29.04.2019 Экспертиза, Искусственный интеллектДля того, чтобы раскрыть ценность данных, они не обязательно должны быть большими, вам также не потребуются большая команда или огромный бюджет. Все, что нужно — целеустремленность, минимальные навыки аналитической работы и качественные, очищенные от различных «шумов» данные, пишет CIO исследовательской компании Sundial Capital Research Эрик Браун на портале Enterprisers Project. За последние несколько лет в ИТ появилось немало новых технологий, одной из них стали большие данные. Эта технология просочилась сквозь стены научных лабораторий и перекинулась на области, которые имеют лишь опосредованное отношение к данным, например, маркетинг, операционную деятельность, финансы и т. д. О Big Data много говорят как в Интернете, так и в организациях, однако далеко не вся эта информация соответствует действительности. Более того, вокруг больших данных сложилось четыре основных мифа, которые препятствуют технологии приносить пользу как небольшим, так и крупным компаниям. Первый миф: большие данные предназначены только для больших компаний Инициативы в области больших данных приносят пользу не только крупнейшим в мире компаниям, но и небольшим фирмам. В подавляющем большинстве случаев предприятия СМБ обладают более скромными массивами данных, чем крупные компании, однако подход к анализу и использованию этих данных остается таким же, как и для больших фирм. Независимо от того, работает ли в организации 20, 200 или 2000 человек, вы можете применять для анализа данных те же процессы и ...
читать далее.
