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.

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.

Ключевой этап работы с большими данными - анализ. Это именно тот этап, благодаря которому Big Data начинает приносить реальную пользу в бизнесе. Он позволяет отфильтровать не нужную информацию и выделить все самое ценное.

Существует множество методов анализа больших данных, описать их все в рамках одной статьи невозможно, поэтому мы рассмотрим основные из них.

Для анализа больших объемов данных необходима предварительная обработка данных. Этот метод заключается в приведении разнородных данных к общему виду, дополнении недостающей информации и отсеивании лишних. Такой этап работы с данными называется подготовительным и предшествует самому анализу.

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.

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).

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