Big Data: как применять и анализировать большие данные?

Сегодня, одним из самых популярных и инновационных направлений в IT является применение Big Data. Именно огромные массивы информации, которые, как правило, неупорядочены, и технологии по работе с ними - это термины, которые обозначают этот тренд. Открытие новых возможностей для бизнеса - главное преимущество использования Big Data. Такие компании могут предоставлять своим клиентам персонифицированные продукты и сервисы. В этом материале мы расскажем об основных технологиях анализа больших массивов данных и о том, какие пользы они могут принести.

Термин Big Data появился в 2008 году, когда журнал Nature выпустил специальный выпуск, посвященный влиянию огромных объемов информации на науку. С тех пор стало понятно, что использование аналитики больших данных актуально для всех сфер.

Расширение информационных технологий и увеличение возможностей в области вычислительной техники привели к экспоненциальному росту информации. Традиционные методы обработки и инструменты перестали справляться с поразительным объемом информации. Информация прибывает из разных источников, таких как интернет (социальные сети, сайты, интернет-магазины, форумы, СМИ), мобильных устройств, измерительных приборов, метеостанций, аудио- и видеорегистраторов, корпоративных систем и прочее. Каждый день объемы данных продолжают увеличиваться. Для обработки, анализа и хранения таких данных необходимы специальные программные инструменты и алгоритмы, которые входят в понятие Big Data.

Анализ методов хранения данных

В современном мире большие объемы данных являются незаменимыми ресурсами, однако их использование может оказаться неэффективным, если они не будут обработаны и соответственно использованы. Для обработки больших данных используются методы, которые состоят из нескольких этапов. Первым шагом является сбор информации из различных источников, включая серверы, базы данных и другие устройства. Далее следует обеспечить их хранение, обработку и защиту от потери.

В настоящее время для хранения данных используются как собственные вычислительные ресурсы, так и облачные решения. Тем не менее, использование собственных ресурсов может привести к проблеме масштабирования, а также к дополнительным расходам на поддержание и обновление оборудования. При этом, в периоды пиковых нагрузок, физический сервер может выйти из строя, при этом перестраховка приводит к неоправданным расходам.

Использование облачных решений для хранения данных позволяет избежать данных проблем и обеспечивает быстрое масштабирование и резервирование вычислительных ресурсов. В облачных решениях есть возможность быстро увеличить объем информации, а также обеспечить надежность, отказоустойчивость и гибкую настройку. Таким образом, каждый индивидуальный подход должен быть оценен в соответствии со спецификой бизнес-задач, требующих обработки данных.

Ключевой этап работы с большими данными - анализ. Это именно тот этап, благодаря которому Big Data начинает приносить реальную пользу в бизнесе. Он позволяет отфильтровать не нужную информацию и выделить все самое ценное.

Существует множество методов анализа больших данных, описать их все в рамках одной статьи невозможно, поэтому мы рассмотрим основные из них.

Для анализа больших объемов данных необходима предварительная обработка данных. Этот метод заключается в приведении разнородных данных к общему виду, дополнении недостающей информации и отсеивании лишних. Такой этап работы с данными называется подготовительным и предшествует самому анализу.

Data Mining: извлечение полезной информации из разнородного массива

Data Mining - это метод, который позволяет извлекать полезные закономерности из различных источников информации. Суть метода заключается в том, что он позволяет выявить связи и зависимости, которые не видны на первый взгляд.

В рамках этого метода решаются задачи по классификации, кластеризации и анализу отклонений. Классификация позволяет определить принадлежность объекта к определенному классу, кластеризация - объединение объектов в группы в зависимости от степени их сходства, а анализ отклонений помогает выявлять аномалии и выбросы.

Таким образом, Data Mining является эффективным методом для извлечения полезной информации из различных источников и может применяться в различных областях, где необходимо обрабатывать большие объёмы данных.

Алгоритмы машинного обучения похожи на работу человеческого мозга, ведь они производят анализ входных данных и дают необходимые результаты. Нейронные сети особенно умелы в этом, проделывая сложную работу. Они могут обнаруживать лица на фотографиях или определять недобросовестные транзакции по различным признакам.

Прогнозирование будущих событий – это важный инструмент в современном бизнесе. С помощью метода прогностического анализа можно предсказать множество различных вещей, таких как поведение клиентов, динамику продаж, финансовые показатели организации, курсы валют, сроки доставки товаров, а также ремонтопригодность оборудования и многое другое.

Основная суть метода заключается в использовании данных из прошлого для прогнозирования будущих событий. Аналитики выявляют параметры, которые в наибольшей степени влияют на результат, и на основе их анализа, делают предположения о том, что может произойти в будущем.

Прогностический анализ применяется в многих сферах бизнеса и стал незаменимым инструментом планирования и принятия решений. Правильно использованный метод позволяет предугадать различные риски и возможности, что создает преимущество в условиях жесткой конкуренции на рынке.

За счет применения Big Data анализ статистики значительно уточняется. Важно, чтобы выборка данных была максимально представительной, в этом случае результаты анализа будут более точными и достоверными.

Визуализация данных – это процесс преобразования информации в доступный для восприятия формат, такой как карты, графики, диаграммы, схемы, гистограммы. Это финальный шаг анализа, который помогает представить результаты пользователю.

Чтобы осуществить визуализацию данных, используют различные инструменты Big Data, а методы могут меняться в зависимости от цели.

За последние годы объём данных, с которыми приходится иметь дело, значительно вырос. Так, в 2020 году наши пользователи сгенерировали около 60 зеттабайт информации, а к 2025 году этот объём может вырасти втрое https://meduza.io/. В связи с этим анализ Big Data является перспективным технологическим направлением, которому уделяют большое внимание крупные компании. Он актуален для представителей различных областей, таких как бизнес, наука и государственное управление.

Какими характеристиками обладает Big Data?

Данные называются большими, если они отвечают трем основным характеристикам, которые обозначены «трем V»:

1. Объем (Volume). Эта характеристика связана с масштабом. Данные должны представлять собой огромные потоки информации, которые измеряются даже не в терабайтах, а в петабайтах и эксабайтах.

2. Скорость (Velocity). Это означает, что данные приходят из разных источников непрерывно и очень быстро.

3. Разнообразие (Variety). Big Data - это информация разных типов: текстовые и графические документы, аудио- и видеофайлы, логи. Она может быть совсем не упорядоченной или упорядоченной частично.

С ростом популярности Big Data в последние годы к «трем V» добавились еще две характеристики - достоверность (Veracity) и ценность (Value). Это значит, что данные должны быть точными и приносить пользу бизнесу. Иногда также выделяют еще одну характеристику - жизнеспособность (Viability).

Каковы плюсы использования Big Data?

Применение технологии анализа больших данных дает возможность оптимизировать бизнес-процессы, повысить производительность, улучшить качество товаров и услуг, минимизировать риски, предвидеть тенденции рынка, а также получить глубокое понимание поведения клиентов, их потребностей и интересов для более точного попадания в целевую аудиторию. К примеру, большим сферам применения Технологии Big Data были телекоммуникационные компании, банковская и розничная отрасли. Применение Big Data позволяет повысить экологические характеристики и энергоэффективность в производстве. Для продавцов это выгодно, а для покупателей - удобно.

В настоящее время технологии хранения и анализа больших данных практически неизбежны и востребованы не только в торговле, рекламе и индустрии развлечений, но и в различных сферах деятельности, включая безопасность, медицину, сельское хозяйство, промышленность, энергетику, науку и государственное управление.

Рассмотрим несколько примеров практического применения больших данных, которые имеют актуальность в разных отраслях деятельности.

Революция в фармакологии: как Big Data помогает создавать лекарства

С использованием Big Data технологические компании могут создавать интеллектуальные продукты и сервисы, способные решать принципиально новые задачи. В США, например, была разработана платформа "вычислительной биологии", которая может помочь находить и создавать лекарственные препараты, способные точно попадать в цель и быть эффективными в лечении конкретных заболеваний.

Анализ больших данных уже используется для ускорения и повышения точности медицинских исследований. На конференции программистов DUMP были обнародованы данные о том, что использование Big Data в ходе цикличного медицинского тестирования выявило погрешность в 20% по сравнению с неавтоматизированными измерениями.

Анализ больших данных применяется и в Европе, где он внедряется в сферу медицины более активно. Исследования, проведенные в этой области, показали, что с помощью анализа информации на 150 000 пациентов можно выявлять связь определенных генетических факторов с заболеваемостью раком, что помогает более эффективно диагностировать и лечить заболевания.

Таким образом, внедрение инноваций в сферу медицины с помощью анализа больших данных позволяет создавать более эффективные лекарства и повышать точность медицинских исследований, что может привести к существенному улучшению качества жизни людей.

Изучение поведения клиентов

В настоящее время маркетологи активно используют большие данные для оптимизации эффективности рекламной кампании. Данные анализируются из истории покупок, поиска, посещений и лайков в социальных сетях для определения предпочтений пользователей. Это позволяет предлагать клиентам только самые подходящие предложения, сделав рекламу более адресной и эффективной, благодаря Big Data.

Одним из первооткрывателей в этой области стал известный маркетплейс Amazon. В системе рекомендаций учитывались не только история покупок и анализ поведения клиентов, но и внешние факторы, такие как сезон и предстоящие праздники. В результате система рекомендаций Amazon стала ответственной за более чем треть всех продаж.

Обеспечение безопасности транзакций - задача, которую банки решают с помощью больших данных. Они следят за мошенниками и предотвращают кражи персональных данных. Для этого используют анализ Big Data и машинное обучение, чтобы создавать модели поведения добросовестных пользователей.

Любое отклонение от этой нормы, сигнализирует о возможной опасности и вызывает немедленные меры безопасности.

Примером применения этой технологии может служить «Сбербанк», который еще в 2014 году внедрил систему сравнения фотографии клиента, полученной с помощью веб-камеры, с изображениями из базы. Этот метод идентификации оказался очень точным и помог сократить число случаев мошенничества в 10 раз.

Улучшение производственных процессов с использованием Big Data

Сегодняшние производственные процессы все больше и больше опираются на сбор и анализ больших данных. Одна из главных задач таких систем - предотвращение простоев и уменьшение времени, затрачиваемого на производство. Для этого интеллектуальные системы отслеживают состояние оборудования и производят анализ данных, полученных от приборов мониторинга, средств измерения и логических контроллеров. Такой подход позволяет предотвратить поломки, выявить и исключить из производственного процесса неэффективные операции, а также снизить расходы на материалы и потребление энергии. Об этом сообщает сайт Controleng.ru.

Одним из примеров успешной реализации проектов в области сбора и анализа больших данных стало внедрение интеллектуальной платформы в аэропорту «Пулково» в 2020 году. Эта платформа управляет работой семидесяти служб компании и автоматизирует процессы, что делает управление аэропортом более прозрачным и эффективным. Оперативное получение полной информации по текущим процессам повышает качество работы предприятия. Внедрение интеллектуальной платформы также упрощает сотрудничество аэропорта с авиакомпаниями, помогает оптимизировать планирование ресурсов, в том числе техническое обслуживание и ремонт терминалов. Согласно прогнозам экспертов, изменения приведут к улучшению технического состояния оборудования на 10% и повышению скорости обращения запасов, а уровень сервиса по поставкам увеличится на 20%. Сайт АНО «Радиочастотный спектр» сообщает об этом.

Прогнозирование на основе больших данных

При использовании больших данных возможно строить прогнозные модели, выявлять закономерности и предугадывать поведение людей и процессов в будущем. Примером могут служить прогнозы спроса на товары и услуги, успешность рекламных кампаний и эффективность взаимодействия с клиентами. Также прогнозные модели могут применяться в различных отраслях, включая образование для предположений о будущей успеваемости учащихся и эффективности программ.

Прогнозная аналитика на основе больших данных широко используется в авиации. Компания Airbus, например, планирует минимизировать количество случаев, когда самолет не выполняет полет из-за выявленной неисправности, благодаря предиктивному обслуживанию к 2025 году. Компания Lufthansa Technik уже внедряет платформу, которая предсказывает сроки замены деталей самолета.

Небольшая статистика

Консалтинговая компания Accenture провела исследование в 2014 году, опросив руководителей 1000 компаний из разных стран мира. Было обнаружено, что 60% из них уже внедрили системы анализа больших данных и были довольны результатами. Участники опроса отметили создание новых продуктов и услуг, увеличение количества способов заработка, улучшение клиентского опыта, а также повышение лояльности клиентов среди основных преимуществ Big Data. Источник: https://www.tadviser.ru/.

Фото: freepik.com