Что такое bigdata: Что такое Big data: собрали всё самое важное о больших данных

Содержание

Что такое Big Data и почему их называют «новой нефтью»

Благодаря высокопроизводительным технологиям — таким, как грид-вычисления или аналитика в оперативной памяти, компании могут использовать любые объемы больших данных для анализа. Иногда Big Data сначала структурируют, отбирая только те, что нужны для анализа. Все чаще большие данные применяют для задач в рамках расширенной аналитики, включая искусственный интеллект.

Выделяют четыре основных метода анализа Big Data [4]:

1. Описательная аналитика (descriptive analytics) — самая распространенная. Она отвечает на вопрос «Что произошло?», анализирует данные, поступающие в реальном времени, и исторические данные. Главная цель — выяснить причины и закономерности успехов или неудач в той или иной сфере, чтобы использовать эти данные для наиболее эффективных моделей. Для описательной аналитики используют базовые математические функции. Типичный пример — социологические исследования или данные веб-статистики, которые компания получает через Google Analytics.

Антон Мироненков, управляющий директор «X5 Технологии»:

«Есть два больших класса моделей для принятия решений по ценообразованию. Первый отталкивается от рыночных цен на тот или иной товар. Данные о ценниках в других магазинах собираются, анализируются и на их основе по определенным правилам устанавливаются собственные цены.

Второй класс моделей связан с выстраиванием кривой спроса, которая отражает объемы продаж в зависимости от цены. Это более аналитическая история. В онлайне такой механизм применяется очень широко, и мы переносим эту технологию из онлайна в офлайн».

2. Прогнозная или предикативная аналитика (predictive analytics) — помогает спрогнозировать наиболее вероятное развитие событий на основе имеющихся данных. Для этого используют готовые шаблоны на основе каких-либо объектов или явлений с аналогичным набором характеристик. С помощью предикативной (или предиктивной, прогнозной) аналитики можно, например, просчитать обвал или изменение цен на фондовом рынке. Или оценить возможности потенциального заемщика по выплате кредита.

3. Предписательная аналитика (prescriptive analytics) — следующий уровень по сравнению с прогнозной. С помощью Big Data и современных технологий можно выявить проблемные точки в бизнесе или любой другой деятельности и рассчитать, при каком сценарии их можно избежать их в будущем.

Сеть медицинских центров Aurora Health Care ежегодно экономит $6 млн за счет предписывающей аналитики: ей удалось снизить число повторных госпитализаций на 10% [5].

4. Диагностическая аналитика (diagnostic analytics) — использует данные, чтобы проанализировать причины произошедшего. Это помогает выявлять аномалии и случайные связи между событиями и действиями.

Например, Amazon анализирует данные о продажах и валовой прибыли для различных продуктов, чтобы выяснить, почему они принесли меньше дохода, чем ожидалось.

Данные обрабатывают и анализируют с помощью различных инструментов и технологий [6] [7]:

  • Cпециальное ПО: NoSQL, MapReduce, Hadoop, R;
  • Data mining — извлечение из массивов ранее неизвестных данных с помощью большого набора техник;
  • ИИ и нейросети — для построения моделей на основе Big Data, включая распознавание текста и изображений. Например, оператор лотерей «Столото» сделал большие данные основой своей стратегии в рамках Data-driven Organization. С помощью Big Data и искусственного интеллекта компания анализирует клиентский опыт и предлагает персонифицированные продукты и сервисы;
  • Визуализация аналитических данных — анимированные модели или графики, созданные на основе больших данных.

Примеры визуализации данных (data-driven animation)

Как отметил в подкасте РБК Трендов менеджер по развитию IoT «Яндекс.Облака» Александр Сурков, разработчики придерживаются двух критериев сбора информации:

  1. Обезличивание данных делает персональную информацию пользователей в какой-то степени недоступной;
  2. Агрегированность данных позволяет оперировать лишь со средними показателями.

Чтобы обрабатывать большие массивы данных в режиме онлайн используют суперкомпьютеры: их мощность и вычислительные возможности многократно превосходят обычные. Подробнее — в материале «Как устроены суперкомпьютеры и что они умеют».

Big Data и Data Science — в чем разница?

Data Science или наука о данных — это сфера деятельности, которая подразумевает сбор, обработку и анализ данных, — структурированных и неструктурированных, не только больших. В ней используют методы математического и статистического анализа, а также программные решения. Data Science работает, в том числе, и с Big Data, но ее главная цель — найти в данных что-то ценное, чтобы использовать это для конкретных задач.

что это такое, где и как использовать технологии больших данных


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 (1 ЗБ = 1024 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?


Чтобы массив информации обозначить приставкой «биг» он должен обладать следующими признаками:


Правило VVV:

  1. Объем (Volume) – данные измеряются по физической величине и занимаемому пространству на цифровом носителе. К «биг» относят массивы свыше 150 Гб в сутки.
  2. Скорость, обновление (Velocity) – информация регулярно обновляется и для обработки в реальном времени необходимы интеллектуальные технологии больших данных.
  3. Разнообразие (Variety) – информация в массивах может иметь неоднородные форматы, быть структурированной частично, полностью и скапливаться бессистемно. Например, социальные сети используют большие данные в виде текстов, видео, аудио, финансовых транзакций, картинок и прочего.


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:

  1. Расширяемость системы. Под ней понимают обычно горизонтальную масштабируемость носителей информации. То есть выросли объемы входящих данных – увеличились мощность и количество серверов для их хранения.
  2. 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.
  3. 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. Сплит-тестирование. Из массива выбираются несколько элементов, которые сравниваются между собой поочередно «до» и «после» изменения. А\В 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.
  4. Прогнозирование. Аналитики стараются заранее задать системе те или иные параметры и в дальнейшей проверять поведение объекта на основе поступления больших массивов информации.
  5. Машинное обучение. Искусственный интеллект в перспективе способен поглощать и обрабатывать большие объемы несистематизированных данных, впоследствии используя их для самостоятельного обучения.
  6. 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 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


Мы изучили, что такое big data? Рассмотрели, как работает эта технология, для чего используются массивы информации. Познакомились с принципами и методиками работы с большими данными.


Рекомендуем к прочтению книгу Рика Смолана и Дженнифер Эрвитт «The Human Face of Big Data», а также труд «Introduction to Data Mining» Майкла Стейнбаха, Випин Кумар и Панг-Нинг Тан.

Big Data: характеристики, классификация, полезность, примеры

Что такое Big Data (дословно — большие данные)? Обратимся сначала к оксфордскому словарю:

Данные — величины, знаки или символы, которыми оперирует компьютер и которые могут храниться и передаваться в форме электрических сигналов, записываться на магнитные, оптические или механические носители.

Термин Big Data используется для описания большого и растущего экспоненциально со временем набора данных. Для обработки такого количества данных не обойтись без машинного обучения.

Преимущества, которые предоставляет Big Data:

  1. Сбор данных из разных источников.
  2. Улучшение бизнес-процессов через аналитику в реальном времени.
  3. Хранение огромного объема данных.
  4. Инсайты. Big Data более проницательна к скрытой информации при помощи структурированных и полуструктурированных данных.
  5. Большие данные помогают уменьшать риск и принимать умные решения благодаря подходящей риск-аналитике

Примеры Big Data

Нью-Йоркская Фондовая Биржа ежедневно генерирует 1 терабайт данных о торгах за прошедшую сессию.

Социальные медиа: статистика показывает, что в базы данных Facebook ежедневно загружается 500 терабайт новых данных, генерируются в основном из-за загрузок фото и видео на серверы социальной сети, обмена сообщениями, комментариями под постами и так далее.

Реактивный двигатель генерирует 10 терабайт данных каждые 30 минут во время полета. Так как ежедневно совершаются тысячи перелетов, то объем данных достигает петабайты.

Классификация Big Data

Формы больших данных:

  • Структурированная
  • Неструктурированная
  • Полуструктурированная

Структурированная форма

Данные, которые могут храниться, быть доступными и обработанными в форме с фиксированным форматом называются структурированными. За продолжительное время компьютерные науки достигли больших успехов в совершенствовании техник для работы с этим типом данных (где формат известен заранее) и научились извлекать пользу. Однако уже сегодня наблюдаются проблемы, связанные с ростом объемов до размеров, измеряемых в диапазоне нескольких зеттабайтов.

1 зеттабайт соответствует миллиарду терабайт

Глядя на эти числа, нетрудно убедиться в правдивости термина Big Data и трудностях сопряженных с обработкой и хранением таких данных.

Данные, хранящиеся в реляционной базе — структурированы и имеют вид ,например, таблицы сотрудников компании

Неструктурированная форма

Данные неизвестной структуры классифицируются как неструктурированные. В дополнении к большим размерам, такая форма характеризуется рядом сложностей для обработки и извлечении полезной информации. Типичный пример неструктурированных данных — гетерогенный источник, содержащий комбинацию простых текстовых файлов, картинок и видео. Сегодня организации имеют доступ к большому объему сырых или неструктурированных данных, но не знают как извлечь из них пользу.

Примером такой категории Big Data является результат Гугл поиска:

Полуструктурированная форма

Эта категория содержит обе описанные выше, поэтому полуструктурированные данные обладают некоторой формой, но в действительности не определяются с помощью таблиц в реляционных базах. Пример этой категории — персональные данные, представленные в XML файле.

<rec><name>Prashant Rao</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>
<rec><name>Seema R.</name><sex>Female</sex><age>41</age></rec>
<rec><name>Satish Mane</name><sex>Male</sex><age>29</age></rec>
<rec><name>Subrato Roy</name><sex>Male</sex><age>26</age></rec>
<rec><name>Jeremiah J.</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>

Характеристики Big Data

Рост Big Data со временем:

Синим цветом представлены структурированные данные (Enterprise data), которые сохраняются в реляционных базах. Другими цветами — неструктурированные данные из разных источников (IP-телефония, девайсы и сенсоры, социальные сети и веб-приложения).

В соответствии с Gartner, большие данные различаются по объему, скорости генерации, разнообразию и изменчивости. Рассмотрим эти характеристики подробнее.

  1. Объем. Сам по себе термин Big Data связан с большим размером. Размер данных — важнейший показатель при определении возможной извлекаемой ценности. Ежедневно 6 миллионов людей используют цифровые медиа, что по предварительным оценкам генерирует 2.5 квинтиллиона байт данных. Поэтому объем — первая для рассмотрения характеристика.
  2. Разнообразие — следующий аспект. Он ссылается на гетерогенные источники и природу данных, которые могут быть как структурированными, так и неструктурированными. Раньше электронные таблицы и базы данных были единственными источниками информации, рассматриваемыми в большинстве приложений. Сегодня же данные в форме электронных писем, фото, видео, PDF файлов, аудио тоже рассматриваются в аналитических приложениях. Такое разнообразие неструктурированных данных приводит к проблемам в хранении, добыче и анализе: 27% компаний не уверены, что работают с подходящими данными.
  3. Скорость генерации. То, насколько быстро данные накапливаются и обрабатываются для удовлетворения требований, определяет потенциал. Скорость определяет быстроту притока  информации из источников — бизнес процессов, логов приложений, сайтов социальных сетей и медиа, сенсоров, мобильных устройств. Поток данных огромен и непрерывен во времени.
  4. Изменчивость описывает непостоянство данных в некоторые моменты времени, которое усложняет обработку и управление. Так, например, большая часть данных неструктурирована по своей природе.

Big Data аналитика: в чем польза больших данных

Продвижение товаров и услуг: доступ к данным из поисковиков и сайтов, таких как Facebook и Twitter, позволяет предприятиям точнее разрабатывать маркетинговые стратегии.

Улучшение сервиса для покупателей: традиционные системы обратной связи с покупателями заменяются на новые, в которых Big Data и обработка естественного языка применяется для чтения и оценки отзыва покупателя.

Расчет риска, связанного с выпуском нового продукта или услуги.

Операционная эффективность: большие данные структурируют, чтобы быстрее извлекать нужную информацию и оперативно выдавать точный результат. Такое объединение технологий Big Data и хранилищ помогает организациям оптимизировать работу с редко используемой информацией.


Интересные статьи:

Что такое большие данные? | Oracle Россия и СНГ







Согласуйте цели изучения данных с бизнес-задачами Более емкие наборы данных позволяют совершать новые открытия. Поэтому важно планировать вложения в специалистов, организацию и инфраструктуру исходя из четко поставленных бизнес-задач, чтобы гарантировать постоянное привлечение инвестиций и финансирование. Чтобы понять, на верном ли Вы пути, спросите себя, каким образом большие данные поддерживают приоритеты бизнеса и ИТ и способствуют достижению важнейших целей. Например, речь может идти о фильтрации веб-журналов для понимания тенденций в интернет-торговле, анализе отзывов заказчиков в социальных сетях и взаимодействия со службой поддержки, а также изучении методов статистической корреляции и их сопоставлении с данными о заказчиках, продукции, производстве и проектировании.
Используйте стандарты и руководства, чтобы компенсировать недостаток квалификации Нехватка навыков является одним из наиболее существенных препятствий на пути к извлечению выгоды из больших данных. Этот риск можно снизить, если внести технологии, планы и решения, связанные с большими данными, в программу управления ИТ. Стандартизация подхода позволит эффективнее управлять расходами и ресурсами. При внедрении решений и стратегий, имеющих отношение к большим данным, необходимо заранее оценить требуемый уровень компетенции и принять меры по устранению недостатков в навыках. Речь может идти об обучении или переобучении существующего персонала, найме новых специалистов или обращении в консалтинговые фирмы.
Оптимизируйте передачу знаний с помощью центров повышения квалификации Используйте центры повышения квалификации для обмена знаниями, наблюдения и управления проектной коммуникацией. Независимо от того, начинаете ли Вы работу с большими данными или продолжаете, расходы на оборудование и ПО следует распределить по всем подразделениям компании. Такой структурированный и систематизированный подход помогает расширить возможности больших данных и повысить уровень зрелости информационной архитектуры в целом.
Согласование структурированных и неструктурированных данных приносит наилучшие результаты

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

Неважно, какие данные Вы собираете — 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 из них. Именно поэтому многие компании 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.

Обеспечение производительности лабораторий по изучению данных

Обнаружение полезных сведений в данных не всегда обходится без сложностей. Иногда мы даже не знаем, что именно ищем. Это ожидаемо. 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.

Согласование с облачной операционной моделью Технологии больших данных требуют доступа к широкому набору ресурсов для итеративных экспериментов и текущих производственных задач. Решения для больших данных охватывают все области деятельности, включая транзакции, основные, эталонные и сводные данные. Тестовые среды для анализа должны создаваться по требованию. Управление распределением ресурсов играет важную роль в обеспечении контроля за всем потоком данных, включая предварительную и последующую обработку, интеграцию, обобщение в базе данных и аналитическое моделирование. Правильно спланированная стратегия предоставления ресурсов для частных и общедоступных облаков и обеспечения безопасности имеет ключевое значение при поддержке этих меняющихся требований.

Что такое Big Data и как выбрать аппаратную платформу для обработки и анализа

Обзор


Компьютерная обработка информации используется уже несколько десятков лет, но термин «большие данные» – Big Data – широко распространился только к 2011 году. Благодаря большим данным компании научились быстро извлекать коммерческую ценность из самых разных источников, включая соцсети, геолокационные данные, передаваемые телефонами и другими роуминговыми устройствами, общедоступные сведения из сети Интернет, показания датчиков, встроенных в автомобили, здания и другие объекты.

Что такое VVV?


Аналитики используют модель 3V / VVV для определения сути больших данных. Это обозначение – сокращение от названий трех ключевых принципов Big Data: volume, velocity, variety (объем, скорость и разнообразие соответственно).

  • Объем означает, что Big Data анализирует большие массивы информации – от 10 ТБ.
  • Скорость означает, что информация для Big Data очень быстро генерируется и меняется (достаточно вспомнить, с какой скоростью распространяются новые хэштеги в Twitter).
  • Разнообразие означает, что данные в нескольких форматах поступают из многочисленных источников (например, текстовые и видеосообщения из соцсетей, показания геолокационных сервисов).

Где используется Big Data


Big Data – это массивы разноплановой информации, которая часто генерируется, обновляется и предоставляется несколькими источниками. Это используют современные компании, чтобы работать более эффективно, создавать новые продукты и, в конце концов, становиться более конкурентоспособными. Большие данные накапливаются ежесекундно – даже сейчас, когда вы читаете эту статью, кто-то собирает информацию о ваших предпочтениях и действиях в браузере. Большинство компаний используют Big Data для улучшения клиентского сервиса, другие – для улучшения операционных данных и для прогнозирования рисков.


Например, VISA использует Big Data для уменьшения числа мошеннических операций, разработчики игры World of Tanks – для уменьшения оттока геймеров, Министерство труда Германии – для анализа заявок на оформление пособий по безработице, а крупные ритейлеры составляют масштабные маркетинговые кампании, чтобы продать как можно больше товаров.

Как выглядит работа с Big Data?


Ее можно условно разбить на такие этапы:

  1. Сбор данных. Это могут быть открытые и внутренние источники. К первым относятся: данные государственных сервисов, общедоступная коммерческая информация, социальные сети, интернет-сервисы. Ко вторым – аналитика, данные об онлайн-транзакциях). Для передачи информации используются стандартные интерфейсы приложений и протоколов.
  2. Интеграция данных. Специальные системы преобразовывают их в формат, подходящий для хранения, или непрерывно отслеживают для важных триггеров.
  3. Обработка и анализ. Операции выполняются в режиме real time за исключением случаев, когда информация сохраняется в виде функций для последующей обработки. Популярные методики анализа: обучение ассоциативным правилам, классификация, кластерный и регрессионный анализ, смешение и интеграция данных, машинное обучение, распознавание образов и другие.


Важный элемент работы с Big Data – поиск, который позволяет получать необходимую информацию разными путями. В простом случае это работает так же, как Google. Данные доступны для внутренних и внешних сторон платно или бесплатно – все зависит от условий владения ими. Big Data востребованы у разработчиков приложений и сервисов, торговых и телекоммуникационных компаний. Для бизнес-пользователей информация предлагается в визуализированной форме, простой для восприятия. Если формат текстовый, то это будут лаконичные списки и выдержки, если графический – диаграммы, графики и анимация.

Как выбрать платформу для работы с Big Data?


Работа с Big Data предполагает использование специфической инфраструктуры, ориентированной на параллельную обработку и распределенное хранение больших объемов данных. Но универсального решения для этой цели нет. Хотя на выбор оборудования влияет огромное число факторов, единственно важным является ПО для сбора и анализа Big Data. Соответственно, процесс покупки аппаратного обеспечения для компании будет таким:

  1. Выбор поставщика ПО для работы с Big Data.
  2. Изучение требований к инфраструктуре, предъявляемых разработчиками ПО.
  3. Выбор аппаратных решений на основе этих требований.
  4. Закупка необходимого оборудования.


Таким образом, каждый проект будет в своем роде уникальным, а оборудование для его развертывания будет зависеть от выбранного ПО. Возьмем для примера два серверных решения, которые адаптированы под работу с Big Data.

FUJITSU Integrated System PRIMEFLEX for Hadoop


Это производительная и гибко масштабируемая платформа, предназначенная для быстрого анализа больших массивов данных разных типов. Она объединяет собой преимущества предварительно сконфигурированной аппаратной платформы, работающей на базе стандартных отраслевых компонентов, и специализированного ПО с открытым исходным кодом. Последнее предоставлено компаниями Cloudera и Datameer. Производитель гарантирует совместимость компонентов системы и ее эффективность для комплексного анализа структурированных и неструктурированных данных. PRIMEFLEX для Hadoop предлагается в готовом к использованию виде в комплекте с услугами по бизнес-консультированию в вопросах Big Data, интеграции и ТО.

FUJITSU Integrated System PRIMEFLEX для SAP HANA


Эта интегрированная система по максимуму использует возможности SAP HANA. PRIMEFLEX от FUJITSU подходит для хранения и обработки больших объемов данных в оперативной памяти в режиме real time. Вычисления выполняются как локально, так и в «облаке».


Компания FUJITSU поставляет PRIMEFLEX для SAP HANA комплексно, с дополнительными услугами для всех этапов – от принятия решения по проекту и финансирования до текущих операций. Продукт создан на базе компонентов и технологий, которые прошли сертификацию для SAP. Он охватывает разные архитектуры, в том числе ранее настроенные, поддерживающие масштабирование системы, индивидуальные и виртуализированные платформы VMware.


Компания ITELON предлагает услуги по разработке решений для Big Data. Мы грамотно интегрируем ПО для работы с большими данными и органично внедрим его в ваши бизнес-процессы так, чтобы технологии и инструменты дополняли друг друга и делали компанию более конкурентоспособной.

Что такое big data: просто о сложном

19 августа
6 минут чтения
#Технологии

Слышали фразу «Большой брат следит за тобой»? Это как раз про big data, или большие данные. Что это, чем полезно человечеству и как вообще работают большие данные — читаем и впечатляемся.

Слежка не случайно выбрана первой ассоциацией к большим данным. Дело в том, как эти данные собираются. А происходит это без нашего согласия, незаметно и, скорее всего, мы никак не сможем с этим бороться. Похоже на теорию заговора, правда? Не переживайте: вы не скроетесь от big data, но если поймете, как это работает, будет проще принять происходящее. Вот несколько примеров с участием больших данных в обычной жизни:

  • книжный магазин, в котором вы только что зарегистрировались или авторизовались через соцсеть, присылает рекомендации. Удивительно, но большая часть книг вас заинтересовала;
  • подходят к концу запасы стирального порошка, который вы покупаете в супермаркете у дома, и очень кстати в рассылке приходит скидочный купон на покупку месячного запаса этого порошка. В купоне соседки этого предложения нет, да и вообще нет порошка, так как она пользуется услугами химчистки;
  • появились дополнительные поезда в нужном направлении. А ведь несколько дней назад билетов не было, и новых поездов в расписании не предвиделось.
    Чудесные совпадения? Божественное провидение? Нет, big data.

Как работают большие данные

Кажется, еще не поздно дать определение этим удивительным явлениям. Итак, big data — это большие массивы несортированных данных, а также набор инструментов для их обработки. Под большими данными понимают информацию о процессах, явлениях и действиях. Эта информация накапливается, анализируется и позволяет делать вполне реалистичные выводы. И чем больше «учится» система, тем более правдоподобные у нее прогнозы.

Термин «большие данные» появился благодаря редактору журнала Nature Клиффорду Линчу в 2008 году.

Принципы работы big data легко понять на примере социального рейтинга, который работает в Китае. Все действия граждан тщательно собираются: когда просыпаются и засыпают, как добираются на работу, какие покупки делают офлайн и в интернете, есть ли у них постоянные партнеры, на что тратят деньги. Любая мелочь — еще один штрих к цифровому портрету человека. Когда соберется минимальный объем данных, начнется самое интересное — они начнут влиять на дальнейшую жизнь этого гражданина: дадут ли кредит или визу, пригласят ли на важное мероприятие, насколько легко будет снять жилье или арендовать велосипед в парке. На эти решения повлияют big data — собранные и тщательно обработанные данные.

Большие данные — это голосовые записи, изображения, видео и аудио, геолокация, машинные (автоматически генерируемые) данные, поисковые запросы и многое другое.

Получается, что идея из сериала «Черное зеркало» стала реальной в отдельно взятой стране. Возможно, что дальше этот проект распространится на другие государства.

Кто и как собирает большие данные

У обычного человека такой возможности нет — нужны огромные ресурсы. Зато эти ресурсы есть у бизнеса и правительственных организаций. Ошибкой будет думать, что большие данные вас не касаются. Если пользуетесь интернетом и мобильной связью, делаете покупки в торговых сетях и предъявляете их карты лояльности, даже просто путешествуете, большие данные о вас собираются на каждом шагу.

Big data появляются каждую милисекунду. Представьте, сколько запросов в Google генерируют его пользователи. А еще Instagram, YouTube и Facebook!

Big data называют неструктурированными данными. Это значит, что их нельзя взять и занести в обычную базу данных, где все хранится упорядоченно. Представьте квартиру, в которой только что праздновали день рождения маленького именинника. Остатки еды, посуды, фантиков, украшения на стенах, подарки, рисунки — примерно так выглядят big data. Полный хаос без намека на структуру. Проанализировать эту информацию привычными инструментами или невозможно, или слишком дорого. Обычные компьютеры отметаем, оставляем вычислительные ресурсы дата-центров. Именно здесь будут обработаны огромные массивы данных и найдены закономерности, которые помогут сделать правильные выводы.

Собирать, хранить и анализировать big data могут крупные компании и правительственные организации.

Как обрабатываются большие данные

Допустим, мы собрали много разнородной информации и придумали, где ее хранить. Что дальше? Существуют технологии, которые позволяют находить среди вороха данных нужную информацию. Сделать это нужно быстро, а результат должен быть максимально точным. Чем лучше это получается, тем успешнее бизнес, который эти данные собирает. По-прежнему нужны мощные вычислительные ресурсы и программные алгоритмы, которые строятся на принципах машинного обучения. Люди не работают с big data напрямую — это долго и дорого. Программа может зацепиться за один фрагмент (текст, движение, картинка, аудио и т. п. — абсолютно любые типы данных), затем за второй, третий и так далее. Она установит между ними взаимосвязь и спрогнозирует, какими будут следующие фрагменты.

Примеры big data в бизнесе

Как мы в обычной жизни сталкиваемся с большими данными, мы уже рассмотрели выше. Понятно, что за этим стоят крупные компании. А теперь ловите несколько кейсов, из которых понятно — big data полезны и нужны бизнесу намного больше, чем нам!
Банки используют big data, чтобы оптимизировать затраты и уменьшить риски. Они борются с мошенничеством, оценивают платежеспособность клиентов, управляют персоналом, прогнозируют загруженность касс, отделений и терминалов.

Производственные предприятия используют big data для оптимизации расхода материалов, формирования очереди на закупку сырья, прогнозирования скачков спроса и цены.
Маркетинговые компании прогнозируют успешность рекламных объявлений для конкретных пользователей и предлагают ту рекламу, которая их точно заинтересует и поможет решиться на покупку товара или заказ услуги.
Транспортные компании получают точные погодные прогнозы и оценивают риски простоев и задержек в пути, отслеживают состояние транспортных средств и принимаются за ремонт раньше, чем те выходят из строя. Логистические сервисы оптимизируют маршруты.
СМИ выбирают лучшее время для публикации новостей — тех, которые получат максимум внимания и отклика у читателей.

Образовательные учреждения благодаря сбору больших данных находят интересный и полезный обучающий контент. А учащиеся получают информацию в том виде — текстовом, видео, аудио, — в котором лучше ее усваивают. Так растет интерес к образованию и уровень вовлеченности в обучение.
Полиция предотвращает правонарушения в потенциально опасных районах (за счет увеличения числа патрульных) и на мероприятиях, где могут произойти столкновения. Снижается уровень преступности.
Инвесторы с помощью больших данных находят интересных и перспективных партнеров — компании и стартапы, которые принесут прибыль.
Где угодно big data используются для оптимизации затрат на энергоресурсы, логистику, привлечение новых клиентов, обслуживание и ремонт оборудования, сокращение убытков.

Big data  — это плохо или хорошо?

Точного ответа нет. Большие данные — всего лишь инструмент, и принесет он пользу или вред, зависит от того, в чьи руки он попадет. Вот несколько примеров, когда big data можно оценить по-разному. Хорошо : поиск преступников на основе данных, полученных с камер видеонаблюдения. Система распознает лица и вычисляет людей, которые ранее участвовали в драках, кражах или более серьезных преступлениях. А еще это глобальная автоматизация в принятии решений — в этом заинтересованы крупные компании. Им проще находить подход к клиентам, рассчитывать потребность в сырье, прогнозировать объемы производства и многое другое.

Плохо: навязчивый сервис в любой сфере, отсутствие базовой анонимности. Допустим, раньше вы вели не очень правильный образ жизни, интересовались запрещенными веществами, совершали проступки. Большие данные сохранили эту информацию и сделали соответствующие выводы. Теперь вам не дают долгожданный кредит в банке, вы не можете стать, к примеру, донором. Это демотивирует и мешает человеку развиваться.
Нейтрально: реклама товаров. Часто она кажется навязчивой, но! Лучше получать те предложения, которые действительно интересны, чем те, которыми вы никогда не воспользуетесь. Согласитесь, правильнее показывать рекламу гоночного автомобиля бизнесмену из списка Forbes, а не школьной учительнице. Еще один условно нейтральный пример — тот же социальный рейтинг. С одной стороны, такой подход вызывает ужас и возмущение. Но если посмотреть под другим углом, все не так страшно. Общество становится более прозрачным, в нем начинает действовать несовершенная, но хоть какая-то система справедливости.

Как будет развиваться big data в будущем?

Очевидно, нам придется смириться, что мир живет по своим законам, на которые один отдельный человек не может повлиять. А так как big data находятся на пике развития, стоит ожидать, что они еще больше будут влиять на нашу жизнь и принятие решений. Избежать этого не удастся, а вот смириться, адаптироваться и начать получать выгоду — вполне. Самое глубокое проникновение больших данных ожидается в тех сферах, где можно установить закономерности во внешних явлениях и поступках людей. Это продажи, медицина, наука, телеком, военное дело, транспорт, финансы. Чуть менее активно big data используются в обучении и государственном секторе. Появляется больше представителей малого и среднего бизнеса, которым тоже интересны результаты работы с большими данными, соответственно, развивается сфера услуг, связанная со сбором информации и внедрением инструментов для работы с технологией. А еще растет потребность в специалистах, которые работают с big data. Возможно, такие люди очень скоро появятся и в вашем окружении!

Поделитесь с друзьями

Что такое Big Data простыми словами

Big Data – область, в которой рассматриваются различные способы анализа и систематического извлечения больших объемов данных, — пишет сайт proglib.io. Она включает применение механических или алгоритмических процессов получения оперативной информации для решения сложных бизнес-задач. Специалисты по Big Data работают с неструктурированными данными, результаты анализа которых используются для поддержки принятия решений в бизнесе.

Одно из определений больших данных звучит следующим образом: «данные можно назвать большими, когда их размер становится частью проблемы». Такие объемы информации не могут быть сохранены и обработаны с использованием традиционного вычислительного подхода в течение заданного периода времени. Но насколько огромными должны быть данные, чтобы их можно было назвать большими? Обычно мы говорим о гигабайтах, терабайтах, петабайтах, эксабайтах или более крупных единицах измерения. Тут и возникает неправильное представление. Даже данные маленького объема можно назвать большими в зависимости от контекста, в котором они используются.

Например, почтовый сервер может не позволить отправить письмо с вложением на 100 мегабайт, или, допустим, у нас есть около 10 терабайт графических файлов, которые необходимо обработать. Используя настольный компьютер, мы не сможем выполнить эту задачу в течение заданного периода времени из-за нехватки вычислительных ресурсов.

Как классифицируются большие данные?

Выделим три категории:

  • Структурированные данные, имеющие связанную с ними структуру таблиц и отношений. Например, хранящаяся в СУБД информация, файлы CSV или таблицы Excel.
  • Полуструктурированные (слабоструктурированные) данные не соответствуют строгой структуре таблиц и отношений, но имеют другие маркеры для отделения семантических элементов и обеспечения иерархической структуры записей и полей. Например, информация в электронных письмах и файлах журналов.
  • Неструктурированные данные вообще не имеют никакой связанной с ними структуры, либо не организованы в установленном порядке. Обычно это текст на естественном языке, файлы изображений, аудиофайлы и видеофайлы.
Характеристики больших данных

Большие данные характеризуются четырьмя правилами (англ. 4 V’s of Big Data: Volume, Velocity, Variety, Veracity):

  1. Объем: компании могут собирать огромное количество информации, размер которой становится критическим фактором в аналитике.
  2. Скорость, с которой генерируется информация. Практически все происходящее вокруг нас (поисковые запросы, социальные сети и т. д.) производит новые данные, многие из которых могут быть использованы в бизнес-решениях.
  3. Разнообразие: генерируемая информация неоднородна и может быть представлена в различных форматах, вроде видео, текста, таблиц, числовых последовательностей, показаний сенсоров и т. д. Понимание типа больших данных является ключевым фактором для раскрытия их ценности.
  4. Достоверность: достоверность относится к качеству анализируемых данных. С высокой степенью достоверности они содержат много записей, которые ценны для анализа и которые вносят значимый вклад в общие результаты. С другой стороны данные с низкой достоверностью содержат высокий процент бессмысленной информации, которая называется шумом.
Традиционный подход к хранению и обработке больших данных

При традиционном подходе данные, которые генерируются в организациях, подаются в систему ETL (от англ. Extract, Transform and Load). Система ETL извлекает информацию, преобразовывает и загружает в базу данных. Как только этот процесс будет завершен, конечные пользователи смогут выполнять различные операции, вроде создание отчетов и запуска аналитических процедур.

По мере роста объема данных, становится сложнее ими управлять и тяжелее обрабатывать их с помощью традиционного подхода. К его основным недостаткам относятся:

  • Дорогостоящая система, которая требует больших инвестиций при внедрении или модернизации, и которую малые и средние компании не смогут себе позволить.
  • По мере роста объема данных масштабирование системы становится сложной задачей.
  • Для обработки и извлечения ценной информации из данных требуется много времени, поскольку инфраструктура разработана и построена на основе устаревших вычислительных систем.

Термины

Облачные Вычисления

Облачные вычисления или облако можно определить, как интернет-модель вычислений, которая в значительной степени обеспечивает доступ к вычислительным ресурсам. Эти ресурсы включают в себя множество вещей, вроде прикладного программного обеспечение, вычислительных ресурсов, серверов, центров обработки данных и т. д.

Прогнозная Аналитика

Технология, которая учится на опыте (данных) предсказывать будущее поведение индивидов с помощью прогностических моделей. Они включают в себя характеристики (переменные) индивида в качестве входных данных и производит оценку в качестве выходных. Чем выше объясняющая способность модели, тем больше вероятность того, что индивид проявит предсказанное поведение.

Описательная Аналитика

Описательная аналитика обобщает данные, уделяя меньше внимания точным деталям каждой их части, вместо этого сосредотачиваясь на общем повествовании.

Базы данных

Данные нуждаются в кураторстве, в правильном хранении и обработке, чтобы они могли быть преобразованы в ценные знания. База данных – это механизм хранения, облегчающий такие преобразования.

Хранилище Данных

Хранилище данных определяется как архитектура, которая позволяет руководителям бизнеса систематически организовывать, понимать и использовать свои данные для принятия стратегических решений.

Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика (BI) – это набор инструментов, технологий и концепций, которые поддерживают бизнес, предоставляя исторические, текущие и прогнозные представления о его деятельности. BI включает в себя интерактивную аналитическую обработку (англ. OLAP, online analytical processing), конкурентную разведку, бенчмаркинг, отчетность и другие подходы к управлению бизнесом.

Apache Hadoop

Apache Hadoop – это фреймворк с открытым исходным кодом для обработки больших объемов данных в кластерной среде. Он использует простую модель программирования MapReduce для надежных, масштабируемых и распределенных вычислений.

Apache Spark

Apache Spark – это мощный процессорный движок с открытым исходным кодом, основанный на скорости, простоте использования и сложной аналитике, с API-интерфейсами на Java, Scala, Python, R и SQL. Spark запускает программы в 100 раз быстрее, чем Apache Hadoop MapReduce в памяти, или в 10 раз быстрее на диске. Его можно использовать для создания приложений данных в виде библиотеки или для выполнения специального анализа в интерактивном режиме. Spark поддерживает стек библиотек, включая SQL, фреймы данных и наборы данных, MLlib для машинного обучения, GraphX для обработки графиков и потоковую передачу.

Интернет вещей

Интернет вещей (IoT) – это растущий источник больших данных. IoT – это концепция, позволяющая осуществлять интернет-коммуникацию между физическими объектами, датчиками и контроллерами.

Машинное обучение

Машинное обучение может быть использовано для прогностического анализа и распознавания образов в больших данных. Машинное обучение является междисциплинарным по своей природе и использует методы из области компьютерных наук, статистики и искусственного интеллекта. Основными артефактами исследования машинного обучения являются алгоритмы, которые облегчают автоматическое улучшение на основе опыта и могут быть применены в таких разнообразных областях, как компьютерное зрение и интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный Анализ Данных

Интеллектуальный анализ данных – это применение специфических алгоритмов для извлечения паттернов из данных. В интеллектуальном анализе акцент делается на применении алгоритмов в ходе которых машинное обучение используются в качестве инструмента для извлечения потенциально ценных паттернов, содержащихся в наборах данных.

Где применяются большие данные

Аналитика больших данных применяется в самых разных областях. Перечислим некоторые из них:

  • Поставщикам медицинских услуг аналитика больших данных нужна для отслеживания и оптимизации потока пациентов, отслеживания использования оборудования и лекарств, организации информации о пациентах и т. д.
  • Туристические компании применяют методы анализа больших данных для оптимизации опыта покупок по различным каналам. Они также изучают потребительские предпочтения и желания, находят корреляцию между текущими продажами и последующим просмотром, что позволяет оптимизировать конверсии.
  • Игровая индустрия использует BigData, чтобы получить информацию о таких вещах, как симпатии, антипатии, отношения пользователей и т. д.

Что такое большие данные? | Оракул

Определение больших данных

Что такое — большие данные?

Определение больших данных — это данные, которые содержат большее разнообразие, прибывают в увеличивающихся объемах и с большей скоростью. Это также известно как три Vs.

Проще говоря, большие данные — это большие, более сложные наборы данных, особенно из новых источников данных. Эти наборы данных настолько объемны, что традиционное программное обеспечение для обработки данных просто не может ими управлять.Но эти огромные объемы данных можно использовать для решения бизнес-проблем, с которыми вы раньше не могли бы справиться.

Ценность — и правда — больших данных

Еще два V появились за последние несколько лет: значение и достоверность . Данные имеют внутреннюю ценность. Но это бесполезно, пока не будет обнаружена эта ценность. Не менее важно: насколько достоверны ваши данные и насколько вы можете на них полагаться?

Сегодня большие данные стали капиталом.Подумайте о некоторых из крупнейших мировых технологических компаний. Значительная часть ценности, которую они предлагают, исходит от их данных, которые они постоянно анализируют, чтобы повысить эффективность и разрабатывать новые продукты.

Последние технологические прорывы экспоненциально снизили стоимость хранения данных и вычислений, сделав хранение большего количества данных проще и дешевле, чем когда-либо прежде. С увеличением объема больших данных, которые стали дешевле и доступнее, вы можете принимать более точные и точные бизнес-решения.

Ценность больших данных заключается не только в их анализе (что является еще одним преимуществом). Это полный процесс открытия, который требует проницательных аналитиков, бизнес-пользователей и руководителей, которые задают правильные вопросы, распознают закономерности, делают обоснованные предположения и предсказывают поведение.

Но как мы сюда попали?

История больших данных

Хотя сама концепция больших данных относительно нова, происхождение больших наборов данных восходит к 1960-м и 70-м годам, когда мир данных только начинался с первых центров обработки данных и разработки реляционной базы данных.

Примерно в 2005 году люди начали понимать, сколько данных генерируют пользователи через Facebook, YouTube и другие онлайн-сервисы. В том же году была разработана Hadoop (платформа с открытым исходным кодом, созданная специально для хранения и анализа больших наборов данных). В это время стал набирать популярность NoSQL.

Разработка фреймворков с открытым исходным кодом, таких как Hadoop (а в последнее время и Spark), была необходима для роста больших данных, поскольку они упрощают работу с большими данными и удешевляют их хранение.С тех пор объем больших данных резко вырос. Пользователи по-прежнему генерируют огромные объемы данных, но это делают не только люди.

С появлением Интернета вещей (IoT) все больше объектов и устройств подключаются к Интернету, собирая данные о моделях использования клиентами и производительности продуктов. Появление машинного обучения дало еще больше данных.

Хотя большие данные далеко продвинулись, их полезность только начинается. Облачные вычисления еще больше расширили возможности больших данных.Облако предлагает действительно гибкую масштабируемость, когда разработчики могут просто создавать специальные кластеры для тестирования подмножества данных. И графические базы данных также становятся все более важными, благодаря их способности отображать огромные объемы данных таким образом, чтобы аналитика была быстрой и всеобъемлющей.

Преимущества больших данных:

  • Большие данные позволяют получить более полные ответы, потому что у вас больше информации.
  • Более полные ответы означают большую уверенность в данных, а это означает совершенно другой подход к решению проблем.

Проблемы больших данных

Хотя большие данные многообещающи, они не лишены проблем.

Во-первых, большие данные… большие. Хотя для хранения данных были разработаны новые технологии, объемы данных увеличиваются вдвое примерно каждые два года. Организациям все еще трудно поспевать за своими данными и находить способы их эффективного хранения.

Но просто хранить данные недостаточно.Данные должны быть ценными, и это зависит от курирования. Чистые данные или данные, которые имеют отношение к клиенту и организованы таким образом, чтобы обеспечить значимый анализ, требуют много работы. Специалисты по обработке данных тратят от 50 до 80 процентов своего времени на кураторство и подготовку данных, прежде чем их можно будет использовать.

Наконец, технология больших данных быстро меняется. Несколько лет назад Apache Hadoop был популярной технологией, используемой для обработки больших данных. Затем в 2014 году был представлен Apache Spark.На сегодняшний день сочетание этих двух фреймворков кажется лучшим подходом. Не отставать от технологий больших данных — непростая задача.

Узнайте больше о ресурсах, связанных с большими данными:

Как работают большие данные

Большие данные дают вам новые идеи, которые открывают новые возможности и бизнес-модели. Начало работы включает в себя три основных действия:

1.Интегрировать
Большие данные объединяют данные из множества разрозненных источников и приложений. Традиционные механизмы интеграции данных, такие как извлечение, преобразование и загрузка (ETL), обычно не справляются с этой задачей. Для анализа больших наборов данных в терабайтовом или даже петабайтном масштабе требуются новые стратегии и технологии.

Во время интеграции вам необходимо ввести данные, обработать их и убедиться, что они отформатированы и доступны в форме, с которой ваши бизнес-аналитики могут начать работу.

2. Управление
Большие данные требуют хранилища. Ваше решение для хранения данных может быть в облаке, локально или и там, и там. Вы можете хранить свои данные в любой форме и вносить желаемые требования к обработке и необходимые механизмы процессов в эти наборы данных по запросу. Многие люди выбирают свое хранилище в зависимости от того, где в настоящее время находятся их данные. Облако постепенно набирает популярность, поскольку оно поддерживает ваши текущие вычислительные требования и позволяет наращивать ресурсы по мере необходимости.

3. Проанализировать
Ваши вложения в большие данные окупаются, когда вы анализируете свои данные и принимаете меры. Получите новую ясность с визуальным анализом ваших разнообразных наборов данных. Исследуйте данные дальше, чтобы делать новые открытия. Поделитесь своими выводами с другими. Создавайте модели данных с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. Заставьте свои данные работать.

Big Data: что это такое и почему это важно

История больших данных

Большие данные — это данные настолько большие, быстрые или сложные, что их сложно или невозможно обработать традиционными методами.Акт доступа и хранения больших объемов информации для аналитики существует уже давно. Но концепция больших данных получила распространение в начале 2000-х годов, когда отраслевой аналитик Дуг Лэйни сформулировал ныне распространенное определение больших данных как три V:

Том. Организации собирают данные из различных источников, включая транзакции, интеллектуальные (IoT) устройства, промышленное оборудование, видео, изображения, аудио, социальные сети и многое другое. В прошлом хранение всех этих данных было бы слишком дорогостоящим, но более дешевое хранение с использованием озер данных, Hadoop и облака облегчило это бремя.

Скорость. С развитием Интернета вещей потоки данных в предприятиях с беспрецедентной скоростью, и их необходимо обрабатывать своевременно. RFID-метки, датчики и интеллектуальные счетчики вызывают необходимость иметь дело с этими потоками данных в режиме, близком к реальному времени.

Разнообразие. Данные представлены во всех типах форматов — от структурированных числовых данных в традиционных базах данных до неструктурированных текстовых документов, электронных писем, видео, аудио, данных биржевых котировок и финансовых транзакций.

В SAS мы рассматриваем два дополнительных аспекта, когда дело доходит до больших данных:

Изменчивость

Помимо увеличения скорости и разнообразия данных, потоки данных непредсказуемы — часто меняются и сильно различаются. Это сложно, но предприятиям необходимо знать, когда в социальных сетях что-то происходит, и как управлять ежедневными, сезонными и вызванными событиями пиковыми нагрузками данных.

Верность

Правдивость относится к качеству данных.Поскольку данные поступают из множества разных источников, сложно связать, сопоставить, очистить и преобразовать данные в разных системах. Компаниям необходимо соединить и соотнести отношения, иерархии и множественные связи данных. В противном случае их данные могут быстро выйти из-под контроля.

Что такое большие данные и почему они важны?

Большие данные — это комбинация структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, собранных организациями, которые могут быть добыты для получения информации и использованы в проектах машинного обучения, прогнозного моделирования и других приложений расширенной аналитики.

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

  • большой объем данных во многих средах;
  • широкий разнообразных типов данных, часто хранимых в системах больших данных; и
  • скорость , с которой большая часть данных генерируется, собирается и обрабатывается.

Эти характеристики были впервые определены в 2001 году Дугом Лэйни, тогдашним аналитиком консалтинговой фирмы Meta Group Inc .; Gartner еще больше популяризировал их после приобретения Meta Group в 2005 году. Совсем недавно к различным описаниям больших данных были добавлены несколько других V, включая достоверность , значение и изменчивость .

Хотя большие данные не приравниваются к какому-либо конкретному объему данных, развертывание больших данных часто включает терабайты, петабайты и даже эксабайты данных, создаваемых и собираемых с течением времени.

Важность больших данных

Компании используют большие данные в своих системах для улучшения операций, улучшения обслуживания клиентов, создания персонализированных маркетинговых кампаний и других действий, которые, в конечном итоге, могут увеличить выручку и прибыль. Компании, которые его эффективно используют, имеют потенциальное конкурентное преимущество перед теми, кто этого не делает, потому что они могут принимать более быстрые и обоснованные бизнес-решения.

Например, большие данные предоставляют ценную информацию о клиентах, которую компании могут использовать для совершенствования своего маркетинга, рекламы и рекламных акций, чтобы повысить вовлеченность клиентов и коэффициент конверсии.Как исторические данные, так и данные в реальном времени можно анализировать для оценки меняющихся предпочтений потребителей или корпоративных покупателей, что позволяет предприятиям более оперативно реагировать на желания и потребности клиентов.

Большие данные также используются медицинскими исследователями для выявления признаков заболеваний и факторов риска, а врачами — для диагностики заболеваний и состояний у пациентов. Кроме того, сочетание данных из электронных медицинских карт, социальных сетей, Интернета и других источников дает организациям здравоохранения и правительственным учреждениям самую свежую информацию об угрозах или вспышках инфекционных заболеваний.

Вот еще несколько примеров того, как большие данные используются организациями:

  • В энергетической отрасли большие данные помогают нефтегазовым компаниям определять потенциальные места бурения и контролировать работу трубопроводов; Аналогичным образом, коммунальные предприятия используют его для отслеживания электрических сетей.
  • Финансовые компании используют системы больших данных для управления рисками и анализа рыночных данных в реальном времени.
  • Производители и транспортные компании полагаются на большие данные для управления цепочками поставок и оптимизации маршрутов доставки.
  • Другое государственное использование включает реагирование на чрезвычайные ситуации, предупреждение преступности и инициативы «умного города».

Вот некоторые из бизнес-преимуществ, которые организации могут получить, используя большие данные.

Примеры больших данных

Большие данные поступают из множества источников — некоторыми примерами являются системы обработки транзакций, клиентские базы данных, документы, электронные письма, медицинские записи, журналы посещений в Интернете, мобильные приложения и социальные сети. Он также включает данные, созданные машинами, такие как файлы журналов сети и сервера, а также данные датчиков на производственных машинах, промышленном оборудовании и устройствах Интернета вещей.

Помимо данных из внутренних систем, среды больших данных часто включают внешние данные о потребителях, финансовых рынках, погодных условиях и условиях дорожного движения, географическую информацию, научные исследования и многое другое. Изображения, видео и аудиофайлы также являются формами больших данных, и многие приложения для работы с большими данными включают потоковые данные, которые обрабатываются и собираются на постоянной основе.

Разбивка больших данных по буквам

Объем — это наиболее часто упоминаемая характеристика больших данных.Среда больших данных не обязательно должна содержать большой объем данных, но в большинстве случаев это происходит из-за характера данных, которые собираются и хранятся в них. Клики-потоки, системные журналы и системы потоковой обработки являются одними из источников, которые обычно производят огромные объемы данных на постоянной основе.

Большие данные также включают в себя широкий спектр типов данных, включая следующие:

  • структурированные данные, такие как транзакции и финансовые записи;
  • неструктурированных данных, таких как текст, документы и мультимедийные файлы; и
  • полуструктурированных данных, таких как журналы веб-сервера и потоковые данные с датчиков.

В системах больших данных может потребоваться совместное хранение и управление различными типами данных. Кроме того, приложения для работы с большими данными часто включают в себя несколько наборов данных, которые нельзя интегрировать заранее. Например, проект по анализу больших данных может попытаться спрогнозировать продажи продукта путем сопоставления данных о прошлых продажах, возвратах, онлайн-обзорах и обращениях в службу поддержки.

Скорость — это скорость, с которой генерируются данные, которые должны обрабатываться и анализироваться. Во многих случаях наборы больших данных обновляются в режиме реального или почти в реальном времени вместо ежедневных, еженедельных или ежемесячных обновлений, выполняемых во многих традиционных хранилищах данных.Управление скоростью передачи данных также важно, поскольку анализ больших данных 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

Помимо исходных трех V, вот подробности о некоторых других, которые сейчас часто ассоциируются с большими данными:

  • Под достоверностью понимается степень точности наборов данных и их достоверность.Необработанные данные, собранные из различных источников, могут вызвать проблемы с качеством данных, которые может быть трудно определить. Если их не исправить с помощью процессов очистки данных, неверные данные приводят к ошибкам анализа, которые могут подорвать ценность инициатив бизнес-аналитики. Команды управления данными и аналитики также должны убедиться, что у них есть достаточно точных данных для получения достоверных результатов.
  • Некоторые специалисты по обработке и анализу данных и консультанты также повышают ценность списка характеристик больших данных. Не все собранные данные имеют реальную ценность для бизнеса или выгоды.В результате организациям необходимо подтвердить, что данные относятся к актуальным бизнес-задачам, прежде чем они будут использоваться в проектах по анализу больших данных.
  • Вариабельность также часто применяется к наборам больших данных, которые могут иметь несколько значений или по-разному форматироваться в отдельных источниках данных — факторы, которые еще больше усложняют управление большими данными и аналитику.

Некоторые люди приписывают большим данным еще больше V; были созданы различные списки от семи до 10.

Характеристики больших данных обычно описываются словами, начинающимися с «v», включая эти шесть.

Как хранятся и обрабатываются большие данные

Большие данные часто хранятся в озере данных. Хотя хранилища данных обычно строятся на основе реляционных баз данных и содержат только структурированные данные, озера данных могут поддерживать различные типы данных и обычно основаны на кластерах Hadoop, службах хранения облачных объектов, базах данных NoSQL или других платформах больших данных.

Многие среды больших данных объединяют несколько систем в распределенную архитектуру; например, центральное озеро данных может быть интегрировано с другими платформами, включая реляционные базы данных или хранилище данных.Данные в системах больших данных можно оставить в необработанном виде, а затем отфильтровать и упорядочить по мере необходимости для конкретных аналитических целей. В других случаях он предварительно обрабатывается с помощью инструментов интеллектуального анализа данных и программного обеспечения для подготовки данных, поэтому он готов для приложений, которые запускаются регулярно.

Обработка больших данных предъявляет высокие требования к базовой вычислительной инфраструктуре. Требуемая вычислительная мощность часто обеспечивается кластерными системами, которые распределяют рабочие нагрузки обработки между сотнями или тысячами обычных серверов с использованием таких технологий, как Hadoop и механизм обработки Spark.

Получение такой вычислительной мощности рентабельным способом — непростая задача. В результате облако является популярным местом для систем больших данных. Организации могут развертывать свои собственные облачные системы или использовать управляемые предложения «большие данные как услуга» от поставщиков облачных услуг. Пользователи облака могут масштабировать необходимое количество серверов на время, достаточное для выполнения проектов по анализу больших данных. Компания платит только за используемое хранилище и время вычислений, а облачные экземпляры можно отключить до тех пор, пока они снова не понадобятся.

Как работает аналитика больших данных

Чтобы получать достоверные и релевантные результаты от приложений для анализа больших данных, специалисты по данным и другие аналитики данных должны хорошо разбираться в доступных данных и понимать, что они в них ищут. Это делает подготовку данных, которая включает профилирование, очистку, проверку и преобразование наборов данных, важным первым шагом в процессе аналитики.

После того, как данные собраны и подготовлены для анализа, можно применять различные дисциплины науки о данных и расширенной аналитики для запуска различных приложений с использованием инструментов, которые предоставляют функции и возможности анализа больших данных.Эти дисциплины включают машинное обучение и его ответвление глубокого обучения, прогнозное моделирование, интеллектуальный анализ данных, статистический анализ, потоковую аналитику, интеллектуальный анализ текста и многое другое.

Используя данные клиентов в качестве примера, различные отрасли аналитики, которые могут быть выполнены с наборами больших данных, включают следующее:

  • Сравнительный анализ. Здесь изучаются показатели поведения клиентов и взаимодействие с клиентами в режиме реального времени, чтобы сравнить продукты, услуги и брендинг компании с продуктами ее конкурентов.
  • Прослушивание в социальных сетях . Это анализирует, что люди говорят в социальных сетях о компании или продукте, что может помочь выявить потенциальные проблемы и целевую аудиторию для маркетинговых кампаний.
  • Маркетинговая аналитика . Это предоставляет информацию, которая может быть использована для улучшения маркетинговых кампаний и рекламных предложений для продуктов, услуг и бизнес-инициатив.
  • Анализ настроений. Все собранные данные о клиентах можно проанализировать, чтобы выявить их отношение к компании или бренду, уровень удовлетворенности клиентов, потенциальные проблемы и способы улучшения обслуживания клиентов.

Технологии управления большими данными

Hadoop, среда распределенной обработки с открытым исходным кодом, выпущенная в 2006 году, изначально была в центре большинства архитектур больших данных. Развитие Spark и других механизмов обработки отодвинуло MapReduce, движок, встроенный в Hadoop, в сторону. Результатом является экосистема технологий больших данных, которые могут использоваться для разных приложений, но часто развертываются вместе.

Платформы больших данных и управляемые услуги, предлагаемые поставщиками ИТ, объединяют многие из этих технологий в одном пакете, в основном для использования в облаке.В настоящее время это включает следующие предложения, перечисленные в алфавитном порядке:

  • Amazon EMR (ранее Elastic MapReduce)
  • Платформа данных Cloudera
  • Google Cloud Dataproc
  • HPE Ezmeral Data Fabric (ранее MapR Data Platform)
  • Microsoft Azure HDInsight

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

  • хранилищ репозиториев, таких как распределенная файловая система Hadoop (HDFS) и облачные службы хранения объектов, которые включают Amazon Simple Storage Service (S3), Google Cloud Storage и Azure Blob Storage;
  • Фреймворки управления кластером

  • , такие как Kubernetes, Mesos и YARN, встроенный диспетчер ресурсов и планировщик заданий Hadoop, что означает еще один согласователь ресурсов, но широко известен только по аббревиатуре;
  • движков потоковой обработки, таких как Flink, Hudi, Kafka, Samza, Storm и модули потоковой передачи Spark и структурированной потоковой передачи, встроенные в Spark;
  • баз данных NoSQL, которые включают Cassandra, Couchbase, CouchDB, HBase, MarkLogic Data Hub, MongoDB, Neo4j, Redis и другие различные технологии;
  • Платформы для озера данных и хранилищ данных

  • , в том числе Amazon Redshift, Delta Lake, Google BigQuery, Kylin и Snowflake; и
  • механизмов запросов SQL, таких как Drill, Hive, Impala, Presto и Trino.

Проблемы с большими данными

В связи с проблемами вычислительной мощности разработка архитектуры больших данных является общей проблемой для пользователей. Системы больших данных должны быть адаптированы к конкретным потребностям организации, что требует самостоятельной работы, которая требует, чтобы ИТ-отделы и группы управления данными собрали индивидуальный набор технологий и инструментов. Развертывание систем больших данных и управление ими также требует новых навыков по сравнению с теми, которыми обычно обладают администраторы баз данных и разработчики, специализирующиеся на реляционном программном обеспечении.

Обе эти проблемы можно решить с помощью управляемой облачной службы, но ИТ-менеджерам необходимо внимательно следить за использованием облака, чтобы гарантировать, что расходы не выйдут из-под контроля. Кроме того, перенос локальных наборов данных и обработка рабочих нагрузок в облако часто является сложным процессом.

Другие проблемы в управлении системами больших данных включают обеспечение доступа к данным для специалистов по данным и аналитиков, особенно в распределенных средах, которые включают сочетание различных платформ и хранилищ данных.Чтобы помочь аналитикам находить нужные данные, группы управления данными и аналитики все чаще создают каталоги данных, которые включают функции управления метаданными и передачи данных. Процесс интеграции наборов больших данных также часто бывает сложным, особенно когда факторами являются разнообразие и скорость данных.

Ключи к эффективной стратегии больших данных

В организации разработка стратегии больших данных требует понимания бизнес-целей и данных, которые в настоящее время доступны для использования, а также оценки потребности в дополнительных данных для достижения целей.Следующие шаги, которые необходимо предпринять, включают следующее:

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

Чтобы наборы больших данных были чистыми, непротиворечивыми и использовались должным образом, программа управления данными и связанные с ними процессы управления качеством также должны быть приоритетами.Другие передовые методы управления и анализа больших данных включают сосредоточение внимания на потребностях бизнеса в информации по доступным технологиям и использование визуализации данных для помощи в обнаружении и анализе данных.

Практика и правила сбора больших данных

По мере роста сбора и использования больших данных возрастает вероятность неправильного использования данных. Общественный протест по поводу утечки данных и других нарушений конфиденциальности личных данных побудил Европейский Союз утвердить Общие правила защиты данных (GDPR), закон о конфиденциальности данных, который вступил в силу в мае 2018 года.GDPR ограничивает типы данных, которые могут собирать организации, и требует согласия отдельных лиц или соблюдения других указанных причин для сбора личных данных. Он также включает положение о праве на забвение, которое позволяет резидентам ЕС просить компании удалить их данные.

Хотя в США нет аналогичных федеральных законов, Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA) направлен на предоставление жителям Калифорнии большего контроля над сбором и использованием их личной информации компаниями, ведущими бизнес в штате.CCPA был подписан в 2018 году и вступил в силу 1 января 2020 года.

Чтобы обеспечить соблюдение таких законов, предприятиям необходимо тщательно управлять процессом сбора больших данных. Должны быть введены средства контроля для выявления регулируемых данных и предотвращения доступа к ним неуполномоченных сотрудников.

Человеческая сторона управления большими данными и аналитики

В конечном итоге бизнес-ценность и преимущества инициатив по работе с большими данными зависят от сотрудников, которым поручено управлять и анализировать данные.Некоторые инструменты для работы с большими данными позволяют менее технически подготовленным пользователям запускать приложения для прогнозной аналитики или помогают предприятиям развернуть подходящую инфраструктуру для проектов с большими данными, сводя к минимуму потребность в оборудовании и распределенном программном обеспечении.

Большие данные можно противопоставить небольшим данным — термин, который иногда используется для описания наборов данных, которые можно легко использовать для самостоятельной бизнес-аналитики и аналитики. Часто цитируемая аксиома гласит: «Большие данные предназначены для машин, небольшие данные — для людей».

Что такое большие данные? Введение, Типы, Характеристики, Примеры

Прежде чем мы перейдем к введению в большие данные, вам сначала нужно знать

Что такое данные?

Количество, знаки или символы, с которыми операции выполняются компьютером, которые могут храниться и передаваться в форме электрических сигналов и записываться на магнитных, оптических или механических носителях записи.

А теперь познакомимся с определением больших данных

Что такое большие данные?

Большие данные — это огромная по объему совокупность данных, которая со временем растет в геометрической прогрессии. Это данные настолько большого размера и сложности, что ни один из традиционных инструментов управления данными не может их хранить или обрабатывать эффективно. Большие данные — это тоже данные, но огромного размера.

Из этого руководства по аналитике больших данных вы узнаете,

Что такое большие данные?

Каков пример больших данных?

Ниже приведены некоторые примеры больших данных —

Нью-Йоркская фондовая биржа является примером больших данных, которые генерируют около одного терабайта новых торговых данных в день.

Социальные сети

Статистика показывает, что 500 + терабайт новых данных загружаются в базы данных сайта социальной сети Facebook каждый день. Эти данные в основном генерируются с точки зрения загрузки фото и видео, обмена сообщениями, добавления комментариев и т. Д.

Один реактивный двигатель может генерировать 10 + терабайт данных за 30 минут времени полета.При многих тысячах рейсов в день объем генерации данных достигает петабайт.

Типы больших данных

Ниже приведены типы больших данных:

  1. Структурированный
  2. Неструктурированный
  3. Полуструктурированная

Структурированный

Любые данные, которые могут быть сохранены, доступны и обработаны в форме фиксированного формата, называются «структурированными» данными.С течением времени талантливые специалисты в области информатики добились больших успехов в разработке методов работы с такими данными (формат которых хорошо известен заранее), а также в извлечении из них ценности. Однако в настоящее время мы предвидим проблемы, когда размер таких данных значительно возрастает, а типичные размеры достигают нескольких зеттабайт.

Знаете ли вы? 10 21 байта равно 1 зеттабайт или один миллиард терабайт формирует зеттабайт .

Глядя на эти цифры, можно легко понять, почему было дано название «большие данные», и представить себе проблемы, связанные с их хранением и обработкой.

Знаете ли вы? Данные, хранящиеся в системе управления реляционной базой данных, являются одним из примеров «структурированных» данных .

Примеры структурированных данных

Таблица «Сотрудник» в базе данных является примером структурированных данных

Employee_ID Имя сотрудника Пол Отдел Salary_In_lacs
2365 Раджеш Кулкарни Мужской Финансы 650000
3398 Пратибха Джоши Женский Администратор 650000
7465 Шушил Рой Мужской Администратор 500000
7500 Шубходжит Дас Мужской Финансы 500000
7699 Прия Сане Женский Финансы 550000

Неструктурированный

Любые данные с неизвестной формой или структурой классифицируются как неструктурированные данные.Помимо огромного размера, неструктурированные данные создают множество проблем с точки зрения их обработки для извлечения из них ценности. Типичным примером неструктурированных данных является разнородный источник данных, содержащий комбинацию простых текстовых файлов, изображений, видео и т. Д. В настоящее время организации имеют доступ к огромному количеству данных, но, к сожалению, они не знают, как извлечь из этого пользу, поскольку эти данные представлены в необработанном или неструктурированном формате.

Примеры неструктурированных данных

Результат, возвращаемый поиском Google

Пример неструктурированных данных

Полуструктурированная

Полуструктурированные данные могут содержать данные обеих форм.Мы можем видеть полуструктурированные данные как структурированные по форме, но на самом деле они не определены, например, определение таблицы в реляционной СУБД. Примером полуструктурированных данных являются данные, представленные в файле XML.

Примеры полуструктурированных данных

Персональные данные, хранящиеся в файле XML —

   Прашант Рао   Мужчина   35  
  Сима Р.   Женский   41  
  Satish Mane   Male   29  
  Subrato Roy   Male   26  
  Иеремия Дж.  Мужской   35   

Рост объемов данных за годы

Рост объемов данных за годы

Обратите внимание, что неструктурированные данные веб-приложений состоят из файлов журналов, файлов истории транзакций и т. Д. Системы OLTP созданы для работы со структурированными данными, в которых данные хранятся в отношениях (таблицах).

Характеристики больших данных

Большие данные можно описать следующими характеристиками:

  • Объем
  • Сорт
  • Скорость
  • Изменчивость

(i) Объем — Само название Big Data связано с огромным размером.Размер данных играет очень важную роль в определении ценности данных. Кроме того, могут ли конкретные данные действительно рассматриваться как большие данные или нет, зависит от объема данных. Следовательно, «Объем» — это одна из характеристик, которую необходимо учитывать при работе с решениями для больших данных.

(ii) Разнообразие — Следующим аспектом больших данных является его вид .

Разнообразие относится к разнородным источникам и характеру данных, как структурированным, так и неструктурированным.Раньше электронные таблицы и базы данных были единственными источниками данных, которые рассматривались большинством приложений. В настоящее время в приложениях для анализа также учитываются данные в виде электронных писем, фотографий, видео, устройств мониторинга, PDF-файлов, аудио и т. Д. Такое разнообразие неструктурированных данных создает определенные проблемы для хранения, добычи и анализа данных.

(iii) Скорость — Термин «скорость» относится к скорости генерации данных. Скорость создания и обработки данных для удовлетворения требований определяет реальный потенциал данных.

Big Data Velocity имеет дело со скоростью, с которой данные поступают из таких источников, как бизнес-процессы, журналы приложений, сети и сайты социальных сетей, датчики, мобильные устройства и т. Д. Поток данных огромен и непрерывен.

(iv) Изменчивость — Это относится к несогласованности, которую иногда могут проявлять данные, что препятствует процессу эффективной обработки и управления данными.

Преимущества обработки больших данных

Возможность обработки больших данных в СУБД дает множество преимуществ, например:

  • Компании могут использовать внешнюю разведку при принятии решений

Доступ к социальным данным из поисковых систем и сайтов, таких как facebook, twitter, позволяет организациям оптимизировать свои бизнес-стратегии.

  • Улучшение обслуживания клиентов

Традиционные системы обратной связи с клиентами заменяются новыми системами, разработанными с использованием технологий больших данных. В этих новых системах большие данные и технологии обработки естественного языка используются для чтения и оценки ответов потребителей.

  • Раннее выявление риска для продукта / услуг, если таковые имеются
  • Лучшая операционная эффективность

Технологии больших данных могут использоваться для создания промежуточной или целевой зоны для новых данных перед определением того, какие данные следует переместить в хранилище данных.Кроме того, такая интеграция технологий больших данных и хранилища данных помогает организации разгрузить редко используемые данные.

Сводка

  • Определение больших данных: большие данные означают данные огромного размера. Bigdata — это термин, используемый для описания огромного по размеру набора данных, который, тем не менее, экспоненциально растёт со временем.
  • Примеры аналитики больших данных включают фондовые биржи, сайты социальных сетей, реактивные двигатели и т. Д.
  • Большие данные могут быть 1) структурированными, 2) неструктурированными, 3) полуструктурированными
  • Объем, разнообразие, скорость и изменчивость — несколько характеристик больших данных
  • Улучшенное обслуживание клиентов, лучшая операционная эффективность, лучшее принятие решений — вот некоторые преимущества Bigdata

Определение больших данных

Что такое большие данные?

Под большими данными понимаются большие и разнообразные наборы информации, которые растут с постоянно увеличивающейся скоростью.Он включает в себя объем информации, скорость или скорость, с которой она создается и собирается, а также разнообразие или объем охватываемых точек данных (известных как «три v» больших данных). Большие данные часто поступают в результате интеллектуального анализа данных и поступают в разных форматах.

Ключевые выводы

  • Большие данные — это огромное количество разнообразной информации, которая поступает во все возрастающих объемах и со все большей скоростью.
  • Большие данные могут быть структурированными (часто числовыми, легко форматируемыми и сохраняемыми) или неструктурированными (более свободной формой, менее поддающимися количественной оценке).
  • Практически каждый отдел компании может использовать результаты анализа больших данных, но обработка их беспорядка и шума может создать проблемы.
  • Большие данные могут быть собраны из общедоступных комментариев в социальных сетях и на веб-сайтах, добровольно собираемых из личной электроники и приложений, с помощью анкет, покупок продуктов и электронных проверок.
  • Большие данные чаще всего хранятся в компьютерных базах данных и анализируются с помощью программного обеспечения, специально разработанного для обработки больших и сложных наборов данных.

Как работают большие данные

Большие данные можно разделить на неструктурированные и структурированные. Структурированные данные состоят из информации, уже управляемой организацией в базах данных и электронных таблицах; это часто числовой характер. Неструктурированные данные — это неорганизованная информация, не относящаяся к заранее определенной модели или формату. Он включает данные, собранные из источников в социальных сетях, которые помогают учреждениям собирать информацию о потребностях клиентов.

Большие данные можно собирать из общедоступных комментариев в социальных сетях и на веб-сайтах, добровольно собираемых из личной электроники и приложений, с помощью анкет, покупок продуктов и электронных проверок.Наличие датчиков и других входов в интеллектуальных устройствах позволяет собирать данные по широкому спектру ситуаций и обстоятельств.

Большие данные чаще всего хранятся в компьютерных базах данных и анализируются с помощью программного обеспечения, специально разработанного для обработки больших и сложных наборов данных. Многие компании, предлагающие программное обеспечение как услугу (SaaS), специализируются на управлении такими сложными данными.

Использование больших данных

Аналитики данных изучают взаимосвязь между различными типами данных, такими как демографические данные и история покупок, чтобы определить, существует ли корреляция.Такие оценки могут выполняться внутри компании или за ее пределами третьей стороной, которая занимается обработкой больших данных в удобоваримых форматах. Компании часто используют оценку больших данных такими экспертами, чтобы превратить их в полезную информацию.

Многие компании, такие как Alphabet и Meta (ранее Facebook), используют большие данные для получения дохода от рекламы, размещая таргетированную рекламу для пользователей в социальных сетях и тех, кто просматривает Интернет.

Практически каждый отдел компании может использовать результаты анализа данных, от человеческих ресурсов и технологий до маркетинга и продаж.Цель больших данных — увеличить скорость выхода продуктов на рынок, сократить количество времени и ресурсов, необходимых для принятия на рынок, целевой аудитории и обеспечения удовлетворенности клиентов.

Преимущества и недостатки больших данных

Увеличение объема доступных данных представляет как возможности, так и проблемы. В целом, наличие большего количества данных о клиентах (и потенциальных клиентах) должно позволить компаниям лучше адаптировать продукты и маркетинговые усилия, чтобы обеспечить наивысший уровень удовлетворенности и повторного ведения бизнеса.Компаниям, собирающим большой объем данных, предоставляется возможность проводить более глубокий и обширный анализ на благо всех заинтересованных сторон.

При таком количестве личных данных, которые доступны сегодня о физических лицах, крайне важно, чтобы компании предприняли шаги для защиты этих данных; тема, которая стала жаркой дискуссией в сегодняшнем онлайн-мире, особенно в связи с множеством утечек данных, с которыми компании столкнулись за последние несколько лет.

Хотя лучший анализ — это положительно, большие данные также могут создавать перегрузку и шум, снижая их полезность.Компании должны обрабатывать большие объемы данных и определять, какие данные представляют собой сигналы по сравнению с шумом. Решающим фактором становится определение того, что делает данные актуальными.

Кроме того, природа и формат данных могут потребовать специальной обработки, прежде чем они будут приняты. Структурированные данные, состоящие из числовых значений, можно легко хранить и сортировать. Для неструктурированных данных, таких как электронные письма, видео и текстовые документы, могут потребоваться более сложные методы, прежде чем они станут полезными.

Что такое большие данные? | Университет Висконсина

Что такое — это больших данных? Это хороший вопрос. Кажется, что существует столько определений для больших данных, сколько существует предприятий, некоммерческих организаций, государственных учреждений и частных лиц, которые хотят извлечь из этого пользу.

Одна из популярных интерпретаций больших данных относится к чрезвычайно большим наборам данных. В отчете Национального института стандартов и технологий большие данные определены как состоящие из «обширных наборов данных — в первую очередь по характеристикам объема, скорости и / или изменчивости, — которые требуют масштабируемой архитектуры для эффективного хранения, обработки и анализа.Некоторые определили большие данные как объем данных, превышающий петабайт — один миллион гигабайт.

Диаграмма Google Trends, отображающая растущий интерес к теме больших данных.

Другое определение больших данных: — экспоненциальный рост и доступность данных в нашем мире.

Эти данные поступают из множества источников: смартфонов и сообщений в социальных сетях; датчики, такие как светофоры и счетчики коммунальных услуг; торговые терминалы; потребительские носимые устройства, такие как фитнес-метры; электронные медицинские карты; и так далее.

Глубоко в этих данных скрываются огромные возможности для организаций, обладающих талантами и технологиями, чтобы преобразовать свои обширные хранилища данных в практические идеи, более совершенные решения и конкурентные преимущества.

Используя возможности больших данных, системы здравоохранения могут выявлять пациентов из группы риска и быстрее вмешиваться. Полицейские управления могут предсказать преступление и остановить его до того, как оно начнется. Розничные торговцы могут лучше прогнозировать запасы, чтобы оптимизировать эффективность цепочки поставок.Возможности безграничны.

Но для выполнения этого обещания организациям нужны квалифицированные специалисты, обладающие навыками извлечения смысла из гор данных, а этих неуловимых специалистов по данным не хватает.

«Три против» больших данных

В 2001 году отраслевой аналитик Дуг Лэйни определил «три против» больших данных:

  1. Том

    Беспрецедентный рост объемов данных означает, что к 2025 году цифровая вселенная достигнет 180 зеттабайт (180 с 21 нулем).Сегодня проблема с объемом данных заключается не столько в хранении, сколько в том, как идентифицировать соответствующие данные в гигантских наборах данных и эффективно их использовать.

  2. Скорость

    Данные генерируются в постоянно ускоряющемся темпе. Каждую минуту Google получает 3,8 миллиона поисковых запросов. Пользователи электронной почты отправляют 156 миллионов сообщений. Пользователи Facebook загружают 243 000 фотографий. Задача специалистов по обработке данных — найти способы сбора, обработки и использования огромных объемов данных по мере их поступления.

  3. Сорт

    Данные бывают разных форм. Структурированные данные — это данные, которые можно аккуратно организовать в столбцах базы данных. Этот тип данных относительно легко вводить, хранить, запрашивать и анализировать. Неструктурированные данные труднее отсортировать и извлечь из них ценность. Примеры неструктурированных данных включают электронные письма, сообщения в социальных сетях, текстовые документы; аудио, видео и фото файлы; веб-страницы и многое другое.

За пределами большой тройки против

Совсем недавно специалисты по работе с большими данными и идейные лидеры предложили дополнительные Vs:

  • Верность

    Это относится к качеству собранных данных.Если исходные данные неверны, анализ будет бесполезен. По мере того, как мир движется к автоматизированному принятию решений, когда компьютеры делают выбор вместо людей, становится абсолютно необходимым, чтобы организации могли доверять качеству данных.

    Специалисты по обработке данных IBM разбивают большие данные на четыре аспекта: объем, разнообразие, скорость и достоверность. В этой инфографике объясняются и приводятся примеры каждого из них.

  • Изменчивость

    Значение данных постоянно меняется.Например, компьютерная обработка языка чрезвычайно затруднена, потому что слова часто имеют несколько значений. Специалисты по обработке данных должны учитывать эту изменчивость, создавая сложные программы, которые понимают контекст и значение.

  • Визуализация

    Данные должны быть понятны заинтересованным сторонам, не имеющим технического образования, и лицам, принимающим решения. Визуализация — это создание сложных графиков, которые рассказывают историю специалиста по данным, преобразуя данные в информацию, информацию в понимание, понимание в знания и знания в преимущества.

  • Значение

    Как организации могут использовать большие данные для улучшения процесса принятия решений? В статье McKinsey о потенциальном влиянии больших данных на здравоохранение в США было высказано предположение, что инициативы в области больших данных «могут привести к сокращению расходов на здравоохранение от 300 до 450 миллиардов долларов, или от 12 до 17 процентов от базового уровня в 2,6 триллиона долларов в США. расходы на здравоохранение ». Секреты, скрытые в больших данных, могут быть золотой жилой возможностей и сбережений.

Собираем все вместе

Независимо от того, сколько V вы предпочитаете в своих больших данных, одно можно сказать наверняка: большие данные уже здесь, и они становятся только больше.Каждой организации необходимо понимать, что для нее значат большие данные и в чем они могут помочь. Возможности действительно безграничны.

___

Что дальше?

Откройте для себя
Университет Висконсина предлагает онлайн-степень магистра наук в области науки о данных и онлайн-сертификат выпускника в области науки о данных.

Начни свое путешествие.

Узнать больше
Какова зарплата специалиста по обработке данных? Узнай здесь.

Спросите
Есть вопросы о Висконсинском университете науки о данных? Свяжитесь с консультантом по телефону 608-262-2011 или узнайте @ uwex.edu.

Что такое большие данные? Как это работает?

Как используются большие данные?

Разнообразие больших данных делает их по своей сути сложными, что приводит к необходимости в системах, способных обрабатывать их различные структурные и семантические различия.

Для больших данных требуются специализированные базы данных NoSQL, которые могут хранить данные таким образом, чтобы не требовалось строгое соблюдение определенной модели. Это обеспечивает гибкость, необходимую для согласованного анализа, казалось бы, разрозненных источников информации, чтобы получить целостное представление о том, что происходит, как действовать и когда действовать.

При агрегировании, обработке и анализе больших данных они часто классифицируются как оперативные или аналитические данные и хранятся соответствующим образом.

Операционные системы обслуживают большие пакеты данных на нескольких серверах и включают в себя такие входные данные, как инвентарь, данные о клиентах и ​​покупках — повседневную информацию внутри организации.

лучших компаний, работающих в сфере больших данных. Обзор лучших компаний, работающих в сфере больших данных.

Аналитические системы более сложны, чем их операционные аналоги. Они способны обрабатывать сложный анализ данных и предоставлять предприятиям информацию для принятия решений.Эти системы часто интегрируются в существующие процессы и инфраструктуру для максимального сбора и использования данных.

Независимо от того, как он классифицирован, данные есть везде. Наши телефоны, кредитные карты, программные приложения, автомобили, записи, веб-сайты и большинство «вещей» в нашем мире способны передавать огромные объемы данных, и эта информация невероятно ценна.

Большие данные используются почти во всех отраслях для выявления закономерностей и тенденций, ответов на вопросы, получения информации о клиентах и ​​решения сложных проблем.Компании и организации используют информацию по множеству причин, например, для развития своего бизнеса, понимания решений клиентов, улучшения исследований, составления прогнозов и ориентации на ключевые аудитории для рекламы.

Примеры больших данных

  • Персонализированный опыт совершения покупок в электронной коммерции
  • Моделирование финансового рынка
  • Сбор триллионов точек данных для ускорения исследования рака
  • Медиа-рекомендации от потоковых сервисов, таких как Spotify, Hulu и Netflix
  • Прогнозирование урожайности для фермеров
  • Анализ схем движения для уменьшения заторов в городах
  • Инструменты обработки данных, распознающие покупательские привычки в розничной торговле и оптимальное размещение продуктов
  • Большие данные, помогающие спортивным командам максимизировать свою эффективность и ценность
  • Выявление тенденций в образовательных привычках отдельных учащихся, школ и округов

Вот несколько примеров отраслей, в которых революция больших данных уже происходит:

Финансы

Финансы и страхование используют большие данные и прогнозную аналитику для обнаружения мошенничества, оценки рисков, кредитного рейтинга, брокерских услуг и технологии блокчейн, среди прочего.

Финансовые учреждения также используют большие данные для повышения своей кибербезопасности и персонализации финансовых решений для клиентов.

Здравоохранение

Больницы, исследователи и фармацевтические компании внедряют решения для работы с большими данными для улучшения и развития здравоохранения.

Имея доступ к огромному количеству данных о пациентах и ​​населении, система здравоохранения совершенствует методы лечения, проводит более эффективные исследования таких заболеваний, как рак и болезнь Альцгеймера, разрабатывает новые лекарства и получает критическую информацию о моделях здоровья населения.

СМИ и развлечения

Если вы когда-либо использовали Netflix, Hulu или любые другие потоковые сервисы, которые предоставляют рекомендации, вы были свидетелями работы больших данных.

Медиа-компании анализируют наши привычки чтения, просмотра и слушания, чтобы создать индивидуальный опыт. Netflix даже использует данные о графике, заголовках и цветах, чтобы принимать решения о предпочтениях клиентов.

Сельское хозяйство

От обработки семян до прогнозирования урожайности с удивительной точностью — большие данные и автоматизация стремительно развивают сельское хозяйство.

Благодаря притоку данных за последние два десятилетия информации во многих странах стало больше, чем о продуктах питания, что побуждает исследователей и ученых использовать большие данные для борьбы с голодом и недоеданием. Благодаря таким группам, как Глобальные открытые данные по сельскому хозяйству и питанию (GODAN), которые продвигают открытый и неограниченный доступ к глобальным данным о питании и сельском хозяйстве, достигнут некоторый прогресс в борьбе за искоренение мирового голода.

Другие области применения

.

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *