С каждым поиском в Интернете, с каждым лайком в соцсетях, с каждой онлайн-покупкой, с каждым заказанным билетом вы генерируете о себе данные. А таких активных пользователей сети, как вы, более 4 миллиардов. Представьте объемы информации!
Причем тогда здесь большие данные, или Big Data?
Только за последние два года было сгенерировано 90% мировых данных. Ежедневно создается 2,5×1018 байт информации. Эта информация настолько сложна и обширна, что ее сложно проанализировать с помощью реляционной базы данных. Поэтому был введен отдельный термин Big Data, у которого свои характеристики и инструменты работы.
Что такое Big Data?
Big Data — это тоже данные, но которые слишком разнообразны и обширны для обычных технологий. Клиффорд Линч широко ввел термин “большие данные” в 2008 году со своей статьей для журнала Nature. Размеры таких массивов информации не просто большие, а еще и увеличиваются с возрастающей скоростью — экспонентно.
К примеру, в 2010 году Эрик Шмидт на конференции Techonomy в Калифорнии сообщил, что с начала времен до 2003 года всего хранится 5 экзабайт (1018) данных. Инженер, возможно, и не подозревал, что к 2016 году этот же объем информации будет генерироваться за каждые два дня.
Насколько «велики» большие данные?
Данные размером от 1015 байт называют большими.
Еще в 2008 году мир оперировал 0,18 зеттабайтами, а уже в 2015 г. объемы информации возросли до 7,4 зеттабайтов, в 2020 г. – до 40–44 зеттабайта, при этом прогнозируют в 2025 году увеличение этого объема в 10 раз.
1 Зб =1024 эксабайта, где 1 экзабайт = 1018 байт
Какие бывают большие данные?
Выделяют 3 типа Big Data в аналитике:
- Структурированные данные
Так называют легко доступные массивы, которые хранятся в фиксированном формате. Они удобны в работе, поскольку их легко хранить, сортировать, анализировать и обрабатывать. Структурированные данные имеют четкие измерения, которые можно определить с помощью изменения параметров. Из-за фиксированного формата каждое поле уникально и может быть извлечено по отдельности или в сочетании с данными из других полей.
- Неструктурированные данные
Это массивы данных без определенной структуры. Поэтому возникают проблемы, когда дело доходит до обработки и извлечения из них ценности. Фотографии, которые мы публикуем в Instagram или Facebook, видео, которые смотрим на платформах, результаты поиска Google — это примеры неструктурированных данных. Хотя организациям доступно большое количество сведений, они понятия не имеют о том, как получить из них полезную информацию, поскольку данные в необработанном виде.
- Полуструктурированные данные
Это смесь структурированных и неструктурированных данных. Такой тип состоит из информации, которая не имеет определенной структуры и не соответствует реляционным базам данных.
Свойства 3V, 5V Big Data
В 2001 году Meta Group выделила три основные характеристики (3V) больших данных: volume, velocity, variety.
- Volume (объем)
Название Big Data уже подразумевает, что объемы информации слишком большие и неуправляемого уровня, чтобы к ним применять специальное программное обеспечение.
- Velocity (скорость генерализации)
Скорость прироста данных. Определяет насколько быстро массивы информации генерируются и обрабатываются, их потенциал. Поток данных массовый и непрерывный.
- Variety (разнообразность)
Это организация и эффективная обработка сведений разных форматов.
Также выделяют еще две характеристики принадлежности больших данных — veracity, value. Вместе с volume, velocity и variety они формируют концепт 5V Биг Дата.
- Veracity (правдивость)
Определяет качество и достоверность данных. Правдивость — это уровень доверия к собранной информации. Поскольку иногда большие объемы сведений часто могут вызвать больше путаницы, чем понимания.
- Value (ценность)
Данные полезны, если из них можно извлечь ценную информацию. При работе с Big Data организации могут использовать стандартные средства сбора и анализа. Только способы извлечения ценности из массивов должны быть уникальными.
Откуда берут большие данные?
- Документация. Документация любого формата, например HTML, CSV, PDF, XLS, Word, XML и так далее.
- Медиа. Изображения, видео, аудио, прямая трансляция, подкасты.
- Социальные сети. Компании, работающие с Big Data, такие как Facebook и Google, получают данные о любых действиях, что мы выполняем. Другими примерами являются YouTube, Twitter, LinkedIn, блоги, Instagram, WordPress, Jive и другие.
- Общедоступные веб-сайты. Эти данные поступают из Википедии, служб здравоохранения, Всемирного банка, правительства, погоды, трафика.
- Архивы. Это архивы персональных данных, таких как медицинские записи, корреспонденция клиентов, страховые формы.
- Хранение данных. Базы данных и файловые системы.
- Данные машинных журналов. Данные с серверов, журналы приложений, журналы аудита, записи сведений о вызовах CDR, мобильное местоположение и другие
- Данные датчиков. Данные от датчиков медицинских устройств, камеры дорог, спутники.
Зачем использовать Big Data? Преимущества технологии больших данных
Несмотря на сложности, 94% представителей бизнеса считают внедрение Биг Дата необходимостью для роста. А 59% организаций уже используют аналитику больших данных.
Использование Big Data помогает организациям
- Понять, где, когда и почему покупают клиенты
- Оптимизировать операции и кадровое планирование
- Прогнозировать тенденции рынка и будущие потребности
- Сделать компании более инновационными и конкурентоспособными
- Открывать новые источники заработка
- Защитить клиентскую базу компании
Читайте также: создание 3D модели: любая форма с точностью до микрона
Что такое аналитика больших данных?
Со взрывным ростом Big Data были созданы базы данных для работы с ними: Hadoop, Spark и MySQL. Сейчас практически все онлайн-ресурсы внедрили эту технологию. Использование данного инструмента обеспечивает компактность и актуальность информации, а также значительно упрощает работу с большими объемами сведений. Компания KLONA предоставляет свои услуги в разработке, настройке и модификации баз данных. Благодаря многолетнему опыту KLONA точно знают какая база данных и какой инструментарий нужен именно Вашему бизнесу.
Выделяют 4 шага аналитики Big Data: сбор, обработка, очистка, анализ больших массивов.
- Сбор
Этот этап разный для каждой организации. Благодаря технологиям, организации могут собирать сведения с облачных хранилищ мобильных приложений и даже с датчиков IoT в магазине. Некоторые данные находятся в хранилищах данных, где аналитики могут легко получить к ним доступ.
- Обработка
Данные, особенно неструктурированные, должны быть правильно организованы. Одним из вариантов обработки является пакетная обработка. Она рассматривает большие блоки данных с течением времени. Пакетная обработка удобна, когда между сбором и анализом данных требуется больше времени. Потоковая обработка рассматривает небольшие пакеты данных одновременно для более быстрого принятия решений. Потоковая обработка более сложная и часто более дорогая.
- Очистка
Неочищенные данные могут вводить в заблуждение, создавая ошибочные идеи. Массивы сведений требуют очистки для улучшения качества и получения более точных результатов. Все наборы информации должны быть правильно отформатированы, а любые дублирующие или нерелевантные части должны быть удалены.
- Анализ
Подготовка больших массивов для использования требует времени. Как только они будут готовы, процессы расширенной аналитики могут превратить большие данные в большие идеи.
Как анализировать большие данные?
Выделяют основные методы анализа больших данных: машинное обучение, статистическое обучение и интеллектуальный анализ .
- Интеллектуальный анализ данных (дата майнинг)
Методы интеллектуального анализа данных могут быть организованы в два основных класса: контролируемые и методы без присмотра.
В контролируемом обучении есть результат, представляющий интерес. И надо разработать модель прогнозирования и достичь этого результата.
В неконтролируемом обучении нет переменной результата, которую мы хотели бы достичь. Наша цель состоит в том, чтобы сгруппировать переменные или части данных на основе их степени сходства. Неконтролируемое обучение обычно используется в психологических исследованиях.
- Машинное обучение
Это метод, хорошо известен в области искусственного интеллекта. Возникнув из информатики, машинное обучение работает с компьютерными алгоритмами для создания предположений на основе данных. Оно предоставляет прогнозы, которые были бы невозможны для аналитиков-людей.
- Статистические обучение
Использует исторические данные организации для прогноза будущего, обнаружения предстоящих рисков и возможностей.
Читайте также: Все о создании 3D-моделей по фотографиям
Какие недостатки Big Data?
Помимо преимуществ, система больших данных имеет и свои недостатки.
- Конфиденциальность
Самым большим недостатком Big Data является опасность кибератак. Даже гигантские компании сталкивались со случаями массовых утечек информации. Однако со внедрением GDPR, предприятия все чаще инвестируют в инфраструктуру, чтобы поддерживать Биг Дату.
- Перегрузка систем
Большие данные могут создавать перегрузку и шум, снижая свою же полезность. Компаниям приходится обрабатывать массивы информации, определять шум и отсеивать лишнее.
- Потребность в специальной обработке еще до применения
Структурированные данные легко хранить и сортировать. Но неструктурированные, например электронные письма, видео и текстовые документы, требуют применения сложных методов, прежде чем стать полезными.
- Потребность в хорошей технической базе
Работа с большими данными требует высокого уровня технического мастерства. Вот поэтому аналитики Big Data принадлежат к высокооплачиваемой группе в IT-сфере.
Big Data: примеры и сферы применения технологии
- Правительство и государственное управление
- Здравоохранение
- Кибербезопасность
- Транспорт
Автомобильная промышленность уже давно внедрила большие данные. Их используют для производства лучших элементов, для повышения безопасности водителей и увеличения продаж автомобилей. Производители автомобилей, такие как BMW, извлекают выгоду из анализа обширных наборов сведений, например с профилактического обслуживания. Так они создают индивидуальные решения для клиентов и автомобили завтрашнего дня.
- Маркетинг
Анализ потребительского поведения представляет собой совершенно новый уровень работы с данными. Благодаря информации, собранной с GPS, социальных сетей и в Интернете (например, история покупок или опубликованные мнения), компании теперь могут анализировать реакцию не только выбранных групп клиентов, но даже конкретных лиц.
- Медицина
Аналитика больших данных в этом секторе может способствовать улучшению обслуживания пациентов; поддержке клинических исследований; мониторингу безопасности здравоохранения; созданию систем управленческого контроля и противодействию эпидемиям и другим угрозам.
Использование Big Data в здравоохранении способствует улучшению телемедицины, корректировке количества персонала, улучшению исследований заболеваний.
Сюзан Этлиджер — Как быть с большими данными?
Будущее больших данных. Куда мы направляемся?
В цифровую эпоху данные являются нашим, вероятно, самым ценным ресурсом и продуктом одновременно.
Использование Big Data помогает создавать новые услуги, разрабатывать новые бизнес-модели, продавать продукты. Не только большие бизнесы анализируют массивы сведений, а и малые предприятия, корпоративные и даже творческие.
В мире, каким мы его знаем, объемы генерируемой информации будут продолжать расти. Компаниям и государственным учреждениям необходимо создать культуру науки о данных, включив ее в свои структуры.
