Биг что такое: Биг — это… Что такое биг?

big — это… Что такое big?

что это такое, где и как использовать технологии больших данных

Определение Big data обычно расшифровывают довольно просто – это огромный объем информации, часто бессистемной, которая хранится на каком либо цифровом носителе. Однако массив данных с приставкой «Биг» настолько велик, что привычными средствами структурирования и аналитики «перелопатить» его невозможно. Поэтому под термином «биг дата» понимают ещё и технологии поиска, обработки и применения неструктурированной информации в больших объемах.

Экскурс в историю и статистику

Словосочетание «большие данные» появилось в 2008 году с легкой руки Клиффорда Линча. В спецвыпуске журнала Nature эксперт назвал взрывной рост потоков информации — big data. В него он отнес любые массивы неоднородных данных свыше 150 Гб в сутки.

Из статистических выкладок аналитических агентств в 2005 году мир оперировал 4-5 эксабайтами информации (4-5 миллиардов гигабайтов), через 5 лет объемы big data выросли до 0,19 зеттабайт (1 ЗБ = 1024 ЭБ). В 2012 году показатели возросли до 1,8 ЗБ, а в 2015 – до 7 ЗБ. Эксперты прогнозируют, что к 2020 году системы больших данных будут оперировать 42-45 зеттабайтов информации.

До 2011 года технологии больших данных рассматривались только в качестве научного анализа и практического выхода ни имели. Однако объемы данных росли по экспоненте и проблема огромных массивов неструктурированной и неоднородной информации стала актуальной уже в начале 2012 году. Всплеск интереса к big data хорошо виден в Google Trends.

К развитию нового направления подключились мастодонты цифрового бизнеса – Microsoft, IBM, Oracle, EMC и другие. С 2014 года большие данные изучают в университетах, внедряют в прикладные науки – инженерию, физику, социологию.

Как работает технология big data?

Чтобы массив информации обозначить приставкой «биг» он должен обладать следующими признаками:

Правило VVV:

1. Объем (Volume) – данные измеряются по физической величине и занимаемому пространству на цифровом носителе. К «биг» относят массивы свыше 150 Гб в сутки.
2. Скорость, обновление (Velocity) – информация регулярно обновляется и для обработки в реальном времени необходимы интеллектуальные технологии больших данных.
3. Разнообразие (Variety) – информация в массивах может иметь неоднородные форматы, быть структурированной частично, полностью и скапливаться бессистемно. Например, социальные сети используют большие данные в виде текстов, видео, аудио, финансовых транзакций, картинок и прочего.

В современных системах рассматриваются два дополнительных фактора:

• Изменчивость (Variability) – потоки данных могут иметь пики и спады, сезонности, периодичность. Всплески неструктурированной информации сложны в управлении, требует мощных технологий обработки.
• Значение данных (Value) – информация может иметь разную сложность для восприятия и переработки, что затрудняет работу интеллектуальным системам. Например, массив сообщений из соцсетей – это один уровень данных, а транзакционные операции – другой. Задача машин определить степень важности поступающей информации, чтобы быстро структурировать.

Принцип работы технологии big data основан на максимальном информировании пользователя о каком-либо предмете или явлении. Задача такого ознакомления с данными – помочь взвесить все «за» и «против», чтобы принять верное решение. В интеллектуальных машинах на основе массива информации строится модель будущего, а дальше имитируются различные варианты и отслеживаются результаты.

Современные аналитические агентства запускают миллионы подобных симуляций, когда тестируют идею, предположение или решают проблему. Процесс автоматизирован.

К источникам big data относят:

• интернет – блоги, соцсети, сайты, СМИ и различные форумы;
• корпоративную информацию – архивы, транзакции, базы данных;
• показания считывающих устройств – метеорологические приборы, датчики сотовой связи и другие.

Принципы работы с массивами данных включают три основных фактора:

1. Расширяемость системы. Под ней понимают обычно горизонтальную масштабируемость носителей информации. То есть выросли объемы входящих данных – увеличились мощность и количество серверов для их хранения.
2. Устойчивость к отказу. Повышать количество цифровых носителей, интеллектуальных машин соразмерно объемам данных можно до бесконечности. Но это не означает, что часть машин не будет выходить из строя, устаревать. Поэтому одним из факторов стабильной работы с большими данными является отказоустойчивость серверов.
3. Локализация. Отдельные массивы информации хранятся и обрабатываются в пределах одного выделенного сервера, чтобы экономить время, ресурсы, расходы на передачу данных.

Для чего используют?

Чем больше мы знаем о конкретном предмете или явлении, тем точнее постигаем суть и можем прогнозировать будущее. Снимая и обрабатывая потоки данных с датчиков, интернета, транзакционных операций, компании могут довольно точно предсказать спрос на продукцию, а службы чрезвычайных ситуаций предотвратить техногенные катастрофы. Приведем несколько примеров вне сферы бизнеса и маркетинга, как используются технологии больших данных:

• Здравоохранение. Больше знаний о болезнях, больше вариантов лечения, больше информации о лекарственных препаратах – всё это позволяет бороться с такими болезнями, которые 40-50 лет назад считались неизлечимыми.
• Предупреждение природных и техногенных катастроф. Максимально точный прогноз в этой сфере спасает тысячи жизней людей. Задача интеллектуальных машин собрать и обработать множество показаний датчиков и на их основе помочь людям определить дату и место возможного катаклизма.
• Правоохранительные органы. Большие данные используются для прогнозирования всплеска криминала в разных странах и принятия сдерживающих мер, там, где этого требует ситуация.

Методики анализа и обработки

   К основным способам анализа больших массивов информации относят следующие:

1. Глубинный анализ, классификация данных. Эти методики пришли из технологий работы с обычной структурированной информацией в небольших массивах. Однако в новых условиях используются усовершенствованные математические алгоритмы, основанные на достижениях в цифровой сфере.
2. Краудсорсинг. В основе этой технологии возможность получать и обрабатывать потоки в миллиарды байт из множества источников. Конечное число «поставщиков» не ограничивается ничем. Разве только мощностью системы.
3. Сплит-тестирование. Из массива выбираются несколько элементов, которые сравниваются между собой поочередно «до» и «после» изменения. А\В тесты помогают определить, какие факторы оказывают наибольшее влияние на элементы. Например, с помощью сплит-тестирования можно провести огромное количество итераций постепенно приближаясь к достоверному результату.
4. Прогнозирование. Аналитики стараются заранее задать системе те или иные параметры и в дальнейшей проверять поведение объекта на основе поступления больших массивов информации.
5. Машинное обучение. Искусственный интеллект в перспективе способен поглощать и обрабатывать большие объемы несистематизированных данных, впоследствии используя их для самостоятельного обучения.
6. Анализ сетевой активности. Методики big data используются для исследования соцсетей, взаимоотношений между владельцами аккаунтов, групп, сообществами. На основе этого создаются целевые аудитории по интересам, геолокации, возрасту и прочим метрикам.

Большие данные в бизнесе и маркетинге

Стратегии развития бизнеса, маркетинговые мероприятия, реклама основаны на анализе и работе с имеющимися данными. Большие массивы позволяют «перелопатить» гигантские объемы данных и соответственно максимально точно скорректировать направление развития бренда, продукта, услуги.

Например, аукцион RTB в контекстной рекламе работают с big data, что позволяет эффективно рекламировать коммерческие предложения выделенной целевой аудитории, а не всем подряд.

Какие выгоды для бизнеса:

• Создание проектов, которые с высокой вероятностью станут востребованными у пользователей, покупателей.
• Изучение и анализ требований клиентов с существующим сервисом компании. На основе выкладки корректируется работа обслуживающего персонала.
• Выявление лояльности и неудовлетворенности клиентской базы за счет анализа разнообразной информации из блогов, соцсетей и других источников.
• Привлечение и удержание целевой аудитории благодаря аналитической работе с большими массивами информации.

Технологии используют в прогнозировании популярности продуктов, например, с помощью сервиса Google Trends и Яндекс. Вордстат (для России и СНГ).

Методики big data используют все крупные компании – IBM, Google, Facebook и финансовые корпорации – VISA, Master Card, а также министерства разных стран мира. Например, в Германии сократили выдачу пособий по безработице, высчитав, что часть граждан получают их без оснований. Так удалось вернуть в бюджет около 15 млрд. евро.

Недавний скандал с Facebook из-за утечки данных пользователей говорит о том, что объемы неструктурированной информации растут и даже мастодонты цифровой эры не всегда могут обеспечить их полную конфиденциальность.

Например, Master Card используют большие данные для предотвращения мошеннических операций со счетами клиентов. Так удается ежегодно спасти от кражи более 3 млрд. долларов США.

В игровой сфере big data позволяет проанализировать поведение игроков, выявить предпочтения активной аудитории и на основе этого прогнозировать уровень интереса к игре.

Сегодня бизнес знает о своих клиентах больше, чем мы сами знаем о себе – поэтому рекламные кампании Coca-Cola и других корпораций имеют оглушительный успех.

Перспективы развития

В 2019 году важность понимания и главное работы с массивами информации возросла в 4-5 раз по сравнению с началом десятилетия. С массовостью пришла интеграция big data в сферы малого и среднего бизнеса, стартапы:

• Облачные хранилища. Технологии хранения и работы с данными в онлайн-пространстве позволяет решить массу проблем малого и среднего бизнеса: дешевле купить облако, чем содержать дата-центр, персонал может работать удаленно, не нужен офис.
• Глубокое обучение, искусственный интеллект. Аналитические машины имитируют человеческий мозг, то есть используются искусственные нейронные сети. Обучение происходит самостоятельно на основе больших массивов информации.
• Dark Data – сбор и хранение не оцифрованных данных о компании, которые не имеют значимой роли для развития бизнеса, однако они нужны в техническом и законодательном планах.
• Блокчейн. Упрощение интернет-транзакций, снижение затрат на проведение этих операций.
• Системы самообслуживания – с 2016 года внедряются специальные платформы для малого и среднего бизнеса, где можно самостоятельно хранить и систематизировать данные.

Резюме

Мы изучили, что такое big data? Рассмотрели, как работает эта технология, для чего используются массивы информации. Познакомились с принципами и методиками работы с большими данными.

Рекомендуем к прочтению книгу Рика Смолана и Дженнифер Эрвитт «The Human Face of Big Data», а также труд «Introduction to Data Mining» Майкла Стейнбаха, Випин Кумар и Панг-Нинг Тан.

что это и как работать с большими данными

Все вокруг говорят о больших данных: что с их помощью можно анализировать бизнес-процессы, предсказывать поведение клиентов, управлять производством и даже разрабатывать искусственный интеллект. Разберемся, что это, для чего они нужны и как работают.

Что такое большие данные

Если обобщить, то биг дата — это большой объем информации, который компания собирает и хранит для последующего использования. Еще когда говорят, что компания использует большие данные, часто имеют в виду не сами данные, а технологии для их обработки.

Выходит, что у компании есть какие-то источники данных, сами данные, оборудование и программное обеспечение для хранения и обработки этой информации. Все это вместе можно включить в определение big data.

Какие данные можно считать большими

Чтобы отделить большие данные от обычных, нужно ответить на вопрос: «big data — это сколько?». Таблица в Экселе на 500 000 строк — это большие данные? А если строк миллиард? Текстовый файл на тысячи слов, который весит 2 мегабайта, — это много? А распечатки графиков температуры всех метеостанций Архангельской области — много или еще недостаточно?

Тут многие скажут, что эти примеры представляют собой довольно внушительное количество информации. Действительно, с такой точки зрения, все перечисленное — большие данные. Но что вы скажете про таблицу в Экселе на миллиард строк? Это тоже большие данные — и куда побольше тех!

На интуитивном уровне специалисты, далекие от big data, привыкли называть большими данными любой объем информации, который сложно удержать в голове и/или который занимает много места. И такое интуитивное определение, конечно же, неправильно.

Однозначно отделить формат больших данных от обычных помогут три критерия.

Данные должны быть цифровыми. Книги в национальной библиотеке или стопки документов в архиве компании — это данные, и часто их много. Но термин big data означает только цифровые данные, которые хранятся на серверах, флешках, дисках и любых других цифровых носителях информации.

Данные должны поступать в объективно больших объемах и быстро накапливаться. Например, база заказов интернет-магазина по продаже колясок может быть большой: 10 миллионов заказов за 20 лет, но пополняется она со скоростью 100 заказов в сутки — это не большие данные. Фильм в высоком качестве может занимать десятки гигов, но со временем его размер не растет — это тоже не big data.

А вот записи показателей пары сенсоров в двигателе Боинга, поступающие в количестве несколько гигабайт в час и загружаемые на диагностический сервер производителя авиатехники — это уже big data.

Данные должны быть разнородными и слабо структурированными. Заказы в онлайн-магазине упорядочены, из них легко извлечь дополнительные статистические параметры, например, средний чек или самые популярные товары. Поэтому эти данные не относят к big data.

Показания датчиков температуры с корпуса самолета, записанные за последние 6 месяцев, — информация, в которой есть польза, но не очень понятно, как ее извлечь. Можно, конечно, рассчитать средние значения температуры за бортом самолета за полгода, но какой в этом смысл? А если погрузиться в анализ этих данных глубоко — можно вытащить много неочевидной информации. Например, о длительности перелетов, скорости набора высоты, климатических условиях за бортом и так далее. Информация интересная и полезная, но трудноизвлекаемая, значит, это большие данные.

Этот критерий не всегда обязательный. Иногда большие объемы структурированных данных, которые постоянно пополняются, относят к формату big data, особенно если их используют для машинного обучения или выявления неочевидных закономерностей. То есть если к структурированным данным применяют методы анализа big data, можно сказать, что это они и есть.

Итак, большие данные — это трудноанализируемая цифровая информация, накапливаемая со временем и поступающая к вам солидными порциями

Ответ на вопрос «Что такое big data в IT?» не так прост. Это не только сами данные, но и принципы работы с ними. Кстати, иногда эти принципы применяют и к анализу «маленьких» данных — например, можно построить модель на основе однородной информации или совсем небольшой клиентской базы.

Зачем нужна big data

Когда в любом IT-проекте начинают работать с данными, в первую очередь анализируют наиболее очевидные, значимые и понятные показатели. Так, если речь идет об онлайн-торговле, сначала смотрят на средние чеки заказов, топ продаж и объемы складских запасов. Когда речь идет о самолетах — смотрят скорость, высоту, расход топлива.

Сбор и анализ очевидных метрик позволяет вносить в систему простые и понятные корректировки. Такие улучшения практически сразу дают ощутимый результат. Это называется «сбор фруктов с нижних веток дерева».

По мере эволюции системы инженеры прорабатывают все видимые узкие места в проекте. После этого начинается стагнация продукта: для поиска новых путей развития нужно лезть выше, чтобы собрать плоды с более высоких веток. Инженеры и аналитики начинают собирать и анализировать косвенные данные, напрямую не связанные с основными метриками проектов.

Например, в онлайн-торговле можно собирать со страниц магазина данные о перемещении курсора (или пальца) по экрану. Или собирать данные с большого числа сенсоров самолета, например: число оборотов двигателя, состав топливно-воздушной смеси, забортную температуру и температуру выхлопа. Или анализировать слова в комментар

Что такое биг бэг? Различия размеров и видов мягких контейнеров

Биг-бэг мешки (мягкие контейнеры) являются оптимальным вариантом при необходимости хранения или транспортировки сыпучих грузов без потерь на большие расстояния. Название пришло из английского языка и является русской интерпретацией словосочетания big bag (также используется «биг бег»).

Материал изготовления и сферы применения

Мешок для сыпучих материалов изготавливается из полипропиленовой ткани, сверху имеет несколько петель для удобства перемещения. Ткань обладает массой достоинств при перевозке различных видов грузов: экологичность, прочность на разрыв, эластичность, устойчивость к химическому воздействию и перепадам температур. Все эти свойства сделали материал идеальным сырьем при изготовлении тары для больших объемов сыпучих товаров (строительных, пищевых, химических):

• порошкообразных – цемента, муки, бериллиевого концентрата;
• зернистых – пшеница, ячмень, гречка, фасоль, сахар, соль;
• гранулированных – полистирол, полиэтилен, минеральные удобрения;
• кусковых материалов (мелких, средних, крупных) – концентраты, ферросплавы, стройматериалы.

В зависимости от обработки (ламинация) полипропилен может стать воздухо- и влагонепроницаемым – такие свойства необходимы при перевозке грузов строительной или медицинской промышленности.

Виды биг бэгов

Спрос порождает предложение – за вековую историю мягкий контейнер сделал огромный скачок в развитии и является самым востребованным видом тары для объемных грузов. Производители предлагают широкий ассортимент мешков из полипропилена:

• общая конструкция: с жестким основанием или без каркаса;
• количество петель (ручек грузоподъемности): 1, 2 или 4;
• конструкция строп (петель): цельнокроеные ручки (1, 2, 4), цельнотканые туннельные стропы (2), различные модификации пришитых строп (2 или 4) – пришиваются сверху, могут проходить под днищем.
• конструкция дна: цельнокроеное (может быть усилено дополнительным вкладышем) или со специальным клапаном;
• способ загрузки: клапан, подвижная крышка на завязках, ламинированный или простой фартук (юбка), открытый верх;
• вкладыши (однослойные или многослойные): из капрона, полипропилена, полиэтилена, пищевых или пузырчатых пленок, со специальным покрытием (алюминиевым, токопроводящие, антистатические и т. д.).

Для узкоспециализированных целей используются биг бэги с повышенной морозостойкостью, усиленной защитой от пыли, с хорошими вентиляционными свойствами, а также усиленным каркасом – для перевозки хрупких грузов.

Чтобы облегчить разделение на виды, используют 4 вида классификации: от A до D (обозначают конструкцию верха и днища) и I-IV (по типу грузонесущих элементов). Все особенности прекрасно видны на таблице:

Деление по грузоподъемности, размерам и оборотности

Мягкие контейнеры могут изготавливаться различной ширины и высоты – по параметрам заказчика. Однако стандартные размеры позволяют оптимизировать процесс транспортировки и использовать биг бэги как однократно, так и многократно:

• ширина 75х75 или 90х90 см;
• высота от 50 до 250 см.

Грузоподъемность полипропиленовых мешков от 300 до 2000 кг, при необходимости по заказу изготавливаются контейнеры для грузов массой до 3000 кг.

В зависимости от запаса прочности производители предлагают несколько модификаций:

• однократное применение (МКР) – 5:1, рассчитан на кратковременную пятикратную нагрузку;
• усиленное однократное или использование 2-5 раз (МКС) – 6:1;
• многократное применение (МКО), оборотный – 8:1.

Невысокая стоимость, возможность переработки, низкие потери при использовании сделали биг бэги самым востребованным видом упаковки для крупногабаритных сыпучих грузов.

Биг-дата что это такое? Простыми словами о Big-Data технологии

Термин «Биг-Дата», возможно, сегодня уже узнаваем, но вокруг него все еще довольно много путаницы относительно того, что же он означает на самом деле. По правде говоря, концепция постоянно развивается и пересматривается, поскольку она остается движущей силой многих продолжающихся волн цифрового преобразования, включая искусственный интеллект, науку о данных и Интернет вещей. Но что же представляет собой технология Big-Data и как она меняет наш мир? Давайте попробуем разобраться объяснить суть технологии Биг-Даты и что она означает простыми словами.

Удивительный рост Биг-Даты

Все началось со «взрыва» в объеме данных, которые мы создали с самого начала цифровой эпохи. Это во многом связано с развитием компьютеров, Интернета и технологий, способных «выхватывать» данные из окружающего нас мира. Данные сами по себе не являются новым изобретением. Еще до эпохи компьютеров и баз данных мы использовали бумажные записи транзакций, клиентские записи и архивные файлы, которые и являются данными. Компьютеры, в особенности электронные таблицы и базы данных, позволили нам легко и просто хранить и упорядочивать данные в больших масштабах. Внезапно информация стала доступной при помощи одного щелчка мыши.

Тем не менее, мы прошли долгий путь от первоначальных таблиц и баз данных. Сегодня через каждые два дня мы создаем столько данных, сколько мы получили с самого начала вплоть до 2000 года. Правильно, через каждые два дня. И объем данных, которые мы создаем, продолжает стремительно расти; к 2020 году объем доступной цифровой информации возрастет примерно с 5 зеттабайтов до 20 зеттабайтов.

В настоящее время почти каждое действие, которое мы предпринимаем, оставляет свой след. Мы генерируем данные всякий раз, когда выходим в Интернет, когда переносим наши смартфоны, оборудованные поисковым модулем, когда разговариваем с нашими знакомыми через социальные сети или чаты и т.д. К тому же, количество данных, сгенерированных машинным способом, также быстро растет. Данные генерируются и распространяются, когда наши «умные» домашние устройства обмениваются данными друг с другом или со своими домашними серверами. Промышленное оборудование на заводах и фабриках все чаще оснащается датчиками, которые аккумулируют и передают данные.

Термин «Big-Data» относится к сбору всех этих данных и нашей способности использовать их в своих интересах в широком спектре областей, включая бизнес.

Как работает технология Big-Data?

Биг Дата работает по принципу: чем больше вы знаете о том или ином предмете или явлении, тем более достоверно вы сможете достичь нового понимания и предсказать, что произойдет в будущем. В ходе сравнения большего количества точек данных возникают взаимосвязи, которые ранее были скрыты, и эти взаимосвязи позволяют нам учиться и принимать более взвешенные решения. Чаще всего это делается с помощью процесса, который включает в себя построение моделей на основе данных, которые мы можем собрать, и дальнейший запуск имитации, в ходе которой каждый раз настраиваются значения точек данных и отслеживается то, как они влияют на наши результаты. Этот процесс автоматизирован — современные технологии аналитики будут запускать миллионы этих симуляций, настраивая все возможные переменные до тех пор, пока не найдут модель — или идею — которые помогут решить проблему, над которой они работают.

Бил Гейтс висит над бумажным содержимым одного компакт диска

До недавнего времени данные были ограничены электронными таблицами или базами данных — и все было очень упорядочено и аккуратно. Все то, что нельзя было легко организовать в строки и столбцы, расценивалось как слишком сложное для работы и игнорировалось. Однако прогресс в области хранения и аналитики означает, что мы можем фиксировать, хранить и обрабатывать большое количество данных различного типа. В результате «данные» на сегодняшний день могут означать что угодно, начиная базами данных, и заканчивая фотографиями, видео, звукозаписями, письменными текстами и данными датчиков.

Чтобы понять все эти беспорядочные данные, проекты, имеющие в основе Биг Дату, зачастую используют ультрасовременную аналитику с привлечением искусственного интеллекта и компьютерного обучения. Обучая вычислительные машины определять, что же представляют собой конкретные данные — например, посредством распознавания образов или обработки естественного языка – мы можем научить их определять модели гораздо быстрее и достовернее, чем мы сами.

Как используется Биг-Дата?

Этот постоянно увеличивающийся поток информации о данных датчиков, текстовых, голосовых, фото- и видеоданных означает, что теперь мы можем использовать данные теми способами, которые невозможно было представить еще несколько лет назад. Это привносит революционные изменения в мир бизнеса едва ли не в каждой отрасли. Сегодня компании могут с невероятной точностью предсказать, какие конкретные категории клиентов захотят сделать приобретение, и когда. Биг Дата также помогает компаниям выполнять свою деятельность намного эффективнее.

Даже вне сферы бизнеса проекты, связанные с Big-Data, уже помогают изменить наш мир различными путями:

• Улучшая здравоохранение — медицина, управляемая данными, способна анализировать огромное количество медицинской информации и изображений для моделей, которые могут помочь обнаружить заболевание на ранней стадии и разработать новые лекарства.
• Прогнозируя и реагируя на природные и техногенные катастрофы. Данные датчиков можно проанализировать, чтобы предсказать, где могут произойти землетрясения, а модели поведения человека дают подсказки, которые помогают организациям оказывать помощь выжившим. Технология Биг Даты также используется для отслеживания и защиты потока беженцев из зон военных действий по всему миру.
• Предотвращая преступность. Полицейские силы все чаще используют стратегии, основанные на данных, которые включают их собственную разведывательную информацию и информацию из открытого доступа для более эффективного использования ресурсов и принятия сдерживающих мер там, где это необходимо.

Лучшие книги о технологии Big-Data

Проблемы с Big-Data

Биг Дата дает нам беспрецедентные идеи и возможности, но также поднимает проблемы и вопросы, которые необходимо решить:

• Конфиденциальность данных – Big-Data, которую мы сегодня генерируем, содержит много информации о нашей личной жизни, на конфиденциальность которой мы имеем полное право. Все чаще и чаще нас просят найти баланс между количеством персональных данных, которые мы раскрываем, и удобством, которое предлагают приложения и услуги, основанные на использовании Биг Даты.
• Защита данных — даже если мы решаем, что нас устраивает то, что у кого-то есть наши данные для определенной цели, можем ли мы доверять ему сохранность и безопасность наших данных?
• Дискриминация данных — когда вся информация будет известна, станет ли приемлемой дискриминация людей на основе данных из их личной жизни? Мы уже используем оценки кредитоспособности, чтобы решить, кто может брать деньги, и страхование тоже в значительной степени зависит от данных. Нам стоит ожидать, что нас будут анализировать и оценивать более подробно, однако следует позаботиться о том, чтобы это не усложняло жизнь тех людей, которые располагают меньшими ресурсами и ограниченным доступом к информации.

Выполнение этих задач является важной составляющей Биг Даты, и их необходимо решать организациям, которые хотят использовать такие данные. Неспособность осуществить это может сделать бизнес уязвимым, причем не только с точки зрения его репутации, но также с юридической и финансовой стороны.

Глядя в будущее

Данные меняют наш мир и нашу жизнь небывалыми темпами. Если Big-Data способна на все это сегодня — просто представьте, на что она будет способна завтра. Объем доступных нам данных только увеличится, а технология аналитики станет еще более продвинутой.

Для бизнеса способность применять Биг Дату будет становиться все более решающей в ​​ближайшие годы. Только те компании, которые рассматривают данные как стратегический актив, выживут и будут процветать. Те же, кто игнорирует эту революцию, рискуют остаться позади.

Выберите подарок (PDF)

✔️ 2 секретных способа нетворкинга, о которых никто не знает: получить

✔️ Как набрать 1 млн подписчиков в инстаграме и убить аккаунт: получить

✔️ 4 простых шага к миллиону на YouTube: получить

✔️ 7 секретов сторителлинга: получить

✔️ Как раскрутить Telegram до 143 тысяч подписчиков: получить

Что такое Биг-бэги

Оглавление:

1. Что такое биг-бэги
2. История создания
3. Из чего производят биг-бэги и особенности конструкции
4. Габариты и вес
5. Тестирование биг-бэгов
6. Использование биг-бэгов для сыпучих грузов
7. Мягкие биг-бэги для посадки крупномеров

Что такое биг-бэги

Биг-бэг — универсальная тара для транспортировки грузов строительной, пищевой, химической и других видов промышленности. Состоит из полипропиленовой ткани, имеет стропы и петли, а иногда — спусковой клапан для удобства и экономии при разгрузке. Биг-бэг обрел признание по всему миру благодаря ряду преимуществ.

1. Универсальность упаковки позволяет перевозить цемент, песок, щебень и удобрения, муку, корма, крупы и соли, полимеры, реактивы, пластик и клей, а также железную руду, глину и другие материалы во многих сферах промышленности.
2. Удобство в процессе погрузки-выгрузки благодаря стропам и петлям для погрузочных механизмов.
3. Удобство при транспортировке благодаря методу штабелирования.
4. Экологичность материала тары, а также возможность ее использовать повторно.
5. Устойчивость к влаге, к механическим, плесневым, УФ и другим видам повреждений благодаря особенностям материала и защитным покрытиям — делает мягкие контейнеры незаменимыми для самых разных областей применения.
6. Исключает потери транспортируемого материала, не позволяя веществу просыпаться через промежутки между волокнами, благодаря плотности полипропилена.
7. Минимизирует потери при погрузке/выгрузке благодаря погрузочным и разгрузочным клапанам.
8. Малый общий вес контейнеров при грузоподъемности до 2000 кг и объеме от 500 до 2500 л).
9. Разнообразие вариантов конструкции, подходящее под индивидуальные нужды и имеющееся оборудование для логистики.
10. Возможность перевозки любым видом транспорта.
11. Возможность нанесения собственных логотипов компании на контейнеры.
12. Картонные емкости, как и текстильные, не сравнятся с биг-бэгами по влагонепроницаемости, грузоподъемности и возможности многократного использования, при малой стоимости. Остальные же конкурентные тары — металлические емкости, контейнеры, деревянные бочки и ящики для насыпных грузов стоят на порядок дороже.

Благодаря всем этим преимуществам, биг-бэги занимают лидирующие места на мировом рынке как предпочтительный способ транспортировки самых разнообразных грузов. На российском рынке мягких контейнеров лидируют в продажах, прежде всего, биг-бэги из полипропилена. 

История создания

Биг-бэг впервые произведен компанией «Тайкон» в Японии в 1919 году для транспортировки сыпучих грузов железнодорожными путями. Изначально изготовлялись из брезента или хлопчатобумажного волокна с внутренней опорой из армированных материалов. Но такие тары были недолговечны, неудобны и отличались небольшой грузоподъемностью.

Все изменилось в 50-х: начато производство из полиэфирных (терилена, диолена, тетрона) и полиамидных (нейлона, капрона и др.), что стало настоящим технологическим прорывом. В середине семидесятых, во времена нефтяного кризиса, производство мягких контейнеров достигло своего пика в Европе.

Когда в нефтедобывающих странах начало развиваться интенсивное строительство, каждую неделю из стран Северной Европы, а также Испании и Италии отправлялось в страны ближнего Востока до 50 тысяч тонн цемента в биг-бэгах.

В США в это время рынок мягких тар развивался гораздо медленней. До тех пор, пока в 1984 году в Америке не были внедрены льготы для перевозки в биг-бэгах опасных химических грузов. За год до этого была создана международная ассоциация стран-производителей мягких тар — FIBCA, под чьим надзором совершенствовались технические регламенты к тарам для безопасности при логистике.

В СССР конструкции мягких тар созданы в 70-е для перевозки полистирола в открытых вагонах (СПК-1,5 М), для транспортировки суперфосфата и полиэтилена в гранулах — саморазгружающийся КСм, также Ж-1,5, МК-П, и Ж-Л для насыпных грузов и другие.

Производились тары на резиновой основе и достигали 95 кг. Основным разработчиком и производителем являлась научно-исследовательская лаборатория ЦНИЛПолимерконтейнер, которая функционирует и поныне.

Наибольшее развитие полипропиленовые биг-беги на российском рынке получили 10-12 лет назад. По данным EFIBCA, ежегодное производство мягких контейнеров в мире увеличивается на 10% и в наше время достигает ста миллионов единиц ежегодно.

Из чего производят биг-бэги и особенности конструкции

Конструкция биг-бэга представлена прочными мешками с элементами крепления — стропами. Оболочка мешков изготовляется из капрона или полипропилена, дополнительно ткани стабилизируются против УФ-излучений, позволяя транспортировать и хранить груз под открытым солнцем.

Ткань для контейнеров производят чаще всего на круглотокацком станке челночным способом из полипропиленовой нити. Нити же полипропилена производят из гранул полипропилена, формируя их на экструдере в полипропиленовую пленку, а затем нарезая на нити. Плотность ткани чаще всего от 120г/м² до 200г/м². Чем выше плотность ткани, тем выше грузоподъемность паков, изготовленных из нее.

Для защиты от влаги контейнеры нередко оснащаются полиэтиленом, а также пропитываются специальным раствором для использования в экстремальных условиях. Дополнительно могут комплектоваться рядом приспособлений для погрузки-выгрузки, а также для вертикального хранения тар.

Конструкция биг-бэгов удобна для погрузки сыпучим грузом, оптимальный размер горловины минимизирует потери при наполнении. Неполная нагрузка не влияет на качество перевозки.

От места наполнения паки доставляются обычным вилочным погрузчиком, цепляющим тары за проушины, стропы или петли. Для перевозки не требуются паллеты (поддоны). Предусматривается хранение на открытых площадках, не влияя на качество материалов. Все же длительное хранение на открытых площадках профессионалами не рекомендуется.

Погрузка биг-бэгов в вагоны, фуры и суда осуществляют краном или погрузчиком —автоматизация работ существенно ускоряет логистику.

На российском рынке производители чаще всего выбирают двухстропные биг бэги с вкладышем из полиэтилена или без него, размеры наиболее популярны 80x80x140 или 75x75x130.

В зависимости от конструкции, биг-бэги различают по следующим характеристикам:

• По конструкции — с жесткими элементами или без.
• По запасу прочности и сроку использования: многооборотные (МКО, запас прочности 8:1), мягкие контейнеры разового использования (МКР, прочность 5:1), используемые в нескольких погрузках (МКС, прочность 6:1).
• По вместительности (от 300 до 1500 л).
• Грузоподъемности (400-2000 кг).
• Количеству строп (одно, двух, четырехстропные).
• Количеству слоев и плотности ткани.
• По комплектации дополнительными приспособлениями для логистики (люки, крышки, клапаны).
• По типу груза (жидкие, твердые, пищевые, химические, сыпучие и т.д.).

Для стандартных пищевых и строительных грузов (мука, сода, сахар, дисперсные стройматериалы) используются обычные двухслойные мягкие тары с вкладышами. Толщина ткани при этом варьируется на выбор заказчика. Влагозащитный вкладыш при этом запаивается по дну из рукавного полиэтилена. Элементы крепления (петли, стропы) изготавливают из переплетенного полипропилена.

Размеры следует выбирать, ориентируясь на автопарк заказчика. Для фур оптимальны тары прямоугольной формы.

Биг-бэг, представленный в нашем ассортименте, производят из полипропилена. Данный материал:

• Обладает нескользящей поверхностью.
• Выдерживает до нескольких тонн.
• Сокращает потери сыпучих на этапе фасовки и транспортировки.
• Защищает от механических воздействий и позволяет перевозить множество материалов, даже острый и рвущий тары из других материалов.
• Сохраняет форму и возможность многократного использования.

Дополнительно биг-бэги комплектуются стропами, петлями и клапанами для экономии времени и финансов при погрузке-разгрузке.

Габариты и вес

В зависимости от потребностей и имеющегося автопарка, заказчики имеют возможность индивидуально подбирать нужный объем бэгов. Для определения нужного объема достаточно знать вес транспортируемого груза.

Номинальная масса для груза стандартного биг-бэга «РУСТАРА-НН» с параметрами дна 0,75×0,75 м и высотой 1,25 м — 1 тонна. Типичные мешки максимального объема позволяют перевозить до 3 тонн груза.

Многослойный полипропилен легок и прочен, собственный вес тары составляет несколько килограмм.

Невзирая на то, что мешки имеют запас прочности (по европейским стандартам качества EFIBCA безопасный запас прочности — 5:1, по сертификату качества ООН — от 6:1), категорически запрещено превышать установленные производителем нормы нагрузки. Берегите людей и технику.

Габаритные параметры

Необходимые габариты и вес закупаемых контейнеров определяются с учетом размещения в автомобилях, открытых или закрытых вагонах и от параметров водного транспорта.

За стандартные размеры принято считать: 0,90×0,90 м, или 0,75×0,75 м. Предельная высота тары составляет 3 метра. В зависимости от требований заказчика, биг-бэги комплектуются верхними, донными или боковыми клапанами для удобства загрузки/выгрузки насыпного груза.

Тестирование биг-бэгов

Поскольку мягкий контейнер несет риски, связанные с тяжестью перевозимых материалов, компания «РУСТАРА-НН» подходит к тестированию своей продукции очень серьезно. Безопасность тары подтверждается регулярным тестированием и соответствием ГОСТам.

Технические требования

Компания «РУСТАРА-НН» — производитель полного цикла, изготавливает на собственных мощностях как полипропиленовую ткань разных классов, так и контейнеры из нее. Тестированию регулярно подвергаются как полипропиленовая ткань, так и биг-бэги, изготовленные из нее. Плотность ткани, которая варьируется от 70 до 200 гр/м² обязана обеспечивать отсутствие порывов при падении с высоты, а также при множественных подъемах.

Стабилизирующие примеси в составе ткани придадут необходимое сопротивление на разрыв даже в случае незначительных порезов тары.

Многослойные ламинированные контейнеры, а также с полиэтиленовым слоем, регулярно проверяются на водо и пыленепроницаемость. Таким образом, наша продукция позволит безопасно хранить и транспортировать Ваш груз без потерь, угроз разрыва или нанесения ущерба экологии.

Виды тестирования контейнеров

Основа тестов — создание искусственных ситуаций, где биг-бэги получают максимально возможные нагрузки. Целостность швов, строп и ткани свидетельствуют об успешном прохождении тестов.

В ходе проверки, наши контейнеры проходят следующие тесты:

1. Подъем с бокового положения.
2. Тест на вибрации.
3. Опрокидыванию на бок.
4. 2-3 рядному сложению методом штабелевания.
5. Многократному подъему за крепления.
6. Сбрасыванию с высоты 0,5-1 м.

В процессе тестирования недопустимы появления расхождений соединяющих швов и ткани. Места соединения швов и ткани из полипропилена подлежат тщательному осмотру на надежность крепления.

Отдельные тесты проходят системы клапанов. Проверяются на полноценное функционирование при 125% номинальной загрузке.

Производитель «РУСТАРА-НН» является гарантией качества биг-бэгов, а также тканей для мягких контейнеров и является лидером среди производителей МК в России.

Использование биг-бэгов для сыпучих грузов

Мягкая тара биг-бег — лидер в транспортировке сыпучих грузов с 1970-х годов. Наша компания предлагает широкий выбор качественных контейнеров по низкой стоимости. Наша продукция подходит для перевозки сыпучих материалов пищевой отрасли (мука, сахар, зерновые, комбикорма), строительной (цемент, песок, и др.), химической промышленности и целого ряда продукции из других отраслей производства.

Мягкая тара удобна при транспортировке, погрузке, разгрузке и складировании. Будучи наполненной, имеет цилиндрическую и прямоугольную форму (прямоугольные формы, экономя место, особенно актуальны для фур). Производится из капрона или полипропилена. Размеры покрывают большинство потребностей рынка (от 80 до 250 см в высоту), по объему до 3 м³.

Многоразовые биг-беги комплектуются стропами, клапанами погрузки/разгрузки, лацканом и фартуком. Для однократного использования имеются в наличии тары без дополнительного оборудования или оснащенные по минимуму, по более низкой стоимости.

В отличие от металлических и деревянных контейнеров, бочек и ящиков, обладают рядом преимуществ:

• Более низкая цена.
• Легкий собственный вес при грузоподъемности до 2 тонн.
• Позволяет автоматизировать погрузку-разгрузку благодаря стропам, петлям и целому ряду приспособлений, адаптированных под вилочные погрузчики и краны.
• Легкая загрузка в тары сыпучих материалов благодаря клапанам.
• Экономят вес и пространство в транспортных средствах и местах размещения материалов.
• Защищают груз от неблагоприятных внешних воздействий.

Мягкие биг-бэги — оптимальное решение для посадок крупномеров

Любители дач давно оценили преимущества посадок крупномеров в полипропиленовые биг-беги. Отрытый грунт опасен для молодых растений, особенно экзотических. В случае же с контейнером, посаженные растения получают возможность подрасти и набраться сил в оптимальных температурных условиях.

Высадка же в грунт из биг-бегов проста, исключает повреждения корневой у растения, поскольку питомца можно садить целиком в земляном доме. В такой емкости растения оптимально перенесут зимнюю стужу.

Приобрести в Нижнем Новгороде мягкие биг-бэги для выращивания крупномеров можно в нашем интернет-магазине по выгодной цене. Хорошо организованна доставка по Нижегородской области и другим регионам. Принимаем в том числе заказы на изготовление контейнеров по индивидуальным характеристикам и размерам.

У нас:

• Грамотные консультанты
• Высокое качество
• Низкие цены
• Быстрая доставка

Звоните по номеру, указанному на сайте или пишите в форму обратной связи.

Big Data — большая ответственность, большой стресс и деньги | GeekBrains

Подробная информация о Big Data (Большие данные): технологии big data, применение, методы обработки больших данных.

https://d2xzmw6cctk25h.cloudfront.net/post/1959/og_image/069d4ef4f1a6ea909efbb5449d11fb3c.png

Термин Big Data (большие данные) подпорчен современным фантастическим преувеличением новых вещей. Как ИИ поработит людей, а блокчейн построит идеальную экономику — так и большие данные позволят знать абсолютно все про всех и видеть будущее. 

Но реальность, как всегда, скучнее и прагматичнее. В больших данных нет никакой магии — как нет ее нигде — просто информации и связей между разными данными становится так много, что обрабатывать и анализировать все старыми способами становится слишком долго.

Появляются новые методы, вместе с ними — новые профессии. Декан факультета Big Data в GeekBrains Сергей Ширкин рассказал, что это за профессии, где они нужны, чем там надо заниматься и что надо уметь. Какие используются методы и технологии обработки больших данных, инструменты и сколько обычно платят специалистам.

Что такое «большие данные»

Вопрос «что называть большими данными» довольно путаный. Даже в публикациях научных журналов описания расходятся. Где-то миллионы наблюдений считаются «обычными» данными, а где-то большими называют уже сотни тысяч, потому что у каждого из наблюдений есть тысяча признаков. Поэтому данные решили условно разбить на три части — малые, средние и большие — по самому простому принципу: объему, который они занимают.

Малые данные — это считанные гигабайты. Средние — все, что около терабайта. Одна из основных характеристик больших данных — вес, который составляет примерно петабайт. Но путаницу это не убрало. Поэтому вот критерий еще проще: все, что не помещается на одном сервере — большие данные.

В малых, средних и больших данных разные принципы работы. Большие данные как правило хранятся в кластере сразу на нескольких серверах. Из-за этого даже простые действия выполняются сложнее.

Например, простая задача — найти среднее значение величины. Если это малые данные, мы просто все складываем и делим на количество. А в больших данных мы не можем собрать сразу всю информацию со всех серверов. Это сложно. Зачастую надо не данные тянуть к себе, а отправлять отдельную программу на каждый сервер. После работы этих программ образуются промежуточные результаты, и среднее значение определяется по ним.

Сергей Ширкин 

Какие компании занимаются большими данными

Первыми с большими данными, либо с «биг дата», начали работать сотовые операторы и поисковые системы. У поисковиков становилось все больше и больше запросов, а текст тяжелее, чем цифры. На работу с абзацем текста уходит больше времени, чем с финансовой транзакцией. Пользователь ждет, что поисковик отработает запрос за долю секунды — недопустимо, чтобы он работал даже полминуты. Поэтому поисковики первые начали работать с распараллеливанием при работе с данными.

Чуть позже подключились различные финансовые организации и ритейл. Сами транзакции у них не такие объемные, но большие данные появляются за счет того, что транзакций очень много.

Количество данных растет вообще у всех. Например, у банков и раньше было много данных, но для них не всегда требовались принципы работы, как с большими. Затем банки стали больше работать с данными клиентов. Стали придумывать более гибкие вклады, кредиты, разные тарифы, стали плотнее анализировать транзакции. Для этого уже требовались быстрые способы работы.

Сейчас банки хотят анализировать не только внутреннюю информацию, но и стороннюю. Они хотят получать большие данные от того же ритейла, хотят знать, на что человек тратит деньги. На основе этой информации они пытаются делать коммерческие предложения.

Сейчас вся информация связывается между собой. Ритейлу, банкам, операторам связи и даже поисковикам — всем теперь интересны данные друг друга.

Каким должен быть специалист по большим данным

Поскольку данные расположены на кластере серверов, для их обработки используется более сложная инфраструктура. Это оказывает большую нагрузку на человека, который с ней работает — система должна быть очень надежной. 

Сделать надежным один сервер легко. Но когда их несколько — вероятность падения возрастает пропорционально количеству, и так же растет и ответственность дата-инженера, который с этими данными работает.

Аналитик big data должен понимать, что он всегда может получить неполные или даже неправильные данные. Он написал программу, доверился ее результатам, а потом узнал, что из-за падения одного сервера из тысячи часть данных была отключена, и все выводы неверны.

Взять, к примеру, текстовый поиск. Допустим все слова расположены в алфавитном порядке на нескольких серверах (если говорить очень просто и условно). И вот отключился один из них, пропали все слова на букву «К». Поиск перестал выдавать слово «Кино». Следом пропадают все киноновости, и аналитик делает ложный вывод, что людей больше не интересуют кинотеатры.

Поэтому специалист по большим данным должен знать принципы работы от самых нижних уровней — серверов, экосистем, планировщиков задач — до самых верхнеуровневых программ — библиотек машинного обучения, статистического анализа и прочего. Он должен понимать принципы работы железа, компьютерного оборудования и всего, что настроено поверх него.

В остальном нужно знать все то же, что и при работе с малыми данным. Нужна математика, нужно уметь программировать и особенно хорошо знать алгоритмы распределенных вычислений, уметь приложить их к обычным принципам работы с данными и машинного обучения.

Какие используются инструменты и технологии big data

Поскольку данные хранятся на кластере, для работы с ними нужна особая инфраструктура. Самая популярная экосистема — это Hadoop. В ней может работать очень много разных систем: специальных библиотек, планировщиков, инструментов для машинного обучения и многого другое. Но в первую очередь эта система нужна, чтобы анализировать большие объемы данных за счет распределенных вычислений. 

Например, мы ищем самый популярный твит среди данных разбитых на тысяче серверов. На одном сервере мы бы просто сделали таблицу и все. Здесь мы можем притащить все данные к себе и пересчитать. Но это не правильно, потому что очень долго.

Поэтому есть Hadoop с парадигмами Map Reduce и фреймворком Spark. Вместо того, чтобы тянуть данные к себе, они отправляют к этим данным участки программы. Работа идет параллельно, в тысячу потоков. Потом получается выборка из тысячи серверов на основе которой можно выбрать самый популярный твит.

Map Reduce более старая парадигма, Spark — новее. С его помощью достают данные из кластеров, и в нем же строят модели машинного обучения. 

Какие профессии есть в сфере больших данных

Две основные профессии — это аналитики и дата-инженеры. 

Аналитик прежде всего работает с информацией. Его интересуют табличные данные, он занимается моделями. В его обязанности входит агрегация, очистка, дополнение и визуализация данных. То есть, аналитик в биг дата — это связующее звено между информацией в сыром виде и бизнесом. 

У аналитика есть два основных направления работы. Первое — он может преобразовывать полученную информацию, делать выводы и представлять ее в понятном виде.

Второе — аналитики разрабатывают приложения, которые будет работать и выдавать результат автоматически. Например, делать прогноз по рынку ценных бумаг каждый день. 

Дата инженер — это более низкоуровневая специальность. Это человек, который должен обеспечить хранение, обработку и доставку информации аналитику. Но там, где идет поставка и очистка — их обязанности могут пересекаться

Bigdata-инженеру достается вся черная работа. Если отказали системы, или из кластера пропал один из серверов — подключается он. Это очень ответственная и стрессовая работа. Система может отключиться и в выходные, и в нерабочее время, и инженер должен оперативно предпринять меры.

Это две основные профессии, но есть и другие. Они появляются, когда к задачам, связанным с искусственным интеллектом, добавляются алгоритмы параллельных вычислений. Например, NLP-инженер. Это программист, который занимается обработкой естественного языка, особенно в случаях, когда надо не просто найти слова, а уловить смысл текста. Такие инженеры пишут программы для чат-ботов и диалоговых систем, голосовых помощников и автоматизированных колл-центров. 

Есть ситуации, когда надо проклассифицировать миллиарды картинок, сделать модерацию, отсеять лишнее и найти похожее. Эти профессии больше пересекаются с компьютерным зрением. 

Сколько времени занимает обучение

У нас обучение идет полтора года. Они разбиты на шесть четвертей. В одних идет упор на программирование, в других — на работу с базами данных, в третьих — на математику.

В отличии, например, от факультета ИИ, здесь поменьше математики. Нет такого сильного упора на математический анализ и линейную алгебру. Знания алгоритмов распределенных вычислений нужны больше, чем принципы матанализа. 

Но полтора года достаточно для реальной работы с обработкой больших данных только если у человека был опыт работы с обычными данными и вообще в ИТ. Остальным студентам после окончания факультета рекомендуется поработать с малыми и средними данными. Только после этого специалиста могут допустить к работе с большими. После обучения стоит поработать дата-саентистом — поприменять машинное обучение на разных объемах данных.

Когда человек устраивается в большую компанию — даже если у него был опыт — чаще всего его не допустят до больших объемов данных сразу, потому что цена ошибки там намного выше. Ошибки в алгоритмах могут обнаружиться не сразу, и это приведет к большим потерям.

Какая зарплата считается адекватной для специалистов по большим данным

Сейчас есть очень большой кадровый голод среди дата-инженеров. Работа сложная, на человека ложится много ответственности, много стресса. Поэтому специалист со средним опытом получает около двухсот тысяч. Джуниор — от ста до двухсот. 

У аналитика данных стартовая зарплата может быть чуть меньше. Но там нет работы сверх рабочего времени, и ему не будут звонить в нерабочее время из-за экстренных случаев.

Как готовиться к собеседованиям

Не нужно углубляться только в один предмет. На собеседованиях задают вопросы по статистике, по машинному обучению, программированию. Могут спросить про структуры больших данных, алгоритмы, применение, технологии, про кейсы из реальной жизни: упали сервера, случилась авария — как устранять? Могут быть вопросы по предметной сфере — то, что ближе к бизнесу

И если человек слишком углубился в одну математику, и на собеседовании не сделал простое задание по программированию, то шансы на трудоустройство снижаются. Лучше иметь средний уровень по каждому направлению, чем показать себя хорошо в одном, а в другом провалиться полностью.

Есть список вопросов, которые задают на 80 процентах собеседований. Если это машинное обучение — обязательно спросят про градиентный спуск. Если статистика — нужно будет рассказать про корреляцию и проверку гипотез. По программированию скорее всего дадут небольшую задачу средней сложности. А на задачах можно легко набить руку — просто побольше их решать. 

Где набираться опыта самостоятельно

Python можно подтянуть на Питонтьютор, работы с базой данных — на SQL-EX. Там даются задачи, по которым на практике учатся делать запросы. 

Высшая математика — Mathprofi. Там можно получить понятную информацию по математическому анализу, статистике и линейной алгебре. А если плохо со школьной программой, то есть сайт youclever.org

Распределенные же вычисления тренировать получится только на практике. Во-первых для этого нужна инфраструктура, во-вторых алгоритмы могут быстро устаревать. Сейчас постоянно появляется что-то новое. 

Какие тренды обсуждает сообщество

Постепенно набирает силу еще одно направление, которое может привести к бурному росту количества данных — Интернет вещей (IoT). Большие данные такого рода поступают с датчиков устройств, объединенных в сеть, причем количество датчиков в начале следующего десятилетия должно достигнуть десятков миллиардов. 

Устройства самые разные — от бытовых приборов до транспортных средств и промышленных станков, непрерывный поток информации от которых потребует дополнительной инфраструктуры и большого числа высококвалифицированных специалистов. Это означает, что в ближайшее время возникнет острый дефицит дата инженеров и аналитиков больших данных.

Что такое БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ? Введение, типы, характеристики и пример

• Домашняя страница

• Тестирование

  • • Назад
    • Гибкое тестирование
    • BugZilla
    • Cucumber
    • Тестирование базы данных
    • ETL3000
    • JMT
    • Тестирование
    • JUnit
    • LoadRunner
    • Ручное тестирование
    • Мобильное тестирование
    • Mantis
    • Почтальон
    • QTP
    • Назад
    • Центр качества (ALM)

    000

    • Центр качества (ALM)

    000 Управление тестированием

    • TestLink

• SAP

  • • Назад
    • ABAP
    • APO
    • Начинающий
    • Basis
    • BODS
    • BI
    • BPC
    • CO
    • Назад
    • CRM
    • Crystal Reports
    • QM4000
    • QM4
    • Заработная плата
    • Назад
    • PI / PO
    • PP
    • SD
    • SAPUI5
    • Безопасность
    • Менеджер решений
    • Successfactors
    • Учебники SAP
  • Apache
    • AngularJS
    • ASP.Net
    • C
    • C #
    • C ++
    • CodeIgniter
    • СУБД
    • JavaScript
    • Назад
    • Java
    • JSP
    • Kotlin
    • Linux
    • Linux
    • Kotlin
    • Linux

    js

    • Perl
    • Назад
    • PHP
    • PL / SQL
    • PostgreSQL
    • Python
    • ReactJS
    • Ruby & Rails
    • Scala
    • SQL

    000

    • SQL

    000

    0003 SQL

    000

    0003 SQL

    000

    • UML
    • VB.Net
    • VBScript
    • Веб-службы
    • WPF

  • Обязательно учите!

    • • Назад
      • Бухгалтерский учет
      • Алгоритмы
      • Android
      • Блокчейн
      • Business Analyst
      • Создание веб-сайта
      • CCNA
      • Облачные вычисления
      • 00030003 COBOL 9000 Compiler
        9000 Встроенные системы
        • 00030002 9000 Compiler 9000
        • Ethical Hacking
        • Учебники по Excel
        • Программирование на Go
        • IoT
        • ITIL
        • Jenkins
        • MIS
        • Сеть
        • Операционная система
        • Назад
        • Управление проектами Обзоры
        • Salesforce
        • SEO
        • Разработка программного обеспечения
        • VB A

    • Big Data

      • • Назад
        • AWS
        • BigData
        • Cassandra
        • Cognos
        • Хранилище данных

        0003

        • HBOps

        0003

        • HBOps
        • MicroStrategy
        • MongoDB

    .

    Что такое большие данные — важность и сценарии использования

    1. Цель

    Это руководство ответит на такие вопросы, как Big Data , зачем изучать большие данные и почему от них никуда не деться. Мы также обсудим, почему отрасли вкладывают большие средства в эту технологию, почему профессионалам огромные деньги платят за большие данные, почему отрасль переходит от устаревших систем к большим данным, почему это самый большой сдвиг парадигмы в ИТ-индустрии, почему, почему и почему???

    Что такое большие данные — сценарии использования и необходимость

    2.Зачем изучать большие данные?

    Чтобы получить ответ на вопрос, зачем изучать большие данные? Начнем с того, что лидеры отрасли говорят о больших данных:

    .

    • Gartner — Большие данные — новая нефть.
    • IDC — Его рынок будет расти в 7 раз быстрее, чем рынок ИТ в целом.
    • IBM — Это не просто технология — это бизнес-стратегия для извлечения выгоды из информационных ресурсов.
    • IBM — Большие данные — самое модное слово, потому что технологии позволяют анализировать все доступные данные.
    • McKinsey — К концу 2018 года будет нехватка 1500000 профессионалов в области больших данных.

    Отрасли промышленности сегодня ищут новые и лучшие способы сохранить свое положение и быть готовыми к будущему. По мнению экспертов, Big Data Analytics предоставляет лидерам возможность собирать идеи и идеи, чтобы оставаться впереди в жесткой конкуренции.

    Если эти профессионалы смогут перейти на большие данные, вы сможете:
    

    Рахул Доддамани
    Консультант по большим данным, JDA
    Следовать по

    Я получил место, набрал 100% рост и изменил свою карьеру с DataFlair

    Запишитесь сейчас

    3.Что такое аналитика больших данных?

    Итак, что такое большие данные? Для объяснения этого модного слова разные издатели дали собственное определение «больших данных».

    • По данным Gartner — Это огромных объемов , быстрых и различных информационных активов, которые требуют инновационной платформы для расширенного понимания и принятия решений .
    • Революция, авторы объясняют это как — Это способ решить все нерешенные проблемы, связанные с управлением и обработкой данных, и раньше промышленность использовала такие проблемы.С помощью аналитики больших данных вы также можете раскрыть скрытые закономерности и узнать круговой обзор клиентов и лучше понять их потребности.

    и. Определение больших данных

    Другими словами, большие данные генерируются в количествах, составляющих несколько терабайт. Он быстро меняется и имеет множество форм, которыми сложно управлять и обрабатывать с помощью RDBMS или других традиционных технологий. Решения для больших данных предоставляют инструменты, методологии и технологии, которые используются для сбора, хранения, поиска и анализа данных за секунды, чтобы найти взаимосвязи и идеи для инноваций и конкурентного преимущества, которые ранее были недоступны.

    80% данных, генерируемых сегодня, неструктурированы и не могут быть обработаны с помощью наших традиционных технологий. Раньше количество генерируемых данных было не таким большим. Мы продолжали архивировать данные, так как был просто необходим исторический анализ данных. Но сегодня генерация данных осуществляется в петабайтах, поэтому невозможно архивировать данные снова и снова и извлекать их снова, когда это необходимо, поскольку специалистам по данным необходимо время от времени экспериментировать с данными для прогнозного анализа, в отличие от исторических данных, которые раньше делались с традиционными .
    Говорят, что — « Изображение стоит тысячи слов ». Поэтому мы также предоставили видеоурок, чтобы лучше понять, что такое большие данные и их потребности.

    Лучшая книга для изучения больших данных и их технологий.

    4. Примеры использования больших данных

    Узнав, что такое аналитика. Давайте теперь обсудим различные варианты использования больших данных. Ниже приведены некоторые примеры использования больших данных из разных доменов:

    • Netflix использует большие данные для улучшения качества обслуживания клиентов
    • Анализ продвижения и кампании Sears Holding
    • Анализ настроений
    • Анализ оттока клиентов
    • Прогнозный анализ
    • Сопоставление и показ объявлений в реальном времени

    Подробнее о сценариях использования больших данных.

    5. Технологии больших данных

    Существует множество технологий для решения проблемы хранения и обработки больших данных. К таким технологиям относятся Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka и т. Д. Давайте рассмотрим эти технологии один за другим.

    я. Apache Hadoop

    Сегодня большие данные оказывают большое влияние на промышленность. Таким образом, 50% данных в мире уже перенесено на Hadoop . Прогнозируется, что к 2017 году более 75% мировых данных будет перенесено в Hadoop, и эта технология будет самой востребованной на рынке, как и сейчас.

    ii. Apache Spark

    Дальнейшее усовершенствование этой технологии привело к развитию Apache Spark — молниеносной вычислительной машины общего назначения для крупномасштабной обработки. Он может обрабатывать данные до 100 раз быстрее, чем MapReduce .

    iii. Apache Kafka

    Apache Kafka — еще одно дополнение к этой экосистеме больших данных, которая представляет собой распределенную систему обмена сообщениями с высокой пропускной способностью, часто используемую с Hadoop.
    ИТ-организации начали рассматривать инициативу «Большие данные» для лучшего управления своими данными, визуализации этих данных, получения информации об этих данных по мере необходимости и поиска новых бизнес-возможностей для ускорения роста своего бизнеса. Каждый ИТ-директор хочет преобразовать свою компанию, улучшить свои бизнес-модели и определить потенциальные источники дохода, будь то из области телекоммуникаций , банковского домена , розничной торговли или домена здравоохранения и т. Д.Такая трансформация бизнеса требует правильных инструментов и найма нужных людей, чтобы гарантировать получение правильной информации в нужное время из имеющихся данных.

    6. Заключение

    Следовательно, большие данные — это большое дело и новое конкурентное преимущество, которое даст толчок вашей карьере и обеспечит работу вашей мечты в отрасли !!!
    Надеюсь, этот блог помог вам понять, что такое большие данные, и необходимость изучения их технологий. Если у вас есть другие вопросы, дайте нам знать, оставив комментарий в разделе ниже.
    См. Также-

    Справочник по большим данным

    .

    Что такое большие данные? | Определение больших данных | V больших данных

    Нет места, где бы не существовали большие данные! Интерес к тому, что такое большие данные, резко возрос в последние несколько лет. Позвольте мне рассказать вам несколько ошеломляющих фактов! Forbes сообщает, что каждую минуту пользователи просматривают 4,15 миллиона видео на YouTube , отправляют 456000 твитов, в Twitter, публикуют 46 740 фотографий в Instagram, а также 510 000 комментариев, опубликовано и 293 000 статусов обновлено в Facebook!

    Только представьте себе, какой огромный объем данных создается в результате таких действий.Это постоянное создание данных с использованием социальных сетей, бизнес-приложений, телекоммуникаций и различных других областей ведет к формированию больших данных.

    Чтобы объяснить , что такое большие данные , я расскажу о следующих темах:

    • Эволюция больших данных
    • Определение больших данных
    • Характеристики больших данных
    • Аналитика больших данных
    • Промышленные приложения больших данных Данные
    • Объем больших данных

    Эволюция больших данных

    Прежде чем приступить к дальнейшему исследованию, позвольте мне начать с понимания того, почему эта технология приобрела такое большое значение.

    Когда вы, ребята, в последний раз использовали дискету или компакт-диск для хранения данных? Дай угадаю, пришлось вернуться в начало 21 века, верно? Использование ручных бумажных записей, файлов, дискет и дисков теперь устарело. Причина этого — экспоненциальный рост данных. Люди начали хранить свои данные в системах реляционных баз данных, но с жаждой новых изобретений, технологий, приложений с быстрым временем отклика и с появлением Интернета даже этого сейчас недостаточно.Это поколение непрерывных и массивных данных можно назвать большими данными. Есть еще несколько факторов, характеризующих большие данные, которые я объясню позже в этом блоге.

    Forbes сообщает, что ежедневно в нашем текущем темпе создается 2,5 квинтиллиона байт данных, но этот темп только ускоряется. Интернет вещей (IoT) — одна из таких технологий, которая играет важную роль в этом ускорении. 90% всех сегодняшних данных было создано за последние два года.

    Определение больших данных

    Что такое большие данные | Аналитика больших данных | Edureka

    Это видео дает вам краткое введение в большие данные.Вы также познакомитесь с практическими примерами его использования, чтобы понять, насколько он может быть полезен.

    Что такое большие данные?

    Итак, прежде чем я объясню, что такое большие данные, позвольте мне также рассказать вам, чем они не являются! Наиболее распространенный миф, связанный с этим, заключается в том, что речь идет только о размере или объеме данных. Но на самом деле дело не только в собираемых «больших» объемах данных. Big Data относится к большим объемам данных, которые поступают из различных источников и имеют разные форматы.Даже раньше в базах данных хранились огромные данные, но из-за разнообразия этих данных традиционные системы реляционных баз данных неспособны обрабатывать эти данные. Большие данные — это гораздо больше, чем набор наборов данных в различных форматах, это важный актив, который можно использовать для получения бесчисленных преимуществ.

    Три различных формата больших данных:

    1. Структурированные: Организованный формат данных с фиксированной схемой.Пример: РСУБД
    2. Полуструктурированные: Частично организованные данные, не имеющие фиксированного формата. Пример: XML, JSON
    3. Неструктурированные: Неорганизованные данные с неизвестной схемой. Пример: аудио, видеофайлы и т. Д.

    Характеристики больших данных

    Ниже приведены характеристики:

    На изображении выше показаны пять V больших данных, но по мере того, как данные продолжают развиваться, будут В.Я перечисляю еще пять V, которые постепенно развивались с течением времени:

    • Действительность: правильность данных
    • Изменчивость: динамическое поведение
    • Волатильность: тенденция к изменению во времени
    • Уязвимость: уязвимость для взлома или атак
    • Визуализация: визуализация осмысленное использование данных

    Аналитика больших данных

    Теперь, когда я рассказал вам, что такое большие данные и как они генерируются в геометрической прогрессии, позвольте мне представить вам очень интересный пример того, как Starbucks , один из ведущих сеть кофеен использует эти большие данные.

    Я наткнулся на эту статью Forbes, в которой сообщалось, как Starbucks использовала эту технологию для анализа предпочтений своих клиентов, чтобы улучшить и персонализировать их опыт. Они проанализировали привычки своих участников к покупке кофе, а также их предпочтительные напитки и то, в какое время дня они обычно заказывают. Таким образом, даже когда люди посещают «новое» заведение Starbucks, система точек продаж этого магазина может идентифицировать покупателя через его смартфон и отдавать бариста предпочтительный заказ.Кроме того, в зависимости от предпочтений при заказе их приложение будет предлагать новые продукты, которые могут быть заинтересованы в опробовании клиентов. Друзья мои, это то, что мы называем аналитикой больших данных.

    В основном, он в основном используется компаниями для облегчения своего роста и развития. Это в основном включает в себя применение различных алгоритмов интеллектуального анализа данных к заданному набору данных, которые затем помогут им в принятии более эффективных решений.

    Существует несколько инструментов для обработки больших данных, таких как Hadoop , Pig , Hive , Cassandra , Spark , Kafka и т. Д.в зависимости от требований организации.

    Big Data Applications

    Это некоторые из следующих областей, в которых произошла революция в Big Data Applications :

    • Entertainment: Netflix и Amazon используют его для создания шоу и рекомендаций фильмов своим пользователям.
    • Страхование: Использует эту технологию для прогнозирования заболеваний, несчастных случаев и определения цены на свою продукцию.
    • Без водителя Автомобили: Автомобили Google без водителя собирают около одного гигабайта данных в секунду. Эти эксперименты требуют все больше и больше данных для их успешного выполнения.
    • Образование: Выбор технологий на основе больших данных в качестве инструмента обучения вместо традиционных методов лекций, которые улучшили обучение студентов, а также помогли учителю лучше отслеживать их успеваемость.
    • Автомобиль: Компания Rolls Royce применила эту технологию, установив в свои двигатели и силовые установки сотни датчиков, которые регистрируют каждую мельчайшую деталь их работы.Об изменениях данных в режиме реального времени сообщается инженерам, которые решат, как лучше всего действовать, например, составить график технического обслуживания или направить группы инженеров, если этого потребует проблема.
    • Правительство: Очень интересный пример использования в области политики для анализа моделей и влияния на результаты выборов. Cambridge Analytica Ltd. — одна из таких организаций, которая полностью использует данные для изменения поведения аудитории и играет важную роль в избирательном процессе.

    Объем больших данных

    • Многочисленные вакансии: Карьерные возможности, относящиеся к области больших данных, включают: аналитика больших данных, инженера по большим данным, архитектора решений для больших данных и т. Д. По данным IBM, 59% всего спроса на работу в области Data Science and Analytics (DSA) приходится на финансы и страхование, профессиональные услуги и ИТ.
    • Растущий спрос на Analytics Professional: Статья Forbes показывает, что «IBM прогнозирует, что спрос на специалистов по анализу данных вырастет на 28%».К 2020 году количество рабочих мест для всех специалистов по обработке данных в США увеличится на 364 000 вакансий до 2 720 000, согласно данным IBM.
    • Аспекты заработной платы: Forbes сообщил, что работодатели готовы платить премию в размере 8736 долларов сверх средней заработной платы бакалавров и выпускников, а успешные кандидаты получают стартовую зарплату в размере 80 265 долларов
    • Внедрение аналитики больших данных: Огромный рост в использование анализа больших данных во всем мире.

    На изображении выше показан растущий рыночный доход от больших данных в миллиардах единиц.Долларов с 2011 по 2027 год. Так что все это было в блоге, и я надеюсь, что это было полезно.

    Есть к нам вопрос? Пожалуйста, укажите это в комментариях, и мы свяжемся с вами.

    .

    No related posts.