Big Data

Статья обновлена 26.02.2024

Big data — что это такое? В буквальном переводе эта фраза означает большие данные. В традиционном понимании это набор огромных объемов информации, причем настолько сложной и неорганизованной, что она не поддается обработке традиционными инструментами управления базами данных. 

Под этим термином также понимают не саму информацию или отдельную технологию, а комбинацию современных и проверенных инструментов работы с гигантскими потоками данных. Эта система помогает получать полезные сведения для сбора статистики, улучшения сервиса, построения моделей и прогнозов и так далее.

Если обобщить просто о больших данных, то биг дата можно определить как возможность быстро и вовремя управлять колоссальным массивом разрозненных сведений. 

Каждый запрос или действие пользователя в интернете способствует созданию массива данных. Если представить, сколько людей сидит в интернете, становится понятно, о каких огромных массивах информации может идти речь.

Структурированные и неструктурированные данные

Управление большими данными требует использования как структурированных, так и неструктурированных данных.

Структурирование данных — это получение информации, которая имеет определенную длину и формат. Примеры использования структурированных данных: числа, даты или группы слов и чисел, называемые строками.

По определению неструктурированные данные отличаются от структурированных тем, что их структура непредсказуема. Примеры неструктурированных данных: документы, электронная почта, блоги, цифровые изображения, видео, фото со спутника.

Характеристики Big Data

В традиционной трактовке «биг дейта» имеют 3 основных характеристики. В английском языке их обозначают как 3V.

• Volume, объем: сколько данных. Компании, занимающиеся Big Data, должны постоянно масштабировать свои решения для хранения данных, поскольку им всё время требуются большие дисковые пространства.
• Velocity, скорость: насколько быстро обрабатываются данные. Поскольку большие данные генерируются каждую секунду, компаниям необходимо реагировать в режиме реального времени, чтобы справиться с такими потоками.
• Variety, разнообразие: какие типы данных обрабатываются и сколько их. Большие данные имеют множество форм. Они могут быть структурированными, неструктурированными или представленными в разных форматах: текст, видео, изображения и так далее.

Что является обязательной характеристикой, а что нет? Большие данные отличаются от обычных наличием всех 3V. Например, бизнес может собирать относительно небольшой объем разнообразных данных или использовать огромные массивы очень простых. В обоих случаях не хватает скорости, а также объема или разнообразия, чтобы это считалось большими данными. 

Чтобы дополнить постоянно развивающиеся технологии в этой области, аналитики в последние годы ввели дополнительные 2V. Эти характеристики Big Data также применяются для их описания.

• Value, ценность: имеют ли данные ценность. Сами по себе сбор и хранение больших данных не имеют практической пользы, если те не были проанализированы и не дали результат.
• Veracity, правдивость: насколько данные истинны. Большие данные могут содержать неверные сведения. Необходимы заранее определенные критерии, по которым собранные Big Data можно оценивать на предмет их истинности. Тут важно правильно оценить стоящую задачу — собранные данные должны проверяться как на точность, так и в соответствии с контекстом.

Пример

Критерии «правды» для оценки стоимости бизнеса вряд ли совпадут с параметрами оценки ценности конкретного клиента — например, для экспресс-выдачи кредита. В первом случае берутся в расчет финансовые результаты компании и сравнение с другими аналогичными, во втором — индивидуальная кредитная история, наличие просрочек и размер официальных доходов конкретного человека. 

В обоих случаях нужны подсказки:

• какой объем информации это займет;
• какие признаки информации выделять;
• по каким критериям анализировать в реальном времени, чтобы это принесло нужный бизнес-результат.

Сферы применения больших данных

Большие данные находят множество применений в различных отраслях. Вот некоторые из них.

• Обнаружение мошенничества

Большие данные помогают управлять финансовыми рисками, обнаруживать попытки мошенничества и анализировать подозрительные торговые сделки.

• Реклама и маркетинг

Большие данные помогают маркетологам понимать модели поведения пользователей, анализировать их и собирать информацию о персональных предпочтениях.

• Сельское хозяйство

Большие данные в сельском хозяйстве используют для повышения урожайности. Это можно сделать путем тестовой посадки разных семян и саженцев. В Big Data ведутся записи, обработка и сохранение данных о том, как растения реагируют на различные изменения окружающей среды. Затем собранные и проанализированные данные используются для планирования посадки выбранных сельскохозяйственных культур.

Есть также множество аналитических проблем, решить которые ранее было невозможно из-за технологических ограничений. После появления Big Data компании больше полагаются на этот рентабельный и надежный метод простой обработки и хранения огромных массивов данных. Технологии успешно применяются в сфере HR, здравоохранении, для улучшения городской среды, при проектировании полезных гаджетов и даже электромобилей Tesla.

Как работает технология Big Data

Инструменты и технологии Big Data

За последние годы разработаны разные технологии, которые используются для обработки больших данных и управления ими. Из них наиболее широко используются фреймворки и платформы, разработанные Apache. Вот что входит в их стартовый набор для управления Big Data:

• Apache Hadoop — платформа, которая позволяет выполнять параллельную обработку и распределенное хранение данных;
• Apache Spark — среда распределенной обработки данных общего назначения;
• Apache Kafka — платформа потоковой обработки;
• Apache Cassandra — распределенная система управления данными NoSQL.

Самая известная парадигма программирования, применяемая в последние годы для работы с Big Data, называется MapReduce. Разработанная Google модель позволяет выполнять распределенные вычисления с огромными наборами данных в нескольких системах параллельно.

MapReduce состоит из 2-х частей:

• Map, карта данных — Технология сортирует и фильтрует, а затем классифицирует данные, чтобы их было легче анализировать;
• Reduce, уменьшение — вычислительная модель объединяет все данные и предоставляет сводку.

Источники Big Data

1. Социальные

Социальные источники данных включают информацию, которую генерируют и пересылают пользователи в социальных сетях, на блогах, форумах и других онлайн-платформах. Данные часто используют для анализа настроений, выявления трендов, определения предпочтений пользователей, оценки статистики реакций на продукты и изменения стоимости.

Примеры: публикации в социальных сетях — текст, изображения, видео, а также комментарии, лайки, репосты, профильные данные пользователей и подобное. 

2. Машинные

Машинные источники данных генерируются автоматизированными процессами и устройствами, такими как сенсоры IoT — интернета вещей, датчики, машины, умные технологии. Машинные данные используются для мониторинга и управления процессами, прогнозирования отказов оборудования, оптимизации ресурсов и их стоимости, создания умных городов и так далее.

Примеры: статистика температуры и влажности, GPS-координаты, потребление энергии, данные о состоянии оборудования, показания счетчиков.

3. Транзакционные

Транзакционные источники данных включают сведения о финансовых операциях, покупках, заказах, резервировании билетов и других сделках между организациями и клиентами. Транзакционные данные используют для анализа поведения потребителей, выявления популярных товаров, управления запасами, обнаружения мошенничества и других финансовых аналитических задач.

Примеры: данные о покупках, транзакции банковских карт, резервации отелей, билеты на самолеты, счета и так далее. 

Этапы работы

1. Сбор данных

Big Data начинается с автоматизированного сбора огромных массивов данных из многих источников: социальные сети, интернет-сайты, мобильные устройства, сенсоры IoT, транзакции в реальном времени. Информация собирается в различных форматах, включая текстовые, числовые, изображения, аудио и видео.

2. Хранение

После сбора данные сохраняются в распределенных системах хранения, которые обеспечивают высокую доступность и отказоустойчивость. Технологии хранения данных для Big Data включают в себя дата-центры, облачные хранилища, NoSQL-системы и распределенные файловые системы, такие как Apache Hadoop и Apache HDFS.

3. Обработка

Обработка данных в Big Data включает в себя различные этапы: очистку данных, преобразование форматов, агрегацию, фильтрацию и интеграцию наборов данных. Для выполнения этих задач используются различные инструменты и технологии: MapReduce, Apache Spark, Apache Flink и другие.

4. Анализ

Анализ Big Data позволяет выявлять закономерности, тренды, аномалии и взаимосвязи в больших массивах данных. Для анализа данных используются различные методы и инструменты, такие как машинное обучение, статистические модели, алгоритмы обработки естественного языка — NLP. Есть также анализ больших данных в реальном времени. 

Есть 4 вида аналитики Big Data. 

• Описательная

Фокусируется на описании текущего состояния дел на основе имеющихся данных. Помогает понять, что происходит в настоящий момент, и выделить ключевые аспекты для принятия решений.

Пример: анализ данных о продажах за определенный период для выявления наиболее популярных товаров или регионов.

• Диагностическая аналитика

Направлена на выявление причин событий или явлений на основе анализа данных. Позволяет понять, почему происходят определенные события или явления, что помогает предпринять корректирующие меры.

Пример: изучение данных об отзывах и покупках для выяснения, почему уровень удовлетворенности клиентов снизился.

• Предиктивная

Пытается предсказать будущие события или тенденции на основе статистики, а также анализа исторических данных и моделей. Помогает предпринимать меры заранее на основе вероятных будущих сценариев.

Пример: прогнозирование объемов продаж на следующий квартал на основе внешних факторов и данных о предыдущих продажах.

• Предписательная

На основе данных и моделей предлагает оптимальные решения для достижения конкретных целей. Позволяет предпринимать активные действия в направлении желаемых результатов, оптимизируя процессы и делая их эффективнее.

Пример: предложение индивидуальных рекомендаций продуктов на основе профиля и предпочтений клиента.

Где используется в России и в мире

Ведущие технологические гиганты, такие как Apple, Google, Facebook и Amazon, активно используют Big Data и работают с ними для улучшения своих продуктов и услуг. Они анализируют огромные объемы данных о пользовательском поведении, интересах и предпочтениях, чтобы персонализировать контент и улучшить опыт покупателей.

В Китае строгие правила защиты персональной информации контролируются правительством. Компании, такие как Alibaba и Tencent, используют обезличенные данные для анализа рынка и поведения потребителей, что помогает бизнесу адаптировать свои продукты и услуги под запросы клиентов.

В Европейском союзе действует GDPR — Общий регламент по защите данных. Он регулирует сбор и обработку персональных сведений и отвечает за их безопасность. Согласно GDPR, сервисам вроде Google запрещено собирать определенные категории персональных данных, например, о составе семьи или национальности.

В России Big Data еще не так широко используются, но уже внедряются в различных отраслях. Например: 

• телекоммуникации — сотовые операторы;
• банковское дело — Сбер;
• интернет-поиск и электронная коммерция — Яндекс, Mail.ru;
• в промышленности — российский сервис Ctrl2GO. 

Компании в России используют Big Data для улучшения услуг, анализа данных, предотвращения мошенничества и разработки новых продуктов.

Использование Big Data остается ключевым элементом в различных странах. С помощью больших данных компании могут адаптироваться к рыночным условиям, улучшать свои продукты и услуги, а также эффективнее управлять данными в цифровом мире.

Профессии в сфере больших данных

Знания о больших данных — один из важных навыков, необходимых для современных профессий, которые в последние годы востребованы на рынке — в России и за рубежом. Спрос на этих специалистов вряд ли упадет в ближайшее время, ведь накопление данных будет только расти. Вот некоторые из популярных специальностей в этом году.

• Аналитик Big Data. Анализирует и интерпретирует большие данные, визуализирует их и создает отчеты, помогающие компаниям принимать обоснованные бизнес-решения.
• Специалист по работе с большими данными. Собирает данные, оценивая источники и применяя алгоритмы и методы машинного обучения.
• Архитектор данных, Data Architect. Проектирует системы и инструменты, способные работать с большими данными.
• Менеджер баз данных. Контролирует производительность системы данных, выполняет устранение неполадок и обновляет оборудование и программное обеспечение.
• Инженер Big Data. Разрабатывает, обслуживает и поддерживает программные решения для обработки больших данных.

Преимущества и недостатки технологии Big Data

Преимущества

• Возможность работы со значительными объемами данных

Big Data позволяет анализировать огромные массивы данных, которые ранее было трудно или невозможно обработать с помощью традиционных методов. В бизнесе это позволяет извлекать ценные знания из данных, что помогает принимать более обоснованные решения на год или квартал вперед.

• Построение более точных прогнозов и принятие более взвешенных решений

Анализ Big Data позволяет точнее предсказывать тренды, поведение клиентов, спрос на товары и услуги. Это дает организациям возможность принимать более осознанные и обоснованные решения, опираясь на фактические данные и аналитику.

• Мгновенная реакция на сбои и уязвимости

Big Data позволяет мониторить системы в реальном времени и обнаруживать сбои или уязвимости мгновенно. Благодаря этому организации могут быстро реагировать, предотвращая потенциальные проблемы и минимизируя их воздействие на бизнес.

• Построение долгосрочных стратегий

Изучение Big Data помогает организациям понимать тенденции и распознавать шаблоны в данных. Это позволяет бизнесу строить стратегии развития и планировать действия на ближайшие годы с учетом прогнозов и аналитики.

• Возможность исправлять ошибки и улучшать продукт

Анализ обратной связи и данных о поведении пользователей дает организациям возможность быстро выявлять ошибки и недочеты в продукции или услугах. Это позволяет быстро реагировать, вносить изменения в продукт и улучшать его с учетом потребностей и ожиданий клиентов.

Недостатки

• Быстрый рост данных

Данные, растущие такими быстрыми темпами, трудно распознавать и понимать. Каждую секунду создается всё больше информации, из которой необходимо извлечь действительно актуальные и полезные данные для дальнейшего анализа.

• Сложность хранения

Сложно хранить такие большие объемы данных и управлять ими без специальных инструментов и технологий.

• Неточная синхронизация источников данных

Когда организации импортируют данные из разных источников, данные из одного источника могут быть устаревшими по сравнению с данными из другого.

• Безопасность

Огромный объем данных может легко стать мишенью для хакеров и постоянной угрозой компьютерной безопасности. Поэтому перед компаниями, управляющими Big Data, стоит еще одна проблема — обеспечить безопасность своих данных с помощью надлежащей аутентификации, шифрования сведений и так далее.

• Ненадежность данных

В силу своих объемов и разности источников большие данные не могут быть точными на 100%. Они иногда содержат противоречия, избыточную или, наоборот, неполную информацию.

• Другие проблемы

Это некоторые другие проблемы, которые возникают при работе с большими данными. Самые известные из них: некорректная интеграция данных, необходимость обучить персонал навыкам работы с Big Data, затраты на профессиональные решения.

Данные с каждым годом становятся всё более сложными — как в структурированном, так и в неструктурированном виде. Появляются и новые источники — например, датчики на оборудовании или метрики количества кликов на сайте. Для удовлетворения меняющихся бизнес-требований важно, чтобы нужная информация была доступна вовремя. Компаниям в ближайшие 10 лет предстоит освоить способы работать с большими данными, чтобы оставаться конкурентоспособными — изучить новые способы сбора и анализа растущего объема информации о клиентах, продуктах, услугах и так далее.