концепция big data; обзор современных технологий

Термин Big Data появился в 2008 году. Впервые его употребил редактор журнала Nature - Клиффорд Линч. Он рассказывал про взрывной рост объемов мировой информации и отмечал, что освоить их помогут новые инструменты и более развитые технологии. Чтобы понять Big Data, необходимо определиться с понятием и его функцией в маркетинге. В наши дни пользователи генерируют данные регулярно: когда они открывают какое-либо приложение, ищут информацию в Google, совершают покупки в интернете или просто путешествуют со смартфоном в кармане. В результате возникают огромные массивы ценной информации, которую компании собирают, анализируют и визуализируют. Big Data буквально переводится на русский язык как «Большие данные». Этим термином определяют массивы информации, которые невозможно обработать или проанализировать при помощи традиционных методов с использованием человеческого труда и настольных компьютеров. Особенность Big Data еще и в том, что массив данных со временем продолжает экспоненциально расти, поэтому для оперативного анализа собранных материалов необходимы вычислительные мощности суперкомпьютеров.

---

Ищете компанию, которая сможет оказать помощь студентам в решении задач ? Заходите на сайт Work5.

---

. Соответственно, для обработки Big Data необходимы экономичные, инновационные методы обработки информации и предоставления выводов. Исследованию проблем больших данных в последнее десятилетие посвящено достаточно много работ отечественных и зарубежных ученых А.Е. Кучерявого, П.А. Абакумова, А.В. Абилова, Д.С. Васильева, В.М. Вишневского, К.Е. Самуйлова, В.К. Сарьяна, С.Н. Степанова, М.А. Шнепса, Б.С. Гольдштейна, А.К. Канаева, В.Г. Карташевского, А.Е. Кучерявого, Е.А. Кучерявого, А. Андерсона, В. Стюарта, П. Морриса. Целью работы является изучение использования технологий больших данных в различных отраслях жизнедеятельности. Для достижения поставленной цели в работе последовательно решаются следующие задачи:  дать определение Big Data;  описать почему большие данные стали большими;  провести анализ Big Data;  описать адаптацию технологий;  описать влияние аналитики на большие данные;  описать большие данные в мире;  описать большие данные в решении проблем;  описать большие в разных сферах;  описать кадры в сфере больших данных. Объектом исследования являются большие данные. Предметом исследования является комплекс моделей и методов применения для больших данных. Для решения поставленных в работе задач использовались методы теории вероятностей, теории массового обслуживания и теории трафика, имитационного моделирования, а также эксперименты. Курсовая работа состоит из введения, девяти глав, заключения и списка литературы.  

Подводя итоги данной работы можно сделать ряд выводов, зачем собственно и нужны большие данные. Анализ массивов информации о компании открывает новые возможности:  понять работу бизнеса в цифрах;  изучить конкурентов;  узнать своих клиентов;  маркетинг сможет выйти на новый уровень понимания и аналитики, что позволит снизить издержки и увеличить продажи;  выгоды использования технологии в маркетинге;  создание точных портретов целевых потребителей;  предсказание реакции потребителей на маркетинговые сообщения;  максимальная персонализация рекламных сообщений;  увеличение кросс-продаж, повторных продаж, ремаркетинга;  поиск и определение причин популярности востребованных товаров и продуктов;  совершенствование продуктов и услуг, повышение лояльности клиентов;  повышение качества обслуживания;  предупреждение мошенничества;  снижение издержек в работе с поставщиками и клиентами. Благодаря специальным сервисам технологии больших данных, Big Data найдется применение в любом отделе маркетинга, в том числе среднего и малого бизнеса. Вам не потребуется устанавливать и обслуживать дорогостоящее оборудование и содержать специалиста.

1. Адам, Фримен jQuery для профессионалов / Фримен Адам. - М.: Диалектика / Вильямс, 2017. - 580 c. 2. Алистер, Кролл Комплексный веб-мониторинг / Кролл Алистер. - М.: Эксмо, 2019. - 928 c. 3. Анвар, Бакиров НЛП. Игры, в которых побеждают женщины / Бакиров Анвар. - М.: Эксмо, 2018. - 833 c. 4. Бакиров, Анвар Как управлять собой и другими с помощью НЛП / Анвар Бакиров. - М.: Эксмо, 2018. - 416 c. 5. Балыко, Д. Запретов.net для истинного кайфа. Техники НЛП в действии / Д. Балыко. - М.: Студия АРДИС, 2020. - 134 c. 6. Барбара, Зайдл НЛП. Модели эффективного общения / Зайдл Барбара. - М.: Омега-Л, 2020. - 497 c. 7. Брюс, А. Тейт React on Rails. Быстрая веб-разработка / Брюс А. Тейт, Курт Ниббс. - М.: БХВ-Петербург, 2017. - 224 c. 8. Владиславова, Н. Базовые техники NLP и хорошо сформированный результат / Н. Владиславова. - М.: София, 2018. - 241 c. 9. Гончаров, Г. А. Гипноз и самогипноз. 100 секретов вашего успеха / Г.А. Гончаров. - М.: Феникс, 2020. - 256 c. 10. Горин, Сергей Анатольевич НЛП. Техники россыпью / Горин Сергей Анатольевич. - М.: Твои книги, 2019. - 614 c. 11. Дакетт, Джон HTML и CSS. Разработка и дизайн веб-сайтов (+ CD-ROM) / Джон Дакетт. - М.: Эксмо, 2019. - 480 c. 12. Дилтс, Роберт НЛП-2. Поколение Next / Роберт Дилтс , Джудит Делозье. - М.: Питер, 2018. - 320 c. 13. Дилтс, Роберт Убеждения и привычки. Как изменить? / Роберт Дилтс. - М.: Питер, 2018. - 363 c. 14. Дилтс, Роберт Фокусы языка. Изменение убеждений с помощью НЛП / Роберт Дилтс. - М.: Питер, 2019. - 256 c. 15. Добрина, Наталья Стань хозяином собственной жизни. НЛП-технологии / Наталья Добрина. - Москва: ИЛ, 2020. - 285 c. 16. Доминов, Эдуард НЛП на каждый день / Эдуард Доминов. - М.: Ленинградское издательство, 2020. - 224 c. 17. Итон, Алисия Измени свою жизнь с НЛП / Алисия Итон. - М.: Эксмо, 2020. - 288 c. 18. Каструбин, Эдуард Земные боги - божественные люди. (Тайны самопознания) / Эдуард Каструбин. - М.: КСП, 2019. - 320 c. 19. Ковалев, С. В. Как жить, чтобы жить. Основы экзистенциального нейропрограммирования / С.В. Ковалев. - М.: Твои книги, 2020. - 240 c. 20. Ковалев, С. В. НЛП эффективного руководства, или Как управлять кем угодно и где угодно / С.В. Ковалев. - М.: Феникс, 2018. - 256 c. 21. Ковалев, С. В. Основы нейротрансформинга, или Психотехнологии управления реальностью / С.В. Ковалев. - М.: Профит Стайл, 2020. - 224 c. 22. Когаловский, М.Р. Перспективные технологии информационных систем / М.Р. Когаловский. - М.: Книга по Требованию, 2016. - 286 c. 23. Ник, Рендольф Visual Studio 2010 для профессионалов / Рендольф Ник. - М.: Диалектика / Вильямс, 2015. - 632 c. 24. Османи, Эдди Разработка Backbone.js приложений / Эдди Османи. - М.: Питер, 2017. - 510 c. 25. Самков, Г. А. jQuery. Сборник рецептов / Г.А. Самков. - М.: БХВ-Петербург, 2019. - 416 c. 26. Спикльмайр, Стив Zope. Разработка Web-приложений и управление контентом / Стив Спикльмайр. - М.: ДМК Пресс, 2016. - 512 c. 27. Хестер, Н. Создание Web-сайтов в Microsoft Expression Web / Н. Хестер. - М.: Книга по Требованию, 2015. - 254 c.