#bookmarks #bigdata

Наткнулся на базу кейсов и интересных исследований в области больших данных разложенных по отраслям и по задачам.

Более чем за 20 лет работы в области анализа данных мы накопили не только колоссальный опыт, но и огромную базу примеров применения STATISTICA в самых различных областях.
Выберите в левом поле интересующую Вас область и ознакомьтесь с некоторыми из примеров.

http://statsoft.ru/solutions/ExamplesBase/branches/

#bookmarks #bigdata

Еще одна отличная статья о кейсах в больших данных:

12 кейсов по биг дате: подтвержденные примеры из индустрии, когда биг дата приносит деньги
https://habrahabr.ru/company/newprolab/blog/314926/

#predictive #bigdata
Прогноз wikibon, сделанный в 2015г: 2020 — объем индустрии больших данных вырастет до $61 млрд, в 2026 году — до $85 млрд. Каждый год этот рынок прибавляет примерно на 17%

#notes #bigdata #prediction #future

По данным компании IBS:

К 2003 году мир накопил 5 эксабайтов данных (1 ЭБ = 1 млрд гигабайтов)
2008 — объем вырос до 0,18 зеттабайта (1 ЗБ = 1024 эксабайта)
2011 — до 1,76 зеттабайта 
2013 — до 4,4 зеттабайта
Май 2015 — объем данных превысил 6,5 зеттабайта
2020 — прогнозируется объем данных в 40-44 зеттабайтов

Из доклада The Data Age 2025:

К 2025 году объем данных вырастет в 10 раз по сравнению с 2020

А вот и сам отчет/прогноз: The Data Age 2025 (eng)
(прикольный у них слоган: Don’t Focus on Big Data; Focus on the Data That’s Big)

We are fast approaching a new era of the Data Age. From autonomous cars to humanoid robots and from intelligent personal assistants to smart home devices, the world around us is undergoing a fundamental change, transforming the way we live, work, and play

https://www.seagate.com/www-content/our-story/trends/files/Seagate-WP-DataAge2025-March-2017.pdf

#infographic #bigdata #research #futuretoday

Как реклама превращает данные в деньги

Современная интернет-реклама использует технологии больших данных для точного таргетинга и персонализации рекламного контента. За мгновение, которое проходит между кликом пользователя и загрузкой страницы, роботы успевают проанализировать огромное количество информации, сравнить данные пользователя с настройками рекламной кампании, сделать аукционную ставку и выдать подходящий под данный профиль контент. Откуда берутся данные и что с ними происходит дальше? Как технологии автоматизируют рекламу и нацеливают ее не только по местонахождению, полу и возрасту, но и по намерениям, интересам или даже поведенческим шаблонам? Разбираем подробно, как работают большие данные в рекламе

http://www.cnews.ru/articles/2017-09-08_kak_reklama_prevrashchaet_dannye_v_dengi

#bookmarks #bigdata #term
Написано очень коротко. Без деталей. Но каждый термин (там ещё про инструменты) полезно знать каждому, кто работает с данными.
http://wisedata.ru/2017/06/07/rec-25-big-data-therm/

#think #bigdata

Когда мы сёрфим по сайтикам, рекламные системы сливают данные о нас. Публичные данные: ip адрес (страна/город/иногда даже район), user agent (ОС, разрешение экрана, язык, ...), и прочее-прочее.

Кроме того, вас «зафиксировала» реклама (баннер, контекстная реклама), которая отобразилась на площадке с определенной тематикой, на которую вы зашли.

Понимаете да?
— Вы зашли на сайт/статью про ковры
— Увидели произвольную рекламу, если о вас еще нет данных
— Но, теперь рекламная система знает, что вы были на сайте/статье про ковры
— На другой площадке, или на этой, в следующий раз вам будут показывать ковры, чередуя прочими вашими предпочтениями, ранее собранными. Там еще примешаны алгоритмы ротации, чтобы каждый рекламодатель был удовлетворен.

Это один из способов сбора ваших предпочтений.

Вы уже прикинули, что о вас можно узнать за 5 — 10 лет?
Людям свойственно забывать, но информационные системы, тем более такие налаженные, как у Яндекса/Гугла, ничего не забывают.

Это еще не все! Рекламные сети обеспечивают возможность глобального трекинга вас во всем Интернете. Да, где-то вас будут считать разными персонами. Но в целом, даже это поможет увеличить конверсию рекламодателям и не только (на самом деле еще маркетологам, правоохранительным органам, любым компаниям, которые рады купить такие данные для своих систем, где важна персонификация)

Рекламные сети нужны далеко не только для того, чтобы пропихивать ковры...


Кроме того, в мобильных и настольных приложениях также есть реклама и системы сбора статистики, типа google analytics, yandex metrika, webvisor, appmetrika и еще около сотни других.

Привет, ребята! В новом году решил сосредоточиться на ссновных рубриках (отсортированы по частоте публикации)

#zhiza — о случаях плохо спроектированного взаимодействия с цифровыми (и не только) продуктами.
#notes — продуктовые заметки. Инсайты. Скриншоты и цитаты из книг.
#amazingux — о случаях просто аргазмического пользовательского опыта
#think — собстенные размышления о многом (не про жизнь и не про личное =P)
#term — термины, которые пригодятся в продуктостроении
#kazdream — о компании (http://kazdream.kz), которая пытается вносить свою лепту в улучшение мира).
#inspiration — материалы и шоты для вдохновения и мотивации
#books — подборки книг. Уже было выложено немало.
#hero — крутые вакансии будут метиться таким хештегом
#ideas — делюсь идеями и инсайтами в самых разных областях.
#bookmarks — закладки, как же без них.
#future — будущее. Прогнозы. Тренды.
#productmanagement #pm — о продуктовом менеджменте, об управлении проектами. Истории успеха, советы,
#bigdata — материалы, связанные с большими данными, рынком данных, анализом данных и прогнозами в этом направлении.
#tips — микро-советы в контексте цифрового продукто-строения
#futuretoday — про инновации. Мы думали, что это будет через 10-20 лет, но уже сегодня это что-то решает чьи-то проблемы.
#marketing — о маркетинге
#research — разнообразные исследования, как научные, так и не очень.
#ar — про дополненную реальность (совокупный тег для vr/mr/ar)
#productdesign #productthinking — о продуктовом дизайне и мышлении


А также:
#ux #ui — о пользовательском опыте и графическом интерфейсе
#axure — советы по axure, т.к. сейчас это наш основной инструмент для прототипирования
#ba — бизнес-аналитика и все, что с ней связано
#sd — сервис-дизайн
#datavis — о визуализации данных. Инструменты. Инсайты.


Вы также можете присылать свои истории, соотстветствующие каким-либо рубрикам. Это будет здорово!

#bigdata

За секунду люди тратят 16К $ на онлайн-покупки (1млн в минуту)