Что такое большие данные простыми словами

Big Data — что это такое? Простыми словами рассказываем о главном

Big Data — это область IT-сферы, которая изучает, анализирует, обрабатывает и взаимодействует с большими объемами данных. Биг дата — это все инструменты, подходы, методы обработки всех известных типов больших данных.

Специалисты биг дата чаще всего работают с неструктурированными данными, обработка которых дает структурированные данные в табличном представлении, используемые далее по назначению.

Классификация биг дата

Big Data — это большой объем разноплановых данных, но при этом все данные поддаются классификации и их можно разделить на 3 основные группы:

Как характеризуются биг дата

Любые биг дата можно охарактеризовать 4 особенностями:

Основные термины, окружающие биг дата

Big Data — это большие данные и много различных терминов, связанных с ними и с их обработкой. Несколько популярных терминов:

Заключение

Невзирая на размеры, биг дата — это всегда работа с большим объемом данных. Big Data — это способность использовать большие объемы данных для благих целей. Работа с биг дата имеет очень важное значение в современном мире, поэтому она задействована во многих сферах человеческой деятельности.

Мы будем очень благодарны

если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.

Источник

Что такое «Big Data»?

Термин «большие данные» или «big data» начал набирать популярность с 2011 года. Сегодня его хотя бы раз слышал каждый. Проблема в том, что часто понятие используют не по определению. Поэтому давайте подробно разберемся, что это такое.

С развитием технологий количество данных стало увеличиваться в геометрической прогрессии. Традиционные инструменты перестали покрывать потребность в обработке и хранении информации. Для обработки данных, объем которых превышает сотни терабайт и постоянно увеличивается, были созданы специальные алгоритмы. Их принято называть «big data».

Сегодня информация собирается огромными объемами из разных источников: интернет, контакт-центры, мобильные устройства и т.д. Чаще всего такие данные не имеют четкой структуры и упорядоченности, поэтому человек не может использовать их для какой-либо деятельности. Для автоматизации анализа применяют технологии «big data».

Когда появились первые большие данные?

Большие данные появились в 60-70 годах прошлого столетия вместе с первыми ЦОД (центры обработки данных). В 2005 году компании начали понимать масштабы создаваемого контента пользователями интернет-сервисов (Facebook, YouTube и др.). Тогда же начала работу первая платформа, предназначенная для взаимодействия с большими наборами данных, — Hadoop. Сегодня она представляет собой большой стек технологий для обработки информации. Чуть позже популярность начала набирать NoSQL — совокупность методов для создания систем управления большими данными.

Объем генерируемой информации стал увеличиваться с появлением крупных интернет-сервисов. Пользователи загружают фотографии, просматривают контент, ставят «лайки» и т.п. Вся эта информация собирается в больших объемах для дальнейшего анализа, после которого можно вносить улучшения в работу сервисов. Например, социальные сети используют большие данные для показа пользователям релевантной рекламы (то есть той, которая соответствует их потребностям и интересам) в таргете. Это позволяет соцсетям продавать бизнесу возможность проведения точных рекламных кампаний.

Основные свойства больших данных

В самом начале статьи мы определили три основных свойства больших данных из общепринятого определения. Давайте раскроем их более подробно:

Как с ними работают?

Большие данные несут в себе много полезной информации, на основе которой компании создают новые возможности и формируют бизнес-модели. Работа с большими данными делится на 3 этапа: интеграция, управление и анализ.

На этом этапе компания интегрирует в свою работу технологии и системы, позволяющие собирать большие объемы информации из разных источников. Внедряются механизмы обработки и форматирования данных для упрощения работы аналитиков с «big data».

Полученные данные нужно где-то хранить, этот вопрос решается до начала работы с ними. Решение принимается на основе множества критериев, главными из которых считаются предпочтения по формату и технологии обработки. Как правило, для хранения компании используют локальные хранилища, публичные или частные облачные сервисы.

Большие данные начинают приносить пользу после анализа. Это заключительный этап взаимодействия с ними. Для этого применяют машинное обучение, ассоциацию правил обучения, генетические алгоритмы и другие технологии. После анализа данных остается только самое ценное для бизнеса.

Примеры использования больших данных

В общих чертах с «big data» разобрались. Но остался важный вопрос — где их можно применять практически? Ответ: в любой сфере деятельности, которая оперирует необходимыми для анализа данными. Давайте рассмотрим несколько реальных примеров. Это позволит лучше понять, для чего нужны большие данные и как от них можно получить пользу.

В российской банковской сфере большие данные первым начал использовать «Сбербанк». На основе «big data» и биометрической системы в 2014 году они разработали систему идентификации личности клиента по фотографии. Принцип работы очень простой: сравнение текущего снимка с фотографией из базы, которую делают сотрудники при выдаче банковской карты. Новая система сократила случаи мошенничества в 10 раз.

Сегодня «Сбербанк» продолжает использовать большие данные в работе: сбор и анализ информации позволяет управлять рисками, бороться с мошенничеством, оценивать кредитоспособность клиентов, управлять очередями в отделениях и многое другое.

Еще один пример из российского банковского сектора — ВТБ24. Внедрять «big data» компания начала чуть позже «Сбербанка». Сегодня они используют большие данные для сегментации и управления оттоком клиентов, формирования финансовой отчетности, анализа отзывов в интернете и многого другого.

«Альфа-Банку» большие данные помогают контролировать репутацию бренда в интернете, оценивать кредитоспособность новых клиентов, персонализировать контент, управлять рисками и т.п.

Большие данные в бизнесе

Многие ошибочно полагают, что работа с большими данными актуальна только для банковского сектора и ИТ-компаний. Это опровергает пример «Магнитогорского металлургического комбината», который разработал сервис «Снайпер» для снижения расходов сырья в производстве. Технология собирает большие объемы информации, анализирует их и дает рекомендации по оптимизации расходов материалов.

«Сургутнефтегаз» использует специальную систему для отслеживания основных бизнес-процессов в режиме реального времени. Это помогает в автоматизации учета продукции, ценообразовании, обеспечении персонала нужными данными и т.п.

Big Data в маркетинге

Маркетологи используют большие данные для прогнозирования результатов рекламных кампаний. Также анализ помогает в определении наиболее заинтересованной аудитории. Яркий пример «big data» в маркетинге — Google Trends. В систему поступает огромное количество данных, а после анализа пользователь может оценить сезонность того или иного товара (работы, услуги).

Сложности при использовании

Где есть большие возможности, там поджидают и большие трудности. Это правило не обошло стороной big data.

Первая сложность, с которой сталкиваются компании, — большие данные занимают много места. Да, технологии хранения постоянно улучшаются, но при этом и объем данных неуклонно растет (в среднем в два раза каждые два года).

Приобретение огромного хранилища не решает всех проблем. От простого хранения данных толку не будет, с ними нужно работать для получения выгоды. Отсюда вытекает другая сложность — налаживание обработки получаемых больших данных.

Сейчас аналитики тратят 50-80% рабочего времени для приведения информации в приемлемый для клиента вид. Компаниям приходится нанимать больше специалистов, что увеличивает расходы.

И еще одна проблема — стремительное развитие больших данных. Регулярно появляются новые инструменты и сервисы для работы (например, Hbase). Бизнесу приходится тратить много времени и средств, чтобы «быть в тренде» и не отставать от развития.

Таким образом, big data — это совокупность технологий обработки больших объемов информации (сотни терабайтов и более) и сегодня мало кто отрицает их важность в будущем. Их популярность будет расти и распространение в бизнесе увеличиваться. Впоследствии разработают технологии по автоматизации анализа и с big data будут работать не только крупные компании, но и средние с маленькими.

Источник

Что такое Big Data и почему их называют «новой нефтью»

Что такое Big Data?

Big Data или большие данные — это структурированные или неструктурированные массивы данных большого объема. Их обрабатывают при помощи специальных автоматизированных инструментов, чтобы использовать для статистики, анализа, прогнозов и принятия решений.

Сам термин «большие данные» предложил редактор журнала Nature Клиффорд Линч в спецвыпуске 2008 года [1]. Он говорил о взрывном росте объемов информации в мире. К большим данным Линч отнес любые массивы неоднородных данных более 150 Гб в сутки, однако единого критерия до сих пор не существует.

До 2011 года анализом больших данных занимались только в рамках научных и статистических исследований. Но к началу 2012-го объемы данных выросли до огромных масштабов, и возникла потребность в их систематизации и практическом применении.

С 2014 на Big Data обратили внимание ведущие мировые вузы, где обучают прикладным инженерным и ИТ-специальностям. Затем к сбору и анализу подключились ИТ-корпорации — такие, как Microsoft, IBM, Oracle, EMC, а затем и Google, Apple, Facebook и Amazon. Сегодня большие данные используют крупные компании во всех отраслях, а также — госорганы. Подробнее об этом — в материале «Кто и зачем собирает большие данные?»

Какие есть характеристики Big Data?

Компания Meta Group предложила основные характеристики больших данных [2]:

Сегодня к этим трем добавляют еще три признака [3]:

Как работает Big Data: как собирают и хранят большие данные?

Большие данные необходимы, чтобы проанализировать все значимые факторы и принять правильное решение. С помощью Big Data строят модели-симуляции, чтобы протестировать то или иное решение, идею, продукт.

Главные источники больших данных:

С 2007 года в распоряжении ФБР и ЦРУ появилась PRISM — один из самых продвинутых сервисов, который собирает персональные данные обо всех пользователях соцсетей, а также сервисов Microsoft, Google, Apple, Yahoo и даже записи телефонных разговоров.

Современные вычислительные системы обеспечивают мгновенный доступ к массивам больших данных. Для их хранения используют специальные дата-центры с самыми мощными серверами.

Помимо традиционных, физических серверов используют облачные хранилища, «озера данных» (data lake — хранилища большого объема неструктурированных данных из одного источника) и Hadoop — фреймворк, состоящий из набора утилит для разработки и выполнения программ распределенных вычислений. Для работы с Big Data применяют передовые методы интеграции и управления, а также подготовки данных для аналитики.

Big Data Analytics — как анализируют большие данные?

Благодаря высокопроизводительным технологиям — таким, как грид-вычисления или аналитика в оперативной памяти, компании могут использовать любые объемы больших данных для анализа. Иногда Big Data сначала структурируют, отбирая только те, что нужны для анализа. Все чаще большие данные применяют для задач в рамках расширенной аналитики, включая искусственный интеллект.

Выделяют четыре основных метода анализа Big Data [4]:

1. Описательная аналитика (descriptive analytics) — самая распространенная. Она отвечает на вопрос «Что произошло?», анализирует данные, поступающие в реальном времени, и исторические данные. Главная цель — выяснить причины и закономерности успехов или неудач в той или иной сфере, чтобы использовать эти данные для наиболее эффективных моделей. Для описательной аналитики используют базовые математические функции. Типичный пример — социологические исследования или данные веб-статистики, которые компания получает через Google Analytics.

«Есть два больших класса моделей для принятия решений по ценообразованию. Первый отталкивается от рыночных цен на тот или иной товар. Данные о ценниках в других магазинах собираются, анализируются и на их основе по определенным правилам устанавливаются собственные цены.

Второй класс моделей связан с выстраиванием кривой спроса, которая отражает объемы продаж в зависимости от цены. Это более аналитическая история. В онлайне такой механизм применяется очень широко, и мы переносим эту технологию из онлайна в офлайн».

2. Прогнозная или предикативная аналитика (predictive analytics) — помогает спрогнозировать наиболее вероятное развитие событий на основе имеющихся данных. Для этого используют готовые шаблоны на основе каких-либо объектов или явлений с аналогичным набором характеристик. С помощью предикативной (или предиктивной, прогнозной) аналитики можно, например, просчитать обвал или изменение цен на фондовом рынке. Или оценить возможности потенциального заемщика по выплате кредита.

3. Предписательная аналитика (prescriptive analytics) — следующий уровень по сравнению с прогнозной. С помощью Big Data и современных технологий можно выявить проблемные точки в бизнесе или любой другой деятельности и рассчитать, при каком сценарии их можно избежать их в будущем.

4. Диагностическая аналитика (diagnostic analytics) — использует данные, чтобы проанализировать причины произошедшего. Это помогает выявлять аномалии и случайные связи между событиями и действиями.

Например, Amazon анализирует данные о продажах и валовой прибыли для различных продуктов, чтобы выяснить, почему они принесли меньше дохода, чем ожидалось.

Данные обрабатывают и анализируют с помощью различных инструментов и технологий [6] [7]:

Как отметил в подкасте РБК Трендов менеджер по развитию IoT «Яндекс.Облака» Александр Сурков, разработчики придерживаются двух критериев сбора информации:

Чтобы обрабатывать большие массивы данных в режиме онлайн используют суперкомпьютеры: их мощность и вычислительные возможности многократно превосходят обычные. Подробнее — в материале «Как устроены суперкомпьютеры и что они умеют».

Big Data и Data Science — в чем разница?

Data Science или наука о данных — это сфера деятельности, которая подразумевает сбор, обработку и анализ данных, — структурированных и неструктурированных, не только больших. В ней используют методы математического и статистического анализа, а также программные решения. Data Science работает, в том числе, и с Big Data, но ее главная цель — найти в данных что-то ценное, чтобы использовать это для конкретных задач.

В каких отраслях уже используют Big Data?

Павел Иванченко, руководитель по IoT «МегаФона»:

«IoT-решение из области так называемого точного земледелия — это когда специальные метеостанции, которые стоят в полях, с помощью сенсоров собирают данные (температура, влажность) и с помощью передающих радио-GSM-модулей отправляют их на IoT-платформу. На ней посредством алгоритмов big data происходит обработка собранной с сенсоров информации и строится высокоточный почасовой прогноз погоды. Клиент видит его в интерфейсе на компьютере, планшете или смартфоне и может оперативно принимать решения».

Big Data в России и мире

По данным компании IBS [8], в 2012 году объем хранящихся в мире цифровых данных вырос на 50%: с 1,8 до 2,7 Збайт (2,7 трлн Гбайт). В 2015-м в мире каждые десять минут генерировалось столько же данных, сколько за весь 2003 год.

По данным компании NetApp, к 2003 году в мире накопилось 5 Эбайтов данных (1 Эбайт = 1 млрд Гбайт). В 2015-м — более 6,5 Збайта, причем тогда большие данные использовали лишь 17% компаний по всему миру [9]. Большую часть данных будут генерировать сами компании, а не их клиенты. При этом обычный пользователь будет коммуницировать с различными устройствами, которые генерируют данные, около 4 800 раз в день.

Сейчас в США с большими данными работает более 55% компаний [11], в Европе и Азии — около 53%. Только за последние пять лет распространение Big Data в бизнесе выросло в три раза.

В Китае действует более 200 законов и правил, касающихся защиты личной информации. С 2019 года все популярные приложения для смартфонов начали проверять и блокировать, если они собирают данные о пользователях вопреки законам. В итоге данные через местные сервисы собирает государство, и многие из них недоступны извне.

С 2018 года в Евросоюзе действует GDPR — Всеобщий регламент по защите данных. Он регулирует все, что касается сбора, хранения и использования данных онлайн-пользователей. Когда закон вступил в силу год назад, он считался самой жесткой в мире системой защиты конфиденциальности людей в Интернете.

В России рынок больших данных только зарождается. К примеру, сотовые операторы делятся с банками информацией о потенциальных заемщиках [12]. Среди корпораций, которые собирают и анализируют данные — «Яндекс», «Сбер», Mail.ru. Появились специальные инструменты, которые помогают бизнесу собирать и анализировать Big Data — такие, как российский сервис Ctrl2GO.

Big Data в бизнесе

Большие данные полезны для бизнеса в трех главных направлениях:

Крупные компании — такие, как Netflix, Procter & Gamble или Coca-Cola — с помощью больших данных прогнозируют потребительский спрос. 70% решений в бизнесе и госуправлении принимается на основе геоданных. Подробнее — в материале о том, как бизнес извлекает прибыль из Big Data.

Каковы проблемы и перспективы Big Data?

Главные проблемы:

Плюсы и перспективы:

В ближайшем будущем большие данные станут главным инструментом для принятия решений — начиная с сетевых бизнесов и заканчивая целыми государствами и международными организациями [15].

Источник

Что такое Big data: собрали всё самое важное о больших данных

Редактор блока «Технологии и бизнес».

Что такое Big data, как это работает и почему все носятся с данными как с писаной торбой: Rusbase объясняет на пальцах для тех, кто немного отстал от жизни.

Что такое Big data

Только ленивый не говорит о Big data, но что это такое и как это работает — понимает вряд ли. Начнём с самого простого — терминология. Говоря по-русски, Big data — это различные инструменты, подходы и методы обработки как структурированных, так и неструктурированных данных для того, чтобы их использовать для конкретных задач и целей.

Неструктурированные данные — это информация, которая не имеет заранее определённой структуры или не организована в определённом порядке.

Термин «большие данные» ввёл редактор журнала Nature Клиффорд Линч ещё в 2008 году в спецвыпуске, посвящённом взрывному росту мировых объёмов информации. Хотя, конечно, сами большие данные существовали и ранее. По словам специалистов, к категории Big data относится большинство потоков данных свыше 100 Гб в день.

Читайте также: Как зарождалась эра Big data

Сегодня под этим простым термином скрывается всего два слова — хранение и обработка данных.

Big data — простыми словами

В современном мире Big data — социально-экономический феномен, который связан с тем, что появились новые технологические возможности для анализа огромного количества данных.

Читайте также: Мир Big data в 8 терминах

Кеннет Кукьер: Большие данные — лучшие данные

Технология Big data

Огромные объёмы данных обрабатываются для того, чтобы человек мог получить конкретные и нужные ему результаты для их дальнейшего эффективного применения.

Читайте также: Big data: анализ и структурирование

Фактически, Big data — это решение проблем и альтернатива традиционным системам управления данными.

Техники и методы анализа, применимые к Big data по McKinsey:

Технологии:

Читайте также: Big data: семантический анализ данных и машинное обучение

Для больших данных выделяют традиционные определяющие характеристики, выработанные Meta Group ещё в 2001 году, которые называются «Три V»:

Big data: применение и возможности

Объёмы неоднородной и быстро поступающей цифровой информации обработать традиционными инструментами невозможно. Сам анализ данных позволяет увидеть определённые и незаметные закономерности, которые не может увидеть человек. Это позволяет оптимизировать все сферы нашей жизни — от государственного управления до производства и телекоммуникаций.

Например, некоторые компании ещё несколько лет назад защищали своих клиентов от мошенничества, а забота о деньгах клиента — забота о своих собственных деньгах.

Сюзан Этлиджер: Как быть с большими данными?

Решения на основе Big data: «Сбербанк», «Билайн» и другие компании

У «Билайна» есть огромное количество данных об абонентах, которые они используют не только для работы с ними, но и для создания аналитических продуктов, вроде внешнего консалтинга или IPTV-аналитики. «Билайн» сегментировали базу и защитили клиентов от денежных махинаций и вирусов, использовав для хранения HDFS и Apache Spark, а для обработки данных — Rapidminer и Python.

Читайте также: «Большие данные дают конкурентное преимущество, поэтому не все хотят о них рассказывать»

Или вспомним «Сбербанк» с их старым кейсом под названием АС САФИ. Это система, которая анализирует фотографии для идентификации клиентов банка и предотвращает мошенничество. Система была внедрена ещё в 2014 году, в основе системы — сравнение фотографий из базы, которые попадают туда с веб-камер на стойках благодаря компьютерному зрению. Основа системы — биометрическая платформа. Благодаря этому, случаи мошенничества уменьшились в 10 раз.

Big data в мире

По данным компании IBS, к 2003 году мир накопил 5 эксабайтов данных (1 ЭБ = 1 млрд гигабайтов). К 2008 году этот объем вырос до 0,18 зеттабайта (1 ЗБ = 1024 эксабайта), к 2011 году — до 1,76 зеттабайта, к 2013 году — до 4,4 зеттабайта. В мае 2015 года глобальное количество данных превысило 6,5 зеттабайта (подробнее).

К 2020 году, по прогнозам, человечество сформирует 40-44 зеттабайтов информации. А к 2025 году вырастет в 10 раз, говорится в докладе The Data Age 2025, который был подготовлен аналитиками компании IDC. В докладе отмечается, что большую часть данных генерировать будут сами предприятия, а не обычные потребители.

Аналитики исследования считают, что данные станут жизненно-важным активом, а безопасность — критически важным фундаментом в жизни. Также авторы работы уверены, что технология изменит экономический ландшафт, а обычный пользователь будет коммуницировать с подключёнными устройствами около 4800 раз в день.

Рынок Big data в России

Читайте также: Как устроен рынок Big data в России

Что касается рынка данных, он в России только зарождается. Внутри экосистемы RTB поставщиками данных выступают владельцы программатик-платформ управления данными (DMP) и бирж данных (data exchange). Телеком-операторы в пилотном режиме делятся с банками потребительской информацией о потенциальных заёмщиках.

Обычно большие данные поступают из трёх источников:

Big data в банках

Помимо системы, описанной выше, в стратегии «Сбербанка» на 2014-2018 гг. говорится о важности анализа супермассивов данных для качественного обслуживания клиентов, управления рисками и оптимизации затрат. Сейчас банк использует Big data для управления рисками, борьбы с мошенничеством, сегментации и оценки кредитоспособности клиентов, управления персоналом, прогнозирования очередей в отделениях, расчёта бонусов для сотрудников и других задач.

«ВТБ24» пользуется большими данными для сегментации и управления оттоком клиентов, формирования финансовой отчётности, анализа отзывов в соцсетях и на форумах. Для этого он применяет решения Teradata, SAS Visual Analytics и SAS Marketing Optimizer.

Читайте также: Кто делает Big data в России?

«Альфа-Банк» за большие данные взялся в 2013 году. Банк использует технологии для анализа соцсетей и поведения пользователей сайта, оценки кредитоспособности, прогнозирования оттока клиентов, персонализации контента и вторичных продаж. Для этого он работает с платформами хранения и обработки Oracle Exadata, Oracle Big data Appliance и фреймворком Hadoop.

«Тинькофф-банк» с помощью EMC Greenplum, SAS Visual Analytics и Hadoop управляет рисками, анализирует потребности потенциальных и существующих клиентов. Большие данные задействованы также в скоринге, маркетинге и продажах.

Big data в бизнесе

Для оптимизации расходов внедрил Big data и «Магнитогорский металлургический комбинат», который является крупным мировым производителем стали. В конце прошлого года они внедрили сервис под названием «Снайпер», который оптимизирует расход ферросплавов и других материалов при производстве. Сервис обрабатывает данные и выдаёт рекомендации для того, чтобы сэкономить деньги на производстве стали.

Читайте также: Как заставить большие данные работать на ваш бизнес

Большие данные и будущее — одна из самых острых тем для обсуждения, ведь в основе коммерческой деятельности лежит информация. Идея заключается в том, чтобы «скормить» компьютеру большой объем данных и заставить его отыскивать типовые алгоритмы, которые не способен увидеть человек, или принимать решения на основе процента вероятности в том масштабе, с которым прекрасно справляется человек, но который до сих пор не был доступен для машин, или, возможно, однажды — в таком масштабе, с которым человек не справится никогда.

Читайте также: 6 современных тенденций в финансовом секторе

Чтобы оптимизировать бизнес-процессы,«Сургутнефтегаз» воспользовался платформой данных и приложений «in-memory» под названием SAP HANA, которая помогает в ведении бизнеса в реальном времени. Платформа автоматизирует учёт продукции, расчёт цен, обеспечивает сотрудников информацией и экономит аппаратные ресурсы. Как большие данные перевернули бизнес других предприятий — вы можете прочитать здесь.

Big data в маркетинге

Благодаря Big data маркетологи получили отличный инструмент, который не только помогает в работе, но и прогнозирует результаты. Например, с помощью анализа данных можно вывести рекламу только заинтересованной в продукте аудитории, основываясь на модели RTB-аукциона.

Читайте также: Чем полезны большие данные для рекламного бизнеса?

Big data позволяет маркетологам узнать своих потребителей и привлекать новую целевую аудиторию, оценить удовлетворённость клиентов, применять новые способы увеличения лояльности клиентов и реализовывать проекты, которые будут пользоваться спросом.

Сервис Google.Trends вам в помощь, если нужен прогноз сезонной активности спроса. Всё, что надо — сопоставить сведения с данными сайта и составить план распределения рекламного бюджета.

Читайте также: Большие данные должны приносить практическую пользу бизнесу – или умереть

Биг дата изменит мир?

От технологий нам не спрятаться, не скрыться. Big data уже меняет мир, потихоньку просачиваясь в наши города, дома, квартиры и гаджеты. Как быстро технология захватит планету — сказать сложно. Одно понятно точно — держись моды или умри в отстое, как говорил Боб Келсо в сериале «Клиника».

А что вам интересно было бы узнать о больших данных? Пишите в комментариях 🙂

Источник