Сбор и обработка информации для выведения причинно-следственных связей и закономерностей существовал с момента, когда человек решил найти объяснение природным явлениям, окружающим его. При этом стоит отметить, что по мере развития культуры и технологий, объем данных рос в геометрической прогрессии. И когда он становился слишком большим и неконтролируемым, ученым удавалось найти выход и создать устройства и ПО для его быстрой интерпретации и анализа.
Но в связи со стремительными технологическим прогрессом и скачком в развитии информационных технологий, за последние два десятка лет объем информации вырос до запредельных показателей. По состоянию на 2013 год, он был равен 4,4 зеттабайтам (1 ЗБ – 1000 петабайт, 1 ПБ – 1000 терабайт, 1 ТБ – 1000 гигабайт и т.д.). Прогнозы аналитиков, что к 2020 году, общее количество информации к 2020 году вырастет до 44 ЗБ, оправдались, поэтому преодоление отметки в 175 зеттабайт не кажется чем-то нереальным.
Логично, что Big Data в своем нынешнем виде не справится с таким объемом поступающих данных. Но развитие Биг Дата и прогресс не стоит на месте, и ученые считают, что инструменты для сбора, обработки и анализа информации будут эволюционировать. Так, выделяют три этапа эволюции «Больших данных».
Изобретение средств управления базами данных
Программное обеспечение, построенное на алгоритмах машинного обучения, позволило превратить «сырую» и бесполезную информацию в структурированные данные, которые:
- Визуализируются таблицами, графиками;
- Имеют гораздо меньший объем (за счет очистки от «мусора);
- Просты в управлении, сложны для взлома и хищений.
Структуризация стала первым этапом эволюции Big Data и позволила вывести исследования на совершенно иной уровень.
Появление всемирной сети
Всемирная сеть открыла множество уникальных возможностей для сбора статистической информации, а компании Apple, IBM, Microsoft, что внесли вклад в популяризацию персональных компьютеров, облегчили доступ к интернету, тем самым увеличив мировой веб-трафик. Это привело к появлению удобных и привычных современному человеку сервисов – поисковых систем (Яндекс, Google), форумов для общения пользователей, а чуть позже и социальных сетей, дающих большой массив информации для маркетологов.
На заре интернета, собирать информацию о целевой аудитории можно было и вручную. Но с ростом количества сайтов появилась необходимость в автоматизации этого процесса. А чуть позже – в структуризации получаемых данных для использования в интересах бизнеса.
Интернет вещей (вы находитесь здесь)
С появлением носимых устройств (смартфонов, «умных часов», фитнес трекеров) и развитием IoT (Internet of things, интернет вещей), компании начали собирать обезличенную информацию о геолокации пользователей, популярных местах, состоянии здоровья целевой аудитории и т.д.
О перспективности этой технологии говорит популярность систем «умных домов». Ведь сегодня, даже обычный электрический чайник или стиральная машина могут управляться удаленно, подключаясь к домашней сети WI-FI. И самое удивительное, что мы лишь начали извлекать и анализировать информацию из этих, казалось бы, бесполезных источников.
Подводя итоги
Эволюция Больших данных — Big Data – процесс неизбежный. Отказываться от развития Биг Дата, внедрения новых подходов к сбору и анализу информации – глупо. Чем раньше вы осознаете необходимость в обработке данных, тем выше вероятность того, что ваш бизнес станет успешным, а продукт – востребованным среди целевой аудитории.
