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.

большие данные поток Big data источники

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 (1018данных. 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 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. 

пример структурированных больших данных базы данных
Таблица городов — пример структурированных данных
  • 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.

тип структурированные большие данные пример
Поиск в Гугл — пример данных без структуры
  • Полуструктурированные данные

Это смесь структурированных и неструктурированных данных. Такой тип состоит из информации, которая не имеет определенной структуры и не соответствует реляционным базам данных. 

полуструктурированные данные пример
Пример полуструктурированных данных

Свойства 3V, 5V Big Data

В 2001 году Meta Group выделила три основные характеристики (3V) больших данных: volumevelocity, variety.

3V VVV Big Data больших данных
3V больших данных
  1. Volume (объем)

Название Big Data уже подразумевает, что объемы информации слишком большие и неуправляемого уровня, чтобы к ним применять специальное программное обеспечение.

  1. Velocity (скорость генерализации)

Скорость прироста данных. Определяет насколько быстро массивы информации генерируются и обрабатываются, их потенциал. Поток данных массовый и непрерывный.

  1. 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. 

5V Big Data больших данных
5V больших данных
  1. 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. 

  1.  Value (ценность)

Данные полезныесли 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?

большие данные источники соцсети иллюстрация
Данные из соцсетей
  • 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: HadoopSpark 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: сборобработкаочисткаанализ больших массивов.

этапы работы с большими данными пошагово анализ
Этапы работы с Big Data
  1. 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. 

  1. 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.

  1. 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

  1. Анализ 

Подготовка больших массивов для использования требует времени. Как только они будут готовы, процессы расширенной аналитики могут превратить большие данные в большие идеи

схема большие данные большие идеи аналитика

Как анализировать большие данные?

Выделяют основные методы анализа больших данных: машинное обучение, статистическое обучение и интеллектуальный анализ .

  1. 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. 

  1. 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.

  1. 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 GDPRпредприятия 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. 

большие данные мем

Использование Big Data помогает создавать новые услуги, разрабатывать новые бизнес-модели, продавать продукты. Не только большие бизнесы анализируют массивы сведений, а и малые предприятиякорпоративные 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.