Big Data. Зачем экономике нужны Большие данные?

Термин «Большие данные» (Big Data) появился в 2008 году. С тех пор было дано множество его определений. Объединяет их следующее: Большие данные имеют настолько значительный объём, скорость прироста, сложную внутреннюю структуру и взаимосвязи, что их обработка с помощью традиционных методов затруднена или невозможна. Видео, занимающее десятки гигабайт – это не Большие данные, а вот ежесекундно поступающие гигабайты информации с датчиков работы двигателя или данные об изменении стоимости ценных бумаг на фондовых рынках – пример Big Data.

Еврокомиссия «Горизонт 2020» охарактеризовала Большие данные как «топливо для новой цифровой экономики» и это не удивительно. Большие данные присутствуют практически везде, в любой области деятельности. Объёмы данных постоянно растут. В среднем ежедневно мы создаем 5,6 миллиарда запросов, и это только Google! В Twitter публикуется 456 000 твитов. На YouTube просматривается 4 146 600 видео. А пользователи WhatsApp посылают 41 миллион текстовых сообщений.

Но не только социальными сетями мы едины. В промышленности Большие данные помогают снизить стоимость готовой продукции и оптимизировать производство, в маркетинге – индивидуализировать предложение и подобрать наиболее подходящий товар, в HR – отобрать подходящего кандидата на основе выявленных закономерностей и составить стратегию развития персонала, в логистике – распланировать грузоперевозки и сократить время доставки. Большие данные помогают MasterCard предотвращать мошеннические операции со счетами клиентов на сумму более $3 млрд в год, а в Германии вернули в бюджет около €15 млрд, обнаружив, что часть граждан получают пособие по безработице безо всяких оснований.

Согласно исследованию, проведенному Research and Markets в 2020 году, глобальный рынок аналитики Больших данных оценивался в 37,34 млрд $. К 2027 году ожидается увеличение его в 2,8 раза. Около 58% организаций в мире планируют внедрить технологию Больших данных.

От возможности эффективно обрабатывать такие объемы данных зависит конкурентоспособность не только отдельных организаций, предприятий и отраслей, но и государств в целом.

Стремительно меняются и требования к профессионалам: сейчас недостаточно просто уметь пользоваться традиционными компьютерными программами. Для обработки и визуализации Big Data применяются современные IT-технологии и программное обеспечение. Недавно первый вице-спикер Совета Федерации, секретарь генсовета партии «Единая Россия» Андрей Турчак проинформировал, что в настоящее время российской экономике требуется порядка одного миллиона IT-специалистов.

Но IT-специалисты – это технические работники, решающие поставленные перед ними задачи. А тот, кто их ставит, должен не только обладать знания в области IT, но и быть способным предвидеть изменения трендов на рынке. Именно такие эксперты становятся руководителями высшего звена. За право пригласить их на работу ведется жесточайшая борьба, ведь обладатели такого уникального набора компетенций – гаранты удержания лидирующих позиций в цифровой экономике.

Программы Спецфакультета «Высшая школа «Форсайт» помогут стать такими специалистом. Его выпускники смогут использовать IT-технологии, одновременно хорошо разбираясь в своей предметной области. Они будут Data Scientist, постановщиками социально-экономических задач – связующим звеном между Экономикой и IT – представителями наиболее редкой, наиболее востребованной и наиболее высокооплачиваемой профессии.

Интервью директора Объединенного института ядерных исследований в Дубне

Академик РАН, д-р физ.-мат. наук, генеральный директор Объединенного института ядерных исследований в Дубне Григорий Владимирович Трубников рассказал в цикле интервью «Ъ» «Директора» о мегасайнс-проекте «Ника», гетерогенных компьютерных системах и математических моделях, которые помогали в борьбе с COVID-19, применении облучения в медицине и профессии ученого.

ОИЯИ в г. Дубна: научный центр мирового уровня - партнер Специального Факультета талантливой молодежи "Высшая школа Форсайт".
Полная версия интервью: https://www.kommersant.ru/doc/5608815

Разговор о науке. Анализ данных в экономике. Зачем это нужно?