Лучшие статьи и кейсы стартапов
Включить уведомления
Дадим сигнал, когда появится
что-то суперстоящее.
Спасибо, не надо
Главное Свежее   Проекты
Рекомендуем
Продвинуть свой проект
2 388 2 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

11 текстов, которые помогут разобраться в больших данных

Большие данные - aka big data - везде: в ритейле, медиа, финансовом секторе, телекоммуникациях, медицине, ИТ-индустрии. Поэтому мы перерыли Рунет и отобрали дюжину публикаций, в которых доступно разъясняется, что такое big data и как их использовать.

Что это такое?

Почему компания Amazon стала онлайн-ритейлером №1 и стоит сегодня более $300 миллиардов, а Google сделал остальные поисковики и чуть ли не правит миром? Краткая история big data и успешные кейсы их использования доходчиво описаны в двух переводных статьях, опубликованных на «Хабре»:

Что такое большие данные, часть 1

Что такое большие данные, часть 2

"Давайте вначале взглянем на масштабы сегодняшнего Google. Когда вы ищете что-то через их поисковик, вы сначала взаимодействуете с тремя миллионами веб-серверов в сотнях центров обработки данных по всему миру. Всё, что делают эти серверы — посылают образы страниц на экран вашего компьютера, в среднем, 12 миллиардов страниц в день. Веб-индекс хранится дополнительно на двух миллионах серверов, а еще три миллиона серверов содержат фактические документы, объединённые в систему. Всё вместе — восемь миллионов серверов, без учёта YouTube".

Еще короче: в статье на «ПостНауке» научный сотрудник Университета Иннополис Станислав Протасов объясняет, почему анализ больших данных – важная часть нашей жизни:

Что такое Big Data?

Разбираемся в терминах

В любых статьях о big data для профессионалов вам непременно встретятся словосочетания вроде «машинное обучение» и «озеро данных». Поэтому стоит потратить несколько минут на изучение терминологии с помощью публикации на Rusbase:

Мир big data в 8 терминах

«Озера» хранят данные из разных источников и разных форматов. Это обходится значительно дешевле традиционных хранилищ, в которые помещаются только структурированные данные. Data lake позволяют анализировать большие данные в исходном виде. К тому же пользоваться «озерами» могут сразу несколько сотрудников».

Большие данные в рекламе

Obama.jpg

Работа с big data помогла Бараку Обаме одержать победу на выборах в 2012 году. В предвыборной гонке штаб президента США активно использовал возможности рекламного таргетинга. Таргетирование рекламы осуществляется на основе данных о предыдущей активности и предпочтениях пользователей. Но это только малая часть того, как современные рекламщики используют большие данные:

Чем полезны большие данные для рекламного бизнеса?

Время старого доброго CPM, когда рекламодатели платили за тысячу показов, как известно, уходит. Просто продать кому-то баннер с каждым годом становится все сложнее. Теперь рекламщики делают упор на Programmatic, Real-timeBidding, DSP. Что это значит, объясняют на MediaToolbox.ru:

Всё что вы хотели знать о Programmatic рекламе

"Ключевая особенность программатика – оперирование многофакторными алгоритмами при продаже и покупке рекламного инвентаря (рекламных мест, попросту говоря). Всё это происходит на огромных массивах данных, в плане анализа аудитории, площадок, цен.

Только роботы за доли секунд могут обработать такие большие данные: проанализировать площадку на состав аудитории, соотнести эти данные с таргетингом клиента, выбрать соответствующий рекламный формат и уложиться в заявленную цену, которая регулируется принципом аукциона".

Продавать рекламу без анализа big data в современном мире настолько сложно, что издатели по всему миру начали объединять информацию о своих читателях, чтобы получить достаточно большие и качественные базы данных. Разбор кейса с немецкими издателями:

Как большие данные меняют рынок рекламы в СМИ

"Данные имеют решающее значение», - говорит руководитель проекта Pangaea, директор по доходам Guardian News & Media Тим Джентри. По его словам, обмениваясь первичной информацией об их пользователях, медиа-компании создают «уникальные и привлекательные сегменты аудитории». Например, информация о подписке от одного издателя может быть объединена с поведенческой информации, полученной от другого. В результате создается подробный профиль пользователя, за который рекламодатели готовы платить".

От теории к практике

data.gif

Данные нужно собирать, хранить и уметь использовать. Как это делают – в публикации Mebius.io:

Насколько трудно работать с большими данными?

"Допустим мы собрали всю необходимую информацию в озере данных, но как все это свести воедино? Преобразовывать и согласовывать данные, обеспечивать согласованность всех источников, проверять качество данных в действительности и является самой сложной частью в процессе работы с большими данными".

Какая информация собирается с помощью big data? Откуда она берется и каким образом обрабатывается? Как эффективно использовать большие данные для развития сайта? Об этом рассказывают на Cossa.ru:

Как большие данные помогают повысить продажи с сайта

О том, к кому идти за «железом», алгоритмами, консультацией и готовыми решениями в России, рассказывается здесь:

Как устроен рынок big data в России

"Известно, что большие данные существовали задолго до появления самого термина. Поисковики и соцсети изначально строили свои сервисы на технологиях обработки big data. Сегодня к большим данным обратился и традиционный бизнес. Прежде всего, в датамайнинге заинтересованы представители зрелых и высококонкурентных рынков — им очень нужны новые инструменты повышения эффективности. Из 108 компаний, опрошенных в феврале агентством СNews Analytics, 40 уже приступили к работе с большими данными".

В качестве бонуса рекомендуем почитать о том, как большие данные и таргетинг используются в порноиндустрии.

pornhub-first-ad.jpg

+7
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Подбираем рекоммендации...
Комментарии
Первые Новые Популярные
Dmytro Zelinskyi
Спасибо.
п.с Забираю последнюю пикчу. хД
Ответить
Devicerra
Онлайн сервис подбора электроники
Шютник
Хорошая подборка
Ответить
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать