Современный бизнес больше не может обойтись без работы с большими данными. Их обработка и анализ являются залогом высокой эффективности практически в любой отрасли. Рынок больших данных из года в год растет высокими темпами и стал самостоятельной отраслью цифровой экономики. Что они собой представляют и какие возможности дают — в материале «Известий».
Что такое большие данные
• Большие данные, или big data, — это самостоятельный раздел аналитики, основывающийся на обработке таких огромных массивов данных, для которых требуется использование современных информационных технологий. Как правило, термин применяется к информации, изучение которой будет иметь коммерческую ценность и позволит улучшить бизнес-показатели заказчика. Впрочем, этим цели аналитики больших данных не ограничены, и их обработка также нужна некоммерческим и государственным структурам.
• Развитие феномена больших данных связано со взрывным ростом объема информации, созданной человечеством. Если в 1986 году весь мировой массив данных оценивался в 2,6 млн ТБ в аналоговом виде и 200 тыс. ТБ в цифровом, то уже в 2007-м было собрано 280 млн ТБ цифровой информации и 19 млн ТБ аналоговой. В сентябре 2025 года подсчитали, что в течение всего лишь одного дня генерируется 402 млн ТБ разнообразной информации. С тех пор этот показатель только продолжает расти невероятными темпами.
• Большая часть этого информационного потока неподвластна пониманию и осознанию человеком, причем не только в силу огромного объема, но и характера существующей информации. Под ней может подразумеваться любая бессмысленная на первый взгляд мелочь, оставившая след на просторах интернета. Однако современным сервисам big data под силу не просто принять эти непомерные данные, но и обнаружить в них закономерности и сделать на их основе полезные для человека выводы.
СПРАВКА «ИЗВЕСТИЙ». Пример использования больших данных – банковская аналитика. Например, банк видит, что в прошлом году расходы клиента по одной из категорий упали, по другой возросли.
• Большие данные обладают тремя основными признаками, известными как VVV: объем (volume), скорость (velocity) и многообразие (variety). Со временем к ним добавились еще два атрибута: ценность (value) и достоверность (veracity). Инструментам обработки больших данных в первую очередь нужно быть готовым к тому, что информация будет поступать в огромных объемах, с высокой скоростью и в разнообразных формах, при этом она должна представлять ценность и быть правдивой.
Как работают с большими данными
• Первым шагом в работе с большими данными является их сбор. Это могут быть собственные данные компании, сформированные при проведении транзакций, оформлении заказов, общении с клиентами. Также это могут быть данные, полученные извне: записи в социальных сетях и блогах, показания приборов, собранная другими организациями статистика. Значение может иметь что угодно, даже то, как часто пользователю сайта приходится кликать мышкой при заказе товара, так как это позволит понять, можно ли улучшить интерфейс страницы и сделать опыт покупки более приятным.
• Проблемой для больших данных является то, что собранная информация может как обладать определенной структурой, так и не иметь ее вовсе. Данные могут поступать в виде понятных таблиц и строк, уже готовых к обработке, так и в форме текстов, разговоров, изображений и сенсорных данных, для которых требуется отдельная система управления и приведения к форме, доступной для последующего анализа. Это осложняет работу с большими данными, но современные способы обработки справляются и с этим.
• За сбором информации следует ее обработка. Большие данные могут поступать в «грязном» виде, с большим количеством лишних, дублирующихся и попросту противоречивых или ошибочных сведений, которые не следует учитывать при последующей работе. От того, как будет пройдена эта стадия, зависит достоверность итогового анализа, который является третьим этапом работы с big data. Он заключается в выявлении закономерностей, прогнозировании и визуализации результатов для клиента.
• При этом работа с большими данными сопряжена с определенными рисками. Для нее должна быть предварительно организована система безопасности, которая позволит избежать утечек и компрометации. Чем больше данных собирается, тем выше риск, что они могут быть использованы не по назначению и во вред, особенно если речь идет о персональных данных.
На что способны большие данные
• Анализ больших данных является залогом успешного ведения бизнеса в современных информационных реалиях. Он может решать самые разнообразные задачи, позволяющие совершенствовать эффективность работы предприятия и его конкурентоспособность. Например, большие данные способны помочь сети аптек определить, как меняется спрос на лекарства в зависимости от погоды, обсуждения болезней в соцсетях, новостей о вспышках заболеваний, отзывов на те или иные препараты. Проанализировав все эти составляющие, можно достаточно точно определить, какой продукт в данный момент заинтересует покупателя, и отвлечь его внимание от конкурентов.
• Особое значение большие данные приобретают в маркетинге и рекламе. Они позволяют прогнозировать потребление потребителей и доносить до него информацию о товарах и услугах с большей эффективностью. Если раньше рекламные стратегии могли строиться чуть ли не на интуиции и приводить к дорогостоящим провалам рекламных кампаний, то теперь предварительный анализ big data дает возможность достучаться до гораздо большего числа потенциальных клиентов.
• Работа с большими данными нужна далеко не только бизнесу. Она способна оптимизировать любые задачи, под которые был собран массив релевантных данных. Big data могут принести пользу в государственном управлении, науке, образовании и прочих некоммерческих сферах. Например, в Германии с помощью тщательного анализа транзакций удалось вычислить граждан, которые недобросовестно получали пособия по безработице, и вернуть средства обратно в бюджет.
Как выглядит рынок больших данных
• По итогам 2025 года объем рынка больших данных оценивался в $495 млрд. Прогнозируется, что к 2035-му он превысит $1,6 трлн, то есть ежегодный рост составит около 13%. Его стремительному развитию способствует возможность оказывать воздействие на широкий спектр отраслей, а интеграция с сервисами искусственного интеллекта делают его возможности еще объемнее.
• Почти половину рынка больших данных приходится на разработку программного обеспечения, которое необходимо для обработки и интерпретации массивов данных. Этим занимаются как независимые стартапы, так и подразделения IT-гигантов, вроде Microsoft, Amazon, IBM и Oracle. В этом направлении компании стремятся автоматизировать процессы сбора и очистки данных, проводить аналитику в режиме реального времени и применять облачные решения. Разработчики программного обеспечения могут как поставлять готовые собственные решения, так и создавать сервисы с нуля под конкретный запрос заказчика.
• Значительную долю рынка big data составляет оказание услуг, таких как обучение, внедрение, поддержка и консалтинг по внедренным в работу процессам. Спрос на них растет из-за усложнения и масштабирования проектов. В отдельное направление выделяется обеспечение безопасности данных. Также важную роль для больших данных играет производство соответствующего оборудования, которое всё еще пользуется спросом, несмотря на стремление к переходу в облачные пространства.
Материал из архива «Известий», опубликован 22 февраля 2026 года.
Как вы считаете, может ли интеграция big data и искусственного интеллекта изменить рынок труда?