В 15 из 17 экономических секторов США на крупную компанию приходится больше данных, нежели накоплено в Библиотеке Конгресса (235 Тб на апрель 2011-го). Объем данных в типовой компании подрастает на 40% в год, а ИТ-расходы увеличиваются на 5%.
[spoiler]Что же делать с такими "большими данными", рассказывает McKinsey Global Institute. В мае он выпустил подробный отчет "Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity" (pdf), где приведены оценки потенциальных преимуществ, получаемых при развертывании современных систем BI, анализа и раскопки объемных данных, рекомендации по повышению эффективности в различных отраслях и общие методы использования соответствующих технологий.
(недавние посты на эту тему: "Дорасти до Business Intelligence" и "Копаемся в шпионских данных")
В Европе например можно сэкономить 100 млрд. евро за счет повышения эффективности госуправления -- только за счет правильного использования объемных данных. Потенциальный объем рынка служб геопространственной локации людей, машин и торгово-развлекательных сервисов, целиком завязанный на Big Data, в период до 2020 г. составляет 600 млрд. долл. А американские продавцы, научившись анализировать Big Data, могут увеличить профит аж на 60%.
Но для этого США потребуется до 190 тыс. специалистов с хорошими аналитическими навыками, знанием BI и математической статистики. Пока же количество менеджеров, откровенно некомпетентных в использовании BI, оценивается в 1,5 млн. человек.
Основные рекомендации MGI:
-- Делать большие объемы данных доступными в оперативном режиме. В результате экономится время на поиск и обработку информации, в производстве появляется возможность организовывать concurrent engineering;
-- Оцифровывать всë. Чем больше видов информации накапливается в цифровой форме с использованием правильных методик организации знаний, тем точнее модель компании и тем больше способов и возможностей извлечь из таких массивов ценные сведения;
-- "Большие данные" позволяют выполнять точную сегментацию продуктов и пользователей. Соответствующие подходы активно применяются в маркетинге, но MGI говорит об этом в контексте публичных и государственных сервисов, где соответствующие технологии могут стать революционными;
- Заменять механизмы принятия решений людьми на программно-алгоритмические. Современная математика, экспертные и AI-системы уже во многих областях находят оптимальные решения, минимизируют риски и предлагают неожиданные варианты событий значительно лучше среднего менеджера.
В сфере Big Data сейчас начинает активно работать множество стартапов, у нас тоже ждем хоть каких-нибудь известий о соответствующих инновационных проектах на базе отечественных технологий.
