Правильное бизнес-решение, в наше время, принимается на основе анализа гигантского объема информации. Понятно, что человеческий мозг не в состоянии справиться с такими объемами сведений в разумное время. Поэтому на помощь ему давно пришли вычислительные машины и комплексы.

Однако, старые варианты управления процессом сбора и обработки информации уже не справляются с постоянно увеличивающимися объемами анализируемой информации. Эффективность управления бизнесом с использованием компьютерных технологий в наше время повышают внедряя решения Big Data. Выгоды применения таких решений столь велики, что первое время кажутся фантастическими.

Английский термин Big Data переводится на русский язык, как большие данные. Под Big Data, сейчас подразумевают технологии позволяющие организовать сбор, хранение, обработку больших массивов данных и принятие правильных решений, на основе обработанных сведений.

Термин «большие» не вполне отражает суть, речь идет о поистине гигантских объемах информации.

Характеристики больших данных предполагают, что из разных источников будут поступать сотни и тысячи тера и петабайт информации, которые должны быть обработаны в кратчайший срок. Сам сбор и обработка информации из источников больших данных — промежуточный процесс. Главное — своевременное принятие наиболее эффективного решения. Без применения современных технологий больших данных, это уже не возможно.

Каждый из нас время от времени посещает магазины. Поэтому приведем пример из области торговли. Казалось бы все просто — сравнил месячные затраты с прибылью и оценил эффективность. Вроде бы и методы анализа больших данных применять негде, но это далеко не так.

Затраты магазина складываются из:

•  денег потраченных на приобретение товаров;
• зарплаты персонала;
• накладных расходов (освещение, кондиционирование, вода и т.п.).

При приобретении товара необходимо обеспечить магазин продукцией требуемого качества по минимально возможным ценам. У магазина есть десятки реальных и тысячи потенциальных поставщиков. Перебирать и анализировать прайс-листы вручную давно невозможно. Но помимо цены нужно анализировать сроки поставки, надежность поставщика, качество его продукции и еще десятки параметров по каждому из возможных поставщиков. 

Это уже обработка больших объемов данных, с которой человек не справляется. Быстро он может выбирать из двух-трех предложенных ему вариантов. Визуализация больших данных позволяет ускорить этот процесс. Человеческий мозг воспринимает одну и ту же информацию, представленную в разном виде, по разному. Одно дело читать алфавитный список участников забега и времени, за которое каждый из них преодолел дистанцию, другое — посмотреть на пьедестал почета. Визуализацией больших данных достигается цель представления каждого типа данных в том виде, который легче воспринимается мозгом. Это увеличивает скорость принятия решений.  

Приводимые примеры, являются упрощенными. Здесь не учтены транспортные расходы по доставке от каждого поставщика, нужное количество товара и еще масса параметров, которые необходимо анализировать, для принятия эффективного решения.

Аналогичными способами решаются вопросы сокращения других расходов на ведение бизнеса:

• По персоналу: Сколько и какого персонала, в какое время должно привлекаться к работе и чем, в какое время он должен заниматься. Возможно в часы пик, можно не заниматься выкладкой, а выставлять расфасованный товар в торговом зале прямо в тележках. Это позволит сократить необходимое количество работников и сэкономить на их зарплате.
• По накладным расходам: Как организовать освещение, кондиционирование, уборку помещений в разное время так, чтобы и посетители были довольны и расходы минимальны.

Аналогично нужно исследовать и продажи: Какой товар и в каких количествах должен быть на складе. Какова должна быть цена конкретного товара. Возможно цена конкретного товара должна быть разной в разное время суток, разные числа месяца, разные месяцы года. Конечно, круг вопросов которые нужно изучать намного шире.

Чтобы добиться максимальной эффективности торговли без методов обработки больших данных не обойтись. Но те же принципы организации принятия решений можно использовать и в других сферах. Big Data решения позволяют искать пропавших людей и автомобили, организовывать транспортные потоки и работу медицинских учреждений, они применимы во всех областях деятельности человека. Несмотря на внешние отличия разных сфер деятельности, решение по повышению эффективности одно — сбор и обработка максимального количества данных.

В идеале нужно собирать и обрабатывать все имеющиеся сведения. Человек иногда даже не в состоянии осознать, какие данные нужно изучать. Предположим, что уровень освещения конкретного торгового стенда может прямо влиять на количество продаваемого с него товара. Какой именно нужен уровень освещения? Человек даже не может догадаться о том какие еще сведения ему нужны, а вычислительные машины могут.  Этот эффект достигается введением машинного обучения в системы больших данных.

Как и в других областях бизнеса, стоимость разработки программного обеспечения определяется количеством трудозатрат и квалификацией персонала. Чем глобальнее ваш проект, тем дороже он обойдется, но и тем большую выгоду он вам принесет.

При наличии точного технического задания существует возможность определения стоимости проекта. Но обычно следует исходить из повременной оплаты труда. Увеличив количество разработчиков, одновременно работающих над проектом, можно существенно снизить время необходимое для его реализации.

Avada Media успешно разрабатывает системы обработки больших данных свыше 9 лет. Нами реализованы сотни проектов, не только в Украине, России и странах СНГ. Среди наших клиентов представители стран Европейского Союза, США и Австралии.  

Avada Media демонстрирует подход, ориентированный на нужды клиентов, и в области технологий Big Data может предложить:

• Консультации по всем вопросам сбора, обработки и анализа больших объемов данных в интересах вашего дела.
• Создание под ключ программного обеспечения для решений Big Data.
• Интеграцию решений Big Data любой сложности во вновь создаваемое программное обеспечение. Иногда, такие решения можно интегрировать и в имеющееся действующее ПО.

• Системный анализ больших данных.
• Организацию хранилищ больших данных на основе облачных технологий.
• Управление большими данными вашей организации и поддержку, необходимую для их обработки.
• Визуализацию больших данных, в целях облегчения их анализа и принятия решений.

Закажите решение Big Data в компании Avada Media, и повысьте эффективность вашего бизнеса. Разработка решения будет выполнена по разумным ценам, в минимально-возможные сроки.