Big Data: как применять и анализировать большие данные?

Big Data - это большие массивы информации, которые часто бывают неупорядоченными. Технологии работы с такими данными известны как Big Data технологии. Это направление в IT является одним из самых популярных в настоящее время. И это не удивительно. Приложение технологий Big Data открывает новые возможности для развития бизнеса, а также предоставляет клиентам персонифицированные продукты и сервисы.

В данной статье мы рассмотрим технологии анализа больших данных и объясним, как их использование может пригодиться в бизнесе.

Приблизительно с 2010 года стало понятно, что аналитика большого объема данных имеет очень широкое применение в разных отраслях. Развитие информационных технологий и вычислительных мощностей позволило обработку колоссальных объемов данных. Огромные массивы информации поступают из самых разных источников: социальные сети, интернет-магазины, форумы, мобильные устройства, измерительные приборы, метеостанции, аудио- и видеорегистраторы и другие. Эти данные растут экспоненциально, а традиционные методы и инструменты уже не могут справиться с их обработкой.

Понятие Big Data возникло в 2008 году, когда был выпущен специальный номер журнала Nature, посвященный влиянию огромных массивов информации в развитии науки. Для обработки всех этих данных нужны специальные алгоритмы и программные средства, также входящие в понятие Big Data.

Методы анализа и хранение данных

В мире современных технологий большие данные превратились в неизбежный элемент, который требует специального подхода. Огромные массивы разнородной информации не могут быть просто сохранены, оставив их лежать мертвым грузом и не используя. Работа с Big Data строится на нескольких этапах. В первую очередь данные должны быть собраны из разных источников. Затем следует процесс обеспечения их хранения, обработки и защиты от потери данных. В настоящее время облачные решения приобретают все большую важность в связи с возникающими особыми требованиями в хранении и обработке данных.

Большие данные непрерывно накапливаются, и наращивание собственной IT-инфраструктуры при всех возможных масштабируемых возможностях не является оптимальным решением. Нагрузки также не всегда предсказуемы, и физические серверы на пиковые моменты могут выйти из строя. Перестраховка же неоправданно увеличивает затраты. Перенос инфраструктуры в облако позволяет отказаться от дорогостоящего оборудования для хранения данных, а также от затрат на его поддержание и обеспечение безопасности. Облачные хранилища позволяют быстро масштабировать и резервировать вычислительные ресурсы и способны вместить большие объемы информации, при этом обеспечивая надежность, отказоустойчивость и гибкую настройку.

Один из основных и заключительных этапов работы с большими данными - это их анализ. Именно благодаря этому этапу Big Data начинает приносить реальную практическую пользу. Анализ позволяет отфильтровать все ненужное и выделить самую важную информацию, которая может быть полезна для бизнеса.

Методы анализа больших данных очень разнообразны, и их описание не входит в рамки одной статьи. Однако, мы можем рассказать об основных методах.

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.

Одним из методов обработки информации является Data Mining, что в переводе означает «добычу данных». Название точно отражает суть метода, который заключается в извлечении полезных закономерностей из большого количества разнородных данных. При использовании Data Mining решаются различные задачи, такие как классификация, кластеризация, анализ отклонений и многие другие. В рамках классификации метод позволяет группировать данные по определенным признакам. Анализ отклонений позволяет выявить аномальные события в потоке информации. Data Mining - мощный инструмент, который помогает оптимизировать работу с данными и выявить скрытые закономерности в таких областях, как маркетинг, планирование, производство и др.

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.

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.

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.

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).

Одним из главных вопросов, который возникает при работе с большими данными, является то, какие преимущества они могут принести бизнесу. Анализ больших объемов информации может ускорять и улучшать различные процессы, а также помогать предсказывать тенденции рынка и поведение клиентов.

Одной из первых сфер, которые оценили все преимущества использования больших данных, стали телекоммуникационные компании, представители банковской отрасли и ретейла. Сегодня, однако, технологии компаний по работе с большими данными становятся все более востребованными во многих отраслях, включая безопасность, медицину, сельское хозяйство, промышленность энергетику, науку и государственное управление.

Конкретные примеры практического применения больших данных в разных областях также весьма показательны. В торговле, рекламе и индустрии развлечений большие данные используются, например, для минимизации рисков и улучшения качества товаров и услуг. В промышленности же данные помогают повышать экологическую и энергоэффективность.

Отрасль безопасности также не остается в стороне. Большие данные используются для анализа информации и поиска угроз в различных сферах, например, в банковской системе. Наука и медицина тоже вовлечены в работу с большими данными - они помогают специалистам лучше понимать клинические данные и улучшать научные исследования. В сельском хозяйстве данные используются для оптимизации урожаев и увеличения продуктивности, а в государственном управлении - для улучшения процессов принятия решений и работы органов власти.

Таким образом, использование больших данных может оказать значительное влияние на различные аспекты бизнеса и общественной жизни. Области применения их анализа все время расширяются, открывая новые возможности для увеличения прибыли и повышения удобства для покупателей и пользователей.

Внедрение новых технологий

Технологические компании используют возможности анализа Big Data для создания интеллектуальных продуктов и сервисов, которые способны решать принципиально новые задачи. Одним из примеров таких продуктов является платформа «вычислительной биологии», разработанная в США. Эта платформа предлагает возможность видеть взаимодействие химических веществ с сигнальными рецепторами клеток организма. Благодаря инструментам Big Data, настоящая революция в фармакологии уже не за горами: платформа позволит находить и создавать лекарственные препараты, которые точно попадают в цель.

Анализ больших данных уже используется в медицинских исследованиях для ускорения и повышения точности результатов. На конференции DUMP, которая проходила в Уральском регионе, были представлены данные об использовании Big Data в медицинских исследованиях. Использование новой технологии в ходе цикличного медицинского тестирования выявило погрешность в 20% по сравнению с неавтоматизированными измерениями.

В Европе использование анализа больших данных в медицине более распространено. Исследования в этой области показали, что некоторые генетические факторы могут быть связаны с заболеваемостью раком. Была проанализирована информация на 150 000 пациентов, и выявлены факторы риска возникновения заболевания.

Внедрение новых технологий в медицину позволяет значительно повысить эффективность медицинских исследований и медицинской практики в целом.

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.

В современном мире внедрение новых технологий является необходимым фактором для совершенствования производственных процессов. Одной из самых актуальных технологий на данный момент является Big Data, которая удается помочь предотвратить простои оборудования и снижение производительности. Интеллектуальные системы на основе этой технологии применяются для сбора и анализа данных с приборов мониторинга, средств измерения, логических контроллеров. Обработанные данные позволяют видеть, насколько работоспособно оборудование, предотвращать поломки, выявлять и исключать из процесса неэффективные операции, экономить материалы и потребляемую энергию, как это указано на сайте https://controleng.ru/.

Аэропорт «Пулково» в 2020 году внедрил интеллектуальную платформу по управлению предприятием, основанную на применении больших данных. Она стала ключевым элементом автоматизации работы семидесяти служб компании и позволила сделать управление аэропортом более прозрачным и эффективным. Особенностью платформы является возможность получения оперативной и полной информации по любому текущему процессу, что повышает качество работы предприятия. Плюсом является то, что внедрение платформы упрощает сотрудничество аэропорта с авиакомпаниями и оптимизирует планирование ресурсов, включая их техобслуживание и ремонт терминалов. Согласно прогнозам из АНО «Радиочастотный спектр», использование такого «умного сервиса» может улучшить техническое состояние оборудования и обеспечить оборачиваемость запасов на 10%, а уровень сервиса по поставкам — на 20%. Информация была размещена на сайте https://rspectr.com/.

Прогнозирование с помощью обработки больших объемов данных становится все более популярным. Основная идея заключается в создании моделей и прогнозировании будущих событий и поведения людей на их основе. Такой подход способен помочь в различных сферах, таких как планирование рекламных кампаний, определение спроса на услуги и товары, а также помогать взаимодействовать с клиентами.

Преимущество использования предсказательной аналитики на основе Big Data не ограничивается только сферой маркетинга и торговли. В сфере образования, например, она может помочь определить вероятность успеха учеников и эффективность программ.

Прогнозная аналитика уже нашла свое применение в авиации. Airbus планирует использовать предиктивное обслуживание к 2025 году для уменьшения случаев, когда некоторые самолеты не могут вылететь из-за выявленных неисправностей. Другая компания, Lufthansa Technik, уже внедрила платформу, которая прогнозирует сроки замены деталей.

Таким образом, использование прогнозной аналитики на основе больших объемов данных может иметь практическую пользу в различных отраслях, увеличивая эффективность процессов и помогая предсказать будущие события и тренды.

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