Что такое технологии Big Data и как они устроены

Для определения массивных объемов данных используется термин Big Data. По мнению экспертов, с обработкой такого количества информации стационарный компьютер не справится. Одной из важных характеристик цифровых активов считается их скорость. Для извлечения нужного материала они должны быстро обрабатываться. Данные характеризуются разным форматом. Большие данные – это определенный объем информации. Под этим термином еще понимают специальные инструменты для работы с ними. Технологии Big Data используются для разных целей, попробуем вместе разобраться в них в этой статье.

Погружаясь в тему, важно разграничить между собой простые и большие данные. Big Data – структурированный материал, который сразу сохраняется в Database. Примером простых данных являются посты, сделанные в социальных сетях. Примером Big Data может выступать информация о лайках и комментариях пользователей, логи серверов с миллиардами генерируемых записей, аналитика поисковиков.

Характеристики больших данных (6V)

Важно иметь в виду, что термин далеко не всегда употребляется по назначению. Дело в том, что принято выделять 6 критериев, или, как их еще называют, 6V, помогающих определить, что речь действительно идет о Big Data:

1. Volume (одна из основных характеристик связана с объемом) – ежесуточно на мощные сервера дата-центров поступает более 150 Гб структурированных и неструктурированных массивов.
2. Velocity (критерий связан со скоростью поступления) – своевременная обработка массивов невозможна без повышенных мощностей.
3. Variety (обязательная характеристика указывает на разнообразие Big Data) – имеется в виду разный формат или такой критерий как степень структурированности. В качестве примера можно привести разнообразие контента в социальных сетях: он может значительно отличаться даже в пределах одной страницы.
4. Veracity (в переводе на русский язык означает достоверность) – источникам можно доверять. Информация подходит для принятия решений.
5. Variability (большая вариативность) – информационный поток быстро меняется, на эту характеристику влияют время суток, погодные условия.
6. Value (повышенная ценность) – массивы имеют разное значение для одного и того же пользователя/ компании.

Приведем в пример таблицу, где сравним разные типы массивов. Она поможет лучше разобраться в этом вопросе.

Когда проходит сбор, а затем ведется анализ Big Data, одновременно включено в работу большое количество разных инструментов. Они как воронки пропускают массивы через себя. Грамотное использование Big Data дает немало преимуществ:

• адаптация продукта к изменениям спецификации (расширяемость) – предполагает возможность разбиения сложной системы на более простые и понятные компоненты, а также разнесение их по отдельным группам, позволяющим структурировать их для упрощения обработки;
• способность системы продолжать работу, несмотря на отказ одного или нескольких компонентов;
• локализация – обработка происходит на тех серверах, где хранится информация (минимизация затрат на транспортировку).

Как работает технология Big Data

Чтобы разобраться в основных принципах работы, нужно понять, как происходит сбор, как организуется хранение, для чего осуществляется анализ собранной информации.

Сбор

Процесс предполагает интеграцию данных, определение, где она располагается, какие инструменты будут использоваться для обработки. Эти показатели зависят, прежде всего, от областей применения Big Data. Сведения могут быть основаны на анализе определенных действий посетителей сайтов, на предоставленных отчетах о продажах, статистике, медицинских показателях. В расчет принимается любая информация, которая обладает важностью для компании. К процессу будут подключены аналитики по Data Cleaning, чьей задачей является очистка данных, настройка фильтров для анализа.

Хранение

Для обработки массивных информационных потоков недостаточно нескольких стационарных компьютеров. Big Data хранится на облачных хранилищах, которые предоставляют разных провайдеры. Безопасное хранение осуществляется за счет больших вычислительных мощностей. Какие технологии используются для этих целей:

• Data Warehouse – единый источник, который основан на данных разных форматов (структурированных, неструктурированных). Благодаря его применению упрощается процесс анализа информации.
• Data Vault – в хранилище размещается информация для длительного хранения. Модель позволяет отслеживать изменение данных по времени хранения.
• Data Lake – сюда поступает непрерывный информационный поток, обработка которого происходит в режиме реального времени.
• Data Mart – массив информации, отобранной по тематике, узкой специализации, подходящей для повседневного использования.

Более гибким и простым в изменении считается хранилище Data Lake (если сравнивать, к примеру, с единым источником данных Data Warehouse, который является более структурированным, из-за чего информационные потоки сложнее масштабировать и изменять).

Обработка

Для параллельных вычислений массивных потоков используется модель MapReduce. Данные обрабатываются параллельно. Работа не останавливается, даже если на каком-то участке будет обнаружена ошибка. Технология включает работу разных кластеров, таких как Hadoop (система для хранения Big Data с доступом в режиме реального времени), Apache Spark (фреймворк для реализации распределённой обработки информационного потока, имеет открытый исходный код).

Анализ

Этап анализа собранных данных считается заключительным. Информационные массивы преобразуются в диаграммы, схемы, таблицы, упрощающие их восприятие. Для этого используются разные инструменты. Анализ зависит от роли Big Data для конкретных процессов:

• основанный на структурированных методах сравнительный анализ – изучаются паттерны поведения потребителей с целью сравнения продукта с аналогами, представленными на рынке;
• выявление эмоциональных оттенков на основе анализа настроений – выводы делаются на основе анализа отзывов пользователей, оценки уровня удовлетворенности;
• анализ эффекта от запущенных процессов, разработка планов по повышению активностей пользователей – маркетинговая аналитика, в основе которой статистические методы, влияющие на оптимизацию бизнес-процессов компании.

Типы аналитики Big Data

Процесс анализа больших объёмов данных бывает 4 типов. Выбор зависит от целей аналитики и методов обработки информации:

1. Описательный анализ – для выяснения подробностей случившегося. При помощи его можно узнать, что, когда произошло. К примеру, применив этот метод, можно выяснить: какой продукт пользуется наибольшим спросом или какой канал сбыта является продуктивным.
2. Диагностическая аналитика указывает на причины того, что произошло. Для работы используется инновационная технология Data Mining. Благодаря ей можно извлекать нужную информацию из массива, выявлять закономерности, тенденции развития, проводить классификацию по схожим признакам. При помощи этого метода можно понять, из-за чего происходит спад продаж и отток постоянных клиентов.
3. Предиктивный анализ понадобится для прогноза возможности и оценки рисков, позволяющих предсказать эффективность решений. Для работы с диагностики применяется ИИ (AL), а также машинное обучение (ML). В качестве примера можно привести скоринг (система оценивания возможностей потенциальных клиентов финансовых структур, которую используют для оценки рисков невозврата кредитных средств). Обработка заявок происходит автоматически.
4. Предписывающая диагностика составляет рекомендации по оптимизации бизнес-процессов. Продавцы товаров на маркетплейсах с помощью такого анализа оптимизируют ассортимент магазина, цены на продукцию. В расчет берется особая модель поведения потребителей.

Если рассматривать модели оценки аналитической зрелости, указанные выше типы диагностики позволят выявить этап развития организации. Учитываются способности эффективно управлять Big Data и извлекать из них пользу для будущего развития.

Применение аналитики больших данных

Каждая крупная организация нуждается в создании хранилища массивов информационных потоков. Это нужно в первую очередь для своевременной адаптации к новым требованиям рынка. Если появляется необходимость добавить новые источники big data или изменить формат существующих, это можно сделать быстро силами своих сотрудников (при условии, что они прошли обучение).

Одним из ключевых аспектов активного применения Big Data в управлении считается поддержка стратегического планирования. Аналитика позволяет организациям получать своевременно информацию о появлении новых тенденций. Анализ позволяет выявлять скрытые закономерности и прогнозировать будущее развитие рынка сбыта. В результате этого руководители будут принимать решения о введении новых продуктов. Им будет известно о необходимости делать новые инвестиционные вложения, которые позволят оптимизировать бизнес-процессы.

Big data применяется в маркетинге для сегментирования аудитории. Анализ данных необходим для разработки рекламных кампаний и увеличения конверсии. Диагностика сведений позволяет лучше понимать потребности и предпочтения потребителей. В результате этого компания сможет привлекательные предложения, позволяющие повысить рентабельность бизнеса.

Аналитика big data в медицине и здравоохранении открывает огромные возможности для улучшения диагностики, лечения и профилактики болезней. Также анализ сведений используют для повышения эффективности работы медицинских учреждений. Big data позволяет создавать планы лечения для каждого пациента, учитывая его генетический профиль, историю патологий, образ жизни пациентов и другие факторы. Это особенно важно для диагностики онкологии, где выбор терапии часто зависит от молекулярной характеристики раковых клеток.

В финансовом секторе анализ данных играет важную роль в повышении эффективности операций. Его применяют при изучении клиентского опыта и для снижения рисков. Банки, страховые компании и инвестиционные фонды используют информационные потоки для принятия обоснованных решений при планировании транзакций и для предотвращения мошенничества.

Современные предприятия генерируют огромные объемы данных из различных источников: датчиков оборудования, систем управления производством (MES), ERP-систем. Аналитика массивов информации на производстве стала ключевым инструментом для оптимизации процессов и снижения затрат. В логистике big data влияет на оптимизацию бизнес-процессов, анализ цепочек поставок и прогнозирование поломок оборудования.

Проблемы и вызовы при работе с Big Data

Грамотное использования информационных потоков (Big Data) приносит множество преимуществ, но иногда в работе могут возникать сложности. Рассмотрим основные проблемы:

1. Объем данных. Крупные организации генерируют терабайты и петабайты данных ежедневно. Для их хранения и обработки требуются мощные вычислительные ресурсы и специализированные хранилища.
2. Разнообразие форматов: структурированные, полуструктурированные (XML, JSON) и неструктурированные (тексты, изображения, видео). Обработка и анализ такой информации требует использования специальных инструментов.
3. Скорость поступления потоков информации. Источники способны генерировать данные в режиме реального времени, что создает дополнительные сложности для их обработки и анализа. Чтобы оперативно реагировать на изменения, необходимо обеспечивать высокую скорость обработки.
4. Качество массива данных не всегда на высоте. Ошибки ввода, дублирование, пропущенные значения могут привести к искажению результатов анализа. Поэтому нужно проводить тщательную очистку и проверку информации перед использованием.
5. Безопасность и конфиденциальность. Организациям необходимо обеспечить защиту этих данных от несанкционированного доступа, утечек и кибератак. Соответствие нормативным требованиям, таким как GDPR и HIPAA, также является важной задачей.
6. Для успешной работы с большими данными необходимы специалисты с широким спектром знаний: дата-сайентисты, дата-инженеры и аналитики данных. Недостаток профессионалов на рынке труда усложняет задачу построения эффективных команд.
7. Интеграция информации требует значительных усилий и времени.
8. Стоимость инфраструктуры предполагает вклад инвестиций. Это касается как аппаратного обеспечения (хранилища, серверы), так и программного обеспечения (платформы для аналитики, инструменты визуализации).
9. Интерпретация и визуализация данных. Создание информативных отчетов и дашбордов требует специальных навыков и инструментов.
10. Сохранение приватности. Алгоритмы машинного обучения могут случайно воспроизводить информацию, которая должна быть скрыта, что приводит к несправедливым решениям.

Как начать работать с большими данными

Если вы только начинаете работать с массивными информационными потоками, то организация процесса может быть связана с некоторыми сложностями. При правильном подходе она станет управляемой и эффективной. Что поможет успешно стартовать в этой области:

1. Определение целей и задач. Они связаны с необходимостью улучшения клиентского опыта или оптимизацией производственных процессов. Четкое понимание целей позволит выбрать эффективные инструменты и подходы.
2. Сбор необходимых данных. Поиск источников данных, которые будут использоваться. Ими могут стать внутренние ресурсы компании (ERP, CRM), внешние источники (социальные сети, веб-сайты) или любая открытая информация. Важно убедиться в ее доступности и соответствии поставленным целям.
3. Подготовка инфраструктуры. Ею может стать локальная серверная ферма или облачная платформа (AWS, Azure, Google Cloud). Выберите способ хранения (Hadoop, NoSQL базы данных) и инструменты для их обработки (Spark, Kafka).
4. Преобразование информационных потоков. Перед началом анализа big data нужно очистить и подготовить к работе. Для этого удаляют дубликаты, заполняют образовавшиеся пропуски, исправляют ошибки и приводят к единому формату. Для автоматизации этого процесса понадобятся инструменты ETL (Extract, Transform, Load).
5. Проведение предварительного анализа. Он предполагает первичный анализ потоков, необходимый для понимания их структуры и содержания. Для этого используют статистические методы. Эффективна визуализация данных для выявления закономерностей и аномалий.
6. Разработка моделей машинного обучения и аналитических алгоритмов для достижения поставленных целей. К ним относят классификацию, регрессию, прогнозирование. Выбор библиотеки и фреймворка (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
7. Тестирование модели с целью оптимизации. Если результаты не устраивают, нужно внести изменения и повторить тестирование.
8. Внедрение результатов. Это может включать автоматизацию процессов, создание дашбордов для мониторинга показателей и разработку новых продуктов и услуг.
9. Мониторинг и обновление. Big data могут меняться, поэтому нужно поддерживать актуальность моделей.

Следуя этим рекомендациям, вы сможете успешно работать с большими данными, а также извлекать из них пользу для бизнеса. Для повышения навыков работы можно пройти курсы по Data Science или аналитике данных, которые помогут освоить Big Data.

Подведение итогов

Технологии Big Data стали важнейшим элементом бизнес-процессов благодаря своей способности трансформировать огромные объемы данных в ценную информацию. Они помогают принимать обоснованные решения. Оптимизация процессов производства, логистики, маркетинга и многих других сфер на основе аналитики ведет к снижению затрат, повышению производительности, улучшению качества продукции.

Технология дает возможность создавать персонализированные предложения для клиентов. Используя ее, компании могут предлагать индивидуальные продукты и услуги, что повышает лояльность клиентов, увеличивает доходы.