{"id":36986,"date":"2019-10-31T22:15:09","date_gmt":"2019-10-31T19:15:09","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome\/"},"modified":"2019-10-31T22:15:09","modified_gmt":"2019-10-31T19:15:09","slug":"bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","title":{"rendered":"Store data, stor fakturering: om BigData i telekom","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>I 2008 var BigData et nyt begreb og en modef\u00e6nomen. I 2019 er BigData en salgsgenstand, en indt\u00e6gtskilde og en anledning til nye lovforslag.<\/p>\n<p>Efter\u00e5ret sidste \u00e5r initierede den russiske regering et lovforslag om regulering af store data. Det er forbudt at identificere personer baseret p\u00e5 information, men det er tilladt at g\u00f8re det efter anmodning fra f\u00f8derale myndigheder. Behandling af BigData for tredjepart er kun tilladt efter meddelelse til Roskomnadzor. Under loven falder virksomheder, der har mere end 100.000 netv\u00e6rksadresser. Og selvf\u00f8lgelig kan man ikke undv\u00e6re registre - det er planlagt at oprette et med en liste over databasedrivere. Og hvis BigData f\u00f8rhen ikke blev taget alvorligt af alle, skal man nu tage h\u00f8jde for det.<\/p>\n<p>Jeg kan heller ikke undg\u00e5 BigData som direkt\u00f8r for et cybersystemudviklingsfirma, der behandler denne BigData. Jeg vil reflektere over store data gennem linsen af telekommunikationsoperat\u00f8rer, hvor igennem mange informationer om tusindvis af abonnenter str\u00f8mmer dagligt.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>Teorem<\/h3>\n<p>\nLad os starte som i en matematikopgave: f\u00f8rst beviser vi, at data fra telekommunikationsoperat\u00f8rer kan kaldes BigData. Standard store data kendetegnes ved tre V'er, selvom antallet af 'V'er i mere frie fortolkninger har n\u00e5et op til syv.<\/p>\n<p>Volume. Bare MVNO Rostelecom betjener mere end en million abonnenter. N\u00f8glehost-operat\u00f8rer behandler data fra 44 til 78 millioner mennesker. Trafikken vokser hvert sekund: i f\u00f8rste kvartal af 2019 har abonnenter allerede surfet 3,3 milliarder GB fra mobiltelefoner.<\/p>\n<p>Velocity. Ingen kan fort\u00e6lle mere om dynamik end statistikken, s\u00e5 lad mig g\u00e5 igennem forudsigelserne fra Cisco. Indtil 2021 vil 20% af IP-trafikken tilg\u00e5s mobiltrafik - det vil stige n\u00e6sten tre gange p\u00e5 fem \u00e5r. En tredjedel af mobile forbindelser vil v\u00e6re M2M - udviklingen af IoT vil medf\u00f8re en seksdobling af forbindelser. Internet of Things bliver ikke kun en rentabel, men ogs\u00e5 en ressourcekr\u00e6vende retning, s\u00e5 nogle operat\u00f8rer vil fokusere udelukkende p\u00e5 det. Og de, der udvikler IoT som en separat tjeneste, vil opn\u00e5 dobbelt trafik.<\/p>\n<p>Mangfoldighed. Mangfoldighed er et subjektivt begreb, men telekommunikationsoperat\u00f8rer kender faktisk n\u00e6sten alt om deres abonnenter. Fra navn og personlige oplysninger til telefonmodel, k\u00f8b, bes\u00f8gte steder og interesser. Mediefiler opbevares i henhold til Yarovoi-loven i op til et halvt \u00e5r. S\u00e5 lad os tage det for givet, at de indsamlede data er varierede. <\/p>\n<h3>Software og metodologi<\/h3>\n<p>\nUdbydere er en af de st\u00f8rste forbrugere af Big Data, s\u00e5 de fleste metoder til analyse af store datas\u00e6t er anvendelige i telekommunikationsbranchen. Sp\u00f8rgsm\u00e5let er dog, hvem der er villig til at investere i udviklingen af ML, AI, Deep Learning, investere i datacentre og data mining. En fuldgyldig h\u00e5ndtering af databaser kr\u00e6ver b\u00e5de infrastruktur og et team, hvilket ikke alle kan have r\u00e5d til. Virksomheder, der allerede har et corporate warehouse eller udvikler en Data Governance-metode, b\u00f8r satse p\u00e5 Big Data. Dem, der ikke er klar til langsigtede investeringer, anbefales at opbygge softwarearkitekturen gradvist og implementere komponenter \u00e9n ad gangen. Tunge moduler og Hadoop kan man tage til sidst. Meget f\u00e5 k\u00f8ber f\u00e6rdige l\u00f8sninger til opgaver som Data Quality og Data Mining; det er i h\u00f8j grad virksomheder, der tilpasser systemet til deres specifikke behov \u2013 enten selv eller med hj\u00e6lp fra udviklere.<\/p>\n<p>Men ikke enhver billing-l\u00f8sning kan tilpasses til at arbejde med Big Data. For at v\u00e6re pr\u00e6cise, kan ikke alle billingsystemer modificeres. Meget f\u00e5 kan g\u00f8re det.<\/p>\n<p>Tre tegn p\u00e5, at et billing-system har mulighed for at blive et v\u00e6rkt\u00f8j til behandling af databaser:<\/p>\n<ul>\n<li>Horisontal skalerbarhed. Softwaren skal v\u00e6re fleksibel \u2013 vi taler om store data. En stigning i datam\u00e6ngden skal l\u00f8ses med en proportional stigning i 'hardware' i klyngen. <\/li>\n<li>Fejltolerance. Seri\u00f8se prepaid-systemer er normalt som standard fejltolerante: billing implementeres i en klynge p\u00e5 flere geolokationer, s\u00e5 de automatisk kan forsikre hinanden. Antallet af computere i Hadoop-klyngen skal ogs\u00e5 v\u00e6re tilstr\u00e6kkeligt til at h\u00e5ndtere eventuelle fejl i en eller flere enheder.<\/li>\n<li>Lokalitet. Data skal opbevares og behandles \u00e9t sted, ellers kan man risikere store omkostninger ved datatransmission. En af de popul\u00e6re tilgange til Map-Reduce: HDFS opbevarer, Spark behandler. Ideelt set b\u00f8r softwaren kunne integreres gnidningsfrit i datacenter infrastrukturen og v\u00e6re i stand til at g\u00f8re tre ting i \u00e9n: indsamle, organisere og analysere information. <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/da\/server\/dts-dronten\/\"   title=\"serveren\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"2496\">serveren<\/a>, ellers kan man g\u00e5 bankerot p\u00e5 dataoverf\u00f8rslen. Et af de popul\u00e6re metoder i tilgang til Map-Reduce: HDFS gemmer, Spark bearbejder. Ideelt set b\u00f8r softwaren integreres problemfrit i datacenterinfrastrukturen og v\u00e6re i stand til tre i \u00e9t: at indsamle, organisere og analysere information.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Kommandoen<\/h3>\n<p>\nHvilke, hvordan og med hvilket form\u00e5l programmet vil behandle store data, bestemmes af teamet. Ofte best\u00e5r det af \u00e9n person \u2013 en data scientist. Men efter min mening inkluderer det mindste s\u00e6t medarbejdere til Big Data ogs\u00e5 en produktleder, en dataingeni\u00f8r og en leder. Den f\u00f8rste forst\u00e5r tjenesterne, overs\u00e6tter det tekniske sprog til et menneskeligt og omvendt. Dataingeni\u00f8ren realiserer modellerne ved hj\u00e6lp af Java\/Scala og eksperimenterer med maskinl\u00e6ring. Lederen koordinerer, s\u00e6tter m\u00e5l og kontrollerer faserne.<\/p>\n<h3>Problemer<\/h3>\n<p>\nDer opst\u00e5r ofte problemer fra Big Data-teamets side, n\u00e5r det kommer til indsamling og behandling af data. Programmet skal forklares, hvad der skal indsamles, og hvordan det skal behandles \u2013 for at g\u00f8re dette skal man f\u00f8rst selv forst\u00e5 det. Og det er ikke s\u00e5 lige til hos udbyderne. Jeg vil fort\u00e6lle om problemerne ved hj\u00e6lp af et eksempel p\u00e5 en opgave til at reducere kundetab \u2013 det er netop denne, som telekommunikationsoperat\u00f8rerne fors\u00f8ger at l\u00f8se med Big Data f\u00f8rst.<\/p>\n<p><b>Formulering af opgaver. <\/b>Et veldefineret teknisk specifikationsdokument og forskellige forst\u00e5elser af termerne er en \u00e5rhundreder gammel udfordring ikke kun for freelancere. Selv \"tabte\" kunder kan fortolkes p\u00e5 forskellige m\u00e5der \u2013 som dem, der ikke har brugt operat\u00f8rens tjenester i en m\u00e5ned, et halvt \u00e5r eller et \u00e5r. For at oprette en MVP p\u00e5 historiske data skal man forst\u00e5 hyppigheden af tilbagevenden for kunderne fra frafaldet \u2013 dem, der har pr\u00f8vet forbindelser fra andre operat\u00f8rer eller har forladt byen og brugt et andet nummer. Et andet vigtigt sp\u00f8rgsm\u00e5l er: hvor lang tid f\u00f8r den forventede afgang af kunden skal udbyderen identificere dette og tage skridt? Seks m\u00e5neder \u2013 for tidligt, en uge \u2013 for sent.<\/p>\n<p><b>Begrebsforvirring. <\/b>Normalt identificerer operat\u00f8rer kunden via telefonnummeret, s\u00e5 det giver mening, at karakteristikaene skal udtr\u00e6kkes baseret p\u00e5 dette. Hvad med kundenummeret eller nummeret p\u00e5 den serviceapp? Man skal beslutte, hvilken enhed man skal betragte som kunden, s\u00e5 dataene i operat\u00f8rens system ikke er forskellige. Vurdering af kundev\u00e6rdien er ogs\u00e5 et sp\u00f8rgsm\u00e5l \u2013 hvilken kunde er mere v\u00e6rdifuld for virksomheden, hvilken bruger kr\u00e6ver st\u00f8rre indsats for at fastholde, og hvilke vil \"falme v\u00e6k\" uanset hvad, og der er derfor ikke nogen mening i at bruge ressourcer p\u00e5 dem.<\/p>\n<p><b>Mangel p\u00e5 information.<\/b> Det er ikke alle medarbejdere hos udbyderen, der kan forklare BigData-teamet, hvad der konkret p\u00e5virker frafaldet af abonnenter og hvordan de mulige faktorer i faktureringen beregnes. Selv hvis en af dem n\u00e6vnes - ARPU - viser det sig, at det ogs\u00e5 kan beregnes p\u00e5 forskellige m\u00e5der: enten baseret p\u00e5 abonnentens periodiske betalinger eller p\u00e5 automatiske faktureringer. Og i l\u00f8bet af arbejdet opst\u00e5r der en million andre sp\u00f8rgsm\u00e5l. D\u00e6kker modellen alle kunder, hvad koster det at fastholde en kunde, giver det mening at overveje alternative modeller, og hvad skal der g\u00f8res med de kunder, der ved en fejl er blevet fastholdt?<\/p>\n<p><b>M\u00e5ls\u00e6tning. <\/b>Jeg kender tre typer af fejl relateret til resultater, der f\u00e5r operat\u00f8rerne til at miste tilliden til Big Data.<\/p>\n<ol>\n<li>Udbyderen investerer i BigData, behandler gigabyte af information, men f\u00e5r et resultat, som kunne anskaffes billigere. Enkle skemaer og modeller anvendes, primitiv analyse. Omkostningerne er mange gange h\u00f8jere, men resultatet er det samme.<\/li>\n<li>Operat\u00f8ren f\u00e5r mangefacetterede data ud, men forst\u00e5r ikke, hvordan de skal bruges. Analysen er der \u2013 den er klar og omfattende, men der er nul v\u00e6rdi i den. Det endelige resultat er ikke gennemt\u00e6nkt, og det kan ikke blot v\u00e6re m\u00e5let 'at behandle data'. At behandle er ikke nok \u2013 analysen skal danne basis for opdatering af forretningsprocesserne.<\/li>\n<li>For\u00e6ldede forretningsprocesser og software, der ikke passer til de nye m\u00e5l, kan v\u00e6re en hindring for brugen af Big Data-analyse. Det betyder, at der er sket svigt i forberedelsesfasen \u2013 algoritmen for handlinger og implementeringsfaserne for Big Data er ikke gennemt\u00e6nkt.<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h3>Hvorfor<\/h3>\n<p>\nTale om resultater. Jeg vil gennemg\u00e5 metoderne til anvendelse og monetering af Big Data, som allerede anvendes af telekommunikationsoperat\u00f8rer.<br \/>\nUdbyderne forudser ikke kun frafald af abonnenter, men ogs\u00e5 belastninger p\u00e5 basestationer. <\/p>\n<ol>\n<li>Information om abonnenters bev\u00e6gelse, aktivitet og hyppighed af tjenester analyseres. Resultatet: reduktion af antallet af overbelastninger gennem optimering og modernisering af problematiske omr\u00e5der i infrastrukturen.<\/li>\n<li>Telekommunikationsoperat\u00f8rer bruger information om abonnenters geolokation og str\u00f8mme ved \u00e5bning af salgssteder. S\u00e5ledes anvender MTS og Vympelcom allerede Big Data-analyse til at planl\u00e6gge placeringen af nye kontorer.<\/li>\n<li>Udbydere monetiserer egne big data ved at tilbyde dem til tredjepartsfirmaer. De prim\u00e6re kunder for Big Data-operat\u00f8rer er kommercielle banker. Ved hj\u00e6lp af big data overv\u00e5ger de mist\u00e6nkelige aktiviteter p\u00e5 SIM-kortene, som abonnenterne bruger, og benytter tjenester til risikovurdering, verifikation og overv\u00e5gning. I 2017 bad Moskvas regering Tele2 om at levere data om bev\u00e6gelser baseret p\u00e5 Big Data for at planl\u00e6gge den tekniske og transportinfrastruktur.<\/li>\n<li>Big Data-analyse er en gylden mulighed for marketingfolk, der kan skabe personaliserede reklamekampagner for tusinder af abonnentgrupper, hvis de \u00f8nsker det. Telekommunikationsselskaber aggregerer sociale profiler, forbrugerinteresser og adf\u00e6rdsm\u00f8nstre for abonnenterne og bruger derefter de indsamlede big data til at tiltr\u00e6kke nye kunder. Men til storskala planl\u00e6gning af markedsf\u00f8ring og PR mangler billettering ikke altid funktionen: programmet skal samtidig tage h\u00f8jde for mange faktorer parallelt med detaljerede oplysninger om kunderne. <\/li>\n<\/ol>\n<p>\nMens nogle stadig mener, at Big Data er tom snak, tjener \"de store fire\" allerede penge p\u00e5 det. MTS tjener 14 milliarder rubler p\u00e5 behandling af big data p\u00e5 seks m\u00e5neder, mens Tele2 har \u00f8get indt\u00e6gterne fra projekter med tre og en halv gang. Big Data g\u00e5r fra at v\u00e6re en trend til at v\u00e6re et must-have, som hele strukturen i teleselskaberne vil tilpasse sig.<br \/>\n<br \/>Kilde: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/463179\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 2008 BigData \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043c \u0438 \u043c\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c. \u0412 2019 BigData \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438, \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a \u043f\u0440\u0438\u0431\u044b\u043b\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0432\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u041e\u0441\u0435\u043d\u044c\u044e \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043e \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0417\u0430\u043f\u0440\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 \u0444\u0435\u0434\u0435\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u043e\u0432. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 BigData \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0438\u0445 \u043b\u0438\u0446 \u2013 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-36986","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-news"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.3 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u0412 2008 BigData \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043c \u0438 \u043c\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c.\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Yuri Gagarin\"\/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome\" \/>\n\t\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.3\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"da_DK\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:title\" content=\"\ud83e\udd47\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0431\u0438\u043b\u043b\u0438\u043d\u0433: \u043e BigData \u0432 \u0442\u0435\u043b\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435 | ProHoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:description\" content=\"\u0412 2008 BigData \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043c \u0438 \u043c\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c.\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:secure_url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:published_time\" content=\"2019-10-31T19:15:09+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2019-10-31T19:15:09+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:author\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<!-- All in One SEO -->\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Stor billing for big data: om Big Data i telekommunikation | ProHoster","description":"I 2008 var Big Data et nyt begreb og en modef\u00e6nomen.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"da_DK","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0431\u0438\u043b\u043b\u0438\u043d\u0433: \u043e BigData \u0432 \u0442\u0435\u043b\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435 | ProHoster","og:description":"\u0412 2008 BigData \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043c \u0438 \u043c\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c.","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2019-10-31T19:15:09+00:00","article:modified_time":"2019-10-31T19:15:09+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"36986","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":"2026-02-09 21:51:48","breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-03-01 01:35:27","updated":"2026-02-09 21:51:48","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36986","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36986"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36986\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":159778,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36986\/revisions\/159778"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36986"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36986"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36986"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}