Big Data – это большие объемы данных, которые будет невозможно обработать или проанализировать с помощью традиционных методов с использованием ПК и человеческого труда. Особенность Big Data заключается еще и в том, что массив данных со временем растет, поэтому понадобятся огромные вычислительные мощности. Чтобы обработать эти данные, необходимо использовать инновационные методы обработки информации.
Как понять, относятся ли данные к big data? В первую очередь необходимо обратить внимание на свойства информации. Для big data характерны:
- Volume (объем около 1 Петабайт);
- Velocity (возможность регулярного обновления);
- Variety (данные не структурированы или имеют разнородные форматы).
Также к перечисленным факторам часто добавляются Variability (изменчивость) – всплески данных, требующие применения специфических технологий для обработки. Еще надо учитывать Value – различную сложность информации. Приведем пример. Данные пользователей социальных сетей и транзакции, осуществляемые в банковской системе, имеют различный уровень сложности.
Как собирают Big Data
Собрать big data можно из таких источников: интернет, корпоративные данные, устройства, которые собирают информацию («умные колонки» и т. д.). Процесс сбора данных имеет название дата-майнинг и осуществляется с помощью таких сервисов:
- Vertica;
- Tableau;
- Power BI;
- Qlik.
Собирается информация в форматах текст, Excel-таблицы, SAS. В ходе поиска система находит Петабайты информации, которая в дальнейшем обрабатывается с применением методов интеллектуального анализа, выявляющих закономерности. К ним относятся:
- нейронные сети;
- алгоритмы обнаружения ассоциативных связей;
- алгоритмы кластеризации;
- некоторые из методов machine learning.
Как обработка big data выглядит на практике? Рассмотрим процесс пошагово:
- Аналитическая программа получает задачу.
- Система собирает необходимую информацию, удаляя нерелевантную, а также выполняет декодирование.
- Подбирается модель или алгоритм анализа.
- С помощью выбранного алгоритма программа анализирует найденные закономерности.
Как хранят Big Data
Хранение больших объемов данных чаще всего происходит в data lake. При этом их сохраняют в разных форматах и степенях структурированности:
- Структурные – строки и колонки из БД.
- Неструктурированные – документы, почтовые сообщения.
- Полуструктурированные – CSV, XML, JSON-файлы.
- Бинарные – видео, аудиосообщения, изображения.
Как хранить большие объемы данных? Для этого используются различные инструменты, в первую очередь – Hadoop. Это платформа управления данными, содержащая несколько кластеров. Ее применяют для обработки, хранения, анализа больших объемов данных, например, данных интернет-трафика, сообщений и изображений в социальных сетях.
Также хранение больших данных часто связано с другими инструментами:
- HPPC (DAS). Суперкомпьютер, разработанный LexisNexis Risk Solutions. Способен обрабатывать данные в пакетном режиме и в режиме реального времени.
- Storm. Фреймворк, разработанный на Clojure. Предназначен для обработки информации в режиме реального времени.
Рассматривая вопрос про системы хранения больших данных, еще раз акцентируем внимание на data lake. Оно не является исключительно хранилищем, так как может включать в себя программную платформу. В первую очередь речь идет о средствах интеграции с источниками и потребителями информации, кластерах серверов хранения.
Data lake хранит большие объемы информации, которые оттуда поступают в «песочницы» (области исследования данных). На этом этапе разрабатываются сценарии для решения конкретных задач бизнеса. Отметим, что для обработки больших данных понадобятся огромные вычислительные мощности, поэтому целесообразно использовать сетевое хранилище данных. Это лучший вариант, где хранить большой объем информации. Перечислим его важнейшие преимущества:
- Возможность сохранять огромные данные.
- Экономически выгоден для бизнесов с быстро растущей нагрузкой или компаний, где регулярно тестируются различные гипотезы.
Как используют Big Data
Выше мы рассмотрели, как и где хранить большие объемы данных. Теперь поговорим об особенностях работы с биг дата. После получения и сохранения данных их надо проанализировать и свести в графики, таблицы, готовые алгоритмы, которые будут понятны клиенту.
При этом необходимо:
- Обработать весь массив данных.
- По всему массиву данных найти корреляции.
- Обрабатывать и анализировать всю полученную информацию в режиме реального времени.
В связи с вышесказанным используются специальные технологии и методы работы с большими данными. Рассмотрим их более детально. К наиболее популярным технологиям можно отнести:
- MapReduce – фреймворк для параллельных вычислений, обрабатывающий неопределенно структурированные данные.
- NoSQL – позволяет решить проблемы с масштабируемостью и доступностью.
- Hadoop – служит для разработки и выполнения распределенных программ, работающих на кластерах из сотен и тысяч узлов.
Методов и средств работы с большими данными достаточно много. Среди них надо назвать майнинг, машинное обучение, прогнозную аналитику, визуализацию, имитационное моделирование. Методик по состоянию на сегодня существует очень много:
- цифровая обработка сигналов;
- прогнозная аналитика;
- имитационное моделирование;
- пространственный и статистический анализ;
- визуализация аналитических данных.
Работа с большими данными предусматривает и человеческое участие. Инженер данных, или Data Engineer – это специалист, который готовит инфраструктуру для дальнейшей работы. Он тестирует, разрабатывает и поддерживает базы данных и системы массовой информации. Также одна из основных задач Data Engineer – создание пайплайна обработки данных.
С Big Data обязательно работает Data Scientist, создающий и обучающий предиктивные модели с помощью нейросетей и алгоритмов машинного обучения. Именно он помогает бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий, оптимизировать процессы. Получив представление, как работать с big data, где используется он, рассмотрим сейчас.
Где используют Big Data
Где и как использовать big data? Главный принцип применения – быстрое предоставление пользователю информации о предметах, явлениях, событиях. Поэтому машины умеют строить вариативные модели и отслеживать результаты. В первую очередь это полезно коммерческим компаниям, например – банкам.
Именно использование big data позволяет предотвратить мошенничество, а также оптимизировать управление рисками. Часто большие данные применяют для скоринга, направленного на установление факта благонадежности или неблагонадежности заемщика.
Таким образом, банки могут эффективно противостоять мошенническим схемам благодаря big data. Где используется big data еще в банковской сфере? С его помощью можно:
- выявлять потребности клиентов;
- снижать риск невозврата кредита;
- прогнозировать очереди в отделениях;
- управлять персоналом.
Говоря о big data, как использовать его в бизнесе эффективно, рассмотрим. В первую очередь выбор стратегии развития бизнеса основан на результатах анализа информации. Поэтому большие данные помогут обработать гигантские объемы данных и выявить, какие продукты будут востребованы на рынке, как повысить лояльность постоянных клиентов и привлечь новых.
Рассмотрим big data использование на примере Netflix, имеющем многомиллионную аудиторию. В своей работе он опирается на пользовательский опыт зрителей и информацию из социальных сетей, предлагая соответствующий контент.
Для оптимизации Netflix использует: историю просмотров, поисковые запросы пользователя, информацию о паузах, перемотках, повторных просмотрах. Когда запускался сериал «Карточный домик», на основе анализа заказали не пилот, а два полноценных сезона, и не ошиблись! Сериал о политических интригах в Белом Доме привел зрителей в восторг.
Где используется big data еще? Конечно же, в маркетинге! Благодаря анализу данных маркетологи выявляют потребности покупателей, тестируют новые способы повышения клиентской лояльности. Сервисы (программное оборудование) для big data позволяют успешно решать многие задачи:
- RTB подходит для настройки ретаргетинга, чтобы рекламировать товары и услуги только среди целевой аудитории.
- Crossss, Alytics, 1С-Битрикс BigData – незаменимые помощники для сквозной аналитики. Их грамотное использование поможет увеличить средний чек, повысить персонализацию рекламы и конверсию предложений.
Заключение
Сегодняшние перспективы Big data впечатляющи. С помощью больших данных можно распознать мошенничество, разработать и провести эффективные рекламные кампании. Развитие Big data способствует глубокому внедрению искусственного интеллекта, а также переходу на облачные сервисы и платформы для самостоятельной работы.
Кстати, у компании Unihost можно заказать аренду сервера Big Data и сетевого хранилища данных на самых выгодных условиях. Для того чтобы связаться со специалистом, воспользуйтесь чатом на сайте. Приглашаем к сотрудничеству, которое поможет процветанию вашего бизнеса!