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.

Анализ методов хранения данных

Чтобы получить пользу от больших данных, их необходимо эффективно управлять, т.к. они могут накапливаться с масштабируемой скоростью. Big Data охватывает огромный, постоянно обновляемый массив разнородной информации, для работы с которым используется несколько этапов. Вначале производится сбор данных из различных источников информации, затем выполняются процедуры хранения, обработки и защиты их от потерь. Особенно актуальны в этом контексте облачные решения, которые обладают несомненными преимуществами по сравнению с объемной локальной IT-инфраструктурой.

При работе с большими объемами информации, созданными различными источниками, в собственной IT-инфраструктуре может возникнуть ряд проблем, которые затруднят ее масштабирование. Нагрузки на физический сервер в пиковые моменты могут быть не предсказуемы, что может привести к выходу из строя сервера. Кроме того, нарастание собственной IT-инфраструктуры может повлечь за собой очень серьезные расходы на ее создание, поддержку и защиту. Облачные технологии позволяют отказаться от закупки дорогостоящего оборудования и вместе с тем обеспечить быстрое масштабирование вычислительных ресурсов, что способствует надежности, отказоустойчивости и гибкой настройке облачной хранящейся информации. Многие компании сегодня переносят инфраструктуру в облако, чтобы нести меньшие финансовые и физические риски при работе с большими объемами 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: 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.

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.

В современном мире прогностический анализ используется для предсказания различных событий: от поведения клиентов и увеличения продаж до изменения финансовых показателей компании, курсов валют, доставки товаров и поломок оборудования. Одним из ключевых моментов в прогнозировании будущих событий является использование ретроспективных данных и выделение параметров, которые могут значительно влиять на результат. Таким образом, прогностический анализ становится незаменимым инструментом для различных индустрий, что позволяет им оперативно адаптироваться к изменяющимся условиям и принимать управленческие решения на основе научных данных.

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 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).

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.

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.

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.

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