Вoкруг людeй имеется масса тайн. Не хочу вещать про всевозможные грандиозные теории, которые считаются пусть и реалистичными, но недоказуемыми. Разговор про вполне существующие вещи, к примеру, которые найдены по поисковому запросу ссылка на гидру. Найденный сайт оснащен площадкой для торговли без каких-то рамок. Представьте одни из первых базаров. Никаких органов, наблюдающих, дабы не продавалась запрещенная продукция, никаких налоговых органов. Это что-то похожее, однако с серьезным различием: людям не надо идти в конкретную локацию, где размещаются продавцы и покупатели, надо только зайти в сеть. Из-за своей полной свободы и многогранности площадка является любимым домом для людей, занимающихся нелегальной деятельностью. При этом преступников достаточно в числе продавцов и покупателей. Они покупают для себя ксивы, сбывают не законные изделия и прочее. Оправдать высокую востребованность у незаконных торговцев реально, поскольку проект работает очень долго, и признан полностью недоступным для Роскомнадзора, а это позволит без рисков вести торговлю. Все же хватает тут предпринимателей, занимающихся просто стандартными сделками, они лишь не хотят проходить кучу бюрократических процедур, дабы узаконить собственную торговлю. С бумагой работать человек не собирается, плюс определенным гражданам могут отказать в открытии бизнеса, то есть гораздо проще осуществлять деятельность из тени. К тому же, не придется платить налоговые отчисления, которые расходуются на наполнение карманов высокопоставленных лиц, а не на нужды простых людей.

Бoльшиe дaнныe – чтo этo такое и кто может собирать Big Data?

Big Data – это выражение, которое становится все более популярным во всем мире. В основном их используют в своей работе аналитики, но они вызывают интерес и у обычных людей. Это связано с тем, что как рабочий инструмент он является источником ряда полезных данных и информации, а в обществе вызывает нежелание и опасения чрезмерного наблюдения со стороны корпораций, использующих его.

Большие данные – что это такое?
Наборы так называемых больших данных, как правило, ищут, скачивают, собирают и обрабатывают с помощью специальных инструментов. Это метод легального сбора информации из различных источников, а затем анализа и использования в своих целях. В результате создается профиль потребителя, который позже используется, например, для увеличения продаж. Поэтому самое важное в Big Data для бизнеса – это обработка информации и практическое использование выводов, сделанных из нее, а не простой сбор данных.

Кто может собирать Big Data?
- Социальные сети. Изучение поведения групп пользователей и обработка данных для дальнейшего использования в маркетинговых стратегиях. Полученную информацию очень сложно анализировать, поскольку они не содержат числовых значений, которые можно легко сравнить друг с другом. Однако они могут быть проанализированы с точки зрения наличия и содержания ключевых слов, внешнего вида и частоты сообщений пользователей, а также времени их отклика на сообщения, опубликованные другими людьми.
- Банки. Собирают данные, возникающие в результате движения учетных записей пользователей, например, произведенные платежи, их размер и тип приобретенных товаров.
- Компании. Выпускают собственные приложения, которые пользователи загружают на смартфоны или планшеты. Устанавливая продукт на устройство, пользователи чаще всего автоматически дают согласие на доступ приложения к данным.
- Владельцы веб-сайтов, которые также могут собирать такие данные с помощью предоставляемых услуг.

Разделение данных – методы и инструменты
Объем собранных данных огромен, и он растет с каждым новым действием, выполняемым пользователями. Некоторые из них могут оказаться менее ценными, другие бесценными для того или иного вида деятельности. Поэтому следующий этап работы аналитиков – это правильно разделить информацию, чтобы иметь возможность полноценно использовать ее. Самый эффективный способ – это выбрать самые важные и использовать известные и доступные аналитические инструменты, сочетая классические инструменты и элементы машинного обучения.

Поскольку запросы нужно выполнять быстро, все анализы выполняются параллельно. Читать далее →