Великі дані – це великі обсяги даних, які неможливо буде обробити чи проаналізувати традиційними методами за допомогою комп’ютерів та людської праці. Особливість Big Data полягає в тому, що масив даних з часом збільшується, тому будуть потрібні величезні обчислювальні потужності. Для обробки цих даних необхідно використовувати інноваційні методи обробки інформації.
Як дізнатися, чи дані є великими? Перш за все, необхідно звернути увагу на властивості інформації. Великі дані характеризуються:
- Обсяг (близько 1+ Петабайт);
- Швидкість (можливість регулярних оновлень);
- Різноманітність (дані не структуровані або мають неоднорідні формати).
Також до перерахованих факторів часто додають Variability (мінливість) – спалахи даних, які вимагають використання специфічних технологій для обробки. Також потрібно враховувати цінність – різну складність інформації. Наведемо приклад. Дані користувачів соціальних мереж і транзакції, що здійснюються в банківській системі, мають різний рівень складності.
Як збираються великі дані
Ви можете збирати великі дані з таких джерел: Інтернет, корпоративні дані, пристрої, що збирають інформацію («розумні колонки» тощо). Процес збору даних називається інтелектуальним аналізом даних і здійснюється за допомогою таких сервісів:
- Vertica;
- Tableau;
- Power BI;
- Qlik.
Інформація збирається у форматах текстовий, таблиць Excel, SAS. Під час пошуку система знаходить петабайти інформації, яка далі обробляється за допомогою інтелектуальних методів аналізу, які виявляють закономірності. До них належать:
- нейронні мережі;
- алгоритми виявлення асоціативних зв’язків;
- алгоритми кластеризації;
- деякі з методів машинного навчання.
Як на практиці виглядає обробка великих даних? Розглянемо процес крок за кроком:
- Аналітична програма отримує завдання.
- Система збирає необхідну інформацію, видаляє неактуальну інформацію, а також виконує декодування.
- Вибирається модель або алгоритм аналізу.
- За допомогою обраного алгоритму програма аналізує знайдені закономірності.
Як зберігаються великі дані
Зберігання великих обсягів даних найчастіше відбувається в озері даних. При цьому вони зберігаються в різних форматах і ступенях структурованості:
- Структурні – рядки і стовпці з бази даних.
- Неструктуровані – документи, поштові повідомлення.
- Напівструктуровані файли CSV, XML, JSON.
- Двійкові – відео, аудіо повідомлення, зображення.
Як зберігати великі обсяги даних? Для цього використовуються різні інструменти, в першу чергу – Hadoop. Це платформа керування даними, що містить кілька кластерів. Він використовується для обробки, зберігання та аналізу великих обсягів даних, таких як дані про інтернет-трафік, повідомлення та зображення в соціальних мережах.
Крім того, зберігання великих даних часто асоціюється з іншими інструментами:
- HPPC (DAS). Суперкомп’ютер, розроблений LexisNexis Risk Solutions. Можливість обробки даних у пакетному режимі та в реальному часі.
- Storm. Фреймворк, розроблений у Clojure. Призначений для обробки інформації в режимі реального часу.
Розглядаючи питання систем зберігання великих даних, ми знову зосередимося на озері даних. Це не виключно репозиторій, оскільки він може містити програмну платформу. Перш за все, мова йде про засоби інтеграції з джерелами та споживачами інформації, кластери серверів зберігання.
Озеро даних зберігає великі обсяги інформації, які надсилаються звідти в пісочниці (зони видобутку даних). На цьому етапі розробляються сценарії вирішення конкретних бізнес-задач. Зауважте, що обробка великих даних вимагатиме величезної обчислювальної потужності, тому доцільно використовувати мережеве сховище. Це найкращий варіант для зберігання великої кількості інформації. Перелічимо його найважливіші переваги:
- Можливість зберігати величезні дані.
- Економічно вигідний для компаній із швидким зростанням робочого навантаження або компаній, де регулярно перевіряються різні гіпотези.
Як використовуються великі дані
Вище ми розглянули, як і де зберігати великі обсяги даних. Тепер поговоримо про особливості роботи з великими даними. Після отримання та збереження даних їх необхідно проаналізувати та звести в графіки, таблиці, готові алгоритми, які будуть зрозумілі клієнту.
У цьому випадку необхідно:
- Обробити весь масив даних.
- Знайдіть кореляції в усьому наборі даних.
- Обробляти та аналізувати всю отриману інформацію в режимі реального часу.
У зв’язку з вищесказаним використовуються спеціальні технології та методи роботи з великими даними. Розглянемо їх докладніше. До найпопулярніших технологій відносяться:
- MapReduce — це структура паралельних обчислень, яка обробляє необмежено структуровані дані.
- NoSQL – вирішує проблеми масштабованості та доступності.
- Hadoop – служить для розробки та виконання розподілених програм, що працюють на кластерах із сотень і тисяч вузлів.
Існує багато методів і інструментів для роботи з великими даними. До них належать майнінг, машинне навчання, прогнозна аналітика, візуалізація та моделювання. Методів на сьогоднішній день дуже багато:
- цифрова обробка сигналів;
- прогнозна аналітика;
- імітаційне моделювання;
- просторовий і статистичний аналіз;
- візуалізація аналітичних даних.
Робота з великими даними також передбачає участь людини. Data Engineer, це спеціаліст, який готує інфраструктуру для подальшої роботи. Він тестує, розробляє та підтримує бази даних і медіасистеми. Крім того, одним із головних завдань Data Engineer є створення конвеєра обробки даних.
Big Data обов’язково працює з Data Scientist, який створює та навчає прогнозні моделі за допомогою нейронних мереж і алгоритмів машинного навчання. Саме він допомагає бізнесу знаходити приховані закономірності, прогнозувати розвиток подій, оптимізувати процеси. Отримавши уявлення про те, як працювати з великими даними, де вони використовуються, давайте зараз розглянемо це.
Де використовуються великі дані
Де і як використовувати великі дані? Основним принципом роботи програми є швидке надання користувачеві інформації про об’єкти, явища, події. Тому машини здатні будувати змінні моделі та відстежувати результати. Це в першу чергу корисно для комерційних компаній, таких як банки.
Саме використання великих даних допомагає запобігти шахрайству, а також оптимізувати управління ризиками. Великі дані часто використовуються для скорингу, спрямованого на встановлення факту благонадійності чи ненадійності позичальника.
Таким чином, банки можуть ефективно протистояти шахрайським схемам завдяки великим даним. Де використовуються великі дані в банківському секторі? З його допомогою можна:
- визначити потреби клієнтів;
- знизити ризик неповернення кредиту;
- прогнозувати черги у відділеннях;
- керувати персоналом.
Говорячи про великі дані, розглянемо, як їх ефективно використовувати в бізнесі. Перш за все, вибір стратегії розвитку бізнесу базується на результатах аналізу інформації. Тому великі дані допоможуть опрацювати величезні масиви даних і визначити, які товари будуть користуватися попитом на ринку, як підвищити лояльність постійних клієнтів і залучити нових.
Давайте розглянемо використання великих даних на прикладі Netflix, який має багатомільйонну аудиторію. У своїй роботі він спирається на користувацький досвід глядачів та інформацію з соціальних мереж, пропонуючи актуальний контент.
Для оптимізації Netflix використовує: історію перегляду, пошукові запити користувача, інформацію про паузи, перемотування назад, повторні перегляди. Коли запускали серіал «Картковий будиночок», за результатами аналізу замовили не пілотний, а два повних сезони, і не помилилися! Серіал про політичні інтриги в Білому домі порадував глядачів.
Де ще використовуються великі дані? У маркетингу, звичайно! За допомогою аналізу даних маркетологи визначають потреби клієнтів і випробовують нові способи підвищення їх лояльності. Сервіси (програмне забезпечення) для великих даних можуть успішно вирішити багато проблем:
- RTB підходить для налаштування ретаргетингу з метою реклами товарів і послуг лише цільовій аудиторії.
- Crossss, Alytics, 1С-Бітрікс BigData – незамінні помічники для наскрізної аналітики. Їх грамотне використання допоможе підвищити середній чек, збільшити персоналізацію реклами і збільшити конверсію пропозицій.
Висновок
Перспективи Big Data сьогодні вражаючі. За допомогою великих даних ви можете розпізнавати шахрайство, розробляти та проводити ефективні рекламні кампанії. Розвиток Big data сприяє глибокому впровадженню штучного інтелекту, а також переходу до хмарних сервісів і платформ для самостійної роботи.
До речі, у Unihost ви можете замовити оренду сервера Big Data та мережевого сховища даних на найвигідніших умовах. Щоб зв’язатися з фахівцем, скористайтеся чатом на сайті. Запрошуємо до співпраці, яка сприятиме процвітанню Вашого бізнесу!