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.

Влияние больших данных на науку и бизнес

3 сентября 2008 года в журнале Nature был выпущен специальный номер, посвященный влиянию огромных массивов информации на развитие науки. Так появился термин Big Data. С того момента прошло несколько лет, и стало ясно, что аналитика больших данных актуальна для любой отрасли.

Объемы данных возрастают экспоненциально, при этом традиционные методы и инструменты становятся неэффективными. Рост количества информации произошел благодаря развитию информационных технологий и расширению возможностей вычислительной техники. Помимо интернета (социальные сети, сайты, интернет-магазины, форумы, СМИ), данные поступают с мобильных устройств, измерительных приборов, метеостанций, аудио- и видеорегистраторов, корпоративных систем, их источники постоянно растут. Каждый день объем данных продолжает увеличиваться.

Для хранения, обработки и анализа такого огромного объема информации требуются специальные алгоритмы и программные средства. Они также входят в понятие Big Data. Данная технология нашла применение во многих сферах, включая медицину, банковское дело, страхование, маркетинг, рекламу и другие. Так, большие данные используются для создания персонализированных рекомендаций, предотвращения кибератак и мошенничества, определения тенденций в медицине и других отраслях.

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.

Перед нами завершающий и наиболее значимый этап работы с большими данными — их анализ. Он играет ключевую роль в использовании потенциала Big Data в бизнесе. Именно анализ помогает избавиться от ненужного и выделить наиболее ценную информацию для компании.

Существует множество методов анализа больших данных. Охватить все из них в рамках данной статьи невозможно, поэтому мы расскажем о наиболее важных.

Обработка данных перед анализом

Один из важнейших этапов работы с большими объемами данных, это их предварительная обработка. Она включает в себя методы приведения разнородных данных к единому виду, дополнения отсутствующих данных и очистку от ненужной информации. Подготовительная обработка данных выполняется перед началом анализа и играет важную роль в получении качественных результатов.

Data Mining, что в переводе означает «добыча данных», в сущности так и является: при помощи данного метода из набора информации извлекаются ценные закономерности. В области Data Mining происходит решение разных видов задач, таких как классификация, кластеризация (группировка объектов в зависимости от их сходства), анализ отклонений и другие.

Нейронные сети – это особый тип алгоритмов машинного обучения, который напоминает работу человеческого мозга. Они способны анализировать входные данные и выдавать требуемый результат. Применение умных нейросетей достаточно широко: они могут распознавать лица на фотографиях, а также определять недобросовестные транзакции на основе ряда признаков.

Анализ прогнозов

Прогнозирование различных событий может быть выполнено путём применения данного метода. Этот метод широко используется для предсказания поведения клиентов, возрастающего объёма продаж, финансовой стабильности компаний, изменений курса валют, определения сроков доставки товаров, а также для выявления неисправностей в работе оборудования. Обычно метод основан на изучении прошлых данных и определении параметров, которые могут повлиять на будущее.

Статья о статистическом анализе

Современные технологии Big Data не только позволяют обрабатывать большие объемы данных, но и существенно улучшают точность статистических данных. Это объясняется тем, что более обширная выборка обеспечивает более точный и корректный анализ результатов.

Визуализация данных является неотъемлемой частью их анализа. Она позволяет превратить информацию в понятный и удобный для использования формат, включая графики, диаграммы, карты и гистограммы. Обычно этот этап анализа выполняется в конечной стадии, когда необходимо проиллюстрировать результаты для пользователей.

Для эффективной визуализации используются специальные инструменты Big Data, предназначенные для работы с каждым конкретным методом.

Рост объема информации, с которым мы сталкиваемся каждую секунду, стремительно ускоряется. Так, только за 2020 год пользователи сгенерировали более 60 зеттабайт (60 × 10 21 байт) данных. При этом, по прогнозам, к 2025 году подобный объем информации вырастет втрое. В связи с этим, анализ Big Data является одним из перспективных технологических направлений. Большие данные актуальны для бизнеса, науки и сферы государственного управления. Поэтому крупные компании активно инвестируют в эту область.

Какие свойства данных можно отнести к понятию Big Data?

Big Data - это громадный объем данных, который является характерным атрибутом технологической эры, что мы наблюдаем сегодня. Однако, объем данных - это не единственная характеристика, которой следует обладать, чтобы быть отнесенным к категории Big Data.

Для того, чтобы данные были считались Big Data, необходимо, чтобы они соответствовали трём главным характеристикам, называемым «трем V»: объёму, скорости и разнообразию. Количество данных должно быть огромным и измеряться не терабайтами, а петабайтами и эксабайтами. Данные также должны поступать из разных источников непрерывно и быстро. Информация, относящаяся к Big Data, может быть представлена разнообразными типами данных, такими как текстовые и графические документы, аудио и видеофайлы, а также логи. Некоторые эксперты добавляют два дополнительных критерия, которыми являются достоверность и ценность.

Также для того, чтобы данные имели значение и могли быть использованы бизнесом, они должны быть точными, практически полезными и иметь жизненную способность. В целом, характеристики Big Data существенно отличаются от привычных нам данных, традиционно обрабатываемых в информационных системах.

Зачем использовать Big Data?

Одним из главных преимуществ использования анализа больших данных является возможность оптимизации бизнес-процессов, улучшения логистики, повышения производительности и качества товаров и услуг. Также большие данные позволяют минимизировать риски, совершенствовать предсказание тенденций рынка, понимать поведение клиентов и их потребности, чтобы правильно нацеливаться на целевую аудиторию. Благодаря анализу большого объема данных, производство становится экологичнее и энергоэффективнее. Не только продавцы получают выгоду от использования Big Data, но и покупатели - удобства в использовании сервисов.

Первыми преимущества использования Big Data оценили телекоммуникационные компании, банки и компании ретейла. Сейчас анализ больших данных широко используется не только в торговле, рекламе и индустрии развлечений, но и в сфере безопасности, медицине, сельском хозяйстве, промышленности, энергетике, науке, государственном управлении.

Ниже представлены несколько примеров использования Big Data в разных отраслях деятельности.

Внедрение инноваций в сфере медицины значительно расширяет возможности науки и технологий, в том числе при помощи анализа Big Data. Некоторые технологические компании уже создали интеллектуальные продукты и сервисы, с помощью которых можно решать принципиально новые задачи в медицине. Например, в Америке была разработана платформа «вычислительной биологии» для установления взаимодействия химических веществ с сигнальными рецепторами клеток организма. При использовании инструментов Big Data возможна революция в фармакологии, поскольку с ее помощью можно находить и создавать лекарственные препараты, которые точно попадают в цель и могут эффективно лечить различные заболевания.

Сегодня анализ больших данных используется для ускорения и повышения точности медицинских исследований. На конференции программистов DUMP уральского региона были представлены данные, демонстрирующие, что использование Big Data в циклических медицинских тестированиях выявляет ошибки с точностью более чем на 20%, по сравнению с неавтоматизированными измерениями.

В Европе технология анализа больших данных внедряется в сферу медицины более широкими возможностями. Здесь проведено исследование, в ходе которого была проанализирована информация на 150 000 пациентов, что позволило выявить связь определенных генетических факторов с риском возникновения рака. Такой анализ выполнен благодаря использованию технологий Big Data.

Маркетологи активно применяют большие данные в своей работе. Они анализируют информацию о покупках, поисковых запросах, посещениях и лайках в социальных сетях, чтобы определить предпочтения пользователей и предложить им наиболее интересные товары. С помощью Big Data реклама становится более целевой и эффективной.

Первопроходцем в области рекомендательных сервисов на основе анализа пользовательских данных является маркетплейс Amazon. В его системе используется не только информация об истории покупок и поведении клиентов, но и о внешних факторах, таких как время года или предстоящие праздники. Благодаря такому подходу система рекомендаций приносит более трети всех продаж.

Статья рассказывает о том, как банки используют большие данные для обеспечения безопасности транзакций и предотвращения мошенничества. Специалисты используют Big Data и машинное обучение, чтобы разработать модели поведения добросовестных пользователей. Таким образом, любое отклонение от нормального поведения вызывает сигнал тревоги для службы безопасности.

Один из ярких примеров – это Сбербанк. Система сравнения фотографий клиентов, полученных с помощью веб-камеры, с изображениями из базы, была внедрена еще в 2014 году. Благодаря этой системе точность идентификации была улучшена, а случаи мошенничества уменьшились в десять раз.

Таким образом, инструменты, основанные на Big Data и машинном обучении, позволяют банкам повысить уровень безопасности транзакций и защитить персональные данные клиентов от мошенников.

Внедрение новых технологий и интеллектуальных систем сбора и анализа данных позволяет больше не ограничиваться реактивными мерами по устранению простоев и сокращению производительности, а применять проактивный подход, предотвращая возможные поломки и исключая из процесса неэффективные операции.

Так, аэропорт «Пулково» в 2020 году внедрил интеллектуальную платформу на основе больших данных, которая автоматизировала работу служб компании и сделала управление предприятием более прозрачным и эффективным. Данные теперь можно оперативно получать по любым текущим процессам, что повышает качество работы предприятия. Новая платформа также упрощает сотрудничество аэропорта с авиакомпаниями, оптимизирует планирование ресурсов, в том числе, при выполнении технического обслуживания и ремонта терминалов.

Ожидается, что применение этой платформы под названием «умный сервис» улучшит техническое состояние оборудования и общую оборачиваемость запасов на 10%, а уровень сервиса поставщиков на 20%. Теперь производственные процессы в «Пулково» стали еще более эффективными и оптимальными. Инновационные технологии и интеллектуальные системы мониторинга позволяют оптимизировать производственные процессы и решать задачи с высокой точностью.

Большие данные – это мощный инструмент, который позволяет строить модели, выявлять закономерности и прогнозировать изменения в поведении людей и процессов. Одной из областей, в которых применяется прогнозная аналитика на основе Big Data, является реклама. Она помогает планировать успешные маркетинговые кампании, предугадывая потребительский спрос на товары и услуги и совершенствуя взаимодействие с клиентами.

Прогнозные модели на основе больших данных также нашли применение в различных областях, включая образование. Так, их используют для расчета будущей успеваемости учеников и эффективности программ.

Кроме того, прогнозная аналитика на основе Big Data уже широко применяется в авиации. Например, в компании Airbus рассчитывают, что к 2025 году, благодаря предиктивному обслуживанию, удастся снизить количество отказов самолетов из-за выявленных неисправностей. Компания Lufthansa Technik уже внедрила платформу, которая прогнозирует сроки замены деталей. Операции, проводимые на основе прогнозной аналитики на основе больших данных, помогают совершенствовать различные отрасли, делая их более эффективными и конкурентоспособными.

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