Alphabet и Meta (ранее Facebook), используют большие данные для получения дохода от рекламы, размещая целевую рекламу для пользователей социальных сетей и тех, кто просматривает Интернет.
Почти каждый отдел компании может использовать результаты анализа данных, от отдела кадров и технологий до маркетинга и продаж. Цель больших данных — увеличить скорость выхода продуктов на рынок, сократить количество времени и ресурсов, необходимых для внедрения на рынке, целевой аудитории и обеспечения удовлетворенности клиентов.
Увеличение объема доступных данных создает как возможности, так и проблемы. В целом, наличие большего количества данных о клиентах (и потенциальных клиентах) должно позволить компаниям лучше адаптировать продукты и маркетинговые усилия, чтобы обеспечить наивысший уровень удовлетворенности и повторных сделок. Компании, которые собирают большие объемы данных, получают возможность проводить более глубокий и полный анализ в интересах всех заинтересованных сторон.
Хотя лучший анализ является положительным моментом, большие данные также могут создавать перегрузку и шум, снижая их полезность. Компании должны обрабатывать большие объемы данных и определять, какие данные представляют собой сигналы по сравнению с шумом. Решение о том, что делает данные релевантными, становится ключевым фактором.
Кроме того, природа и формат данных могут потребовать специальной обработки, прежде чем с ними будут действовать. Структурированные данные, состоящие из числовых значений, можно легко хранить и сортировать. Неструктурированные данные, такие как электронные письма, видео и текстовые документы, могут потребовать применения более сложных методов, прежде чем они станут полезными.
Большие данные также используются медицинскими исследователями для выявления признаков заболеваний и факторов риска, а также врачами для диагностики болезней и состояний у пациентов. Кроме того, сочетание данных из электронных медицинских карт, сайтов социальных сетей, Интернета и других источников дает организациям здравоохранения и государственным
учреждениям актуальную информацию об угрозах или вспышках инфекционных заболеваний.
Вот еще несколько примеров того, как организации используют большие данные:
• В энергетической отрасли большие данные помогают нефтегазовым компаниям определять потенциальные места бурения и контролировать работу трубопроводов; аналогично, коммунальные службы используют его для отслеживания электрических сетей.
• Фирмы, предоставляющие финансовые услуги, используют системы больших данных для управления рисками и анализа рыночных данных в режиме реального времени.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Bill Schmarzo Big Data: Understanding How Data Powers Big Business; Wiley - М., 2013. - 240 c.
2. Christopher Cook Diet for a Dead Planet: Big Business and the Coming Food Crisis; Высшая школа - Москва, 2010. - 336 c.
3. Dr. Arvind Sathi Big Data Analytics: Disruptive Technologies for Changing the Game; Огни - Москва, 2012. - 323 c.
4. Elizabeth Bixby Big Shots Big Date; ИЛ - Москва, 2012. - 428 c.
Orazov B.K.
Senior Lecturer of the Department "Digital Economy" Turkmen State Institute of Economics and Management (Turkmenistan, Ashgabat)
Nobatov A.M.
Senior Lecturer of the Department "Digital Economy" Turkmen State Institute of Economics and Management (Turkmenistan, Ashgabat)
DEFINITION OF BIG DATA AND THEIR USE IN THE ECONOMY
Abstract: this article discusses the features of the development of methods for using data in the field of digital technologies. Methods and strategies for the influence of the technology development system and innovative methods on data management in the development of big data are given. Recommendations are given for the introduction of technologies in the industry.
Keywords: analysis, method, research, big data, technologies.
