Business und Big Data: FABERNOVEL Lab



    Big Data ist ein Begriff, der bereits zu einem echten „Grundwort“ geworden ist, dieses Thema ist so beliebt. Immer mehr Menschen und Unternehmen aus der ganzen Welt und der Industrie beginnen, die Bedeutung der Datenanalyse zu verstehen. Es reicht jedoch nicht aus, nur die Daten verwenden zu wollen, sondern Sie müssen auch wissen, was und wie Sie sammeln und studieren müssen. Heute werden wir dieses spezielle Problem betrachten.

    Evolution


    Lassen Sie uns zunächst darüber sprechen, wie genau sich die Technologien entwickelt haben, die dazu geführt haben, dass das Konzept der Angebotsdaten möglicherweise auftaucht. Die Entwicklung dieser Technologie kann nicht isoliert von den Kosten für die Speicherung von Informationen betrachtet werden. Beispielsweise war es bereits in den 80er Jahren möglich, große Datenmengen zu sammeln, deren Speicherung jedoch sehr teuer war. Das Speichern von 1 GB Daten im Jahr 1980 kostete 300.000 USD.

    Zum ersten Mal wurde die praktische Nutzung von Big Data in einem Computersystem 1997 von den Entwicklern des Deep Blue-Schachcomputers realisiert, der Weltmeister Garry Kasparov im Schach besiegte.

    Bis zum Jahr 2000 waren die Kosten für die Speicherung von 1 Gigabyte Daten bereits auf 100 US-Dollar gesunken.

    Der nächste Höhepunkt in der Entwicklung von Big Data war die Schaffung einer verteilten Computerplattform.Hadoop im Jahr 2005.

    Immer mehr Unternehmen, vor allem IT-Unternehmen, wissen, wie wichtig es ist, mit Daten zu arbeiten. Im Jahr 2006 startete Netflix einen Wettbewerb, bei dem Entwickler Zugriff auf einen Datensatz erhielten und den Algorithmus für Serviceempfehlungen verbessern mussten (die Ergebnisse hätten um 10% verbessert werden sollen). Der Preis belief sich auf 1 Million USD.



    Zu Beginn des ersten Jahrzehnts des 21. Jahrhunderts waren sogar Vertreter von Regierungsbehörden von den Perspektiven von Big Data überzeugt. Im Jahr 2011 startete die Polizei von Los Angeles ein Projekt zur Analyse von Kriminalitätsdaten für 80 Jahre, um die Qualität der Vorhersage zukünftiger Tatorte zu verbessern.

    Im Jahr 2013 wurden die Kosten für die Speicherung von 1 GB Daten auf 0,1 USD gesenkt.

    Bis 2017 prognostiziert McKinsey ein Wachstum des globalen Big Data-Marktes auf 50 Milliarden US-Dollar

    "Wissen über Big Data" als Zeile in einem Lebenslauf


    Unternehmen haben längst erkannt, dass die Fähigkeit, mit Daten zu arbeiten, ein Wettbewerbsvorteil ist, und Spezialisten mit ähnlichen Fähigkeiten werden Gold wert sein.



    Nach Angaben des gleichen Unternehmens, McKinsey, werden allein in den USA bis 2018 190.000 Menschen an Fachleuten mit fundierten analytischen Fähigkeiten fehlen. Bis 2018 wird der Mangel an Managern, die große Datenmengen analysieren können, um effektive Entscheidungen zu treffen, 1,5 Millionen betragen.

    DataLab von FABERNOVEL


    Wie üblich hinkt die Entwicklung von Big Data in Runet den USA hinterher, aber in unserem Land gibt es eine beträchtliche Anzahl von Unternehmen, die auf Wunsch riesige Datenmengen über aktuelle und potenzielle Kunden sammeln können. Als nächstes stellt sich die Frage nach der Fähigkeit, diese Informationen effektiv zu analysieren und zu monetarisieren.

    Big-Data-Spezialisten sind in Amerika nicht genug, aber in Russland sind sie am Nachmittag nicht mit Feuer zu finden. Sie sind jedoch immer noch da und bereit, ihr Wissen zu teilen.



    FABERNOVEL hat ein spezielles „Labor“ entwickelt - einen eintägigen Big-Data-Kurs, in dem die Schüler die wichtigsten Szenarien der Big-Data-Anwendung verstehen, sich mit den grundlegenden Technologien in diesem Bereich vertraut machen und mithilfe von Mentoren aus der Industrie ein experimentelles Big-Data-Projekt erstellen können. Kurz gesagt, das Programm kann in drei Abschnitte unterteilt werden:
    • Geschäftsaspekte: Die Geschichte von Big Data und die Entwicklung des Marktes, die anfälligsten Segmente und Branchen, die wichtigsten Herausforderungen und erfolgreichen Szenarien der Technologieanwendung.
    • Technologische Aspekte: die Hadoop-Revolution und ihre Prinzipien, fortschrittliche Technologien (Storm et Spark), No-SQl und seine neuen Funktionen, Szenarien für Technologieanwendungen.
    • Simulation Ihres eigenen Big-Data-Projekts: Ziel der Übung ist es, erste Einblicke zu gewinnen, die Ergebnisse zu visualisieren und die Prinzipien zur Erzielung eines ROI (Return on Investment) zu verstehen.

    Im Klassenzimmer diskutieren die Teilnehmer zusammen mit Mentoren verschiedene theoretische und praktische Themen aus dem Bereich Big Data. Beispielsweise wird eine der Aufgaben darin bestehen, Szenarien für die Verwendung von Daten zum Erreichen von Geschäftszielen zu definieren, und in einer anderen Lektion wird die Aufgabe darin bestehen, einen anonymen Datensatz zu analysieren und nützliche Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

    Solche Bildungsinitiativen sind in unserem Land derzeit nicht sehr verbreitet. Daher laden wir sowohl Unternehmensvertreter als auch einzelne Spezialisten zur Teilnahme am FABERNOVEL Data Lab ein.

    Unternehmen brauchen Kraftstoff, und jetzt sind Kraftstoff Daten. Sie müssen nur lernen, wie man sie richtig benutzt.

    Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

    Das Labor findet im Digitalen Oktober statt, bei allen Fragen zur Teilnahme können Sie sich wendenLeo Samsonov .

    Jetzt auch beliebt: