Глубокое понимание Big Data: ключевые методы, инструменты и области применения. Исследуйте, как Big Data трансформирует бизнес и науку, и как вы можете использовать его.

Впервые понятие Big Data появилось в начале 21-го века, когда объемы используемой для вычислений и анализа информации стали расти с огромной скоростью. Именно тогда возникло предложение относить к большим данным всю информацию, объем которой превышает 150 Гб в сутки. Другие же специалисты предлагают считать большими данными все, что превышает 8 Гб в сутки. Однако проще определить, что такое большие данные, через способ их применения.

Big Data – это информация, которая используется для принятия обоснованных и основанных на данных решениях. Эта информация также применяется для создания прогнозных моделей высокой точности. Такие данные используют не только в бизнесе, но и в научных исследованиях в абсолютно различных сферах.

Использование и хранение больших массивов данных требует использования специальных инструментов и оборудования. Один компьютер не справится с хранением Big Data, именно поэтому для того, чтобы данные можно было сохранить и использовать, необходимо подключить большое количество серверов. На данный момент для хранения больших данных используются сервера и дата–центры по всему миру.

Основные характеристики больших данных заключаются в следующем:

• Volume. Объем больших данных может быть разным, однако общепринятым считается, что Big Data – это все массивы данных объемом от 150 Гб в сутки.

• Velocity. Это скорость изменения данных. Важно понимать, что Big Data – это информация, которая постоянно изменяется. Именно поэтому для обработки данных требуется большая вычислительная мощность. Работать с большими данными, используя один устаревший сервер или хранилище, не получится.

• Variety. Это разнообразие данных. Массивы данных могут включать информацию в абсолютно различных форматах, в том числе тексты, фото, видео, файлы в разных форматах и данные из разнообразных источников. Именно поэтому работа с Big Data имеет определенные сложности в сравнении с изучением простой и однородной информации.

• Veracity. Это характеристика достоверности. Большие данные собираются только из тех источников, которым можно доверять, а для анализа сведений используют как можно более точные и объективные методики. Именно поэтому необходимо проводить полную проверку источника, которым вы пользуетесь для сбора данных, а также выбирать как можно более подходящие методы. Big Data используются для принятия решений международными организациями и крупными компаниями.

• Variability. Это изменчивость данных. При работе с большими данными важно помнить, что они постоянно обновляются в режиме онлайн. Это объясняет нестабильность потока информации, на который влияют скорость передачи данных, изменение источников информации, различные действия пользователей или даже смена сезона. Важно своевременно определять все факторы, которые могут привести к изменению данных, и стараться заранее прогнозировать их появление.

• Value. Это ценность больших данных. И важно понимать, что сами по себе Big Data ничего не значат до тех пор, пока они не попадут в руки достаточно компетентного исследователя. Только хороший специалист может сделать на основе больших данных глубокие выводы и принять взвешенные решения.

Большие данные имеют также особенности структуры. Они могут быть:

• Структурированными. Это данные, которые уже размечены по определенным параметрам. Такую информацию проще всего обработать и проанализировать.

• Частично структурированными. Это данные, которые имеют только частичную разметку. Для облегчения работы с ними необходимо доработать их структуру.

• Неструктурированными. Это информация, которая в принципе не имеет разметки и содержит большое количество данных в разных форматах.

Для работы с большими данными необходимо собрать информацию и подготовить ее к анализу. Только после этого можно проводить исследования, на основе которых в дальнейшем будут сделаны выводы и выработаны решения для бизнеса.

Сбор Big Data

Собирают большие данные из следующих источников в зависимости от целей сбора информации:

• Социальные. Социальные данные – это информация, которую выкладывают пользователи в социальных сетях, приложениях и онлайн–сервисах. К такой информации относятся фото и видео, аудиозаписи, сообщения в мессенджерах и посты на страницах, хештеги, которые используют люди, геолокации.

• Статистические. Статистические данные – это информация, которую можно получить от исследовательских организаций. Это сведения о животных, людях, транспортных средствах, товарах и услугах, политических и экономических факторах.

• Медицинские. Это данные из электронных медицинских карт и сведения о болезнях клиентов, вакцинациях, исследованиях и анализах, истории болезней пользователей.

• Машинные. Это данные, полученные благодаря специализированным устройствам. К таким сведениям относятся записи с камер наблюдения и видеорегистраторов, информация с умных устройств и систем управления.

• Транзакционные. К таким данным относятся сведения о платежах и банковских переводах, финансовые отчеты.

Понятное дело, что после сбора данных их нужно подготовить как для хранения, так и для анализа. Для этого информацию фильтруют, отбирают нужные сведения, проверяют их на точность и на соответствие определенным параметрам. Специалисты по очистке информации размечают массивы данных таким образом, чтобы алгоритмы в дальнейшем могли найти всю необходимую информацию в ответ на запрос пользователей. При извлечении данных важно определиться, нужно ли извлекать всю информацию, или достаточно частичного сбора данных. Это зависит от ваших потребностей. Для извлечения нужно подключить в хранилище данных функцию захвата информации по определенным категориям.

Хранение Big Data

Обычные данные можно хранить на одном компьютере или онлайн–диске, однако для больших данных такое хранение невозможно. Они обычно содержатся на специальных облачных серверах и обрабатываются с помощью распределенных вычислительных мощностей. Именно поэтому Big Data могут использовать сразу несколько сотрудников с доступом из разных точек.

Для хранения больших данных используют следующие инструменты:

• DWH. Это единое хранилище для разнообразных данных, на основе которых компания принимает решения и создает отчеты. Данные в таких хранилищах группируются по различным областям применения и сортируются в хронологическом порядке. Данные в такое хранилище собираются по принципу ETL. Они сначала извлекаются из документов, затем переводятся в нужный формат и загружаются в базу.

• Data Lake. Это озера данных, в которых информация расположена неструктурированно. Данные при размещении в озерах не имеют единого формата, однако при загрузке данных вы можете поменять их формат на тот, который подходит для вас. В озерах данных информация просто хранится, для работы с ней необходимо извлечь данные и загрузить их в базу, преобразовав их в нужный формат.

• СУБД. Это система управления базами данных. Она бывает реляционной или нереляционной. Обычно для работы с большими данными используются реляционные СУБД, которые позволяют организовать данные в виде таблиц и связать их между собой ключами. Для запросов и работы с такими базами данных необходимо использовать специальный язык запросов, SQL. Однако многие компании отдают предпочтение нереляционным СУБД, которые сохраняют данные по другим, заранее заданным схемам. Они позволяют быстро находить в хранилище нужную информацию и запускать высоконагруженные приложения.

Обработка Big Data

Перед анализом данных необходимо провести их предварительную обработку. Обычные инструменты для этого не подходят: их использование требует довольно большого времени, потому что они не предназначены для работы с большим количеством данных. Для таких задач применяется особое программное обеспечение. Оно отбирает данные по указанным пользователями параметрам, распределяет их между отдельными узлами обработки данных. Эти узлы обрабатывают сегменты выбранных данных параллельно друг с другом.

Анализ Big Data

При анализе данных используют SQL или нейросети. Это те инструменты, которые позволяют быстро обрабатывать большие объемы информации и извлекать точные данные из баз данных разного вида. Аналитики больших данных также пользуются специальными аналитическими сервисами, которые собирают данные из различных источников и представляют их в виде интерактивных отчетов, с которыми в дальнейшем удобно работать. Основным преимуществом инструментов для анализа Big Data является то, что они позволяют быстро извлекать из массива сырых данных необходимую информацию и принимать взвешенные и объективные решения на ее основе.

Преимущества использования больших данных заключаются в следующем:

• Работа с большими объемами информации. Использование аналитических инструментов позволяет работать с большим количеством данных в различных форматах, находить всю необходимую информацию в автоматическом режиме с использованием специализированных инструментов и проводить анализ данных с использованием большого количества информации.

• Выстраивание точных прогнозов и принятие взвешенных решений. При использовании Big Data вы можете собрать информацию о миллионах пользователей и изучить цифровой след каждого из них. Это позволяет создать гораздо более интересные для пользователей рекламные интеграции и персонализировать контент так, чтобы привлечь клиентов.

• Мгновенное реагирование на сбои. Большие данные обеспечивают доступ к сведениям обо всех действиях пользователей, благодаря чему различные организации могут отслеживать подозрительные мошеннические действия и останавливать злоумышленников.

• Выстраивание долгосрочных стратегий. Исследование Big Data позволяет анализировать данные о развитии компании за длительный срок и на основе объективной информации планировать развитие бренда и выстраивать долгосрочные стратегии по работе с ассортиментом, сотрудниками и клиентами.

• Исправление ошибок. Использование Big Data при анализе работы компании позволяет отследить ошибки и узкие места при работе с клиентами. Это позволяет своевременно улучшать продукты и бизнес–процессы и наращивать долю рынка компании со временем.

В использовании Big Data существуют следующие сложности:

• Трудности с масштабированием. Далеко не все методики работы с данными позволяют справиться с резким увеличением количества обрабатываемой информации. Чтобы решить эту проблему, необходимо использовать специализированные облачные хранилища, которые можно масштабировать в любой момент, и программы для работы с большими данными и их автоматического анализа.

• Высокие риски. Работа с большими данными требует обеспечения безопасности используемой информации. Очень часто Big Data используются, например, в крупных банках, и при взломе базы данных миллионы клиентов могут лишиться своих денег. Преодолеть эту проблему можно с помощью распределенного доступа и шифрования данных. Каждый сотрудник должен иметь доступ только к тем сегментам информации, которые ему необходимы для выполнения его обязанностей. При этом все данные должны быть структурированы и зашифрованы на каждом уровне доступа.

• Высокие затраты. Работа с большими данными требует больших денег. Это связано с тем, что Big Data требует увеличения вычислительных мощностей и использования дорогих сервисов для хранения и обработки информации. При этом обучение и использование нейросетей также требует огромных баз данных, которые имеют только крупные компании. Для работы с большими базами данных необходимо привлекать специально обученных сотрудников, что также требует определенных финансовых вложений.

Аналитика больших данных находит свое применения в огромном количестве областей. Она используется в бизнесе и промышленности, в науке и в работе государственных компаний. Часто Big Data используется в сервисах навигации как автомобилей, так и судов, которые выстраивают наиболее удобный и короткий маршрут транспорта с учетом проблем на пути и погодных условий. Сотовые операторы используют аналитику больших данных для прогнозирования нагрузки сети в отдельных зонах покрытия.

Использование больших данных также дает определенные преимущества в медицине. Изучение Big Data позволяет предсказать появление и развитие отдельных болезней у человека на основе статистических данных. Большие данные также помогают предсказать развитие эпидемий и соответствующим образом сбалансировать выпуск лекарственных препаратов и вакцинацию населения.

В последнее время Big Data используются в маркетинге. Изучение поведения большого количества пользователей помогает персонализировать рекомендации для отдельных клиентов, выявить их запросы и особенности. Большие данные также часто используются при поиске подходящих сотрудников, и в этом случае алгоритмы отбирают наиболее подходящих кандидатов и отправляют им приглашения на собеседование в автоматическом режиме.

Современные технологии изучения больших данных позволяют организовать внутренние процессы компании и наладить производство таким образом, чтобы избежать брака и снизить риск несчастных случаев в цехах. А в финансовых вопросах большие данные позволяют обеспечить максимальную безопасность и предотвратить мошеннические действия.

Большие данные используются также в научных исследованиях и государственном управлении. В науке исследование Big Data позволяет выявить неочевидные закономерности между внешне не связанными между собой данными и совершать открытия в различных научных областях. В государственном управлении исследование большого количества статистических данных позволяет грамотно распределять ресурсы и своевременно реагировать на проблемы.

Особую пользу Big Data несут для развития искусственного интеллекта и роботехники. На датасетах с реальными диалогами сотрудников с клиентами компании обучают общаться голосовых ботов и чат–ботов, которые в дальнейшем заменяют целые колл–центры или помогают сотрудникам поддержки.

Всех специалистов по работе с большими данными можно разделить на следующие группы:

• Инфраструктурные профессии. Это сотрудники облачных провайдеров, которые обеспечивают технические возможности сбора и хранения данных, дата–инженеры и разработчики центров обработки Big Data.

• Аналитические профессии. Это маркетологи, системные аналитики, аналитики данных и веб–аналитики. Они занимаются непосредственно обработкой больших данных и работают над повышением удобства сервисов для пользователей.

• Специалисты по ИИ. Эти сотрудники используют большие данные для создания нейросетей и их обучения. Впоследствии на основе нейросетей создаются роботизированные сервисы, которые необходимы пользователям.