Три кита digital: Data Science VS Big Data VS Data Analytics

Думаем, каждый согласится, что мир данных растет с неимоверной скоростью. Говорят, что к 2020 году каждую секунду будет генерироваться 1,7 мБ информации на каждого человека на планете.

Учитывая такие перспективы стоит хотя бы в общем разбираться в механизме работы с данными.

Вам наверняка встречались такие термины, как Data Science, Big Data и Data Analytics. Именно о них дальше и пойдет речь. Максимально разграничим их цель, функционал и сферы применения, чтобы идти в ногу со временем.

Обозначения

Data Science – это сфера деятельности, которая занимается сбором, обработкой и анализом данных. В данном случае идет работа как со структурированными, так и с неструктурированными данными.

Это своего рода микс статистики, математики, программирования и процессов решения проблем новыми методами. Data Science позволяет посмотреть на данные с новой стороны.

Иными словами, это все процессы по “выуживанию” качественных инсайтов.

Big Data – это информация, которая может быть использована при поиске наиболее качественных инсайтов для принятия эффективных стратегически важных решений в бизнесе. Чтобы было ясно, это вся доступная инфа вообще в принципе, так что масштабы Big data достигают весьма космических размеров.

Большой объем, высокая скорость роста и разнообразие – это три определяющие характеристики Big Data.

Data Analytics – деятельность по работе с инсайтами, их классификация и определение наиболее оптимальных способов применения.

В центре событий вновь сырые данные, первоисточники, как и в первом случае. Однако, целью аналитики является определение алгоритмов и причинно-следственных цепочек, к примеру, поведения пользователей или трендов на рынке с помощью данных.

Сфера применения каждого из понятий

Data Science:

  • Поиск в Интернете. Поисковые системы используют алгоритмы data science для предложения наиболее близкого ответа по запросам. И все это за доли секунды.
  • Digital реклама. Полностью весь инструментарий маркетинга основан на алгоритмах data science. Именно они позволяют повысить коэффициент кликабельности.
  • Рекомендательные системы. Такие системы значительно упрощают поиск релевантных продуктов и обогащают экспириенс пользователя. Множество компаний используют такие платформы для продвижения своих продуктов и услуг, руководясь запросами покупателей. В данном случае рекомендации основываются на историях поиска пользователей.

Big Data:

  • Для финансовых систем. Практически все, кто связан тем или иным способом с оборотом финансов, апеллируют Big Data. Все эти сферы деятельности связывает одна проблема – объем мульти-структурной информации, которая еще и храниться в разноформатных системах. Именно благодаря Big data все данные можно привести к единому знаменателю и эффективно использовать.
  • Для коммуникаций. Основными стратегическими целями провайдеров услуг телекоммуникации являются привлечение новых подписчиков, поддержание интереса существующих клиентов и работа с базами подписчиков. Big Data позволяют комбинировать и анализировать все сгенерированные пользователями данные и сделать соответствующие инсайты на их основе.
  • В ритейле. Единственным способом оставаться в игре и преуспевать является понимание потребностей покупателя. Для этого необходимо анализировать весь массив данных, с которым компании встречаются каждый день.

Data Analytics:

  • Сфера здравоохранения. Главной проблемой для госпиталей является невозможность содержать одновременно всех пациентов, при этом не упуская возможностей для развития. И это все при постоянных финансовых сокращениях. Потому инструменты работы с данными и специальные платформы используются для контроля состояния здоровья пациентов. Такое автоматизирование процесса лечения может поднять уровень эффективности работы на 1%, то есть поможет сэкономить приблизительно 63 млрд долл. в мировом масштабе.
  • Сфера туризма. Аналитика данных позволяет оптимизировать процесс покупки. Благодаря анализу данных, взятых из социальных платформ или истории поиска можно сделать выгодное предложение с пакетом услуг, которые будут отвечать запросам и интересам пользователя с учетом его уровня дохода.
  • Гейминг. Сбор и оптимизация информации о пользователях помогает оптимизировать экспириенс во время игры.
  • Энергетический менеджмент. Контроль и постоянный мониторинг сети девайсов, диспетчерских команд и управление в критических ситуациях – data analytics помогает во всем.

Надеемся, теперь эти три понятия четко разграничены в вашем лексиконе и готовы к действию.

Источник: www.simplilearn.com

Facebook Comment

Еще не знаете о MAD?

Давайте знакомиться! Мы скинем вам интро-материалы о нас и Data-продуктах. Обещаем - никакого спама ;)