Data что это

Что такое Big Data?

Большие данные: что именно обозначает этот термин?

Большие данные — это разнообразные данные, поступающие с более высокой скоростью, объем которых постоянно растет. Таким образом, три основных свойства больших данных — это разнообразие, высокая скорость поступления и большой объем.

Если говорить простыми словами, большие данные — более крупные и сложные наборы данных, особенно из новых источников данных. Размер этих наборов данных настолько велик, что традиционные программы для обработки не могут с ними справиться. Однако эти большие данные можно использовать для решения бизнес-задач, которые раньше не могли быть решены.

Основные свойства больших данных

Объем	Количество данных — важный фактор. Располагая ими в больших количествах, Вам потребуется обрабатывать большие объемы неструктурированных данных низкой плотности. Ценность таких данных не всегда известна. Это могут быть данные каналов Twitter, данные посещаемости веб-страниц, а также данные мобильных приложений, сетевой трафик, данные датчиков. В некоторые организации могут поступать десятки терабайт данных, в другие — сотни петабайт.
Скорость	Скорость в данном контексте — это скорость приема данных и, возможно, действий на их основе. Обычно высокоскоростные потоки данных поступают прямо в оперативную память, а не записываются на диск. Некоторые «умные» продукты, функционирующие на основе Интернета, работают в режиме реального или практически реального времени. Соответственно, такие данные требуют оценки и действий в реальном времени.
Разнообразие	Разнообразие означает, что доступные данные принадлежат к разным типам. Традиционные типы данных структурированы и могут быть сразу сохранены в реляционной базе данных. С появлением Big Data данные стали поступать в неструктурированном виде. Такие неструктурированные и полуструктурированные типы данных как текст, аудио и видео, требуют дополнительной обработки для определения их значения и поддержки метаданных.

Ценность больших данных и их достоверность

Еще два свойства сформировались за последние несколько лет: ценность и достоверность. Данные имеют внутренне присущую им ценность. Однако чтобы они приносили пользу, эту ценность необходимо раскрыть. Не менее важно и то, насколько достоверны Ваши большие данные и насколько Вы можете на них полагаться?

Сегодня большие данные стали разновидностью капитала. Подумайте о крупнейших технологических компаниях. Ценность их предложений в значительной степени зависит от их данных, которые они постоянно анализируют, чтобы повышать эффективность и разрабатывать новые продукты.

Новейшие достижения в сфере технологий позволили значительно снизить стоимость хранилищ и вычислений, что дает возможность хранить и обрабатывать постоянно растущие объемы данных. Современные технологии позволяют хранить и обрабатывать больше данных за меньшую стоимость, что позволяет Вам принимать более точные и взвешенные бизнес-решения.

Извлечение ценности из больших данных не сводится только к их анализу (это их отдельное преимущество). Речь о комплексном исследовательском процессе с участием специалистов по глубокому анализу, корпоративных пользователей и руководителей, которые будут задавать правильные вопросы, выявлять шаблоны, делать обоснованные предположения и предсказывать поведение.

Но как мы к этому пришли?

История больших данных

Хотя сама по себе концепция больших данных не нова, первые большие наборы данных начали использовать в 1960-70 гг., когда появились первые в мире ЦОД и реляционные базы данных.

К 2005 году бизнес начал осознавать, насколько велик объем данных, которые пользователи создают при использовании Facebook, YouTube и других интернет-сервисов. В том же году появилась платформа Hadoop на основе открытого кода, которая была создана специально для хранения и анализа наборов больших данных. В то же время начала набирать популярность методология NoSQL.

Появление платформ на основе открытого кода, таких как Hadoop и позднее Spark, сыграло значительную роль в распространении больших данных, так как эти инструменты упрощают обработку больших данных и снижают стоимость хранения. За прошедшие годы объемы больших данных возросли на порядки. Огромные объемы данных появляются в результате деятельности пользователей — но теперь не только их.

С появлением Интернета вещей (IoT) все большее число устройств получает подключение к Интернету, что позволяет собирать данные о моделях действий пользователей и работе продуктов. А когда появились технологии машинного обучения, объем данных вырос еще больше.

Большие данные имеют долгую историю развития, однако их потенциал еще далеко не раскрыт. Облачные вычисления раздвинули границы применения больших данных еще шире. Облачные технологии обеспечивают по-настоящему гибкие возможности масштабирования, что позволяет разработчикам развертывать кластеры для тестирования выборочных данных по требованию. Кроме того, также все более значимыми становятся графовые базы данных, позволяющие отображать громадные объемы данных так, чтобы анализировать их можно было быстро и всеобъемлюще.

• Большие данные дают возможность получать более полные ответы, потому они предоставляют больше информации.
• Более подробные ответы означают, что Вы можете быть более уверены в достоверности данных — что обеспечивает абсолютно новый подход к решению задач.

Примеры использования больших данных

Большие данные можно применять в самых различных сферах деятельности — от взаимодействия с заказчиками до аналитики. Вот лишь несколько сценариев практического использования.

Разработка продуктов	Такие компании, как Netflix и Procter & Gamble, используют большие данные для прогнозирования потребительского спроса. Они классифицируют ключевые атрибуты существующих и снятых с использования продуктов и услуг и моделируют связи между этими атрибутами и коммерческим успехом предложений, чтобы создавать предиктивные модели для новых продуктов и услуг. Кроме того, P&G использует данные и статистику, получаемые от фокусных групп, а также из социальных сетей, по результатам рыночных тестов и пробных продаж, после чего выпускает новые продукты.
предиктивное управление обслуживанием;	Факторы, которые позволяют прогнозировать сбои механики, могут скрываться в недрах структурированных данных, таких как год, марка и модель оборудования, или в неструктурированных данных, таких как записи журналов, данные датчиков, сообщения об ошибках и сведения о температуре двигателя. Проанализировав индикаторы вероятных проблем до их возникновения, организации могут повысить экономическую эффективность техобслуживания и максимально продлить срок службы запчастей и оборудования.
Взаимодействие с заказчиками	Борьба за заказчиков в самом разгаре. Сегодня получить точные данные о качестве обслуживания клиентов проще, чем когда-либо. Большие данные позволят Вам извлечь полезные сведения из соцсетей, информации о посещении веб-сайтов и других источников, таким образом повысив качество взаимодействия с клиентами и сделав свои предложения максимально полезными. Обеспечьте индивидуальный подход, сократите отток клиентской базы и предотвращайте возникновение проблем.
Обнаружение несанкционированного доступа и выполнение нормативных требований	Когда дело касается безопасности, речь идет не просто о паре хакеров: против Вас выступают целые команды опытных специалистов. Нормативные требования и стандарты безопасности постоянно меняются. Большие данные позволяют определять шаблоны, характерные для мошенников, и собирать значительные объемы данных, чтобы ускорить предоставление нормативной отчетности.
Машинное обучение	Сегодня машинное обучение — одна из самых популярных тем для обсуждения. И данные — в особенности большие данные — являются одной из причин этой популярности. Сегодня мы можем обучать машины вместо того, чтобы программировать их. Именно доступность больших данных сделала это возможным.
Операционная эффективность	Операционная эффективность редко становится обсуждаемой темой, однако именно в этой области большие данные играют самую значительную роль. Большие данные позволяют получать доступ к сведениям о производстве, мнении заказчиков и доходах, а также анализировать эти и другие факторы, чтобы сократить число простоев и прогнозировать будущий спрос. Большие данные также позволяют принимать более взвешенные решения в соответствии с рыночным спросом.
Внедрение инноваций	Большие данные позволяют выявлять взаимозависимости между пользователями, учреждениями и компаниями, внедрять их и определять новые способы применения полученных сведений. Используйте результаты исследований данных, чтобы повысить эффективность финансовых решений и планирования. Изучайте тенденции и желания покупателей, чтобы выпускать новые продукты и услуги. Внедрите динамическое ценообразование. Возможности поистине безграничны.

Сложности при использовании больших данных

Большие данные — это большие возможности, но и немалые трудности.

Прежде всего большие данные предсказуемо занимают много места. Хотя новые технологии хранения постоянно развиваются, объемы данных возрастают вдвое почти каждые два года. Организации до сих пор сталкиваются с проблемами роста объемов данных и их эффективного хранения.

Но недостаточно просто найти большое хранилище. Данные необходимо использовать, чтобы они приносили выгоду, и размер этой выгоды зависит от обработки данных. Чистые данные, то есть данные, актуальные для клиента и организованные для эффективного анализа, требуют тщательной обработки. Специалисты по изучению данных тратят от 50 до 80% рабочего времени на обработку и подготовку данных для использования.

И, наконец, технологии больших данных развиваются семимильными шагами. Несколько лет назад Apache Hadoop была самой популярной технологией для работы с большими данными. Платформа Apache Spark появилась в 2014 году. Сегодня оптимальным подходом является совместное использование этих двух платформ. Чтобы успевать за развитием больших данных, требуется прилагать большие усилия.

Ознакомьтесь с дополнительными ресурсами о больших данных:

Как работают большие данные

Большие данные позволяют извлекать новые ценные сведения, которые открывают новые возможности и бизнес-модели. Чтобы начать работу с большими данными, необходимо выполнить три действия.

1. Интеграция
Технология больших данных позволяет объединять данные из разрозненных источников и приложений. Традиционные механизмы интеграции, такие как средства для извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL), не справляются с подобными задачами. Для анализа наборов данных размером в терабайт, а то и петабайт, нужны новые стратегии и технологии.

Во время этапа интеграции происходит добавление, обработка и форматирование данных, чтобы корпоративным аналитикам было удобно с ними работать.

2. Управление
Большим данным требуется объемное хранилище. Решение для хранения может быть размещено в локальной или облачной среде или и там и там. Вы можете хранить данные в предпочтительном формате и применять желаемые требования к обработке (и необходимые механизмы обработки) к наборам данным по мере необходимости. Большинство организаций выбирают решение для хранения данных в зависимости от того, где они хранятся в настоящее время. Облачные хранилища пользуются растущей популярностью, так как поддерживают актуальные требования к вычислениям и позволяют задействовать ресурсы по мере надобности.

3. Анализ
Вложения в большие данные окупятся сполна, когда Вы приступите к анализу данных и начнете предпринимать действия, исходя из полученных сведений. Обеспечьте новый уровень прозрачности благодаря визуальному анализу разнообразных наборов данных. Используйте глубокий анализ данных, чтобы совершать новые открытия. Делитесь своими открытиями с другими. Создавайте модели данных с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. Примените свои данные на деле.

Лучшие практики при работе с большими данными

Чтобы помочь Вам в освоении новой технологии, мы подготовили список лучших практик, которых рекомендуем придерживаться. Ниже приведены наши рекомендации по созданию надежного фундамента для работы с большими данными.

Анализ больших данных сам по себе ценен. Однако Вы сможете извлечь еще большее количество полезных сведений за счет сопоставления и интеграции больших данных низкой плотности с уже используемыми структурированными данными.

Неважно, какие данные Вы собираете — данные о заказчиках, продукции, оборудовании или окружающей среде — цель состоит в том, чтобы добавить больше релевантных единиц информации в эталонные и аналитические сводки и обеспечить более точные выводы. Например, важно различать отношение всех заказчиков от отношения наиболее ценных заказчиков. Именно поэтому многие организации рассматривают большие данные как неотъемлемую часть существующего набора средств бизнес-анализа, платформ хранения данных и информационной архитектуры.

Не забывайте, что процессы и модели больших данных могут выполняться и разрабатываться как человеком, так и машинами. Аналитические возможности больших данных включают статистику, пространственный анализ, семантику, интерактивное изучение и визуализацию. Использование аналитических моделей позволяет соотносить различные типы и источники данных, чтобы устанавливать связи и извлекать полезные сведения.

Обнаружение полезных сведений в данных не всегда обходится без сложностей. Иногда мы даже не знаем, что именно ищем. Это нормально. Руководство и специалисты по ИТ должны с пониманием относиться к отсутствию четкой цели или требований.

В то же время специалисты по анализу и изучению данных должны тесно сотрудничать с коммерческими подразделениями, чтобы ясно представлять, в каких областях имеются пробелы и каковы требования бизнеса. Чтобы обеспечить интерактивное исследование данных и возможность экспериментов со статистическими алгоритмами, необходимы высокопроизводительные рабочие среды. Убедитесь, что в тестовых средах есть доступ ко всем необходимым ресурсам и что они надлежащим образом контролируются.

Подробнее о больших данных в Oracle

• Попробуйте бесплатный семинар по большим данным
• Инфографика: как создавать эффективные озера данных

Data что это

Только ленивый не говорит о Big data, но что это такое и как это работает — понимает вряд ли. Начнём с самого простого — терминология. Говоря по-русски, Big data — это различные инструменты, подходы и методы обработки как структурированных, так и неструктурированных данных для того, чтобы их использовать для конкретных задач и целей.

Неструктурированные данные — это информация, которая не имеет заранее определённой структуры или не организована в определённом порядке.

Термин «большие данные» ввёл редактор журнала Nature Клиффорд Линч ещё в 2008 году в спецвыпуске, посвящённом взрывному росту мировых объёмов информации. Хотя, конечно, сами большие данные существовали и ранее. По словам специалистов, к категории Big data относится большинство потоков данных свыше 100 Гб в день.

Читайте также: Как зарождалась эра Big data

Сегодня под этим простым термином скрывается всего два слова — хранение и обработка данных.

Big data — простыми словами

В современном мире Big data — социально-экономический феномен, который связан с тем, что появились новые технологические возможности для анализа огромного количества данных.

Читайте также: Мир Big data в 8 терминах

Для простоты понимания представьте супермаркет, в котором все товары лежат не в привычном вам порядке. Хлеб рядом с фруктами, томатная паста около замороженной пиццы, жидкость для розжига напротив стеллажа с тампонами, на котором помимо прочих стоит авокадо, тофу или грибы шиитаке. Big data расставляют всё по своим местам и помогают вам найти ореховое молоко, узнать стоимость и срок годности, а еще — кто, кроме вас, покупает такое молоко и чем оно лучше молока коровьего.

Кеннет Кукьер: Большие данные — лучшие данные

Технология Big data

Огромные объёмы данных обрабатываются для того, чтобы человек мог получить конкретные и нужные ему результаты для их дальнейшего эффективного применения.

Читайте также: Big data: анализ и структурирование

Фактически, Big data — это решение проблем и альтернатива традиционным системам управления данными.

Техники и методы анализа, применимые к Big data по McKinsey:

• Data Mining;
• Краудсорсинг;
• Смешение и интеграция данных;
• Машинное обучение;
• Искусственные нейронные сети;
• Распознавание образов;
• Прогнозная аналитика;
• Имитационное моделирование;
• Пространственный анализ;
• Статистический анализ;
• Визуализация аналитических данных.

Горизонтальная масштабируемость, которая обеспечивает обработку данных — базовый принцип обработки больших данных. Данные распределены на вычислительные узлы, а обработка происходит без деградации производительности. McKinsey включил в контекст применимости также реляционные системы управления и Business Intelligence.

Технологии:

• NoSQL;
• MapReduce;
• Hadoop;
• R;
• Аппаратные решения.

Читайте также: Big data: семантический анализ данных и машинное обучение

Для больших данных выделяют традиционные определяющие характеристики, выработанные Meta Group ещё в 2001 году, которые называются «Три V»:

1. Volume — величина физического объёма.
2. Velocity — скорость прироста и необходимости быстрой обработки данных для получения результатов.
3. Variety — возможность одновременно обрабатывать различные типы данных.

Big data: применение и возможности

Объёмы неоднородной и быстро поступающей цифровой информации обработать традиционными инструментами невозможно. Сам анализ данных позволяет увидеть определённые и незаметные закономерности, которые не может увидеть человек. Это позволяет оптимизировать все сферы нашей жизни — от государственного управления до производства и телекоммуникаций.

Например, некоторые компании ещё несколько лет назад защищали своих клиентов от мошенничества, а забота о деньгах клиента — забота о своих собственных деньгах.

Сюзан Этлиджер: Как быть с большими данными?

Решения на основе Big data: «Сбербанк», «Билайн» и другие компании

У «Билайна» есть огромное количество данных об абонентах, которые они используют не только для работы с ними, но и для создания аналитических продуктов, вроде внешнего консалтинга или IPTV-аналитики. «Билайн» сегментировали базу и защитили клиентов от денежных махинаций и вирусов, использовав для хранения HDFS и Apache Spark, а для обработки данных — Rapidminer и Python.

Читайте также: «Большие данные дают конкурентное преимущество, поэтому не все хотят о них рассказывать»

Или вспомним «Сбербанк» с их старым кейсом под названием АС САФИ. Это система, которая анализирует фотографии для идентификации клиентов банка и предотвращает мошенничество. Система была внедрена ещё в 2014 году, в основе системы — сравнение фотографий из базы, которые попадают туда с веб-камер на стойках благодаря компьютерному зрению. Основа системы — биометрическая платформа. Благодаря этому, случаи мошенничества уменьшились в 10 раз.

Big data в мире

По данным компании IBS, к 2003 году мир накопил 5 эксабайтов данных (1 ЭБ = 1 млрд гигабайтов). К 2008 году этот объем вырос до 0,18 зеттабайта (1 ЗБ = 1024 эксабайта), к 2011 году — до 1,76 зеттабайта, к 2013 году — до 4,4 зеттабайта. В мае 2015 года глобальное количество данных превысило 6,5 зеттабайта (подробнее).

К 2020 году, по прогнозам, человечество сформирует 40-44 зеттабайтов информации. А к 2025 году вырастет в 10 раз, говорится в докладе The Data Age 2025, который был подготовлен аналитиками компании IDC. В докладе отмечается, что большую часть данных генерировать будут сами предприятия, а не обычные потребители.

Аналитики исследования считают, что данные станут жизненно-важным активом, а безопасность — критически важным фундаментом в жизни. Также авторы работы уверены, что технология изменит экономический ландшафт, а обычный пользователь будет коммуницировать с подключёнными устройствами около 4800 раз в день.

Рынок Big data в России

В 2017 году мировой доход на рынке big data должен достигнуть $150,8 млрд, что на 12,4% больше, чем в прошлом году. В мировом масштабе российский рынок услуг и технологий big data ещё очень мал. В 2014 году американская компания IDC оценивала его в $340 млн. В России технологию используют в банковской сфере, энергетике, логистике, государственном секторе, телекоме и промышленности.

Читайте также: Как устроен рынок Big data в России

Что касается рынка данных, он в России только зарождается. Внутри экосистемы RTB поставщиками данных выступают владельцы программатик-платформ управления данными (DMP) и бирж данных (data exchange). Телеком-операторы в пилотном режиме делятся с банками потребительской информацией о потенциальных заёмщиках.

15 сентября в Москве состоится конференция по большим данным Big Data Conference. В программе — бизнес-кейсы, технические решения и научные достижения лучших специалистов в этой области. Приглашаем всех, кто заинтересован в работе с большими данными и хочет их применять в реальном бизнесе. Следите за Big Data Conference в Telegram, на Facebook и «ВКонтакте».

Обычно большие данные поступают из трёх источников:

• Интернет (соцсети, форумы, блоги, СМИ и другие сайты);
• Корпоративные архивы документов;
• Показания датчиков, приборов и других устройств.

Big data в банках

Помимо системы, описанной выше, в стратегии «Сбербанка» на 2014-2018 гг. говорится о важности анализа супермассивов данных для качественного обслуживания клиентов, управления рисками и оптимизации затрат. Сейчас банк использует Big data для управления рисками, борьбы с мошенничеством, сегментации и оценки кредитоспособности клиентов, управления персоналом, прогнозирования очередей в отделениях, расчёта бонусов для сотрудников и других задач.

«ВТБ24» пользуется большими данными для сегментации и управления оттоком клиентов, формирования финансовой отчётности, анализа отзывов в соцсетях и на форумах. Для этого он применяет решения Teradata, SAS Visual Analytics и SAS Marketing Optimizer.

Читайте также: Кто делает Big data в России?

«Альфа-Банк» за большие данные взялся в 2013 году. Банк использует технологии для анализа соцсетей и поведения пользователей сайта, оценки кредитоспособности, прогнозирования оттока клиентов, персонализации контента и вторичных продаж. Для этого он работает с платформами хранения и обработки Oracle Exadata, Oracle Big data Appliance и фреймворком Hadoop.

«Тинькофф-банк» с помощью EMC Greenplum, SAS Visual Analytics и Hadoop управляет рисками, анализирует потребности потенциальных и существующих клиентов. Большие данные задействованы также в скоринге, маркетинге и продажах.

Big data в бизнесе

Для оптимизации расходов внедрил Big data и «Магнитогорский металлургический комбинат», который является крупным мировым производителем стали. В конце прошлого года они внедрили сервис под названием «Снайпер», который оптимизирует расход ферросплавов и других материалов при производстве. Сервис обрабатывает данные и выдаёт рекомендации для того, чтобы сэкономить деньги на производстве стали.

Читайте также: Как заставить большие данные работать на ваш бизнес

Большие данные и будущее — одна из самых острых тем для обсуждения, ведь в основе коммерческой деятельности лежит информация. Идея заключается в том, чтобы «скормить» компьютеру большой объем данных и заставить его отыскивать типовые алгоритмы, которые не способен увидеть человек, или принимать решения на основе процента вероятности в том масштабе, с которым прекрасно справляется человек, но который до сих пор не был доступен для машин, или, возможно, однажды — в таком масштабе, с которым человек не справится никогда.

Читайте также: 6 современных тенденций в финансовом секторе

Чтобы оптимизировать бизнес-процессы,«Сургутнефтегаз» воспользовался платформой данных и приложений «in-memory» под названием SAP HANA, которая помогает в ведении бизнеса в реальном времени. Платформа автоматизирует учёт продукции, расчёт цен, обеспечивает сотрудников информацией и экономит аппаратные ресурсы. Как большие данные перевернули бизнес других предприятий — вы можете прочитать здесь.

Big data в маркетинге

Благодаря Big data маркетологи получили отличный инструмент, который не только помогает в работе, но и прогнозирует результаты. Например, с помощью анализа данных можно вывести рекламу только заинтересованной в продукте аудитории, основываясь на модели RTB-аукциона.

Читайте также: Чем полезны большие данные для рекламного бизнеса?

Big data позволяет маркетологам узнать своих потребителей и привлекать новую целевую аудиторию, оценить удовлетворённость клиентов, применять новые способы увеличения лояльности клиентов и реализовывать проекты, которые будут пользоваться спросом.

Сервис Google.Trends вам в помощь, если нужен прогноз сезонной активности спроса. Всё, что надо — сопоставить сведения с данными сайта и составить план распределения рекламного бюджета.

Читайте также: Большие данные должны приносить практическую пользу бизнесу – или умереть

Биг дата изменит мир?

От технологий нам не спрятаться, не скрыться. Big data уже меняет мир, потихоньку просачиваясь в наши города, дома, квартиры и гаджеты. Как быстро технология захватит планету — сказать сложно. Одно понятно точно — держись моды или умри в отстое, как говорил Боб Келсо в сериале «Клиника».

А что вам интересно было бы узнать о больших данных? Пишите в комментариях 🙂

Материалы по теме:

• Начинающим
• Банки
• Большие данные
• Самые важные технологические тренды
• Тренды

Big Data

Big Data (большие данные) — это огромные массивы информации, создаваемые IT-гигантами и большими информационными системами. Источниками больших данных являются, например, социальные сети или интернет вещей (IoT).

Освойте профессию «Data Scientist»

В науке о данных (Data Science) большие данные обрабатывают и анализируют, чтобы найти в них закономерности и использовать их для повышения эффективности компании или системы. Анализ больших данных в соцсетях помогает делать рекламу более релевантной для пользователей. Из-за большого объема Big Data анализируют с помощью специальных методов и больших вычислительных мощностей.

Профессия / 24 месяца
Data Scientist

Дата-сайентисты решают поистине амбициозные задачи. Научитесь создавать искусственный интеллект, обучать нейронные сети, менять мир и при этом хорошо зарабатывать. Программа рассчитана на новичков и плавно введет вас в Data Science.

Какие данные считают «большими»

Big Data — это наборы данных, которые генерируются большими системами и быстро накапливаются. В 2021 году наборы больших данных измеряют в петабайтах (миллионах гигабайт). Но размер — не единственная характеристика. Такие данные обычно представлены в разных форматах, не имеют структуры, могут содержать ошибочную или нерелевантную информацию.

Например, даже если собрать анкетные данные всех 2,5 млрд пользователей Facebook, эту базу данных нельзя назвать Big Data. Несмотря на размер базы, информация в ней будет однородной и структурированной, а анализировать ее несложно. В то же время данные того же количества пользователей о переходах по ссылкам, лайкам и касаниям по экрану смартфона — Big Data. Таких данных очень много, они накапливаются с каждым новым сеансом в приложении и не могут быть проанализированы стандартными методами.

Как работают с Big Data

В работе с большими данными применяют стандартный цикл Data Science из пяти этапов:

1. Сбор. Определение объема и структуры данных.
2. Подготовка. Создание архитектуры данных и очистка (Data Cleaning) от ошибок и нерелевантной информации.
3. Обработка. Применение математических моделей и машинного обучения. В Big Data применяют метод распределенной обработки MapReduce.
4. Анализ. Поиск закономерностей методами Data Mining — интеллектуального анализа данных.
5. Коммуникация (обратная связь). Создание аналитических отчетов с предложениями о решениях на основе анализа.

Но в работе с большими данными есть особенность — необходимость большого объема памяти для хранения и вычислительных мощностей. Системы из устройств для обработки Big Data называют Hadoop-кластерами: в своей работе они используют инструменты Apache Hadoop. Выстраивая архитектуру «железа», руководствуются тремя принципами:

1. Горизонтальная масштабируемость. Big Data постоянно накапливаются и увеличиваются, поэтому система их обработки должна увеличиваться пропорционально с помощью добавления новых узлов. Если данных стало в 2 раза больше, вычислительные мощности тоже должны быть увеличены в 2 раза.
2. Отказоустойчивость. Вычислительных узлов в кластере может быть много и их количество увеличивается, из-за этого увеличивается вероятность выхода машин из строя. Поэтому методы работы с Big Data должны обрабатывать данные даже в случае отказа мощностей.
3. Локальность данных. Обычно данные распределены по большому количеству вычислительных узлов. Если физически данные находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом, то расходы на передачу данных могут стать большими. Поэтому в Big Data стараются обрабатывать кластер данных на том же компьютере, где он хранится.

Станьте дата-сайентистом и решайте амбициозные задачи с помощью нейросетей

Методы работы с Big Data

При сборе и анализе данных применяют различные методы.

Машинное обучение и нейронные сети. Использование в анализе нейронных сетей, которые обучаются вычислениям на массивах подготовленных данных. Обученная нейросеть может обрабатывать большие данные с большой точностью. Чтобы нейросеть работала, ее нужно сначала обучить — этот процесс называется машинным обучением. После обучения можно использовать нейросеть для обработки Big Data:

Смешение и интеграция данных. Приведение неструктурированных разнородных данных из разных источников к единому виду, например текстовому.

Data Mining. Анализ данных для выявления закономерностей в больших неструктурированных массивах данных.

Краудсорсинг. Привлечение людей к анализу данных. В небольших разовых проектах Big Data найм людей или поиск волонтеров для проверки таблиц и баз данных может оказаться дешевле, чем компьютерные методы.

Предиктивная аналитика. Анализ больших данных за прошлые периоды для прогнозирования их поведения в будущем. Например, поиск в данных клиентов параметров, которые влияли на продажи, для прогнозирования спроса на товары в будущем.

Имитационное моделирование. Анализ данных с возможностью изменять параметры для гипотетических ситуаций, например для вычисления объема продаж при изменении цен.

Data Scientist

Дата-сайентисты решают поистине амбициозные задачи. Научитесь создавать искусственный интеллект, обучать нейронные сети, менять мир и при этом хорошо зарабатывать. Программа рассчитана на новичков и плавно введет вас в Data Science.

Статьи по теме:
Топ-10 языков согласно индексу TIOBE

Рассказываем, почему мастер цифровой трансформации — востребованная профессия, какие инструменты нужно освоить и где учиться

Big Data

В Unisender есть все для рассылок: можно создавать и отправлять клиентам письма и SMS, настроить чат-бота и делать рассылки в Telegram и даже собрать простой лендинг для пополнения базы контактов.

Big Data — это разнообразные данные больших объемов, которые хранятся на цифровых носителях. В их число входит общая статистика рынков и личные данные пользователей: информация о транзакциях и платежах, покупках, перемещениях и предпочтениях аудитории.

Объем больших данных исчисляется терабайтами. Это и тексты, и фотографии, и машинный код. Такой массив информации просто невозможно проанализировать силами человека или с помощью обычного компьютера, для этого нужны специальные инструменты.

Технологии, связанные с хранением и обработкой больших данных, также называют Big Data.

Прогноз роста больших данных в мире

Характеристики Big Data

Большие данные отличают от обычных наличие признаков «VVV».

Volume (объем) — физический размер данных, их вес и количество места, которое они занимают. Поток таких данных может составлять от 100 Гб в сутки.

Velocity (скорость) — объем информации увеличивается с большой скоростью, в геометрической прогрессии, и требует быстрой обработки и анализа.

Variety (разнообразие) — данные неоднородны и поступают в разных форматах: текст, картинки, голосовые сообщения, транзакции. Они могут быть неупорядоченными, структурированными полностью или частично.

Отдельные IT-компании выделяют дополнительные аспекты работы с большими данными.

Variability (изменчивость) — поток информации неоднороден, случаются всплески или спады. Это осложняет её обработку и анализ.

Value (ценность) — описывает как сложность информации для обработки, так и её степень важности. Для бизнеса особо актуален вопрос целесообразности затрат на обработку данных.

Visualization (визуализация) — возможность наглядно представить результаты анализа, чтобы упростить их восприятие человеком.

Veracity (достоверность) — точность и достоверность самих данных, а также корректность способа, которым получены. Неточности ведут к ошибкам в анализе.

Зачем нужны большие данные

Большие данные применяются во многих отраслях: банки, страхование, ритейл, здравоохранение, логистика, наука, маркетинг. Везде, где можно собрать большой объем информации и проанализировать его.

Отрасли, которые используют BigData. Источник

Перед BigData стоит три глобальных задачи:

Строить модели. Систематизировать данные, находить причинно-следственные связи. Это помогает понять, как работают сложные системы, делает их прозрачными.

Производители автомобилей Toyota изучили поведение водителей в момент аварии и разработали систему безопасности. Она анализирует манеру вождения и срабатывает, если человек за рулем перепутал педали.

Поисковый отряд «Лиза Алерт» совместно с «Билайн.Поиск» запустили нейросеть , чтобы обрабатывать фотографии со спутников. А еще они используют алгоритм, который вычисляет потенциальных свидетелей и высылает им информацию о пропавшем человеке.

Оптимизировать процессы. Автоматизировать рутинные или трудозатратные этапы, повысить точность расчетов и экономить ресурсы. Например, сервисы такси автоматически рассчитывают стоимость поездки с учетом спроса, пробок и погоды.

« Магнитогорский металлургический комбинат » внедрил систему, которая в режиме реального времени анализирует параметры плав и выдает рекомендации оператору цеха, что позволяет минимизировать издержки.

Amazon оптимизирует продажи и обновляет цены на сайте примерно каждый 10 минут. Также предлагает дополнительные скидки, после добавления товара в корзину, чтобы уменьшить число брошенных товаров.

Розничная сеть Target показывает разную стоимость товаров для жителей престижных и обычных районов, чтобы максимизировать выручку.

Делать прогнозы. Бизнес с помощью аналитики предсказывает поведение покупателей и спрос, планирует продажи и денежные потоки. Искусственный интеллект эффективнее врачей может выявлять болезни на ранней стадии.

Магазины предлагают персональные рекомендации и скидки для покупателей, которые с большей вероятностью им понравятся.

Застройщики с помощью систем динамического ценообразования определяют максимально выгодную стоимость объектов недвижимости на данный момент, прогнозируют прибыль и выполнение плана продаж.

Как работает технология больших данных

Работа с большими данными происходит в несколько этапов:

• сбор информации из разных источников;
• размещение данных в хранилище;
• обработка и анализ.

Сбор информации

Информация окружает нас повсюду. Социальные сети, поисковые системы, гаджеты, карты лояльности, данные GPS-трекеров, онлайн-кассы генерируют большие потоки данных каждую минуту. Источники Big Data можно разделить на три типа: социальные, машинные и транзакционные.

Социальные — создаются людьми. Информация, которую загружают или создают пользователи интернета: фотографии, электронные письма, сообщения, статьи, записи в блогах. Сюда же относят социально-демографическую статистику стран и компаний.

Транзакционные — возникают при совершении различных операций. Это покупки, переводы денег, поставки товаров, операции с банкоматами, переходы по ссылкам, поисковые запросы.

Машинные — информация с датчиков и устройств. В том числе интернет вещей — данные, которыми устройства обмениваются между собой. Например, датчики внутри автомобилей, метеорологические приборы, смартфоны, умные колонки и т.д.

Что входит в интернет вещей. Источник

Хранение

Большие объемы информации требуют больших мощностей для размещения. У компании, которая собирает Big Data, есть три варианта, где хранить данные:

• На собственных серверах. Предприятие самостоятельно закупает, настраивает и обслуживает оборудование.
• Облачное хранение. Фирма арендует место у сторонней компании за плату. Такую услугу предоставляют Amazon, Microsoft или Google. Ряд платформ, помимо хранения, предлагают готовые решения для обработки данных, например Oracle Exadata.
• Публичные большие данные. Хранятся облачно либо на частных серверах, доступ к базе предоставляется бесплатно.

У различных видов хранения есть свои плюсы и минусы:

1. На своём сервере. Это может быть дешевле, но вопросы безотказности, безопасности и поддержки вы должны будете решать сами.
2. В облаке. Это может быть дороже, но вопросы безотказности, безопасности и поддержки будут решаться на стороне облака.