Погружение в мир аналитики больших данных. Изучите основные принципы, методы работы и важность Big Data для бизнес-стратегий и принятия решений.

Аналитика больших данных– это процесс обработки огромных массивов информации. Чем больше данных появляется в процессе существования человечества, тем больше информации необходимо оцифровать, обработать и собрать для хранения. Этим и занимаются аналитики Big Data, которые работают со структурированными и неструктурированными массивами данных.

Аналитики больших данных собирают необходимую информацию из огромных массивов данных. Делают они это с помощью различных сервисов и программ, которые позволяют структурировать данные, найти необходимую информацию, рассортировать ее по определенным критериям, выявить тенденции рынка и динамику отдельных производственных показателей при необходимости. Однако программы самостоятельно работать не могут, им необходима помощь и контроль человека. Этим и занимаются аналитики.

Аналитика больших данных предполагает использование стандартных аналитических инструментов, которые позволяют определить основные тренды и тенденции, прогнозировать изменения метрик и показателей. Они также помогают выявить отдельные требования клиентов и собрать данные об их поведении и демографических характеристиках.

Выбор больших данных для анализа осуществляется по следующим характеристикам:

• скорость;

• объем;

• разнообразие;

• достоверность.

По этим признакам определяется массив информации, которая необходима до исследования. Важно, чтобы массив данных соответствовал критериям разнообразия и достоверности для того, чтобы выводы получились наиболее полные. Необходимо также определить объем массива информации. Чем больше данных содержится в массиве, тем более точные выводы удастся получить по итогу анализа.

Важно учитывать также уровень структурированности данных в массиве. В зависимости от того, с каким массивом данных работает аналитик Big Data, он использует различные методы. Если массив данных неструктурированный, он требует особых методов работы, в отличие от структурированного массива данных.

В зависимости от выбора данных осуществляется также выбор методов анализа. Текстовые данные требуют анализа слов и словесных конструкций. Числовые же данные анализируются с помощью сравнения, прогностической аналитики и других различных методов.

Аналитик больших массивов данных занимается сбором и изучением информации, содержащейся в массивах. Он изучает и структурирует разнообразные данные, анализирует их для определения взаимосвязей и зависимостей между ними. На основе информации, содержащейся в массивах, аналитик определяет существующие тренды и тенденции развития рынка, выявляет особенности работы компании и предсказывает будущие изменения отдельных показателей прибыльности, популярности продуктов, клиентского спроса. Он также отбирает и анализирует данные, относящиеся к внутренним процессам компании, находит слабые точки и зоны роста и выдает рекомендации о том, как именно должно осуществляться развитие бренда.

Хороший аналитик данных должен обладать следующими навыками и компетенциями:

1. Умение собирать информацию. Далеко не всегда необходимые специалисту данные содержатся в одном источнике. Именно поэтому аналитик должен уметь находить необходимую информацию в разных массивах и сводить все данные воедино для последующего анализа. Сбор большого количества материалов для анализа позволяет получить точные и объективные результаты, которые в дальнейшем станут хорошей базой для внесения изменений в стратегические цели и стратегию развития компании.

2. Навыки программирования. Аналитик Big Data активно работает с электронными базами данных. Для их создания и управления ими требуется знание различных языков программирования, которые позволяют создавать грамотные запросы и получать большое количество релевантной информации. Аналитик данных должен также уметь работать с фреймворками, которые позволяют проводить системную аналитику больших данных.

3. Умение быстро вникать в тему. Аналитик данных сталкивается с различными темами для анализа. Он должен уметь быстро понять, о чем идет речь, какие особенности у каждой тематики и какие показатели необходимо подвергнуть анализу. Это позволяет ему грамотно выстроить работу над информацией, собрать максимальное количество данных и получить обширные и объективные результаты, которые в дальнейшем он сможет облечь в рекомендации.

4. Владение языками. Большое количество информации размещается в доступных источниках на английском и других мировых языках. Если аналитик Big Data знает хотя бы английский, это уже открывает ему доступ к огромным массивам информации, которую также можно использовать для анализа и подготовки выводов. А чем больше данных используется в процессе анализа, тем более объективные результаты можно получить.

Анализ больших данных – это длительный процесс, который проводится в несколько этапов. Он включает в себя сбор информации, ее обработку и анализ.

Сбор данных

Перед началом анализа необходимо собрать максимальное количество информации. Обычно большинство данных аналитик Big Data получает из внутренних баз компании, однако в открытых источниках можно найти дополнительную информацию, которая также поможет провести полноценный анализ в дальнейшем. Из открытых источников можно получить следующую информацию:

• данные из аккаунтов клиентов в социальных сетях;

• метаданные;

• сведения, полученные с помощью интернета вещей;

• мультимедийные файлы;

• данные о транзакциях.

Важно помнить, что при использовании в процессе анализа данных личной информации пользователей необходимо проводить анонимизацию. Использование полных личных данных или получение данных незаконным путем – это плохой вариант. Необходимо беречь личное пространство и личную информацию клиентов. Использовать частные данные можно только в том случае, если клиенты дают согласие на их использование.

Обработка данных

Этап обработки данных можно пропустить в том случае, если при сборе информации аналитик сразу получает структурированные данные. В противном случае информация подвергается первичной обработке, которая необходима для облегчения использования информации. Важно также помнить, что даже структурированная база данных может содержать ошибки, неточную или устаревшую информацию. Именно поэтому пренебрегать предварительной обработкой данных не стоит.

Чтобы улучшить качество данных для последующего анализа, необходимо предпринять следующие действия:

1. Просеять массивы. Это позволит убрать повторы и неактуальную информацию, которая уже устарела или не относится к необходимым для анализа данным.

2. Привести сведения к единому формату. Это в дальнейшем облегчит их анализ. Для этого необходимо преобразовать информацию в машиночитаемый формат.

3. Конвертировать значения. Важно убедиться, что все параметры имеют единый формат отображения, стандартизировать их.

После подготовки данных необходимо собрать их в единую базу. Это облегчит поиск информации и ее дальнейший анализ. В зависимости от типа данных необходимо выбирать тот способ их хранения, который позволит управлять информацией наиболее эффективно.

Анализ данных

После сбора и предварительной обработки данных необходимо выбрать метод анализа. В зависимости от того, к какому типу относятся анализируемые данные, необходимо выбрать те методики, которые подойдут к конкретному типу информации. Важно, чтобы итогом анализа стало получение релевантной информации, определение тенденций и трендов, а также существующих закономерностей.

Важно также правильно оформить результаты анализа. Одним из хороших способов оформления данных является таблица. Такое представление информации позволяет легко найти все необходимые данные и сравнить их при необходимости между собой. Еще один способ представления информации – это различные способы визуализации, в том числе графики и диаграммы. Они также позволяют получить представление о результатах анализа данных.

Анализ больших данных дает компании следующие преимущества:

1. Снижение вероятности утечки данных и мошенничества.

2. Повышение качества управленческих решений.

Снижение вероятности утечки данных

Аналитики Big Data анализируют данные в режиме реального времени. Это позволяет им отслеживать все постоянно возникающие риски и сложности, которые могут привести к утечке данных, а также пресекать возможные случаи мошенничества. Их работа обеспечивает безопасность личной информации клиентов.

Исследование данных компании в режиме реального времени также помогает отследить мошеннические действия. Аналитик данных может выявить кражу личной информации клиентов или частных данных компании и предотвратить утечку сведений.

Повышение качества управленческих решений

Результаты исследования больших данных позволяют принимать объективные управленческие решения. Весь анализ Big Data необходим для того, чтобы в дальнейшем улучшить стратегию компании, внести изменения во внутренние процессы и предложить оптимизированный путь развития компании.

Стандартный набор инструментов анализа, не требующий сбора и оценки большого количества данных, дает возможность внести только ограниченное количество изменений. Анализ Big Data же дает возможность проанализировать большое количество информации, зафиксировать особенности поведения клиентов и выявить гораздо больше взаимосвязей, зачастую скрытых от внимания при обычном анализе. По результатам этого анализа можно получить гораздо больше информации, которую в дальнейшем можно использовать для построения стратегии развития компании и принятия объективных решений.

В зависимости от того, какую информацию необходимо проанализировать и какие результаты нужно получить, компании используют следующие методы анализа больших массивов данных:

• Описательная аналитика. Этот метод анализа данных является одним из наиболее распространенных и простых. Он позволяет понять тенденции, которые привели к определенным результатам. Этот анализ предполагает сравнение исторических и актуальных данных для определения изменений.

• Прогнозная аналитика. Этот метод анализа также называется предикативным. Он предполагает сравнение данных за различные периоды времени, определение взаимосвязей и взаимного влияния различных показателей друг на друга и по возможности предсказать будущие изменения и тенденции.

• Предписательная аналитика. Предписательная аналитика – это метод анализа, целью которого является использование собранной информации и создание предписаний и рекомендаций для изменения существующей стратегии развития компании. Он включает в себя черты описательной и прогнозной аналитики и предполагает выстраивание рекомендаций на основе сравнительного анализа изменений в показателях компании с течением времени.

• Диагностическая аналитика. Этот метод аналитики дает возможность выявить причины отдельных событий и факторы, непосредственно влияющие на изменения в метриках. Этот метод позволяет определить скрытые взаимосвязи между факторами и метриками, выявить их взаимозависимость и понять, на какие факторы необходимо повлиять, чтобы улучшить конечные результаты.

Аналитика больших данных не может проводиться вручную. Большое количество информации не подлежит ручной обработке, потому что это чревато большим количеством ошибок и неточностей. Кроме того, ручная обработка больших массивов данных занимает огромное количество времени. Именно поэтому анализ Big Data требует использования специализированных аналитических программ.

Большинство программ, которые используются в аналитике больших данных, строятся на языке Python. Это один из простейших языков программирования, который позволяет в свободном режиме создавать любые программы. Он позволяет аналитикам данных самостоятельно создавать аналитические инструменты под их нужды. Чаще всего аналитические программы создаются в специальных интерактивных средах, что позволяет не только анализировать информацию, но и автоматизировать ее добавление и предварительную обработку.

Еще одной часто используемой в аналитике больших данных технологией являются модели машинного обучения. Этот достаточно новый и только развивающийся инструмент позволяет снять часть работы с человека и максимально автоматизировать процессы сбора данных, их очистки от повторов и неактуальной информации и анализа. Для использования моделей машинного обучения их нужно предварительно обучить на основе уже имеющихся данных и отчетов, добавить правильные алгоритмы анализа. После этого модели машинного обучения способны в автоматическом режиме проверять информацию и выдавать отчеты по проделанной ими работе.

Для визуализации полученных данных аналитики Big Data также пользуются специализированными инструментами. Особенную популярность приобрели Tableau и Power BI, которые предоставляют возможность создавать различные графические отчеты, в том числе интерактивные диаграммы и графики, а также таблицы.

Существует огромное количество специалистов, которые занимаются аналитикой больших массивов данных в различных сферах. Особенно распространены следующие специальности:

1. Аналитик данных. Это именно тот специалист, который занимается обработкой больших данных и отвечает на вопросы бизнеса. Он анализирует внутренние процессы компаний, собирает информацию с помощью специальных технологий и использует различные методы автоматизации для оценки существующей информации. На основе его выводов и рекомендаций принимаются решения об изменении стратегии компании и обновлении целей и путей их достижения. Аналитики данных используют в основном статистические методы анализа и математические модели.

2. Data Scientist. Специалисты этой профессии во многом схожи с простыми аналитиками, однако они используют в своей работе больше методов автоматизации. В частности, именно они используют модели машинного обучения и нейронные сети, которые позволяют ускорить процесс обработки информации.

3. Data Engineer. Этот специалист напрямую связан с анализом больших данных, однако непосредственно их обработкой он не занимается. Он работает над созданием программ, которыми в дальнейшем будут пользоваться аналитики. Именно он разрабатывает автоматические системы предварительной обработки данных и их анализа, создает хранилища информации. После создания специализированных программ он передает их аналитиком и следит за качеством работы программного обеспечения.

В зависимости от требований бизнеса все три специалиста могут выполнять схожие функции или принимать на себя отдельные особенные задачи. Так, в некоторых компаниях аналитики данных занимаются в основном визуализацией полученных результатов анализа и созданием рекомендаций, в то время как Data Scientistы выполняют анализ информации и подготавливают результаты для их дальнейшего использования. Все зависит от особенностей компании, в которой работают аналитики данных.