Что такое big data
Big data (большие данные) — термин, используемый для описания огромных объемов информации (со структурой и без нее), которые можно собрать, сохранить, анализировать и применить для принятия корректных решений. Понимание, что такое big data, и умение применять инструмент дает более широкие возможности для бизнеса.
Где применяется
Биг Дата используется во множестве сфер для анализа и использования огромных массивов информации. Примеры:
- Бизнес и маркетинг. Проверка клиентского опыта и поведения для улучшения продуктов и услуг. Прогнозирование спроса и оптимизация цен. Управление инвентаризацией и поставками.
- Здравоохранение. Изучение медицинских данных для диагностики и прогнозирования болезней. Контроль состояния пациентов онлайн. Исследования в области геномики и молекулярной медицины.
- Деньги. Обнаружение мошенничества и кибератак. Прогнозирование рыночных трендов и инвестиционный анализ. Оценка кредитоспособности.
- Транспорт и логистика. Оптимизация маршрутов и управление движением. Контроль машин и обслуживание онлайн. Изучение данных о движении для улучшения безопасности, трафика.
- Образование. Индивидуальное обучение, адаптация программ обучения. Анализ сведений об успеваемости студентов, оптимизация программ. Управление учебными ресурсами и инфраструктурой.
- Наука и исследования. Анализ «биг дата» в астрофизике, биологии, климатологии и иных научных областях. Моделирование и симуляция для решения проблем.
- Соцсети и медиа. Рекомендации контента и товаров, контроль мнений и настроений пользователей, отслеживание трендов и вирусного контента.
- Госуправление. Контроль общественных сведений для анализа и принятия решений. Прогнозирование экономических и социальных трендов. Оптимизация уровня обслуживания граждан.
Как это работает
При рассмотрении, что такое технология больших данных big data, важно понимать принцип работы. Технология включает множество методов и процессов, позволяющих обрабатывать и изымать ценные сведения из огромных объемов.
Кратко рассмотрим, как работает big data:
- Сначала сведения собираются из различных источников: сенсоры, базы данных, сайты, соцсети и другие. Сбор может быть непрерывным или периодическим.
- «Биг дата» требуют мощных систем хранения, таких как кластеры серверов и БД, способных обрабатывать огромные объемы информации. Часто используются технологии распределенного хранения: Hadoop HDFS, NoSQL и т. д.
- После сбора и хранения сведения обрабатываются для очистки, фильтрации, трансформации и агрегации. Здесь применяются расчетные фреймворки и языки: Apache Spark, Python и Scala.
- После обработки сведения подвергаются анализу с применением различных методов и алгоритмов. В зависимости от конкретных задач работа может включать разные варианты.
- Полученные результаты анализа визуализируются с помощью графиков, диаграмм и dashboard. Это позволяет лучше понимать сведения и принимать информированные решения.
- Инсайты, полученные из результата, используются для выдачи результата. Например, бизнес-лидеры могут оптимизировать стратегии, врачи — делать диагнозы, а ученые — открывать что-то новое.
- По мере роста объемов данных, системы анализа должны масштабироваться для обеспечения высокой производительности и доступности.
- Обработка и хранение информации требует строгих мер безопасности и защиты конфиденциальности, чтобы предотвратить утечки.
Процесс анализа больших данных не считается статическим, и его постоянно улучшают с использованием цикла обратной связи.
Как используют big data
Много вопросов касается того, как используют big data в реальной жизни:
- Netflix — использует данные о просмотрах и предпочтениях пользователей для рекомендации фильмов и сериалов;
- Amazon — анализирует историю покупок и поведение покупателей, чтобы предлагать релевантные товары;
- IBM Watson и диагностика рака — используется для анализа медицинских изображений и данных, помогая врачам диагностировать болезнь точнее и раньше;
- Fitbit и мониторинг здоровья — сбор данных о физической активности и сне пользователей с последующим изучением;
- Uber — применяет данные о перемещении водителей и пассажиров для оптимизации маршрутов, а также снижения времени ожидания;
- FedEx — предоставляет клиентам доступ к данным о местоположении и статусе их грузов онлайн.
Понимание «биг дата» открывает возможности для ряда сфер бизнеса в плане оптимизации и достижения удобства для клиентов.
Какие данные могут считаться big data
Для лучшего понимания разберемся, какие данные могут считаться big data, ведь с течением времени список расширялся. Базовые элементы:
- Объем. Относится к большому количеству данных, которые нельзя эффективно обработать с помощью традиционных методов и инструментов.
- Разнообразие. «Биг дата» включают различные типы информации: текст, числа, изображения, аудио, видео, геопространственные сведения и т. д.
- Скорость. Часто сведения поступают в систему онлайн и требуют мгновенной обработки, например, в системах мониторинга сенсоров или финансовых торгов.
- Ценность. Обработка и анализ «биг дата» должны приводить к извлечению ценных знаний и информации.
- Правдивость. Большие данные могут быть зашумленными или содержать ошибки.
- Вариабельность. Иногда big data могут меняться с высокой скоростью и требовать адаптивных методов анализа.
- Сложность. «Биг дата» включают множество связанных факторов и взаимодействий между данными.
Чтобы считать данные «большими», не обязательно, чтобы они сочетали упомянутые характеристики одновременно. Важно выбирать актуальные технологии и методы анализа, которые соответствуют конкретным характеристикам и целям исследования.
Что нужно знать
При изучении материала важно знать особенности аналитика «биг дата», и что это простыми словами. Это специалист, который занимается сбором, обработкой и анализом огромных массивов сведений. Он должен знать тонкости инструмента и варианты применения.
Также учитываются указанные ниже моменты:
- Процесс сбора и хранения данных. Включает выбор подходящих инструментов и технологий.
- Безопасность. Защита больших данных от несанкционированного доступа, взломов и утечек. Включает соблюдение законов о конфиденциальности данных: GDPR или HIPAA.
- Масштабируемость. Big data обычно растут со временем, поэтому они должны быть способными адаптироваться к увеличению объема сведений.
- Инфраструктура и инструменты для работы с «биг дата». Понимание их преимуществ и ограничений помогает выбирать подходящие инструменты для конкретных задач.
- Человеческий фактор. Подготовка и обучение экспертов, который будут работать в этом направлении, критически важно.
Важно иметь четкое понимание, какие конкретные бизнес-цели нужно достичь с помощью анализа. Это помогает определить, какие сведения собирать и обрабатывать. При этом стратегия работы должна быть гибкой и подвергаться регулярному обновлению, чтобы соответствовать меняющимся бизнес-потребностям и технологическому развитию.
Итоги
Big data — динамическая область, и понимание аспектов и лучших практик помогает сделать процесс более эффективным и полезным для организации. Вот почему в каждой компании стараются нанимать экспертов, имеющих опыт в такой области и способных обрабатывать огромные массивы информации.
