З кожним пошуком в Інтернеті, з кожним лайком у соцмережах, з кожною онлайн-покупкою, з кожним замовленим квитком ви генеруєте дані про себе. А таких активних користувачів мережі, як ви, понад 4 мільярди. Уявіть обсяги інформації!
До чого тоді тут великі дані, чи Big Data?
Лише за останні два роки було згенеровано 90% світових даних. Щодня створюється 2,5 10 18 байт інформації. Ця інформація настільки складна та велика, що її складно проаналізувати за допомогою реляційної бази даних . Тому було введено окремий термін Big Data, який має свої характеристики та інструменти роботи.
Що таке Big Data?
Big Data – це теж дані , але які дуже різноманітні і великі для традиційних технологій. Кліффорд Лінч широко ввів термін “великі дані” у 2008 році зі своєю статтею для журналу Nature. Розміри таких масивів інформації не просто великі, а ще й збільшуються зі зростаючою швидкістю експонентно .
Наприклад, в 2010 році Ерік Шмідт на конференції Techonomy в Каліфорнії повідомив, що з початку часів до 2003 всього зберігається 5 екзабайт (10 18 ) даних . Інженер, можливо, і не підозрював, що до 2016 року цей обсяг інформації буде генеруватися за кожні два дні.
Наскільки великі дані?
Дані розміром від 10 15 байт називають великими .
Ще у 2008 році світ оперував 0,18 зеттабайтами, а вже у 2015 р. обсяги інформації зросли до 7,4 зеттабайтів, у 2020 р. – до 40–44 зеттабайтів, при цьому прогнозують у 2025 році збільшення цього обсягу у 10 разів.
1 Зб = 1024 ексабайти, де 1 екзабайт = 10 18 байт
Які великі дані бувають?
Виділяють 3 типи Big Data в аналітиці:
- Структуровані дані
Так називають легко доступні масиви , які зберігаються у фіксованому форматі . Вони зручні в роботі, оскільки їх легко зберігати, сортувати, аналізувати та обробляти. Структуровані дані мають чіткі виміри , які можна визначити за допомогою зміни параметрів. Через фіксований формат кожне поле є унікальним і може бути витягнуте окремо або в поєднанні з даними з інших полів.
- Неструктуровані дані
Це масиви даних без певної структури . Тому виникають проблеми, коли справа доходить до обробки та вилучення з них цінності. Фотографії , які ми публікуємо в Instagram або Facebook, відео , які дивимося на платформах, результати пошуку Google – це приклади неструктурованих даних. Хоча організаціям доступна велика кількість відомостей, вони не мають уявлення про те, як отримати з них корисну інформацію, оскільки дані в необробленому вигляді .
- Напівструктуровані дані
Це суміш структурованих та неструктурованих даних. Такий тип складається з інформації, яка не має певної структури та не відповідає реляційним базам даних.
Властивості 3V, 5V Big Data
У 2001 році Meta Group виділила три основні характеристики ( 3V ) великих даних : volume , velocity , variety .
- Volume (обсяг)
Назва Big Data вже має на увазі, що обсяги інформації надто великі та некерованого рівня, щоб до них застосовувати спеціальне програмне забезпечення.
- Velocity (швидкість генералізації)
Швидкість приросту даних. Визначає наскільки швидко масиви інформації генеруються та обробляються, їхній потенціал . Потік даних масовий та безперервний.
- Variety (різноманітність)
Це організація та ефективна обробка відомостей різних форматів.
Також виділяють ще дві характеристики приналежності великих даних – veracity, value . Разом з volume, velocity і variety вони утворюють концепт 5V Біг Дата .
- Veracity (правдивість)
Визначає якість та достовірність даних. Правдивість – це рівень довіри до зібраної інформації. Оскільки іноді великі обсяги інформації часто можуть викликати більше плутанини, ніж розуміння.
- Value (цінність)
Дані корисні , якщо з них можна отримати цінну інформацію . При роботі з Big Data організації можуть використовувати стандартні засоби збирання та аналізу. Тільки способи отримання цінності з масивів повинні бути унікальними .
Звідки беруть величезні дані?
- Документація . Документація будь-якого формату, наприклад HTML, CSV, PDF, XLS, Word, XML тощо.
- Медіа . Зображення, відео, аудіо, пряма трансляція, подкасти.
- Соціальні мережі . Компанії, що працюють з Big Data, такі як Facebook і Google, отримують дані про будь-які дії, які ми виконуємо. Іншими прикладами є YouTube, Twitter, LinkedIn, блоги, Instagram, WordPress, Jive та інші.
- Загальнодоступні веб-сайти . Ці дані надходять із Вікіпедії, служб охорони здоров’я, Світового банку, уряду, погоди, трафіку.
- Архіви . Це архіви персональних даних, як-от медичні записи, кореспонденція клієнтів, страхові форми.
- Зберігання даних . Бази даних та файлові системи.
- Дані машинних журналів . Дані з серверів, журнали програм, журнали аудиту, записи відомостей про дзвінки CDR, мобільне розташування та інші
- Дані датчиків . Дані датчиків медичних пристроїв, камери доріг, супутники.
Навіщо використовувати Big Data? Переваги технології великих даних
Незважаючи на складнощі, 94% представників бізнесу вважають запровадження Біг Дата необхідністю для зростання. А 59% організацій вже використовують аналітику великих даних .
Використання Big Data допомагає організаціям
- Зрозуміти , де, коли і чому купують клієнти
- Оптимізувати операції та кадрове планування
- Прогнозувати тенденції ринку та майбутні потреби
- Зробити компанії більш інноваційними та конкурентоспроможними
- Відкривати нові джерела заробітку
- Захистити клієнтську базу компанії
Читайте також: створення 3D моделі: будь-яка форма з точністю до мікрона
Що таке аналітика великих даних?
З вибуховим зростанням Big Data були створені бази даних для роботи з ними: Hadoop , Spark та MySQL . Наразі практично всі онлайн-ресурси впровадили цю технологію. Використання цього інструменту забезпечує компактність та актуальність інформації, а також значно спрощує роботу з більшими обсягами відомостей. Компанія KLONA надає свої послуги у розробці, налаштуванні та модифікації баз даних . Завдяки багаторічному досвіду KLONA точно знають яка база даних і який інструментарій потрібен саме Вашому бізнесу .
Виділяють 4 кроки аналітики Big Data: збір , обробка , очищення , аналіз великих масивів.
- Збір
Цей етап різний кожної організації. Завдяки технологіям організації можуть збирати відомості з хмарних сховищ мобільних додатків і навіть з датчиків IoT в магазині. Деякі дані знаходяться у сховищах даних , де аналітики можуть легко отримати доступ до них.
- Обробка
Дані , особливо неструктуровані, мають бути правильно організовані . Одним із варіантів обробки є пакетна обробка . Вона розглядає великі блоки даних з часом . Пакетна обробка зручна, коли між збором та аналізом даних потрібно більше часу. Потокова обробка розглядає невеликі пакети даних одночасно для швидшого прийняття рішень. Потокова обробка складніша і часто дорожча.
- Очищення
Неочищені дані можуть вводити в оману, створюючи хибні ідеї. Масиви відомостей потребують очищення для покращення якості та отримання більш точних результатів . Усі набори інформації мають бути правильно відформатовані , а будь-які дублюючі або нерелевантні частини мають бути видалені .
- Аналіз
Підготовка великих масивів для використання потребує часу. Як тільки вони будуть готові, процеси розширеної аналітики можуть перетворити великі дані на великі ідеї .
Як аналізувати великі дані?
Виділяють основні методи аналізу великих даних: машинне навчання, статистичне навчання та інтелектуальний аналіз.
- Інтелектуальний аналіз даних ( дата майнінг )
Методи інтелектуального аналізу даних можуть бути організовані у два основних класи : контрольовані та методи без нагляду.
У контрольованому навчанні є результат , що представляє інтерес. І треба розробити модель прогнозування та досягти цього результату.
У неконтрольованому навчанні немає змінної результату, що ми хотіли б досягти. Наша мета полягає в тому, щоб згрупувати змінні або частини даних на основі їхнього ступеня подібності . Неконтрольоване навчання зазвичай використовують у психологічних дослідженнях.
- Машинне навчання
Це метод, добре відомий у галузі штучного інтелекту. Виникнувши з інформатики, машинне навчання працює з комп’ютерними алгоритмами до створення припущень з урахуванням даних. Воно надає прогнози , які були б неможливими для аналітиків-людей.
- Статистичні навчання
Використовує історичні дані організації для прогнозу майбутнього, виявлення майбутніх ризиків та можливостей.
Читайте також : Все про створення 3D-моделей за фотографіями
Які недоліки Big Data?
Крім переваг, система великих даних має свої недоліки .
- Конфіденційність
Найбільшим недоліком Big Data є небезпека кібератак . Навіть гігантські компанії стикалися із випадками масових витоків інформації. Однак із впровадженням GDPR підприємства все частіше інвестують в інфраструктуру , щоб підтримувати Біг Дату.
- Перевантаження систем
Великі дані можуть створювати навантаження і шум, знижуючи свою корисність. Компаніям доводиться обробляти масиви інформації, визначати шум та відсівати зайве.
- Потреба у спеціальній обробці ще до застосування
Структуровані дані легко зберігати та сортувати. Але неструктуровані , наприклад, електронні листи, відео та текстові документи, вимагають застосування складних методів , перш ніж стати корисними.
- Потреба хорошої технічної бази
Робота з великими даними потребує високого рівня технічної майстерності . Саме тому аналітики Big Data належать до високооплачуваної групи в IT-сфері.
Big Data: приклади та сфери застосування технології
- Уряд та державне управління
- Охорона здоров’я
- Кібербезпека
- Транспорт
Автомобільна промисловість уже давно впровадила величезні дані. Їх використовують для виробництва найкращих елементів , для підвищення безпеки водіїв та збільшення продажів автомобілів. Виробники автомобілів, такі як BMW, мають вигоду з аналізу великих наборів відомостей, наприклад з профілактичного обслуговування. Так вони створюють індивідуальні рішення для клієнтів та автомобілі завтрашнього дня.
- Маркетинг
Аналіз споживчої поведінки є абсолютно новий рівень роботи з даними. Завдяки інформації, зібраній з GPS, соціальних мереж та в Інтернеті (наприклад, історія покупок чи опубліковані думки), компанії тепер можуть аналізувати реакцію не лише вибраних груп клієнтів, а й навіть конкретних осіб .
- Медицина
Аналітика великих даних у цьому секторі може сприяти покращенню обслуговування пацієнтів; підтримка клінічних досліджень; моніторинг безпеки охорони здоров’я; створення систем управлінського контролю та протидії епідеміям та іншим загрозам .
Використання Big Data у охороні здоров’я сприяє покращенню телемедицини, коригування кількості персоналу, покращенню досліджень захворювань.
Сюзан Етліджер – Як бути з великими даними?
Майбутнє великих даних. Куди ми прямуємо?
У цифрову епоху дані є нашим, ймовірно, найціннішим ресурсом та продуктом одночасно.
Використання Big Data допомагає створювати нові послуги, розробляти нові бізнес-моделі, продавати продукти. Не лише великі бізнеси аналізують масиви відомостей, а й малі підприємства , корпоративні та навіть творчі .
У світі, яким ми його знаємо, обсяги інформації , що генерується, продовжуватимуть зростати . Компаніям та державним установам необхідно створити культуру науки про дані, включивши її до своїх структур.
