Для того чтобы оставаться конкурентоспособным, современному бизнесу необходимо уделять большое внимание обработке данных. Для их сбора и анализа используются BI-системы. Они представляют собой набор инструментов, который собирает и объединяет в единую отчетность информацию из нескольких каналов.
Big Data: что это такое и какие технологии применения?
Содержание
Сейчас можно все чаще услышать термин Big Data, но не каждый понимает, что это такое и как оно работает. Big Data – это большие объемы информации – структурированные или неструктурированные, а также технологии, инструменты и методы для ее обработки. Большие данные используются для решения задач и достижения конкретных целей.
Сам термин появился в 2008 году, его ввел журналист Клиффорд Линч, однако сами по себе большие данные существовали и до этого. К Big Data специалисты относят данные, объем которых превышает 150 ГБ в день.
Простыми словами технология представляет собой хранение и обработку информации. Вплоть до 2011 года большими данными интересовались только в разрезе исследований и научной деятельности, но с 2012 года появилась потребность в их практическом применении.
Уже в 2014 году на Big Data обратили внимание ведущие вузы и крупные корпорации, а сегодня работа с большими массивами данных проводится во многих отраслях и даже государственных органах.
Что такое Big Data?
Big Data не является обычной базой данных, даже если в ней содержится большой объем информации. Для более глубокого понимания советуем вам ознакомиться с таблицей, в которой представлены основные отличия:
Не большие данные | Большие данные |
База с данными о сотрудниках; такой сет включает, как правило, известные заранее характеристики. | Журнал всех действий персонала. |
Информация о сотрудниках (независимо от их количества) – это всего лишь большая база данных. | Биг дата содержит информацию обо всех действиях пользователей. |
Архивы видеозаписей с городских камер. | Информация, полученная непосредственно при использовании этих камер. Например, номера автомобилей, фотографии лиц, распознанных в метро с помощью нейросети и другое. |
С совершенствованием технологий увеличивается и объем данных. Например, несколько десятилетий назад большими данными можно было считать информацию до 5 мегабайт, ведь именно такого размера был самый объемный жесткий диск в 1960-х, при этом его реальный вес был около тонны. Теперь такая информация может спокойно уместиться на жестком диске домашнего компьютера.
В наше время единица измерения для Big Data – петабайт, который равен миллиону гигабайт. Чтобы лучше представить масштаб, в качестве примера можно взять популярный видеохостинг YouTube. Размер всего сервиса равен 5 петабайтам.
Для работы с Big Data требуется специальное программное обеспечение, так как большинство базовых технологий, не рассчитанных на работу с большими данными, не смогут с ними справиться. Такие технологии называются «горизонтально масштабируемыми», потому что в основе их работы лежит распределение задач на несколько компьютеров. Программы обработки больших данных функционируют на основе MapReduce.


Основы функционирования
- Исследователь задает условия для фильтрации и сортировки больших данных, далее они распределяются между компьютерами.
- Путем параллельной обработки узлы рассчитывают блоки данных и передают результат на следующую итерацию.
Сам MapReduce представляет собой технологию для обработки больших данных. На ее основе разрабатывается ПО.


Примеры ПО на основе MapReduce
- Hadoop. Популярностью пользуется благодаря открытому исходному коду и возможности совместной обработки данных.
- Apache Spark. Заинтересовал многих специалистов своей универсальностью. Такое ПО применяют как для простой обработки данных, так и для машинного обучения.
Специалисты, работающие с большими данными, используют обе технологии. Hadoop помогает создать инфраструктуру данных, а Apache Spark обрабатывает потоковую информацию. Для работы с Big Data используются многие сервисы, но эти наиболее распространены. Также стоит сказать о характеристиках данных. Сегодня специалисты, работающие с Big Data, выдвигают следующие основные характеристики больших данных.


Характеристики
- Volume. Под ним подразумевается объем больших данных – от 150 гб в сутки.
- Velocity. Скорость накопления и обработки больших данных. Для работы с большими данными требуются актуальные технологии, так как они регулярно обновляются.
- Variety. Разнообразие видов больших данных. Они могут быть структурированными или неструктурированными.
- Veracity. Достоверность набора и результатов анализа больших данных.
- Variability. Изменчивость больших данных. У Big Data могут быть пики и спады под влиянием различных факторов. Данные наибольшей нестабильности сложнее анализировать.
- Value. Ценность больших данных. По классу восприятия и анализа большие данные могут быть как простыми, так и сложными.
Большие данные отличаются широкой сферой применения. Сюда можно причислить науку, маркетинг, здравоохранение и даже автомобилестроение. Большие данные используются во всех сферах, где происходит обработка массивных потоков информации. Таким образом можно выделить основные задачи, с которыми бизнесу помогают справляться большие данные.
Основные процессы

Многие рутинные процессы можно автоматизировать и оптимизировать с помощью больших данных. Например, такая технология используется при обучении чат-ботов.
01
Анализ больших данных в сфере продаж помогает предсказать поведение клиентов и спрос на определенные товары в зависимости от определенных условий. Таким образом Big Data помогает стратегии развития компании.
02
На основе обработки больших данных предприятия строят модели прогнозирования выручки.
03
Работа с Big Data позволяет как систематизировать большие данные, так и устанавливать причинно-следственные связи, которые на первый взгляд кажутся неочевидными.
04Несмотря на то, что практически любой бизнес заинтересован в использовании Big Data, есть несколько отраслей, в которых большие данные пользуются наибольшим спросом.
Это лишь некоторые отрасли, в которых используются data-сервисы. Сегодня они набирают обороты с невиданной скоростью. Так, например, каждые десять минут в 2015 году в мире генерировалось информации примерно столько же, сколько за весь 2003 год. Год за годом большие данные постепенно меняют мир. Если изначально подобные технологии использовались лишь в профессиональной деятельности, то сегодня влияние больших данных можно заметить даже в повседневной жизни.
Способы анализа больших данных
Для более глубокого понимания что такое Big Data, стоит также рассмотреть методы анализа, которые используются в работе с данными.
Методы

Описательная аналитика – это наиболее распространенный способ работы с данными, который занимается анализом поступающей информации в реальном времени, а также исторических сведений. На основе этого она позволяет ответить на вопрос «что произошло?». Главная задача описательной аналитики заключается в выяснении причин успехов или неудач; в последующем эти результаты используются для построения наиболее эффективных моделей. Сюда можно отнести социологические исследования и веб-статистику.
01
Предиктивная аналитика служит средством для прогнозирования вероятности развития тех или иных событий на основе имеющихся данных. Данный метод анализа полезен в банковской деятельности и финансовой сфере, так как он, например, может предсказывать ситуацию на фондовом рынке или оценивать возможность заемщика, подающего заявку на кредит.
02
В предписательной аналитике данными выявляются проблемные места на предприятии и рассчитывается сценарий, который помогает избежать подобных проблем в будущем. Например, в медицине такой подход может снизить процент повторных госпитализаций.
03
Диагностическая аналитика отвечает на вопрос «почему так произошло?», она выявляет связи между событиями, которые привели к тем или иным ситуациям в бизнесе.
04

Технологии для работы с данными
- ПО: NoSQL, MapReduce, Apache Spark и другие.
- Data mining.
- Нейросети, которые с помощью данных строят модели.
- Визуализация аналитики – различные графики и схемы, в основе которых лежат данные.
Кто работает с Big Data
С большими данными работают дата-сайентисты, дата-инженеры и аналитики.
Ключевой задачей дата-сайентистов является поиск закономерностей и прогнозирование событий на их основе. Они используют математический анализ и языки программирования (наиболее распространенным является Python), а также SQL-базы данных.
Аналитики пользуются тем же инструментарием, но выполняют другую задачу. Они готовят описательный анализ, а после интерпретируют и переводят в удобочитаемый вид. На его основе строится статистика и прогнозы.
Дата-инженеры создают программное обеспечение и помогают в автоматизации процессов на предприятиях. Вместе с инструментарием сайентистов, они должны обладать компетенцией работы с фреймворками.
Помимо этого, данными пользуется ряд других специалистов:
- дизайнеры пользовательских интерфейсов, которые используют аналитику поведенческих особенностей пользователей для создания удобного интерфейса;
- NLP-инженеры, занимающиеся разработкой программного обеспечения для чат-ботов;
- маркетологи, пользуясь данными, выстраивают маркетинговую политику компании;
- штатные программисты, занимающиеся обработкой информации.
С каждым годом растет не только объем данных, но и их востребованность. Положительный расклад предполагает, что рынок Big Data в России в ближайшие пару лет вырастет до 230 млрд рублей. Те компании, которые не прибегают к работе с данными, уже могут заметить упущенную выгоду. Некоторые крупные холдинги ежегодно упускали до 18 млрд долларов, не желая внедрять технологии обработки больших данных. Вместе с тем растет и востребованность в специалистах, которые могут грамотно работать с большими массивами информации. За последние несколько лет число вакансий на подобные должности увеличилось в десятки раз.


Достоинства
- Они становятся инструментом для решения глобальных мировых проблем, например выступают ключом к предотвращению экологического кризиса, а также важным элементом в поиске лекарства от многих неизлечимых заболеваний.
- Решают проблемы транспорта.
- Помогают экономить средства целым государствам, яркий пример – Германия, которая вернула в бюджет около 15 млрд евро, по транзакциям отследив людей, получающих пособие по безработице без весомых оснований.
Многие эксперты, занимающиеся изучением этой отрасли, говорят о том, что в ближайшие несколько лет большие данные будут главным инструментом в решении еще большего спектра мировых и локальных проблем. Малому и среднему бизнесу они обеспечивают эффективную стратегию развития и конкурентоспособность.


Популярные технологии на основе Big Data
- Облачные хранилища, позволяющие работать с данными в онлайн пространстве.
- Нейронные сети для решения задач и оптимизации процессов.
- Dark data-сервисы, собирающие информацию, которая не имеет явного интереса для развития бизнеса, но необходима на законодательном уровне.
- Блокчейн, упрощающий транзакции и снижающий расходы на проведение операций.
Читайте также
На сегодняшний день данные – это один из самых ценных ресурсов, который может быть у компании. С ними фирмы разрабатывают стратегии развития и привлечения новых клиентов, а также обеспечивают себе конкурентоспособность на рынке. В данном материале мы предлагаем вам детальнее рассмотреть DWH и определить выгоды такой технологии для крупного бизнеса.
В последнее время тема применения AI и ML-технологий стала очень актуальной. Ей интересуются многие компании, среди которых есть как крупные холдинги, так и малый бизнес. Основная задача подобных продуктов заключается в обработке большого количества данных, поэтому ML становится одной из ведущих составляющих в развитии IT-стратегии фирмы.
Остались вопросы?
Оставьте контактные данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время