Как мы составили Словарь больших данных для тех, кто не в теме бигдаты

Я Павел Свиридонов, гуманитарий, который вместо известной сети быстрого питания попал в IT-компанию. У меня нет технического образования, и я всё ещё не до конца понимаю, как работает интернет. Но как выяснилось, не только я хлопаю ресницами и пытаюсь улететь с совещаний, где речь заходит про…

Впрочем, вот краткая предыстория. Однажды мой приятель — проджект в одной компании и бывший учитель английского, пожаловался: «На созвонах, где речь про бигдату заходит, я ничего не понимаю!» И это прям эхом отозвалось в моей душе: увы, но у меня с пониманием больших данных дела обстояли не лучше. Да что там: признаюсь, когда наши дата-инженеры начинали говорить, мне казалось, что беседа вдруг перешла на эльфийский.

Обидно!

И вот, отчасти чтобы помочь другим гуманитариям, отчасти чтобы разобраться в теме самому, я задумал маленькую контентную революцию: составить Словарь больших данных! Но такой, чтобы собранные в нём основные термины по бигдате, объяснялись просто, на бытовых примерах, понятных любому человеку, независимо от образования и профессии.

На что стоит обратить внимание для погружение в тему больших данных? Какие термины предстоит изучить? И насколько глубоко нужно копнуть, чтобы понять, как работают платформы по обработке и анализу бигдаты?

Об этом и о том, в каких муках рождался обозначенный выше Словарь, и написана эта статья.

Вниз по кроличьей норе

После того, как я с коллегами составил список основных и самых важных терминов, пришло время наполнять Словарь контентом. Я не рассчитывал, конечно, что работа над этим материалом будет легкой прогулкой, но после прочтения первого же абзаца в Википедии почувствовал себя героем известного мема.