Читать книгу Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики - Билл Фрэнкс - Страница 39

Не правда ли, было бы здорово получить на мобильный телефон сообщение о скидке на обед в ресторане, мимо которого вы проезжаете? Вам понравилось бы, если бы распорядитель казино дал вам $20, которые забыл заплатить вам крупье? Представьте, что вы можете быстро найти игроков онлайн-игры, чей стиль игры соответствует вашему, потому что игра может сообщить вам о том, кто они. Хотели бы вы снизить тариф на страхование автомобиля? Все это возможно благодаря большим данным.

В главе 2 шла речь о веб-данных, которые представляют собой наиболее широко используемый и признанный источник больших данных. Однако существует множество других источников больших данных, и все они имеют собственные области применения. Далеко не все из них хорошо известны. В этой главе мы подробно рассмотрим еще девять источников больших данных и способы их использования с целью предоставить вводную информацию о том, что собой представляет каждый из них. Затем рассмотрим некоторые способы их применения и значение, которое каждый источник данных представляет для бизнеса.

В главах 2 и 3 вы не найдете списка лучших источников, поскольку никто не возьмет на себя смелость утверждать, что именно эти источники больших данных наиболее важны. Порядок, в котором они перечислены, также не определяет их ценности. Задача в том, чтобы читатель узнал о доступных типах больших данных, а также о том, какие аналитические методы эти данные позволяют применять. Каждому читателю следует выбрать для себя по крайней мере некоторые из них.

Одна из наметившихся тенденций показывает, как одни и те же базовые технологии способны привести к появлению нескольких источников больших данных в различных отраслях. Кроме того, различные отрасли могут использовать одни и те же источники больших данных. Применение больших данных не сводится к одному способу. Их возникновение будет иметь долгосрочные последствия.

Речь пойдет о следующих источниках больших данных:

• Автострахование: значение телематических данных.

• Разные отрасли: значение текстовых данных.

• Разные отрасли: значение данных о времени и местоположении.

• Розничная торговля и производство: значение данных радиочастотной идентификации (RFID).

• Коммунальные предприятия: значение данных, генерируемых интеллектуальными сетями.

• Игровая индустрия: значение данных отслеживания фишек.

• Промышленные двигатели и оборудование: значение данных, полученных от датчиков.

• Видеоигры: значение телеметрических данных.

• Телекоммуникации и другие отрасли: значение данных, полученных из социальных сетей.