Использование Big Data в международном бизнесе

Термин Big Data («Большие данные») вызывает много споров у специалистов, многие из которых полагают, что он означает только объемы накопленных данных, но не стоит забывать и о технической стороне: рассматриваемое направление включает в себя технологии вычисления, хранения, а также сервисы услуг. Big Data – термин, который обозначает технологии обработки неструктурированных и структурированных данных большого объема для получения понятных и полезных человеку итогов. В бизнесе Big Data используют для поддержки принятия решений руководителем (к примеру, на основании анализа финансовых показателей из учетной системы) или маркетологом (к примеру, на основании анализа предпочтений клиентов из социальных сетей). Сами по себе алгоритмы Больших данных появились при внедрении первых мэйнфреймов (высокопроизводительных серверов), которые обладают необходимыми ресурсами для оперативной обработки данных и пригодны для компьютерных вычислений и для последующего анализа данных. Поскольку число встраиваемых компьютеров увеличивается благодаря уменьшению цен на процессоры и повсеместному распространению Интернета, также увеличиваются и объемы передаваемых данных с последующей их обработкой (зачастую в режиме реального времени). Поэтому можно предположить, что в ближайшие годы будет повышаться значимость облачных вычислений и Интернета вещей. Следует отметить, что технология обработки Big Data сводится к трем основным направлениям, которые решают три типа задач, а именно, (1) перевод и хранение поступаемой информации в гигабайтах, терабайтах, петабайтах и т.д. данных для их обработки, хранения и применения на практике; (2) структурирование разрозненного контента: фотографий, текстов, аудио, видео и всех других видов данных; (3) анализ Больших данных и внедрение разных методов обработки неструктурированных данных, создание разных аналитических отчетов. В сущности, применение Больших данных подразумевает все направления работы с большими объемами самых разрозненных данных, постоянно обновляемых и разбросанных по различным источникам. Цель достаточно проста – наибольшая эффективность работы, внедрение новых продуктов и повышение конкурентоспособности. В данной статье рассматриваются особенности решения проблем использования Big Data в международном бизнесе.

1. Lynch C. Big data: how do your data grow? Nature, vol. 455, № 7209, 2008, pp. 28-29.

2. Артемов C. Big Data: новые возможности для растущего бизнеса. URL: https://www.itweek.ru/upload/iblock/d05/jet-big-data.pdf, 12.07.2020 / Artemov S. Big Data: New Opportunities for a Growing Business (in Russian).

3. Головина Т.А., Авдеева И.Л., Парахина Л.В. Использование цифровых и мобильных инноваций для развития предприятий регионального интернет-рынка. Вопросы современной экономики, no. 3, 2014 г. / Golovina T.A., Avdeeva I.L., Parakhina L.V. Use of digital and mobile innovations for development of the enterprises regional the market of Internet. Contemporary economic issues, no. 3, 2014 (in Russian).

4. Корытникова Н.В. Online Big Data как источник аналитической информации в online-исследованиях. Социологические исследования, no. 8, 2015 г., стр. 14-24 / Кorytnikova N.V. Online Big Data as a source of analytic information in online research. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies], no. 8, 2015, pp. 14-24 (in Russian).

5. Измалкова С.А., Головина Т.А. Использование глобальных технологий «Big Data» в управлении экономическими системами. Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки, вып. 4-1, 2015 г., стр. 151-158 / Izmalkova S.A., Golovina T.A. The use of global technologies «Big Data» in the management of economic systems. Bulletin of the Tula State University. Economic and legal sciences, issue 4-1, 2015, pp. 151-158 (in Russian).

6. Марков Н.Г., Сонькин Д.М., Фадеев А.С., Шемяков А.О., Газизов Т.Т. Интеллектуальные навигационно-телекоммуникационные системы управления подвижными объектами с применением технологии облачных вычислений. Горячая Линия – Телеком, 2014 г., 158 стр. / Markov N.G., Sonkin D.M., Fadeev A.S., Shemyakov A.O., Gazizov T.T. Intelligent navigation and telecommunication systems for controlling mobile objects using cloud computing technology. Hot line – Telecom, 2014, 158 p. (in Russian).

7. Mayer-Schoenberger V., Cukier K. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Eamon Dolan/Mariner Books, 2014, 272 p.

8. Савельев А.И. Проблемы применения законодательства о персо-нальных данных в эпоху «Больших данных» (Big Data). Право. Журнал Высшей школы экономики, no. 1, 2015 г., стр. 43–66 / Savelyev A.I. The Issues of Implementing Legislation on Personal Data in the Era of Big Data. Pravo. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki, no.1, 2015, pp. 43–66 (in Russian).

9. Толстова Ю. Н. Социология и компьютерные технологии. Социологические исследования, no. 8, 2015 г., стр. 3-13 / Tolstova Yu.N. Sociology and computer technologies. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies], no. 8, pp. 3-13 (in Russian).

10. Соколянский В.В., Пашков Б.С. Технологии Big Data и их инсталляции в экономические исследования. Вопросы экономических наук, no. 4, 2015 г., стр. 169-171 / Sokolyansky V.V., Pashkov B.S. Big Data technologies and their installations in economic research. Issues of economic sciences, no. 4, 2015, pp. 169-171

11. Черняк Л. Большие Данные – новая теория и практика. Открытые системы. СУБД, вып. 10, 2011 / Chernyak L. Big Data: New Theory and Practice. Open systems. DBMS, issue 10, 2011 (in Russian).

12. Japek L., Crater F., Berg M., et al. AAPOR Report: Big Data. American Association of Opinion Researchers. URL: https://www.aapor.org/Education-Resources/Reports/Big-Data.aspx, 12.07.2020

13. Namiot D., Sneps-Sneppe M. On M2M Software Platforms. International Journal of Open Information Technologies, vol. 2, no. 8, 2014, pp. 29-33.

14. Namiot D., Sneps-Sneppe M. On IoT Programming. International Journal of Open Information Technologies, vol. 2, no. 10, pp. 25-28.

15. Cugola G., Margara A. Processing flows of information: From data stream to complex event processing. ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 44, issue 3, 2012, article no. 15.