Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Большие данные

Goldman Sachs Asset Management (GSAM) опубликовало отчет о перспективах в сфере больших данных. Big data, по мнению GSAM, — это ключ к успеху и развитию. Правильно собранные и проанализированные сведения помогут усовершенствовать области медицины, транспорта, страхования, туризма и спорта. Развитие технологий делает информацию все более доступной и многообразной, но чтобы разобраться в этом потоке, нужно не только ПО, но и экспертный взгляд.

По определению GSAM, большие данные (big data) обычно равнозначны росту количества и доступности данных. В это определение также входят аналитические инструменты для сбора и управления информацией с целью получения полезных сведений.

В отчете представлена инфографика, в которой отражены объемы данных, производимых пользователями сети. За один час мы производим 21,6 млн твитов, 8,5 млрд электронных писем, 34200 сайтов и 144 млн поисковых запросов в Google.

Goldman Sachs подчеркивает, как важно современных компаниям использовать большие данные и исследовать эту относительно новую сферу. В отчете сообщается, что компании, которые обращаются к большим данным, имеют в два раза больше шансов занять лидирующие позиции по финансовым показателям и в 5 раз более склонны быстро принимать решения. Некорректное агрегирование и управление данными может привести к потере 12% прибыли финансовых компаний ежегодно.

Важен не столько объем данных, сколько их релевантность и качество, отмечают авторы отчета. GSAM приводит несколько сценариев применения big data в разных отраслях. В финансовом секторе большие данные позволяют эффективно заниматься финансовой аналитикой, и строить надежные прогнозы. В сфере транспорта решить многие проблемы могут беспилотные автомобили, которые используют различные дата-сеты и машинное обучение, чтобы эффективно ориентироваться в пространстве. В политике big data поможет таргетированно воздействовать на электорат и наладить связь с избирателями.

GSAM рассматривает большие данные в максимально широком смысле — как сбор любой информации, которая может быть полезна. Вот некоторые примеры успешного и выгодного применения данных, которые приводит отчет:

  • Страховые компании предоставляют льготы клиентами, которые используют регистраторы. Телематика позволяет отследить поведение водителя во время вождения, например, определить, с какой скоростью он ездит и насколько резко тормозит;
  • Оптимизация работы с пациентами позволит сократить расходы медицинских учреждений на $300-450 млрд ( по оценкам McKinsey & Co.);
  • «Сельское хозяйство высокой точности» (precision agriculture) использует высокотехнологичное оборудование, облачные системы и аналитику данных, чтобы добиваться максимально высоких урожаев, сокращать траты и меньше вредить экологии;
  • Туристические сайты позволяют экономно бронировать отели и в реальном времени рассчитывать стоимость поездки за счет использования большого количества источников одновременно;
  • В спорте создание продвинутой статистики для каждого спортсмена позволит создавать идеальные команды и правильно оценивать таланты.

GSAM кратко резюмирует пять основных вещей, которые нужно знать о больших данных.

  1. Новые источники данных открывают новые возможности. Технологии машинного обучения, такие как система обработки естественной речи, позволяют компьютерам быстрее, чем когда-либо прежде, собирать сведения из широкого спектра источников: новостных выпусков, телеконференций, социальных сетей, видео и изображений.
  2. Большим данным необходима аналитика. Усовершенствованная аналитика и современные технологии обработки — это главные ключи, с помощью которых из огромного потока информации можно выделить главное.
  3. Преимущества выходят за рамки технологий. Большие данные приносят большую пользу — от повышения урожая до совершенствования здравоохранения и уменьшения стоимости страховки. Грамотная аналитика данных может привести к инновациям в целом ряде отраслей.
  4. Здравая оценка необходима. Чтобы обнаружить «сигнал» в потоке информации, необходим здравый логический взгляд человека. Это важнейший инструмент в аналитике данных.
  5. Данные становятся более демократичными. Повышение скорости и мощности компьютеров, а также широкое распространение технологий обработки и аналитики данных делают big data доступным как предпринимателям, так и обычным людям.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Big data на страже здоровья: как и зачем медицинские организации собирают и хранят данные
Тренды
Николь Миллс, Booking.com — об инновациях, agile-подходе и индустрии впечатлений
Кейсы
Слишком опасный нанопластик: как одноразовые пакеты превращаются в частицы-убийцы
Тренды
Здесь может быть ваша реклама: НАСА планирует заработать на космосе миллионы
Тренды
Идеи
Человек и квантовая теория: существует ли то, что мы не наблюдаем
Опасный криптотрейдинг: как киберпреступники угрожают виртуальным сбережениям и биржам
Тренды
Как через 20 лет будет выглядеть армия будущего
Тренды
5 финансовых инструментов, которые помогут инвесторам даже после падения криптовалюты
Тренды
Александр Лямин, Qrator Labs: наша задача — выработать у людей цифровую гигиену, чтобы они «не ели с помойки»
Кейсы
Эдуард Фош Вильяронга: люди видят в роботе только внешность, забывая, что он следит за ними
Тренды
Доктор Куэй Во-Райнард, HIT Foundation: если страна требует суверенитета данных, мы построим для нее отдельный блокчейн
Кейсы
Идеи
«Хакинтош»: как собрать свой собственный Mac лучше, чем у Apple
Роботы против мигрантов: какой вклад в ксенофобию и расизм делают технологии ИИ
Тренды
Война скриптов — искусственный интеллект против навязчивой рекламы
Тренды
Как заново изобрести супермаркет: осознанность потребления, этика производства и роботы
Тренды
Каждый человек станет сам себе банком: цифровой мир отказывается от посредников между бизнесом и клиентом
Тренды
Архитектор вычислительной инфраструктуры «Платона» Александр Варламов — о будущем ИТ-индустрии в России, стартапах и разработке
Кейсы
Дмитрий Богданов, капитан сборной России по CS:GO — о стиле жизни киберспортсмена, тренировках и блокировках РКН
Тренды
Идеи
Космос — наш дом: что осталось решить ученым, чтобы поселить человека за пределами Земли
Прайсинг, трекинг, скоринг, биллинг и другие технологии, которые двигают российский бизнес
Тренды
«Педиатр 24/7»: как телемед-стартап подарил родителям спокойствие, а врачам — работу
Кейсы
Вас снова обманули: как человечество учит компьютеры определять фейки в интернете
Тренды
БиСи Бирман, Heavy Projects: ИИ должен иметь несовершенства — это элемент случая
Мнения
Артем Геллер, lab.ag: делая сервис для государства, ты помогаешь своей бабушке
Мнения
Акселераторы и инкубаторы: что выбрать стартапу на раннем этапе развития
Мнения
Вопрос доверия: как и почему изменилось отношение к телемедицине в России
Тренды
Правительственные криптопесочницы: как освободить финтех от давления закона и защитить потребителей
Тренды
Кейсы
Роман Нестер, Segmento: я верю корпорациям больше, чем маленьким компаниям
Суперагенты в недвижимости: как блокчейн и большие данные заменяют риелторов
Тренды
СМИ будущего: вертикальные видео, новости по запросу и смерть сайтов
Тренды
Тренды
Колонизация отменяется: почему терраформирование невозможно на Марсе
Сет Стивенс-Давидовиц: у людей гораздо больше непристойных и скверных мыслей, чем мы думали
Мнения
Умные города подвергают своих жителей опасности из-за датчиков освещения и радиации
Тренды
Геронтолог Обри ди Грей: жизнь длиной в тысячу лет — это побочный эффект поиска вечного здоровья
Мнения
Биоценоз в фарме: зачем нужна альтернатива антибиотикам и как работают лекарства нового поколения
Тренды
Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Как ИИ меняет медицину: личный помощник для врачей, маршрутизатор в клиниках и разработчик лекарств
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи
Филипп Роуд, LSE Cities: самый кошмарный сценарий — беспилотники, ездящие по городу, чтобы не платить за парковку
Мнения
Юрий Корженевский — о том, как построить безопасные системы для банков на блокчейне
Блокчейн
Иннополис
Russian Robot Olympiad: как дети строят роботов и решают реальные инженерные проблемы
MyGenetics: ДНК-тесты, помогающие «взломать» организм, как компьютер
Тренды