Биг дата что за программа

Про большие данные что-то да слышали все. Но что это такое и для чего нужно, имеет представление далеко не каждый. А ведь они, и в самом деле, вокруг нас. Так что стоит разобраться, что вообще корректно называть «бигдатой» и как бизнес, работающий не в IT-отрасли, может извлечь из больших данных пользу.

244 просмотров
Минутный дата-ликбез

Принадлежность данных к большим (да, бывают и маленькие) определяется по формуле 3V:

Что она означает? Согласно этой формуле, большие данные — это совокупность разных данных, поступающих из разнообразных источников и генерируемых непрерывно. Объём и интенсивность появления этих данных настолько велики, что для их обработки и хранения требуются специальные технологии.

При этом данные передаются в самых разных форматах и поступают от самых разных источников — из соцсетей, с сайта, датчиков, камер видеонаблюдения или других протоколирующих систем. В общем, отовсюду, где генерируется некая информация, которую нужно записать и где-то хранить для последующего анализа.

Зачем за нами следят в соцсетях и кто продает наши данные? Большое интервью про Big Data

Как бизнес может использовать большие данные?

Весь мир можно относительно точно описать с помощью разных данных: цветов, значений атмосферного давления, температуры, влажности воздуха, букв, цифр, интенсивности солнечного излучения, геопозиции и т.д. Если упростить — каждую конкретную ситуацию мы представляем в виде набора неких признаков, которые её характеризуют.

В случае с Big data этих признаков очень много, они разнообразные и ёмкие, что позволяет строить более правдоподобные модели происходящего.

Анализ больших данных используется для предиктивной аналитики, изучения потребительского поведения, персонализации, оптимизации логистических цепочек и рекламных кампаний. При этом его можно использовать практически везде: от розничной и онлайн-торговли до строительства и производства.

С помощью платформ данных бизнес может вырабатывать решения, которые помогут снизить издержки, повысить прибыль, автоматизировать рутину и упростить процессы, которые отнимают много времени у квалифицированных специалистов.

Страховой кооператив NTUC Income использует платформу по обработке и анализу данных, чтобы автоматизировать рабочие процессы и снизить долю ручного труда. Анализ больших данных помогает компании принимать важные решения — устанавливать цены на продукты и обеспечивать адекватные резервы для страхового портфеля.

До внедрения платформы аналитики компании постоянно сталкивались с несогласованностью данных в конечном анализе и отчетах. Другой проблемой была неэффективность некоторых инструментов обработки при работе с огромными объемами информации. Поэтому специалистам приходилось вручную настраивать представления данных для потребителей внутри компании.

Все эти проблемы решились, когда NTUC Income внедрили единое решение по работе с данными. Автоматизация и объединение разрозненных процессов значительно снизили время на рутинные задачи, а в некоторых случаях сократили несколько дней ручной работы до одного часа.

Калейдоскоп профессий: Аналитик Big Data | Geekbrains

Dtc-проект Gymashark, полностью полагающийся на цифровые методы продвижения, принимает маркетинговые решения, основываясь на анализе данных. Они используют множество разных источников, чтобы получить целостное представление о клиентах, и рекомендовать им продукты, которые лучше всего соответствуют их запросам.

С помощью платформы данных проект успешно автоматизирует свой маркетинг. Например, планирует расположение всплывающих окон на сайте и в приложении. Раньше этот процесс занимал примерно 2 недели, а после внедрения анализа ускорился в 37 раз — за 5 минут платформа сравнивает 5 разных мест на сайте и определяет лучшее для каждого объявления. Также компания использует автоматизацию, анализируя партнерский маркетинг, рынки и эффективность продаж по продуктам.

Как устроены платформы по обработке и анализу данных?

Как же работают эти «машины инсайтов»? Технически платформа состоит из четырех больших блоков. Они содержат программные компоненты, связи между этими компонентами и процессы, обеспечивающие работу блока.

• Первичное получение данных. Этот блок обеспечивает сбор данных из источников и постановку их в очередь обработки.
• Обработка данных. Во втором блоке происходит главная «магия» — данные обрабатываются и готовятся к использованию.
• Хранение данных и аналитика. Задачи третьего блока — хранение сырых и обработанных данных, создание отчетов и дашбордов на основе готовых запросов.
• Инфраструктурное обеспечение платформы. Платформу по обработке данных можно представить в виде завода с набором конвейеров. Но конвейеры даже на самом технологически продвинутом предприятии иногда надо ремонтировать и обновлять. Именно эти задачи решает четвёртый блок.

Любой блок — это несколько процессов. Для работы каждого из них необходимо своё ПО, которое настраивает специалист по работе с данными. В целом платформа — это сложная система со множеством взаимосвязей, и чем она больше, тем сложнее и дороже в эксплуатации.

Сложно ли внедрить платформу обработки и хранения данных?

Процесс внедрения платформы тесно связан с data driven-подходом в бизнесе, и интегрировать её без цифровизации процессов в компании бессмысленно. Начать надо с ТЗ и цели — чего вы хотите добитьсядостичь с помощью анализа данных?

Важно помнить, что работа с данными — это, прежде всего, инвестиции. Они не дают мгновенного эффекта. Вся аналитика проходит в несколько этапов, от выдвижения гипотез через их визуализацию к тестам и окончательному решению, что нужно поменять в бизнес-модели.

Готовьтесь к тому, что кроме денег, придётся инвестировать и время ваших самых высококвалифицированных сотрудников. Примерная команда для внедрения выглядит следующим образом:

• Data-стратег — регулирует процессы и контролирует ситуацию в целом.
• Директор по данным — решает управленческие вопросы.
• Аналитик — собирает метрики и следит за важными показателями.
• Исследователь — разрабатывает алгоритмы машинного обучения.
• Инженер — работает с программным обеспечением.
• Стюард — следит за качеством наборов данных.
• Архитектор — проектирует хранилища данных.

Процесс внедрения проходит по следующим этапам:

• Детальное описание и анализ существующей проблемы или процесса, который нужно автоматизировать.
• Экономическое обоснование внедрения.
• Разработка технического задания.
• Разработка стандартов и инструкций, написание документации.
• Проектирование платформы.
• Установка, настройка и конфигурация ПО.
• Развертывание платформы в облаке или на собственных серверах.
• Обучение персонала и организация технической поддержки.

Как видите, даже если отвести на каждый этап минимальные идеальные сроки — неделю, внедрение займет не меньше двух месяцев.

В целом интеграция и настройка платформы — серьезная нагрузка для отдела RnD и специалистов компании. Она будет занимать значительное время ваших лучших экспертов и отнимать его у других проектов. Прибавьте сюда затраты на серверы или облачные ресурсы, сопутствующие траты, и тогда у вас появится приблизительное представление о стоимости такого проекта.

А дальше для результативной работы платформы понадобится персонал. Вот минимальный состав команды эксплуатации:

• Программист — для написания необходимых адаптеров.
• Дата-инженер — для создания ETL-процессов и подключение источников данных.
• DataOps-инженер — для конфигурирования ПО и технического сопровождения работы платформы.

«Зачем мне это всё?»

Конечная цель работы с большими данными — это польза для бизнеса. Например, выявление неочевидных закономерностей.

Для аналитики данных платформа интегрируется со специализированными системами. Их принято называть BI — Business intelligence. Это довольно широкое понятие, которое включает в себя не только цифровую составляющую — приложения и технологии, но и способы и методы «извлекать» полезную информацию из данных. В целом работа “бизнес-разведки” сводит всю информацию о компании в единую систему, готовую для анализа и построения гипотез.

Возьмем распространенную проблему — пользователи редко возвращаются в приложение и не делают повторных покупок. Менеджер по продукту думает, что внедрение пуш-уведомлений решит проблему, и хочет быстро протестировать это предположение. Поможет в этом BI-система.

Для теста аналитик создаст план измерений, куда занесет все метрики, которые необходимо отслеживать, чтобы подтвердить или опровергнуть эту гипотезу. Например, количество кликов по пушу и процент конверсий в повторную покупку. И настроит на эти метрики автоматическое получение данных из приложения. Когда тест закончится, аналитик сможет сделать вывод о его эффективности и окончательном внедрении новой фичи в продукт.

Как снизить затраты на внедрение?

Если вы пришли к выводу, что внедрение платформы обработки больших данных стоит всех этих вышеописанных усилий, стоит подумать о готовом решении. Кроме очевидной выгоды в виде экономии на разработке есть и другие преимущества такого варианта.

Опишем их на примере нашей платформы по обработке и анализу данных.

Адаптивность. С одной стороны, у нашей платформы сформировалась типовая архитектура, отработанная на проектах, которые мы реализовывали для наших клиентов. Это позволяет фактически убрать затраты на проектирование. С другой, она может оперативно масштабироваться или изменяться под любую бизнес-задачу.

Простота в обслуживании. Мы используем ПО с открытым кодом. И это не только отменяет vendor lock, но и снижает издержки. Всегда можно нанять подходящего специалиста или найти решение сложной проблемы с помощью комьюнити.

Сроки и издержки. Благодаря опыту и отлаженным процессам, внедрение платформы пройдет быстрее и в разы дешевле, чем аналогичный проект, который вы будете реализовывать своими силами. Не придётся тратить ресурсы на наём, координацию, проектирование и при этом расходовать дорогостоящее время ведущих экспертов.

В качестве итога

Цикл зрелости технологии обработки больших данных прошли всего за 3 года — от теорий использования в 2011 до первых платформ для предиктивной аналитики, BI и анализа данных в 2014.

При этом горизонт развития тут совершенно фантастический, ведь, как мы писали ранее, данные находятся буквально везде. Сегодня никакого удивления не вызывают фильмы-катастрофы, где учёные с помощью массива данных предсказывают такие глобальные процессы, как климатические изменения и стихийные бедствия. И не возникает сомнений, что завтра мы научимся делать нечто подобное и в реальности.

Нет, речь не идёт о некоем аналоге Скайнета, скорее, о цифровом помощнике, который поможет взглянуть на свою компанию по-новому. Помните, как Стив Джобс решил пересобрать представление о мобильном телефоне с помощью новых технологий? Возможно, платформа данных поможет вашему бизнесу совершить похожую прорывную трансформацию. Так что не надо бояться пробовать новое и идти в ногу со временем.

Но главное — в 2022 году, в отличие от 2014, вы можете опробовать новое решение, а не рисковать вслепую. Как? — с помощью этой демо-версии. Экспериментируйте на здоровье!

Источник: vc.ru

Биг дата что за программа

Определение Big data обычно расшифровывают довольно просто – это огромный объем информации, часто бессистемной, которая хранится на каком либо цифровом носителе. Однако массив данных с приставкой «Биг» настолько велик, что привычными средствами структурирования и аналитики «перелопатить» его невозможно. Поэтому под термином «биг дата» понимают ещё и технологии поиска, обработки и применения неструктурированной информации в больших объемах.

Экскурс в историю и статистику

Словосочетание «большие данные» появилось в 2008 году с легкой руки Клиффорда Линча. В спецвыпуске журнала Nature эксперт назвал взрывной рост потоков информации – big data. В него он отнес любые массивы неоднородных данных свыше 150 Гб в сутки.

Из статистических выкладок аналитических агентств в 2005 году мир оперировал 4-5 эксабайтами информации (4-5 миллиардов гигабайтов), через 5 лет объемы big data выросли до 0,19 зеттабайт (1ЗБ = 1 024 ЭБ). В 2012 году показатели возросли до 1,8 ЗБ, а в 2015 – до 7 ЗБ. Эксперты прогнозируют, что к 2020 году системы больших данных будут оперировать 42-45 зеттабайтов информации.

До 2011 года технологии больших данных рассматривались только в качестве научного анализа и практического выхода ни имели. Однако объемы данных росли по экспоненте и проблема огромных массивов неструктурированной и неоднородной информации стала актуальной уже в начале 2012 году. Всплеск интереса к big data хорошо виден в Google Trends. К развитию нового направления подключились мастодонты цифрового бизнеса – Microsoft, IBM, Oracle, EMC и другие. С 2014 года большие данные изучают в университетах, внедряют в прикладные науки – инженерию, физику, социологию.

Как работает технология big data?

В современных системах рассматриваются два дополнительных фактора:

• Изменчивость (Variability) – потоки данных могут иметь пики и спады, сезонности, периодичность. Всплески неструктурированной информации сложны в управлении, требует мощных технологий обработки.
• Значение данных (Value) – информация может иметь разную сложность для восприятия и переработки, что затрудняет работу интеллектуальным системам. Например, массив сообщений из соцсетей – это один уровень данных, а транзакционные операции – другой. Задача машин определить степень важности поступающей информации, чтобы быстро структурировать.

Принцип работы технологии big data основан на максимальном информировании пользователя о каком-либо предмете или явлении. Задача такого ознакомления с данными – помочь взвесить все «за» и «против», чтобы принять верное решение. В интеллектуальных машинах на основе массива информации строится модель будущего, а дальше имитируются различные варианты и отслеживаются результаты.

Современные аналитические агентства запускают миллионы подобных симуляций, когда тестируют идею, предположение или решают проблему. Процесс автоматизирован.

К источникам big data относят:

• интернет – блоги, соцсети, сайты, СМИ и различные форумы;
• корпоративную информацию – архивы, транзакции, базы данных;
• показания считывающих устройств – метеорологические приборы, датчики сотовой связи и другие.
• Принципы работы с массивами данных включают три основных фактора:
• Расширяемость системы. Под ней понимают обычно горизонтальную масштабируемость носителей информации. То есть выросли объемы входящих данных – увеличились мощность и количество серверов для их хранения.

Устойчивость к отказу. Повышать количество цифровых носителей, интеллектуальных машин соразмерно объемам данных можно до бесконечности. Но это не означает, что часть машин не будет выходить из строя, устаревать. Поэтому одним из факторов стабильной работы с большими данными является отказоустойчивость серверов.

Локализация. Отдельные массивы информации хранятся и обрабатываются в пределах одного выделенного сервера, чтобы экономить время, ресурсы, расходы на передачу данных.

Для чего используют?

Чем больше мы знаем о конкретном предмете или явлении, тем точнее постигаем суть и можем прогнозировать будущее. Снимая и обрабатывая потоки данных с датчиков, интернета, транзакционных операций, компании могут довольно точно предсказать спрос на продукцию, а службы чрезвычайных ситуаций предотвратить техногенные катастрофы. Приведем несколько примеров вне сферы бизнеса и маркетинга, как используются технологии больших данных:

Здравоохранение. Больше знаний о болезнях, больше вариантов лечения, больше информации о лекарственных препаратах – всё это позволяет бороться с такими болезнями, которые 40-50 лет назад считались неизлечимыми.

Предупреждение природных и техногенных катастроф. Максимально точный прогноз в этой сфере спасает тысячи жизней людей. Задача интеллектуальных машин собрать и обработать множество показаний датчиков и на их основе помочь людям определить дату и место возможного катаклизма.

Правоохранительные органы. Большие данные используются для прогнозирования всплеска криминала в разных странах и принятия сдерживающих мер, там, где этого требует ситуация.

Методики анализа и обработки

К основным способам анализа больших массивов информации относят следующие:

• Глубинный анализ, классификация данных. Эти методики пришли из технологий работы с обычной структурированной информацией в небольших массивах. Однако в новых условиях используются усовершенствованные математические алгоритмы, основанные на достижениях в цифровой сфере.
• Краудсорсинг. В основе этой технологии возможность получать и обрабатывать потоки в миллиарды байт из множества источников. Конечное число «поставщиков» не ограничивается ничем. Разве только мощностью системы.
• Сплит-тестирование. Из массива выбираются несколько элементов, которые сравниваются между собой поочередно «до» и «после» изменения. АВ тесты помогают определить, какие факторы оказывают наибольшее влияние на элементы. Например, с помощью сплит-тестирования можно провести огромное количество итераций постепенно приближаясь к достоверному результату.
• Прогнозирование. Аналитики стараются заранее задать системе те или иные параметры и в дальнейшей проверять поведение объекта на основе поступления больших массивов информации.
• Машинное обучение. Искусственный интеллект в перспективе способен поглощать и обрабатывать большие объемы несистематизированных данных, впоследствии используя их для самостоятельного обучения.
• Анализ сетевой активности. Методики big data используются для исследования соцсетей, взаимоотношений между владельцами аккаунтов, групп, сообществами. На основе этого создаются целевые аудитории по интересам, геолокации, возрасту и прочим метрикам.

Большие данные в бизнесе и маркетинге

Стратегии развития бизнеса, маркетинговые мероприятия, реклама основаны на анализе и работе с имеющимися данными. Большие массивы позволяют «перелопатить» гигантские объемы данных и соответственно максимально точно скорректировать направление развития бренда, продукта, услуги.

Например, аукцион RTB в контекстной рекламе работают с big data, что позволяет эффективно рекламировать коммерческие предложения выделенной целевой аудитории, а не всем подряд.

Какие выгоды для бизнеса:

• Создание проектов, которые с высокой вероятностью станут востребованными у пользователей, покупателей.
• Изучение и анализ требований клиентов с существующим сервисом компании. На основе выкладки корректируется работа обслуживающего персонала.
• Выявление лояльности и неудовлетворенности клиентской базы за счет анализа разнообразной информации из блогов, соцсетей и других источников.
• Привлечение и удержание целевой аудитории благодаря аналитической работе с большими массивами информации.
• Технологии используют в прогнозировании популярности продуктов, например, с помощью сервиса Google Trends и Яндекс. Вордстат (для России и СНГ).

Методики big data используют все крупные компании – IBM, Google, Facebook* (Meta* — признана экстремистской организацией) и финансовые корпорации – VISA, Master Card, а также министерства разных стран мира. Например, в Германии сократили выдачу пособий по безработице, высчитав, что часть граждан получают их без оснований. Так удалось вернуть в бюджет около 15 млрд. евро.

Недавний скандал с Facebook из-за утечки данных пользователей говорит о том, что объемы неструктурированной информации растут и даже мастодонты цифровой эры не всегда могут обеспечить их полную конфиденциальность.

Например, Master Card используют большие данные для предотвращения мошеннических операций со счетами клиентов. Так удается ежегодно спасти от кражи более 3 млрд. долларов США.

В игровой сфере big data позволяет проанализировать поведение игроков, выявить предпочтения активной аудитории и на основе этого прогнозировать уровень интереса к игре.

Сегодня бизнес знает о своих клиентах больше, чем мы сами знаем о себе – поэтому рекламные кампании Coca-Cola и других корпораций имеют оглушительный успех.

Перспективы развития

В 2019 году важность понимания и главное работы с массивами информации возросла в 4-5 раз по сравнению с началом десятилетия. С массовостью пришла интеграция big data в сферы малого и среднего бизнеса, стартапы:

• Облачные хранилища. Технологии хранения и работы с данными в онлайн-пространстве позволяет решить массу проблем малого и среднего бизнеса: дешевле купить облако, чем содержать дата-центр, персонал может работать удаленно, не нужен офис.
• Глубокое обучение, искусственный интеллект. Аналитические машины имитируют человеческий мозг, то есть используются искусственные нейронные сети. Обучение происходит самостоятельно на основе больших массивов информации.
• Dark Data – сбор и хранение не оцифрованных данных о компании, которые не имеют значимой роли для развития бизнеса, однако они нужны в техническом и законодательном планах.
• Блокчейн. Упрощение интернет-транзакций, снижение затрат на проведение этих операций.

Системы самообслуживания – с 2016 года внедряются специальные платформы для малого и среднего бизнеса, где можно самостоятельно хранить и систематизировать данные.

Резюме

Что такое Big Data: как искать, хранить и использовать

Что такое большие данные? Большие данные — это комбинация структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, собранных организациями, которые можно извлечь для получения информации и использовать в проектах машинного обучения, прогнозном моделировании и других передовых аналитических приложениях.

Системы, обрабатывающие и хранящие большие данные, стали распространенным компонентом архитектур управления в организациях в сочетании с инструментами, поддерживающими использование аналитики больших данных. Большие данные характеризуются тремя V:

• большой объем(volume) данных во многих средах;
• разнообразие (variety) типов данных, часто хранящихся в системах больших данных;
• скорость (velocity) , с которой большая часть данных генерируется, собирается и обрабатывается.

Эти характеристики больших данных впервые определены в 2001 году Дугом Лейни, в то время аналитиком консалтинговой фирмы Meta Group Inc. Gartner еще больше популяризировала их после приобретения Meta Group в 2005 году. Недавно к описаниям больших данных добавлен ряд других V, включая достоверность (veracity) , ценность (value) и изменчивость (variability) .

Биг дата это развертывание больших данных, включающих в себя терабайты, петабайты и даже эксабайты информации, созданной и собранной с течением времени.

Почему важны большие данные?

Многие компании используют неструктурированные данные в системах для улучшения операционной деятельности, повышения клиентского сервиса, создания таргетированных маркетинговых кампаний и принятия других мер, которые помогают увеличить доходы и прибыль. Организации, использующие ИТ, обладают конкурентным преимуществом перед компаниями, которые игнорируют технический прогресс, так как способны принимать скоростные и обоснованные бизнес-решения.

Например, Big Data предоставляют информацию о клиентах, которую руководители фирм могут использовать для совершенствования маркетинга, рекламы и рекламных акций с целью повышения вовлеченности клиентов и коэффициента конверсии. Как исторические, так и данные в реальном времени могут быть проанализированы для оценки меняющихся предпочтений потребителей или корпоративных покупателей, что позволяет компаниям чутко реагировать на желания и потребности клиентов.

Технологии Big Data также используются медицинскими исследователями для выявления признаков болезней и факторов риска, а также врачами для диагностики. Комбинация сведений из электронных медицинских карт, сайтов социальных сетей и других источников предоставляет организациям здравоохранения и государственным учреждениям информацию об угрозах или вспышках инфекционных заболеваний.

Еще примеры того, где используется Big Data :

• В энергетической отрасли большие данные помогают нефтегазовым компаниям определять места бурения и контролировать работу трубопроводов; аналогичным образом, коммунальные службы используют их для отслеживания электрических сетей.
• Фирмы, предоставляющие финансовые услуги, используют системы Big Data для управления рисками и анализа рынка в режиме Real-time.
• Производители и транспортные компании полагаются на большие данные для управления цепочками поставок и оптимизации маршрутов доставки.
• Другие виды использования правительством включают реагирование на чрезвычайные ситуации, предупреждение преступности и инициативы «умного города»

Каковы примеры больших данных?

Источники больших данных — это базы клиентов, документы, email-ы, медицинские записи, журналы кликов в Интернете, мобильные приложения и социальные сети. Это могут быть данные, сгенерированные машиной, такие как файлы журналов сети и сервера, а также показания с датчиков на производственных машинах, промышленном оборудовании и устройствах Интернета вещей.

В дополнение к информации из внутренних систем, среды больших данных часто включают внешние показатели о потребителях, финансовых рынках, погодных и дорожных условиях, географической информации, научных исследованиях и проч. Изображения, видео и аудиофайлы — также формы больших данных, и ряд приложений включает потоковые данные, которые обрабатываются и собираются на постоянной основе.

Разбивка V-х больших данных

Объем — часто упоминаемая характеристика больших данных. Методы обработки больших данных позволяют не содержать большой объем информации, но большинство из них содержат их из-за характера собираемых и хранимых в них сведений. Потоки кликов, системные журналы и системы потоковой обработки относятся к числу источников, которые на постоянной основе производят огромные массивы информации.

Big Data также охватывают расширенный спектр типов информации, включая следующие:

• структурированные — транзакции и финансовые отчеты;
• неструктурированные — текст, документы и мультимедийные файлы;
• полуструктурированные — журналы веб-сервера и потоковые данные с датчиков.

Способы хранения информации в базах данных позволяют организовать совместное хранение и управление различными их типами. Кроме того, приложения для работы с базами часто включают в себя информационные наборы, которые могут не быть интегрированы заранее. Например, проект по анализу больших данных может попытаться спрогнозировать продажи продукта путем сопоставления данных о прошлых продажах, возвратах, онлайн-отзывах и звонках в службу поддержки клиентов.

Немало зависит от скорости, с которой генерируются данные, которые должны быть обработаны и проанализированы. Очень часто Big Data обновляются в режиме реального или почти реального времени вместо ежедневных, еженедельных или ежемесячных обновлений, выполняемых в традиционных хранилищах. Управление скоростью передачи данных также важно, поскольку анализ Big Data расширяется до машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ), где аналитические процессы автоматически находят закономерности в данных и используют их для получения информации.

Дополнительные характеристики больших данных

Заглядывая за рамки первоначальных трех V, вот подробная информация о некоторых других, которые теперь часто ассоциируются с большими данными:

• Достоверность относится к степени точности наборов данных и их надежности. Необработанная информация, собранная из различных источников, может вызвать проблемы с качеством файлов, которые трудно определить. Если они не устраняются с помощью процессов очистки, то приводят к ошибкам анализа, которые могут подорвать ценность инициатив в области бизнес-аналитики. Команды управления базами и аналитики также должны убедиться, что у них хватит точных данных для получения достоверных результатов.
• Некоторые эксперты по обработке массивов также добавляют ценность в список характеристик больших данных. Не все собранные данные имеют деловую ценность или преимущества. В результате организациям необходимо подтвердить, что собранная информация относится к соответствующим бизнес-вопросам, прежде чем они будут использоваться в проектах по анализу Big Data.
• Вариативность также часто применяется к наборам больших данных, которые могут иметь несколько значений или быть по-разному отформатированы в отдельных источниках информации-факторы, которые еще больше усложняют управление большими данными и аналитику.

Как хранятся и обрабатываются большие данные?

Работа с большими данными сильно зависит от того, как они будут сохранены. Большие данные часто хранятся в озере данных ( DataLake ). Хранилища строятся на основе реляционных баз и содержат только структурированные файлы, озера данных могут поддерживать различные типы данных и, как правило, основаны на кластерах Hadoop, облачных службах хранения объектов, базах данных NoSQL или других платформах больших данных.

Часто среды больших данных объединяют несколько систем в распределенной архитектуре, где хранить данные . К примеру, центральное озеро данных может быть интегрировано с другими платформами, включая реляционные базы или хранилище данных. Информация в системах больших данных может быть оставлена в необработанном виде, а затем отфильтрована и организована по мере необходимости для конкретных аналитических целей. В других случаях она предварительно обрабатывается с помощью инструментов интеллектуального анализа и программного обеспечения для подготовки данных, поэтому готова для приложений, которые регулярно запускаются.

Обработка больших данных предъявляет высокие требования к базовой вычислительной инфраструктуре. Требуемая вычислительная мощность часто обеспечивается кластерными системами, которые распределяют рабочие нагрузки по обработке на сотнях или тысячах товарных серверов, используя такие технологии, как Hadoop и механизм обработки Spark. Каждая технология хранения информации совершенствуется со временем.

Получение производственных мощностей экономически эффективным способом является сложной задачей. В результате облако является популярным местом для систем больших данных. Организации могут развертывать свои собственные облачные системы или использовать управляемые приложения «большие данные как услуга» от облачных провайдеров ( Big Data компании ), например платформу cloud.timeweb.com . Пользователи могут увеличить необходимое количество серверов ровно настолько, чтобы завершить проекты по анализу больших данных. Бизнес платит только за используемое им время хранения и вычислений.

Как работает аналитика больших данных

Чтобы получать достоверные и релевантные результаты из приложений проводится анализ больших данных . Специалисты по обработке данных должны иметь четкое представление о доступных данных и понимать, что такое инструменты Big Data . Это делает подготовку данных, которая включает профилирование, очистку, проверку и преобразование наборов данных, первым шагом в процессе аналитики.

Как только нужная информация собрана и подготовлена, в дело вступают приложения с использованием инструментов, обеспечивающих функции и возможности анализа Big Data. Методы анализа больших данных включают машинное обучение, прогнозное моделирование, интеллектуальный анализ данных, статистический анализ, интеллектуальный анализ текста и т. д. Относится сюда и потоковая аналитика Big Data .

Используя информацию клиентов в качестве примера, разделы аналитики, которые можно выполнять с наборами больших данных, включают следующее:

• Сравнительный анализ. При этом анализируются показатели поведения клиентов и взаимодействие с ними в режиме реального времени, чтобы сравнить продукты, услуги и брендинг компании и ее конкурентов.
• Прослушивание в социальных сетях. Это анализ того, что люди говорят в социальных сетях о бизнесе или продукте, что может помочь определить потенциальные проблемы и целевую аудиторию для маркетинговых кампаний.
• Маркетинговая аналитика. Это обработка информации, которая может быть использована для улучшения маркетинговых кампаний и рекламных предложений для продуктов, услуг и бизнес-инициатив.
• Анализ настроений. Информация, собранная о клиентах, может быть проанализирована, чтобы выявить их отношение к компании или бренду, уровень удовлетворенности клиентов, проблемы и способы улучшения обслуживания.

Технологии управления большими данными

Hadoop, платформа распределенной обработки с открытым исходным кодом, выпущенная в 2006 году, изначально находилась в центре большинства Big Data технологий . Развитие Spark и других движков обработки данных отодвинуло MapReduce, движок, встроенный в Hadoop, в сторону. Результатом является технология больших данных , используемых для разных приложений, но часто развертываются вместе.

Платформы больших данных и управляемые сервисы, предлагаемые ИТ-поставщиками, объединяют многие из этих технологий в одном пакете, в первую очередь для использования в облаке. Рассмотрим эти предложения, перечисленные в алфавитном порядке:

• Amazon EMR (эластичный MapReduce)
• Платформа Cloudera
• Google Cloud Dataproc
• Структура данных HPE Ezmeral (платформа MapR)
• Microsoft Azure HDInsight

Для компании, которые хотят самостоятельно развертывать системы больших данных, будь то локально или в облаке, технологии, доступные им в дополнение к Hadoop и Spark, включают следующие категории инструментов:

• хранилища, как основной инструмент сбора хранения и переработки информации — файловая система Hadoop (HDFS) и облачные службы хранения объектов, которые включают службу Amazon Simple Storage Service (S3), облачное хранилище Google и хранилище больших двоичных объектов Azure;
• структуры управления кластерами, такие как Kubernetes, Mesos и YARN, встроенный менеджер ресурсов и планировщик заданий Hadoop, который означает еще один переговорщик по ресурсам, но обычно известен только под аббревиатурой;
• механизмы потоковой обработки: Flink, Hudi, Kafka, Samza, Storm, а также модули потоковой передачи и структурированной потоковой передачи, встроенные в Spark;
• базы данных NoSQL, включающие Cassandra и Couchbase, CouchDB и HBase. Также — центр обработки данных MarkLogic, MongoDB, Neo4j, Redis и другие технологии;
• озеро данных и платформы хранилища больших данных , в том числе Amazon Redshift, Delta Lake, Google BigQuery, Kylin и Snowflake;
• механизмы SQL-запросов, такие как Drill, Hive, Impala, Presto и Trino.

Проблемы с большими данными

Хотя эксперты по обработке данных стараются улучшить качество данных и сделать аналитические алгоритмы надежнее (невосприимчивыми к проблемам), анализ больших данных не идеален. Пока невозможно решить некоторые проблемы:

• Несовершенная аналитика
• Поспешное технологическое развитие
• Техно-неопределенность
• Нехватка экспертов
• Негативное социальное воздействие

Ключи к эффективной стратегии больших данных

В организации создание стратегии больших данных требует понимания бизнес-целей и информации, которая доступна для использования, а также оценки потребности в дополнительных данных для достижения целей. Шаги, которые необходимо предпринять, включают следующее:

• определение приоритетов запланированных вариантов использования и приложений;
• определение новых систем и инструментов, которые необходимы;
• создание дорожной карты развертывания;
• оценка внутренних навыков, чтобы определить, требуется ли переподготовка или прием на работу.

Для того чтобы наборы Big Data были чистыми, согласованными и использовались нужным образом, программы и процессы управления качеством данных также должны быть приоритетными. Другие методы управления и анализа больших данных включают сосредоточение внимания на потребностях бизнеса в информации с использованием доступных технологий и использование визуализации больших данных для облегчения поиска и анализа.

Источник: timeweb.cloud