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.
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.
Статистический анализ
Большие объемы данных (Big Data) помогают улучшить точность статистического анализа: чем более представительной будет выборка, тем более точными будут результаты исследований.
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.
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).
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.
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.
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.
Немного статистики
Исследование, проведенное консалтинговой компанией Accenture в 2014 году, включало опрос руководителей тысячи компаний из различных стран мира. По результатам исследования 60% опрошенных компаний успешно внедрили системы анализа больших данных и были довольны их результатами. Создание новых продуктов и услуг, увеличение количества способов получения дохода, улучшение клиентского опыта и повышение лояльности клиентов были названы участниками опроса основными преимуществами технологии Big Data.
Фото: freepik.com