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.
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.
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.
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.
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.
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.
Какие характеристики определяют Big Data как информацию?
Big Data - это данные, которые отличаются тремя основными свойствами, называемыми "тремя V":
Объем (Volume): Это означает, что данные должны быть в большом количестве. Эти данные уже измеряются не терабайтами, а петабайтами и эксабайтами.
Скорость (Velocity): Большие данные поступают непрерывно из разных источников, и этот процесс происходит очень быстро.
Разнообразие (Variety): Big Data - это информация разных типов, включая текстовые и графические документы, аудио- и видеофайлы, а также логи. Она может быть совсем неструктурированной или упорядоченной частично.
С ростом востребованности направления в последние годы к "трем V" были добавлены еще два признака: достоверность (Veracity) и ценность (Value). Это означает, что данные должны быть точными и приносить пользу бизнесу. Иногда выделяют еще 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.
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.
Активное использование больших данных в маркетинге позволяет анализировать поведение клиентов, используя историю их покупок, поисковых запросов, посещений и лайков в социальных сетях. Такой подход позволяет маркетологам определить предпочтения пользователей и на основе этого предлагать им товары и услуги, которые имеют для них наибольшую ценность. С помощью Big Data можно создавать более адресную и эффективную рекламу.
Amazon был первым сервисом, который запустил систему рекомендаций, основанную на анализе пользовательских запросов. В процессе работы системы учитывались не только история покупок и поведение клиентов, но и разнообразные внешние факторы, такие как сезон или предстоящие праздники. Как результат, система рекомендаций стала отвечать за более чем треть всех продаж на платформе Amazon.
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.
Консалтинговая компания Accenture провела исследование в 2014 году, в рамках которого руководители тысячи компаний из разных стран мира были опрошены. Больше половины (60%) из опрошенных компаний на тот момент успешно внедрили системы анализа больших данных и были довольны полученными результатами. Участники исследования назвали несколько преимуществ использования Big Data, включая создание новых продуктов и услуг, увеличение и разнообразие источников доходов, повышение уровня удовлетворенности клиентов и улучшение клиентского опыта. Источник - https://www.tadviser.ru/.
Фото: freepik.com