Ce este Big Data: am colectat toate cele mai importante lucruri despre Big Data. Tehnologia Big Data (Analiza Big Data)

Termenul „Big Data” poate fi recunoscut astăzi, dar există încă destulă confuzie în jurul lui cu privire la ceea ce înseamnă de fapt. Într-adevăr, conceptul evoluează în mod constant și este redefinit, deoarece rămâne forța motrice din spatele multor valuri de transformare digitală în curs, inclusiv inteligența artificială, știința datelor și Internetul obiectelor. Dar ce este tehnologia Big-Data și cum ne schimbă lumea? Să încercăm să înțelegem esența tehnologiei Big Data și ce înseamnă aceasta în cuvinte simple.

Creșterea uimitoare a Big Data

Totul a început cu o explozie a cantității de date pe care le-am creat încă de la începutul erei digitale. Acest lucru se datorează în mare parte dezvoltării computerelor, internetului și tehnologiilor care pot „smulge” date din lumea din jurul nostru. Datele în sine nu sunt o invenție nouă. Chiar înainte de era computerelor și bazelor de date, am folosit înregistrări ale tranzacțiilor pe hârtie, înregistrări ale clienților și fișiere de arhivă care constituie date. Calculatoarele, în special foile de calcul și bazele de date, ne-au facilitat stocarea și organizarea datelor la scară largă. Dintr-o dată, informațiile au fost disponibile cu un singur clic.

Cu toate acestea, am parcurs un drum lung de la tabelele și bazele de date originale. Astăzi, la fiecare două zile creăm atâtea date câte am primit de la început până în anul 2000. Așa e, la fiecare două zile. Iar cantitatea de date pe care o creăm continuă să crească exponențial; până în 2020, cantitatea de informații digitale disponibile va crește de la aproximativ 5 zettabytes la 20 zettabytes.

În zilele noastre, aproape fiecare acțiune pe care o întreprindem își lasă amprenta. Generăm date de fiecare dată când intrăm online, când purtăm smartphone-urile noastre echipate cu un motor de căutare, când vorbim cu prietenii noștri prin rețelele de socializare sau chat-uri etc. În plus, și cantitatea de date generate de mașini crește rapid. Datele sunt generate și partajate atunci când dispozitivele noastre inteligente de acasă comunică între ele sau cu serverele lor de acasă. Echipamentele industriale din fabrici și fabrici sunt din ce în ce mai dotate cu senzori care acumulează și transmit date.

Termenul „Big-Data” se referă la colectarea tuturor acestor date și la capacitatea noastră de a le folosi în avantajul nostru într-o gamă largă de domenii, inclusiv în afaceri.

Cum funcționează tehnologia Big-Data?

Big Data funcționează pe principiul: cu cât cunoașteți mai multe despre un anumit subiect sau fenomen, cu atât mai fiabil puteți obține o nouă înțelegere și puteți prezice ce se va întâmpla în viitor. Pe măsură ce comparăm mai multe puncte de date, apar relații care erau ascunse anterior, iar aceste relații ne permit să învățăm și să luăm decizii mai bune. Cel mai adesea, acest lucru se face printr-un proces care implică construirea de modele bazate pe datele pe care le putem colecta și apoi rularea de simulări care modifică de fiecare dată valorile punctelor de date și urmăresc modul în care acestea ne afectează rezultatele. Acest proces este automatizat – tehnologia modernă de analiză va rula milioane de aceste simulări, modificând fiecare variabilă posibilă până când vor găsi un model – sau o idee – care ajută la rezolvarea problemei la care lucrează.

Bill Gates atârnă peste conținutul de hârtie al unui CD

Până de curând, datele erau limitate la foi de calcul sau baze de date - și totul era foarte organizat și îngrijit. Orice lucru care nu putea fi organizat cu ușurință în rânduri și coloane a fost considerat prea complex pentru a fi lucrat și a fost ignorat. Cu toate acestea, progresele în stocare și analiză înseamnă că putem captura, stoca și procesa cantități mari de diferite tipuri de date. Ca rezultat, „date” astăzi poate însemna orice, de la baze de date la fotografii, videoclipuri, înregistrări audio, texte scrise și date senzorilor.

Pentru a înțelege toate aceste date dezordonate, proiectele bazate pe Big Data folosesc adesea analize de ultimă oră, folosind inteligența artificială și învățarea pe computer. Învățând mașinile de calcul să determine ce date specifice sunt – prin recunoașterea modelelor sau procesarea limbajului natural, de exemplu – le putem învăța să identifice tipare mult mai rapid și mai fiabil decât putem noi înșine.

Cum se utilizează Big Data?

Acest flux din ce în ce mai mare de date senzorilor, text, voce, date foto și video înseamnă că acum putem folosi datele în moduri care ar fi fost de neimaginat cu doar câțiva ani în urmă. Acest lucru aduce schimbări revoluționare în lumea afacerilor în aproape fiecare industrie. Astăzi, companiile pot prezice cu o acuratețe incredibilă ce categorii specifice de clienți vor dori să facă o achiziție și când. Big Data ajută, de asemenea, companiile să-și desfășoare activitățile mult mai eficient.

Chiar și în afara afacerilor, proiectele legate de Big Data ajută deja la schimbarea lumii noastre în diferite moduri:

• Îmbunătățirea asistenței medicale – Medicina bazată pe date are capacitatea de a analiza cantități mari de informații și imagini medicale în modele care pot ajuta la detectarea bolii într-un stadiu incipient și la dezvoltarea de noi medicamente.
• Prezicerea și răspunsul la dezastrele naturale și provocate de om. Datele senzorilor pot fi analizate pentru a prezice unde pot avea loc cutremure, iar modelele de comportament uman oferă indicii care ajută organizațiile să ofere asistență supraviețuitorilor. Tehnologia Big Data este, de asemenea, utilizată pentru a urmări și proteja fluxul de refugiați din zonele de război din întreaga lume.
• Prevenirea criminalității. Forțele de poliție folosesc din ce în ce mai mult strategii bazate pe date care încorporează propriile informații de informații și informații disponibile public pentru a utiliza resursele mai eficient și pentru a lua măsuri de descurajare acolo unde este necesar.

Cele mai bune cărți despre tehnologia Big-Data

• Toată lumea minte. Motoarele de căutare, Big Data și Internetul știu totul despre tine.
• DATE MARE. Toată tehnologia într-o singură carte.
• Industria fericirii. Cum Big Data și noile tehnologii contribuie la adăugarea de emoție produselor și serviciilor.
• Revoluție în analiză. Cum să-ți îmbunătățești afacerea în epoca Big Data folosind analiza operațională.

Probleme cu Big Data

Big Data ne oferă idei și oportunități fără precedent, dar ridică și probleme și întrebări care trebuie abordate:

• Confidențialitatea datelor – Big Data pe care le generăm astăzi conține o mulțime de informații despre viața noastră personală, la care avem tot dreptul la confidențialitate. Din ce în ce mai mult, ni se cere să echilibrăm cantitatea de date personale pe care o dezvăluim cu comoditatea oferită de aplicațiile și serviciile bazate pe Big Data.
• Securitatea datelor - Chiar dacă decidem că suntem mulțumiți de faptul că cineva are datele noastre pentru un anumit scop, putem avea încredere în ei pentru a ne păstra datele în siguranță?
• Discriminarea datelor - Odată ce toate informațiile sunt cunoscute, va fi acceptabilă discriminarea persoanelor pe baza datelor din viața lor personală? Folosim deja scorurile de credit pentru a decide cine poate împrumuta bani, iar asigurările sunt, de asemenea, bazate în mare măsură pe date. Ar trebui să ne așteptăm să fim analizați și evaluați mai detaliat, dar trebuie să avem grijă să ne asigurăm că acest lucru nu îngreunează viața celor cu mai puține resurse și cu acces limitat la informații.

Efectuarea acestor sarcini este o componentă importantă a Big Data și trebuie abordată de organizațiile care doresc să utilizeze astfel de date. Nerespectarea acestui lucru poate lăsa o afacere vulnerabilă, nu numai din punct de vedere al reputației sale, ci și din punct de vedere juridic și financiar.

Privind spre viitor

Datele ne schimbă lumea și viețile într-un ritm fără precedent. Dacă Big Data este capabil de toate acestea astăzi, doar imaginați-vă de ce va fi capabil mâine. Cantitatea de date disponibile va crește, iar tehnologia de analiză va deveni și mai avansată.

Pentru companii, capacitatea de a aplica Big Data va deveni din ce în ce mai critică în următorii ani. Doar acele companii care văd datele ca pe un activ strategic vor supraviețui și vor prospera. Cei care ignoră această revoluție riscă să rămână în urmă.

Date mare– nu sunt doar datele în sine, ci și tehnologiile de prelucrare și utilizare a acestora, metode de căutare a informațiilor necesare în matrice mari. Problema datelor mari rămâne deschisă și vitală pentru orice sisteme care acumulează o mare varietate de informații de zeci de ani.

Acest termen este asociat cu expresia „Volum, viteză, varietate”– principiile pe care se bazează lucrul cu big data. Este direct cantitatea de informații, viteza de prelucrare a acestuiaȘi varietate de informații, stocat într-o matrice. Recent, la cele trei principii de bază a fost adăugat încă un principiu - Valoare, care înseamnă valoarea informatiei. Adică trebuie să fie util și necesar din punct de vedere teoretic sau practic, ceea ce ar justifica costurile depozitării și procesării sale.

Un exemplu de sursă tipică de date mari sunt rețelele sociale - fiecare profil sau pagină publică reprezintă o mică picătură într-un ocean nestructurat de informații. Mai mult, indiferent de cantitatea de informații stocate într-un anumit profil, interacțiunea cu fiecare utilizator ar trebui să fie cât mai rapidă posibil.

Big Data se acumulează continuu în aproape fiecare domeniu al vieții umane. Aceasta include orice industrie care implică fie interacțiune umană, fie computere. Acestea includ rețelele sociale, medicamentele, serviciile bancare, precum și sistemele de dispozitive care primesc numeroase rezultate din calculele zilnice. De exemplu, observații astronomice, informații meteorologice și informații de la dispozitivele de detectare a Pământului.

Informațiile din tot felul de sisteme de urmărire în timp real ajung și la serverele unei anumite companii. Televiziune și radiodifuziune, baze de date de apeluri ale operatorilor de telefonie mobilă - interacțiunea fiecărei persoane în parte cu aceștia este minimă, dar în ansamblu toate aceste informații devin date mari.

Tehnologiile de date mari au devenit parte integrantă a cercetării și comerțului. Mai mult, ei încep să preia sfera administrației publice – și peste tot se impune introducerea unor sisteme din ce în ce mai eficiente de stocare și manipulare a informațiilor.

Termenul „big data” a apărut pentru prima dată în presă în 2008, când editorul Nature Clifford Lynch a publicat un articol despre dezvoltarea viitorului științei folosind tehnologii pentru lucrul cu cantități mari de date. Până în 2009, acest termen era considerat doar din punct de vedere al analizei științifice, dar după publicarea a mai multe articole, presa a început să folosească pe scară largă conceptul de Big Data – și continuă să îl folosească și în prezent.

În 2010, au început să apară primele încercări de a rezolva problema tot mai mare a datelor mari. Au fost lansate produse software, a căror acțiune era menită să minimizeze riscurile atunci când se utilizează cantități uriașe de informații.

Până în 2011, companii atât de mari precum Microsoft, Oracle, EMC și IBM au devenit interesate de big data - au devenit primele care au folosit dezvoltarea Big Data în strategiile lor de dezvoltare și cu destul de mult succes.

Universitățile au început să studieze datele mari ca o materie separată deja în 2013 - acum nu numai știința datelor, ci și inginerie, împreună cu subiectele de calcul, se ocupă de problemele din acest domeniu.

Principalele metode de analiză și prelucrare a datelor includ următoarele:

1. Metode de clasă sau analiză profundă (Data Mining).

Aceste metode sunt destul de numeroase, dar au un lucru în comun: instrumentele matematice folosite împreună cu realizările din domeniul tehnologiei informației.

1. Crowdsourcing.

Această tehnică vă permite să obțineți date simultan din mai multe surse, iar numărul acestora din urmă este practic nelimitat.

1. Testare A/B.

Din întregul volum de date, este selectat un set de elemente de control, care este comparat alternativ cu alte seturi similare în care unul dintre elemente a fost schimbat. Efectuarea unor astfel de teste ajută la determinarea fluctuațiilor parametrilor care au cel mai mare impact asupra populației de control. Datorită volumului de Big Data, este posibil să se efectueze un număr mare de iterații, fiecare dintre ele apropiindu-se de cel mai fiabil rezultat.

1. Analize predictive.

Specialistii in acest domeniu incearca sa prezica si sa planifice din timp modul in care obiectul controlat se va comporta pentru a lua cea mai profitabila decizie in aceasta situatie.

1. Învățare automată (inteligență artificială).

Se bazează pe analiza empirică a informațiilor și pe construcția ulterioară a algoritmilor de auto-învățare pentru sisteme.

1. Analiza rețelei.

Cea mai comună metodă de studiere a rețelelor sociale este aceea că, după obținerea datelor statistice, sunt analizate nodurile create în grilă, adică interacțiunile dintre utilizatorii individuali și comunitățile acestora.

În 2017, când big data a încetat să mai fie ceva nou și necunoscut, importanța sa nu numai că nu a scăzut, ci a crescut și mai mult. Experții pariază acum că analiza de date mari va deveni disponibilă nu numai pentru organizațiile gigant, ci și pentru întreprinderile mici și mijlocii. Această abordare este planificată să fie implementată folosind următoarele componente:

• Stocare in cloud.

Stocarea și procesarea datelor devin din ce în ce mai rapide și mai economice - în comparație cu costurile de întreținere a propriului centru de date și posibila extindere a personalului, închirierea unui cloud pare a fi o alternativă mult mai ieftină.

• Utilizarea datelor întunecate.

Așa-numitele „date întunecate” sunt toate informațiile nedigitizate despre companie, care nu joacă un rol cheie în utilizarea lor directă, dar pot servi drept motiv pentru trecerea la un nou format de stocare a informațiilor.

• Inteligență artificială și învățare profundă.

Tehnologia de învățare a inteligenței automate, care imită structura și funcționarea creierului uman, este ideală pentru procesarea unor cantități mari de informații în continuă schimbare. În acest caz, mașina va face tot ceea ce ar face o persoană, dar probabilitatea de eroare este redusă semnificativ.

• Blockchain.

Această tehnologie face posibilă accelerarea și simplificarea a numeroase tranzacții online, inclusiv internaționale. Un alt avantaj al Blockchain este că reduce costurile de tranzacție.

• Self-service și prețuri reduse.

În 2017, este planificată introducerea „platformelor de autoservire” - acestea sunt platforme gratuite în care reprezentanții întreprinderilor mici și mijlocii pot evalua în mod independent datele pe care le stochează și le pot sistematiza.

Toate strategiile de marketing se bazează într-un fel sau altul pe manipularea informațiilor și analiza datelor existente. De aceea, utilizarea datelor mari poate prezice și face posibilă ajustarea dezvoltării ulterioare a companiei.

De exemplu, o licitație RTB creată pe baza datelor mari vă permite să utilizați publicitatea mai eficient - un anumit produs va fi afișat doar acelui grup de utilizatori care sunt interesați să-l achiziționeze.

Care sunt beneficiile utilizării tehnologiilor de date mari în marketing și afaceri?

1. Cu ajutorul lor, puteți crea proiecte noi mult mai rapid, care este probabil să devină solicitate în rândul cumpărătorilor.
2. Acestea ajută la corelarea cerințelor clientului cu serviciul existent sau proiectat și astfel le ajustați.
3. Metodele Big Data fac posibilă evaluarea gradului de satisfacție actuală a tuturor utilizatorilor și a fiecărui utilizator în parte.
4. Creșterea loialității clienților se realizează prin metode de procesare a datelor mari.
5. Atragerea publicului țintă online devine mai ușoară datorită capacității de a controla cantități uriașe de date.

De exemplu, unul dintre cele mai populare servicii pentru prezicerea popularității probabile a unui produs este Google.trends. Este utilizat pe scară largă de marketeri și analiști, permițându-le să obțină statistici cu privire la utilizarea trecută a unui anumit produs și o prognoză pentru sezonul următor. Acest lucru permite managerilor companiei să distribuie mai eficient bugetul de publicitate și să determine în ce zonă este cel mai bine să investească bani.

Exemple de utilizare a Big Data

Introducerea activă a tehnologiilor Big Data pe piață și în viața modernă a început imediat după ce companii de renume mondial cu clienți în aproape orice parte a globului au început să le folosească.

Aceștia sunt giganți sociali precum Facebook și Google, IBM, precum și instituții financiare precum Master Card, VISA și Bank of America.

De exemplu, IBM aplică tehnici de date mari la tranzacțiile monetare în curs. Cu ajutorul lor, au fost identificate cu 15% mai multe tranzacții frauduloase, ceea ce a făcut posibilă creșterea cu 60% a sumei fondurilor protejate. Au fost rezolvate și problemele cu alarmele false ale sistemului - numărul acestora a fost redus cu mai mult de jumătate.

Compania VISA a folosit în mod similar Big Data, urmărind încercările frauduloase de a efectua o anumită operațiune. Datorită acestui fapt, economisesc peste 2 miliarde de dolari anual de la scurgeri.

Ministerul German al Muncii a reușit să reducă costurile cu 10 miliarde de euro prin introducerea unui sistem de date mari în activitatea sa de acordare a indemnizațiilor de șomaj. Totodată, s-a dezvăluit că o cincime dintre cetățeni primesc aceste prestații fără motiv.

Big Data nu a cruțat nici industria jocurilor de noroc. Astfel, dezvoltatorii World of Tanks au realizat un studiu al informațiilor despre toți jucătorii și au comparat indicatorii disponibili ai activității lor. Acest lucru a ajutat la prezicerea posibilei viitoare ieșiri de jucători - pe baza ipotezelor făcute, reprezentanții organizației au putut interacționa mai eficient cu utilizatorii.

Organizațiile notabile care utilizează date mari includ și HSBC, Nasdaq, Coca-Cola, Starbucks și AT&T.

Cea mai mare problemă a datelor mari este costul procesării acestora. Aceasta poate include atât echipamente scumpe, cât și costuri salariale pentru specialiști calificați capabili să deservească cantități uriașe de informații. Evident, echipamentul va trebui actualizat regulat pentru a nu pierde funcționalitatea minimă pe măsură ce crește volumul de date.

A doua problemă este din nou legată de cantitatea mare de informații care trebuie procesată. Dacă, de exemplu, un studiu produce nu 2-3, ci un număr numeros de rezultate, este foarte greu să rămâneți obiectiv și să selectați din fluxul general de date doar pe acelea care vor avea un impact real asupra stării oricărui fenomen.

Problemă de confidențialitate a datelor mari. Cu majoritatea serviciilor de servicii pentru clienți trecând la utilizarea datelor online, este foarte ușor să deveniți următoarea țintă pentru infractorii cibernetici. Chiar și simpla stocare a informațiilor personale fără a face tranzacții online poate fi plină de consecințe nedorite pentru clienții de stocare în cloud.

Problema pierderii de informații. Măsurile de precauție necesită să nu vă limitați la o simplă copie de rezervă a datelor, ci să faceți cel puțin 2-3 copii de rezervă ale stocării. Cu toate acestea, pe măsură ce volumul crește, dificultățile cu redundanța cresc - iar specialiștii IT încearcă să găsească soluția optimă la această problemă.

Piața tehnologiei de date mari din Rusia și din lume

Începând cu 2014, 40% din volumul pieței de date mari este alcătuit din servicii. Veniturile din utilizarea Big Data în echipamentele informatice sunt ușor inferioare (38%) față de acest indicator. Restul de 22% provin din software.

Cele mai utile produse din segmentul global pentru rezolvarea problemelor Big Data, conform statisticilor, sunt platformele analitice In-memory și NoSQL. 15 și, respectiv, 12 la sută din piață sunt ocupate de software analitic Log-file și platforme Columnar. Dar Hadoop/MapReduce fac față, în practică, problemelor de date mari nu foarte eficient.

Rezultatele implementării tehnologiilor big data:

• creșterea calității serviciului clienți;
• optimizarea integrării lanțului de aprovizionare;
• optimizarea planificarii organizatiei;
• accelerarea interactiunii cu clientii;
• creșterea eficienței procesării cererilor clienților;
• reducerea costurilor serviciilor;
• optimizarea procesarii cererilor clientilor.

Cele mai bune cărți despre Big Data

Potrivit pentru studiul inițial al tehnologiilor de procesare a datelor mari - vă prezintă ușor și clar. Evidențiază modul în care abundența de informații a influențat viața de zi cu zi și toate sferele acesteia: știință, afaceri, medicină etc. Conține numeroase ilustrații, astfel încât este percepută fără prea mult efort.

„Introducere în data mining” de Pang-Ning Tan, Michael Steinbach și Vipin Kumar

De asemenea, utilă pentru începători este o carte despre Big Data, care explică lucrul cu big data conform principiului „de la simplu la complex”. Acoperă multe puncte importante în etapa inițială: pregătirea pentru prelucrare, vizualizare, OLAP, precum și unele metode de analiză și clasificare a datelor.

Un ghid practic pentru utilizarea și lucrul cu big data folosind limbajul de programare Python. Potrivit atât studenților la inginerie, cât și profesioniștilor care doresc să-și aprofundeze cunoștințele.

„Hadoop for Dummies”, Dirk Derus, Paul S. Zikopoulos, Roman B. Melnik

Hadoop este un proiect creat special pentru lucrul cu programe distribuite care organizează execuția acțiunilor pe mii de noduri simultan. Cunoașterea acestuia vă va ajuta să înțelegeți mai în detaliu aplicarea practică a datelor mari.

Știi această glumă faimoasă, nu? Big Data este ca sexul înainte de 18 ani:

• toată lumea se gândește la asta;
• toată lumea vorbește despre asta;
• toată lumea crede că prietenii lor o fac;
• aproape nimeni nu face asta;
• cine o face o face prost;
• toată lumea crede că va merge mai bine data viitoare;
• nimeni nu ia măsuri de securitate;
• oricui îi este rușine să recunoască că nu știe ceva;
• dacă cineva reușește la ceva, întotdeauna este mult zgomot în legătură cu asta.

Dar să fim sinceri, cu orice hype va exista întotdeauna curiozitatea obișnuită: ce fel de tam-tam există și există ceva cu adevărat important acolo? Pe scurt, da, există. Detaliile sunt mai jos. Am selectat pentru tine cele mai uimitoare și interesante aplicații ale tehnologiilor Big Data. Acest mic studiu de piață, folosind exemple clare, ne confruntă cu un fapt simplu: viitorul nu vine, nu este nevoie să „așteptăm încă n ani și magia va deveni realitate”. Nu, a sosit deja, dar este încă invizibil pentru ochi și de aceea arderea singularității nu a ars încă atât de mult un anumit punct al pieței muncii. Merge.

1 Cum sunt aplicate tehnologiile Big Data acolo unde au provenit

Marile companii IT sunt locul în care și-a luat naștere știința datelor, așa că cunoștințele lor interne în acest domeniu sunt cele mai interesante. Campania Google, locul de naștere al paradigmei Map Reduce, al cărui singur scop este de a-și pregăti programatorii în tehnologiile de învățare automată. Și aici se află avantajul lor competitiv: după dobândirea de noi cunoștințe, angajații vor introduce noi metode în acele proiecte Google în care lucrează constant. Imaginează-ți cât de imensă este lista zonelor în care o campanie poate revoluționa. Un exemplu: se folosesc rețelele neuronale.

Corporația implementează învățarea automată în toate produsele sale. Avantajul său este prezența unui ecosistem mare, care include toate dispozitivele digitale folosite în viața de zi cu zi. Acest lucru permite Apple să atingă un nivel imposibil: campania are mai multe date despre utilizatori decât oricare alta. În același timp, politica de confidențialitate este foarte strictă: corporația s-a lăudat mereu că nu folosește datele clienților în scop publicitar. În consecință, informațiile utilizatorului sunt criptate, astfel încât avocații Apple sau chiar FBI-ul cu mandat să nu le poată citi. Aici veți găsi o prezentare generală a evoluțiilor Apple în domeniul AI.

2 Big Data pe 4 roți

O mașină modernă este un dispozitiv de stocare a informațiilor: acumulează toate datele despre șofer, mediu, dispozitivele conectate și despre sine. În curând, un singur vehicul conectat la o rețea ca aceasta va genera până la 25 GB de date pe oră.

Telematica vehiculelor a fost folosită de producătorii de automobile de mulți ani, dar acum există lobby pentru o metodă de colectare a datelor mai sofisticată, care să profite din plin de Big Data. Aceasta înseamnă că acum tehnologia poate alerta șoferul cu privire la condițiile nefavorabile ale drumului, activând automat sistemele de frânare antiblocare și de control al tracțiunii.

Alte companii, inclusiv BMW, folosesc tehnologia Big Data, combinată cu informațiile colectate de la prototipurile testate, sistemele de memorare a erorilor în vehicul și reclamațiile clienților, pentru a identifica punctele slabe ale modelului la începutul producției. Acum, în loc să evaluăm manual datele, care durează luni de zile, se folosește un algoritm modern. Erorile și costurile de depanare sunt reduse, ceea ce accelerează fluxurile de lucru de analiză a informațiilor la BMW.

Potrivit estimărilor experților, până în 2019 cifra de afaceri de pe piață a mașinilor conectate va ajunge la 130 de miliarde de dolari. Acest lucru nu este surprinzător, având în vedere ritmul de integrare de către producătorii de automobile a tehnologiilor care sunt parte integrantă a vehiculului.

Folosirea Big Data face ca mașina să fie mai sigură și mai funcțională. Astfel, Toyota prin integrarea modulelor de comunicare informațională (DCM). Acest instrument Big Data procesează și analizează datele colectate de DCM pentru a extrage în continuare valoare din acesta.

3 Aplicarea Big Data în medicină

Implementarea tehnologiilor Big Data în domeniul medical permite medicilor să studieze mai amănunțit boala și să aleagă un curs eficient de tratament pentru un anumit caz. Datorită analizei informațiilor, lucrătorilor sanitari devine mai ușor să prezică recăderile și să ia măsuri preventive. Rezultatul este un diagnostic mai precis și metode de tratament îmbunătățite.

Noua tehnică ne-a permis să privim problemele pacienților dintr-o perspectivă diferită, ceea ce a condus la descoperirea unor surse necunoscute anterior ale problemei. De exemplu, unele rase sunt genetic mai predispuse la boli de inimă decât alte grupuri etnice. Acum, când un pacient se plânge de o anumită boală, medicii iau în considerare date despre membrii rasei sale care s-au plâns de aceeași problemă. Colectarea și analiza datelor ne permite să aflăm mult mai multe despre pacienți: de la preferințele alimentare și stilul de viață până la structura genetică a ADN-ului și metaboliții celulelor, țesuturilor și organelor. Astfel, Centrul de Medicină Genomică a Copiilor din Kansas City folosește pacienți și analizează mutațiile din codul genetic care provoacă cancerul. O abordare individuală a fiecărui pacient, ținând cont de ADN-ul său, va ridica eficacitatea tratamentului la un nivel calitativ diferit.

Înțelegerea modului în care sunt utilizate Big Data este prima și foarte importantă schimbare în domeniul medical. Când un pacient este supus unui tratament, un spital sau o altă unitate medicală poate obține o mulțime de informații relevante despre persoană. Informațiile colectate sunt utilizate pentru a prezice recidivele bolii cu un anumit grad de acuratețe. De exemplu, dacă un pacient a suferit un accident vascular cerebral, medicii studiază informații despre momentul accidentului vascular cerebral, analizează perioada intermediară dintre precedentele anterioare (dacă există), acordând o atenție deosebită situațiilor stresante și activității fizice intense din viața pacientului. Pe baza acestor date, spitalele oferă pacientului un plan de acțiune clar pentru a preveni posibilitatea unui accident vascular cerebral în viitor.

Dispozitivele purtabile joacă, de asemenea, un rol, ajutând la identificarea problemelor de sănătate, chiar dacă o persoană nu are simptome evidente ale unei anumite boli. În loc să evalueze starea pacientului printr-un curs lung de examinări, medicul poate trage concluzii pe baza informațiilor colectate de un tracker de fitness sau de un ceas inteligent.

Unul dintre cele mai recente exemple este . În timp ce bărbatul era examinat pentru o nouă criză cauzată de un medicament uitat, medicii au descoperit că bărbatul avea o problemă de sănătate mult mai gravă. Această problemă s-a dovedit a fi fibrilația atrială. Diagnosticul a fost pus datorită faptului că personalul secției a avut acces la telefonul pacientului, și anume la aplicația asociată trackerului său de fitness. Datele din aplicație s-au dovedit a fi un factor cheie în stabilirea diagnosticului, deoarece la momentul examinării nu au fost depistate anomalii cardiace la bărbat.

Acesta este doar unul dintre puținele cazuri care se arată de ce să folosiți date mari joacă un rol atât de important în domeniul medical astăzi.

4 Analiza datelor a devenit deja nucleul retailului

Înțelegerea interogărilor utilizatorilor și a direcționării este una dintre cele mai mari și mai mediatizate domenii de aplicare a instrumentelor Big Data. Big Data ajută la analiza obiceiurilor clienților pentru a înțelege mai bine nevoile consumatorilor în viitor. Companiile caută să extindă setul de date tradițional cu informații din rețelele sociale și istoricul căutărilor din browser pentru a crea cea mai completă imagine posibilă a clienților. Uneori, organizațiile mari aleg să-și creeze propriul model predictiv ca obiectiv global.

De exemplu, lanțul de magazine Target, folosind o analiză aprofundată a datelor și propriul sistem de prognoză, reușește să determine cu mare precizie - . Fiecărui client i se atribuie un ID, care la rândul său este legat de un card de credit, nume sau e-mail. Identificatorul servește ca un fel de coș de cumpărături, unde sunt stocate informații despre tot ceea ce o persoană a cumpărat vreodată. Specialistii din retea au descoperit ca femeile insarcinate cumpara in mod activ produse fara parfum inainte de al doilea trimestru de sarcina, iar in primele 20 de saptamani se bazeaza pe suplimente de calciu, zinc si magneziu. Pe baza datelor primite, Target trimite clienților cupoane pentru produse pentru bebeluși. Reducerile la bunuri pentru copii înșiși sunt „diluate” cu cupoane pentru alte produse, astfel încât ofertele de cumpărare a unui pătuț sau scutece să nu pară prea intruzive.

Chiar și departamentele guvernamentale au găsit o modalitate de a folosi tehnologiile Big Data pentru a optimiza campaniile electorale. Unii cred că victoria lui Barack Obama la alegerile prezidențiale din SUA din 2012 s-a datorat muncii excelente a echipei sale de analiști, care a procesat cantități uriașe de date în mod corect.

5 Big Data protejează legea și ordinea

În ultimii ani, agențiile de aplicare a legii au reușit să descopere cum și când să utilizeze Big Data. Este un fapt binecunoscut că Agenția Națională de Securitate folosește tehnologiile Big Data pentru a preveni atacurile teroriste. Alte departamente folosesc metodologie avansată pentru a preveni infracțiunile mai mici.

Departamentul de poliție din Los Angeles folosește . Ea face ceea ce se numește de obicei poliție proactivă. Folosind rapoarte de criminalitate pe o perioadă de timp, algoritmul identifică zonele în care este cel mai probabil să apară infracțiunile. Sistemul marchează astfel de zone pe harta orașului cu mici pătrate roșii și aceste date sunt transmise imediat mașinilor de patrulare.

Polițiști din Chicago utilizați tehnologiile Big Dataîntr-un mod ușor diferit. Oamenii de aplicare a legii din Windy City fac același lucru, dar are ca scop conturarea unui „cerc de risc” format din persoane care ar putea fi victime sau participante la un atac armat. Potrivit The New York Times, acest algoritm atribuie unei persoane un rating de vulnerabilitate pe baza istoricului său criminal (arestări și participare la împușcături, apartenența la grupuri criminale). Dezvoltatorul sistemului spune că, în timp ce sistemul examinează istoricul penal al unei persoane, nu ia în considerare factori secundari, cum ar fi rasa, sexul, etnia și locația unei persoane.

6 Cum tehnologiile Big Data ajută orașele să se dezvolte

CEO-ul Veniam, Joao Barros, arată o hartă de urmărire a routerelor Wi-Fi pe autobuzele din Porto

Analiza datelor este, de asemenea, utilizată pentru a îmbunătăți o serie de aspecte ale vieții orașelor și țărilor. De exemplu, știind exact cum și când să utilizați tehnologiile Big Data, puteți optimiza fluxurile de trafic. Pentru a face acest lucru, se ia în considerare circulația mașinilor online, se analizează rețelele de socializare și datele meteorologice. Astăzi, o serie de orașe s-au angajat să folosească analiza datelor pentru a combina infrastructura de transport cu alte tipuri de servicii publice într-un singur întreg. Acesta este conceptul de oraș „inteligent”, în care autobuzele așteaptă trenurile întârziate, iar semafoarele sunt capabile să prezică congestionarea traficului pentru a minimiza blocajele.

Bazat pe tehnologiile Big Data, orașul Long Beach operează contoare inteligente de apă care sunt folosite pentru a opri udarea ilegală. Anterior, acestea erau folosite pentru reducerea consumului de apă de către gospodăriile private (rezultatul maxim a fost o reducere de 80%). Economisirea apei proaspete este întotdeauna o problemă presantă. Mai ales când statul se confruntă cu cea mai gravă secetă înregistrată vreodată.

Reprezentanții Departamentului Transporturilor din Los Angeles s-au alăturat listei celor care folosesc Big Data. Pe baza datelor primite de la senzorii camerelor de trafic, autoritățile monitorizează funcționarea semafoarelor, care la rândul lor permite reglementarea traficului. Sistemul computerizat controlează circa 4.500 de mii de semafoare în tot orașul. Potrivit datelor oficiale, noul algoritm a contribuit la reducerea aglomerației cu 16%.

7 Motorul progresului în marketing și vânzări

În marketing, instrumentele Big Data fac posibilă identificarea ideilor care sunt cele mai eficiente în promovare într-o anumită etapă a ciclului de vânzări. Analiza datelor determină modul în care investițiile pot îmbunătăți gestionarea relațiilor cu clienții, ce strategie ar trebui adoptată pentru a îmbunătăți ratele de conversie și cum să optimizați ciclul de viață al clienților. În afacerile în cloud, algoritmii Big Data sunt utilizați pentru a înțelege cum să minimizeze costul de achiziție a clienților și să crească ciclul de viață al clienților.

Diferențierea strategiilor de prețuri în funcție de nivelul intra-sistem al clientului este poate principalul lucru pentru care Big Data este folosit în domeniul marketingului. McKinsey a descoperit că aproximativ 75% din veniturile medii ale companiei provin din produse de bază, 30% dintre acestea fiind evaluate greșit. O creștere cu 1% a prețului are ca rezultat o creștere cu 8,7% a profitului operațional.

Echipa de cercetare Forrester a descoperit că analiza datelor permite marketerilor să se concentreze asupra modului de a face relațiile cu clienții mai de succes. Examinând direcția de dezvoltare a clienților, specialiștii pot evalua nivelul de loialitate al acestora, precum și extinde ciclul de viață în contextul unei anumite companii.

Optimizarea strategiilor de vânzare și etapele de intrare pe noi piețe folosind geo-analitica se reflectă în industria biofarmaceutică. Potrivit lui McKinsey, companiile producătoare de medicamente cheltuiesc în medie 20 până la 30% din profit pentru administrare și vânzări. Dacă întreprinderile devin mai active utilizați Big Data pentru a identifica piețele cele mai profitabile și cu cea mai rapidă creștere, costurile vor fi reduse imediat.

Analiza datelor este un mijloc pentru companii de a obține o imagine completă a aspectelor cheie ale afacerii lor. Creșterea veniturilor, reducerea costurilor și reducerea capitalului de lucru sunt trei provocări pe care afacerile moderne încearcă să le rezolve cu ajutorul instrumentelor analitice.

În cele din urmă, 58% dintre directorii de marketing susțin că implementarea tehnologiilor Big Data poate fi văzută în optimizarea pentru motoarele de căutare (SEO), e-mail și marketing mobil, unde analiza datelor joacă cel mai important rol în formarea programelor de marketing. Și doar cu 4% mai puțini respondenți sunt încrezători că Big Data va juca un rol semnificativ în toate strategiile de marketing pentru mulți ani de acum înainte.

8 Analiza globală a datelor

Nu mai puțin curios este... Este posibil ca învățarea automată să fie în cele din urmă singura forță capabilă să mențină echilibrul delicat. Subiectul influenței umane asupra încălzirii globale provoacă încă multe controverse, așa că doar modelele predictive de încredere bazate pe analiza unor cantități mari de date pot da un răspuns precis. În cele din urmă, reducerea emisiilor ne va ajuta pe toți: vom cheltui mai puțin pe energie.

Acum Big Data nu este un concept abstract care își poate găsi aplicarea în câțiva ani. Acesta este un set complet de tehnologii care pot fi utile în aproape toate domeniile activității umane: de la medicină și ordine publică până la marketing și vânzări. Etapa integrării active a Big Data în viața noastră de zi cu zi abia a început și cine știe care va fi rolul Big Data în câțiva ani?

Ce s-a întâmplat Date mare(literalmente - Date mare)? Să ne uităm mai întâi la dicționarul Oxford:

Date- cantități, semne sau simboluri pe care le operează un calculator și care pot fi stocate și transmise sub formă de semnale electrice, înregistrate pe suporturi magnetice, optice sau mecanice.

Termen Date mare folosit pentru a descrie un set mare de date care crește exponențial în timp. Pentru a procesa o asemenea cantitate de date, nu te poți lipsi.

Beneficiile pe care le oferă Big Data:

1. Colectarea datelor din diverse surse.
2. Îmbunătățirea proceselor de afaceri prin analize în timp real.
3. Stocarea unor cantități uriașe de date.
4. Perspective. Big Data este mai perspicace în informațiile ascunse prin date structurate și semi-structurate.
5. Big Data vă ajută să reduceți riscurile și să luați decizii inteligente cu analiza de risc adecvată

Exemple de date mari

Bursa de Valori din New York generează zilnic 1 terabyte datele de tranzacționare pentru sesiunea trecută.

Rețelele de socializare: Statisticile arată că bazele de date Facebook sunt încărcate în fiecare zi. 500 terabytes date noi sunt generate în principal din cauza încărcării de fotografii și videoclipuri pe serverele rețelelor sociale, mesaje, comentarii sub postări și așa mai departe.

Motor turboreactor generează 10 terabytes date la fiecare 30 de minute în timpul zborului. Deoarece se fac mii de zboruri în fiecare zi, volumul de date ajunge la petabytes.

Clasificarea Big Data

Formulare de date mari:

• Structurat
• Nestructurat
• Semi-structurat

Forma structurata

Datele care pot fi stocate, accesate și prelucrate într-un formular cu format fix se numesc structurate. De-a lungul timpului, informatica a făcut progrese mari în îmbunătățirea tehnicilor de lucru cu acest tip de date (unde formatul este cunoscut dinainte) și a învățat cum să beneficieze de el. Cu toate acestea, astăzi există deja probleme asociate cu creșterea volumelor la dimensiuni măsurate în intervalul mai multor zettabytes.

1 zettabyte este egal cu un miliard de terabytes

Privind aceste cifre, este ușor de observat veridicitatea termenului Big Data și dificultățile asociate cu procesarea și stocarea acestor date.

Datele stocate într-o bază de date relațională sunt structurate și arată ca, de exemplu, tabele ale angajaților companiei

Formă nestructurată

Datele cu structură necunoscută sunt clasificate ca nestructurate. Pe lângă dimensiunile mari, această formă se caracterizează printr-o serie de dificultăți în procesarea și extragerea informațiilor utile. Un exemplu tipic de date nestructurate este o sursă eterogenă care conține o combinație de fișiere text simple, imagini și videoclipuri. Astăzi, organizațiile au acces la cantități mari de date brute sau nestructurate, dar nu știu cum să extragă valoare din acestea.

Formă semistructurată

Această categorie conține ambele dintre cele descrise mai sus, astfel încât datele semi-structurate au o anumită formă, dar nu sunt definite de fapt de tabelele din bazele de date relaționale. Un exemplu al acestei categorii sunt datele personale prezentate într-un fișier XML.

Prashant RaoMasculin35 Seema R.Femeie41 Satish ManeMasculin29 Subrato RoyMasculin26 Ieremia J.Masculin35

Caracteristicile Big Data

Creșterea Big Data în timp:

Culoarea albastră reprezintă datele structurate (date Enterprise), care sunt stocate în baze de date relaționale. Alte culori indică date nestructurate din diverse surse (telefonie IP, dispozitive și senzori, rețele sociale și aplicații web).

Potrivit Gartner, Big Data variază în ceea ce privește volumul, rata de generare, varietate și variabilitate. Să aruncăm o privire mai atentă asupra acestor caracteristici.

1. Volum. Termenul Big Data în sine este asociat cu dimensiunea mare. Mărimea datelor este cea mai importantă măsură în determinarea valorii potențiale de extras. În fiecare zi, 6 milioane de oameni folosesc media digitală, generând aproximativ 2,5 trilioane de octeți de date. Prin urmare, volumul este prima caracteristică de luat în considerare.
2. Diversitate- următorul aspect. Se referă la surse eterogene și la natura datelor, care pot fi fie structurate, fie nestructurate. Anterior, foile de calcul și bazele de date erau singurele surse de informații luate în considerare în majoritatea aplicațiilor. Astăzi, datele sub formă de e-mailuri, fotografii, videoclipuri, fișiere PDF și audio sunt, de asemenea, luate în considerare în aplicațiile analitice. Această varietate de date nestructurate duce la probleme în stocare, extragere și analiză: 27% dintre companii nu sunt sigure că lucrează cu datele corecte.
3. Viteza de generare. Cât de repede sunt acumulate și procesate datele pentru a îndeplini cerințele determină potențialul. Viteza determină viteza fluxului de informații din surse - procese de afaceri, jurnalele de aplicații, rețele sociale și site-uri media, senzori, dispozitive mobile. Fluxul de date este imens și continuu în timp.
4. Variabilitate descrie variabilitatea datelor în anumite momente în timp, ceea ce complică procesarea și gestionarea. De exemplu, majoritatea datelor sunt de natură nestructurată.

Analiza Big Data: care sunt beneficiile big data

Promovarea bunurilor si serviciilor: Accesul la date din motoarele de căutare și site-uri precum Facebook și Twitter permite companiilor să dezvolte mai precis strategii de marketing.

Îmbunătățirea serviciului pentru clienți: Sistemele tradiționale de feedback ale clienților sunt înlocuite cu altele noi care utilizează Big Data și Procesarea limbajului natural pentru a citi și evalua feedback-ul clienților.

Calculul riscului asociate cu lansarea unui nou produs sau serviciu.

Eficienta operationala: big data este structurat pentru a extrage rapid informațiile necesare și a produce rapid rezultate precise. Această combinație de Big Data și tehnologii de stocare ajută organizațiile să își optimizeze munca cu informații rar utilizate.

Doar leneșii nu vorbesc despre Big data, dar cu greu înțeleg ce este și cum funcționează. Să începem cu cel mai simplu lucru - terminologia. Vorbind în rusă, Big data reprezintă diverse instrumente, abordări și metode de prelucrare atât a datelor structurate, cât și a celor nestructurate, pentru a le utiliza pentru sarcini și scopuri specifice.

Datele nestructurate sunt informații care nu au o structură predeterminată sau nu sunt organizate într-o anumită ordine.

Termenul „big data” a fost introdus de editorul revistei Nature, Clifford Lynch, în 2008, într-un număr special dedicat creșterii explozive a volumelor de informații din lume. Deși, desigur, big data în sine a existat înainte. Potrivit experților, categoria Big data include majoritatea fluxurilor de date de peste 100 GB pe zi.

Citeste si:

Astăzi, acest termen simplu ascunde doar două cuvinte - stocarea și procesarea datelor.

Big data - în cuvinte simple

În lumea modernă, Big Data este un fenomen socio-economic care este asociat cu faptul că au apărut noi capabilități tehnologice pentru analizarea unei cantități uriașe de date.

Citeste si:

Pentru a fi mai ușor de înțeles, imaginați-vă un supermarket în care toate mărfurile nu sunt în ordinea cu care sunteți obișnuiți. Pâine lângă fructe, pastă de roșii lângă pizza congelată, lichid de brichetă în fața suportului pentru tampon, care conține, printre altele, avocado, tofu sau ciuperci shiitake. Big Data pune totul la locul lui și te ajută să găsești lapte de nuci, să afli costul și data de expirare, precum și cine, în afară de tine, cumpără acest lapte și de ce este mai bun decât laptele de vacă.

Kenneth Cukier: Datele mari sunt date mai bune

Tehnologia Big Data

Sunt procesate volume uriașe de date astfel încât o persoană să poată obține rezultate specifice și necesare pentru utilizarea lor eficientă ulterioară.

Citeste si:

De fapt, Big Data este o soluție la probleme și o alternativă la sistemele tradiționale de management al datelor.

Tehnici și metode de analiză aplicabile Big Data conform McKinsey:

• Crowdsourcing;

  Mixarea și integrarea datelor;

  Învățare automată;

  Rețele neuronale artificiale;

  Recunoasterea formelor;

  Analize predictive;

  Modelare prin simulare;

  Analiza spatiala;

  Analize statistice;

• Vizualizarea datelor analitice.

Scalabilitatea orizontală care permite procesarea datelor este principiul de bază al procesării datelor mari. Datele sunt distribuite pe nodurile de calcul, iar procesarea are loc fără degradarea performanței. McKinsey a inclus și sisteme de management relațional și Business Intelligence în contextul aplicabilității.

Tehnologii:

• NoSQL;
• MapReduce;
• Hadoop;
• Soluții hardware.

Citeste si:

Pentru big data, există caracteristici definitorii tradiționale dezvoltate de Meta Group încă din 2001, care se numesc „ Trei V»:

1. Volum- cantitatea de volum fizic.
2. Viteză- rata de crestere si necesitatea procesarii rapide a datelor pentru a obtine rezultate.
3. varietate- capacitatea de a procesa simultan diferite tipuri de date.

Big data: aplicații și oportunități

Este imposibil să procesezi volumele de informații digitale eterogene și care ajung rapid cu instrumente tradiționale. Analiza datelor în sine vă permite să vedeți anumite modele și imperceptibile pe care o persoană nu le poate vedea. Acest lucru ne permite să optimizăm toate domeniile vieții noastre - de la administrația publică la producție și telecomunicații.

De exemplu, unele companii în urmă cu câțiva ani și-au protejat clienții de fraudă, iar a avea grijă de banii clientului înseamnă a avea grijă de proprii bani.

Susan Etliger: Dar date mari?

Soluții bazate pe Big data: Sberbank, Beeline și alte companii

Beeline are o cantitate imensă de date despre abonați, pe care le folosesc nu numai pentru a lucra cu aceștia, ci și pentru a crea produse analitice, cum ar fi consultanță externă sau analize IPTV. Beeline a segmentat baza de date și a protejat clienții de fraudă financiară și viruși, folosind HDFS și Apache Spark pentru stocare și Rapidminer și Python pentru procesarea datelor.

Citeste si:

Sau să ne amintim de Sberbank cu vechiul lor caz numit AS SAFI. Acesta este un sistem care analizează fotografii pentru a identifica clienții băncii și pentru a preveni frauda. Sistemul a fost introdus încă din 2014, sistemul se bazează pe compararea fotografiilor din baza de date, care ajung acolo de la camerele web de pe standuri datorită vederii computerizate. Baza sistemului este o platformă biometrică. Datorită acestui fapt, cazurile de fraudă au scăzut de 10 ori.

Big data în lume

Până în 2020, conform previziunilor, omenirea va genera 40-44 zettabytes de informații. Iar până în 2025 va crește de 10 ori, potrivit raportului The Data Age 2025, care a fost întocmit de analiștii de la IDC. Raportul notează că majoritatea datelor vor fi generate de întreprinderi înseși, mai degrabă decât de consumatorii obișnuiți.

Analiștii de cercetare cred că datele vor deveni un activ vital, iar securitatea o bază esențială în viață. Autorii lucrării sunt, de asemenea, încrezători că tehnologia va schimba peisajul economic, iar utilizatorul mediu va comunica cu dispozitivele conectate de aproximativ 4.800 de ori pe zi.

Piața de date mari din Rusia

Big Data provine de obicei din trei surse:

• Internet (rețele sociale, forumuri, bloguri, media și alte site-uri);
• Arhive de documente corporative;
• Citirile de la senzori, instrumente și alte dispozitive.

Big data în bănci

În plus față de sistemul descris mai sus, strategia Sberbank pentru 2014-2018 include: vorbește despre importanța analizei super-datelor pentru un serviciu de calitate pentru clienți, managementul riscurilor și optimizarea costurilor. Acum, banca folosește Big Data pentru a gestiona riscurile, combate frauda, ​​segmentează și evaluează bonitatea clienților, managementul personalului, prognozarea cozilor în sucursale, calcularea bonusurilor pentru angajați și alte sarcini.

VTB24 utilizează date mari pentru a segmenta și gestiona fluxurile de clienți, pentru a genera rapoarte financiare și pentru a analiza recenzii pe rețelele sociale și forumuri. Pentru a face acest lucru, el folosește soluții de la Teradata, SAS Visual Analytics și SAS Marketing Optimizer.