Big data что это: Что такое Big data: собрали всё самое важное о больших данных

Содержание

Что такое big data. Объясняем простыми словами: Энциклопедия — Секрет фирмы

Источники больших данных — интернет вещей, соцсети, блоги, СМИ, показания приборов и датчиков (например, данные метеостанций), статистика, архивы, базы данных. Хранятся они в data lake — «озёрах данных» — в облачных хранилищах.

Анализ больших данных уже применяется во многих сферах — для обеспечения безопасности, диагностики и профилактики заболеваний, предсказания аварий и катастроф. В бизнесе и маркетинге на основании больших данных предсказывают поведение клиентов, оптимизируют расходы и процесс производства, оценивают платежеспособность, прогнозируют увольнение сотрудников.

Пример употребления на «Секрете»

«Вот приходите вы на приём к психиатру, он вам ставит диагноз на основе собственного субъективного мнения, а не анализа больших данных. Это должно измениться. Сфера образования, кстати, тоже меня удивляет. Мы пытаемся всех заставить учиться одним и тем же способом. Мне кажется, что большие данные могли бы повысить эффективность в сфере образования: например, если у ребёнка какие-то особые способности к обучению, мы могли бы оптимизировать и персонализировать обучение для него».

(Психолог Йорган Каллебаут — о применении больших данных.)

Нюансы

В основе описания больших данных лежит три основных характеристики (VVV):

  • объём (volume) — по некоторым оценкам, к большим данным относят объёмы информации более 150 Гб в сутки;
  • скорость (velocity) — скорость обработки должна быть высокой и увеличиваться при необходимости, иначе информация потеряет актуальность;
  • разнообразие (variety) — сбор данных разного характера: текстовых, аудио- и видеофайлов, структурированных и неструктурированных.

История

Термин «большие данные» стал широко использоваться в 1990-е. Проблемами растущего объёма информации, однако, стали задаваться гораздо раньше. Так, в результате переписи населения в США в 1880 году получился такой объём данных, что для анализа понадобилось бы 8 лет. Тогда инженер Герман Холлерит создал табулятор, автоматически обрабатывавший числовую и буквенную информацию и выдававший результат на бумажную ленту.

Критика

Критика больших данных в основном связана с тем, что при их анализе используются непрозрачные алгоритмы, которые нельзя оценить и проверить — неясно, какие данные были учтены, почему и как сделан вывод. Кроме того, сбор, хранение и обработка больших объёмов разнообразной информации создаёт много возможностей для утечек и нарушения конфиденциальности.

Статью проверил:

что это и как работать с большими данными

Все вокруг говорят о больших данных: что с их помощью можно анализировать бизнес-процессы, предсказывать поведение клиентов, управлять производством и даже разрабатывать искусственный интеллект. Разберемся, что это, для чего они нужны и как работают.

Что такое большие данные

Если обобщить, то биг дата — это большой объем информации, который компания собирает и хранит для последующего использования. Еще когда говорят, что компания использует большие данные, часто имеют в виду не сами данные, а технологии для их обработки.

Выходит, что у компании есть какие-то источники данных, сами данные, оборудование и программное обеспечение для хранения и обработки этой информации. Все это вместе можно включить в определение big data.

Какие данные можно считать большими

Чтобы отделить большие данные от обычных, нужно ответить на вопрос: «big data — это сколько?». Таблица в Экселе на 500 000 строк — это большие данные? А если строк миллиард? Текстовый файл на тысячи слов, который весит 2 мегабайта, — это много? А распечатки графиков температуры всех метеостанций Архангельской области — много или еще недостаточно?

Тут многие скажут, что эти примеры представляют собой довольно внушительное количество информации. Действительно, с такой точки зрения, все перечисленное — большие данные. Но что вы скажете про таблицу в Экселе на миллиард строк? Это тоже большие данные — и куда побольше тех!

На интуитивном уровне специалисты, далекие от big data, привыкли называть большими данными любой объем информации, который сложно удержать в голове и/или который занимает много места. И такое интуитивное определение, конечно же, неправильно.

Однозначно отделить формат больших данных от обычных помогут три критерия.

Данные должны быть цифровыми. Книги в национальной библиотеке или стопки документов в архиве компании — это данные, и часто их много. Но термин big data означает только цифровые данные, которые хранятся на серверах.

Данные должны поступать в объективно больших объемах и быстро накапливаться. Например, база заказов интернет-магазина по продаже колясок может быть большой: 10 миллионов заказов за 20 лет, но пополняется она со скоростью 100 заказов в сутки — это не большие данные. Фильм в высоком качестве может занимать десятки гигов, но со временем его размер не растет — это тоже не big data.

А вот записи показателей пары сенсоров в двигателе Боинга, поступающие в количестве несколько гигабайт в час и загружаемые на диагностический сервер производителя авиатехники — это уже big data.

Данные должны быть разнородными и слабо структурированными. Заказы в онлайн-магазине упорядочены, из них легко извлечь дополнительные статистические параметры, например, средний чек или самые популярные товары. Поэтому эти данные не относят к big data.

Показания датчиков температуры с корпуса самолета, записанные за последние 6 месяцев, — информация, в которой есть польза, но не очень понятно, как ее извлечь. Можно, конечно, рассчитать средние значения температуры за бортом самолета за полгода, но какой в этом смысл? А если погрузиться в анализ этих данных глубоко — можно вытащить много неочевидной информации. Например, о длительности перелетов, скорости набора высоты, климатических условиях за бортом и так далее. Информация интересная и полезная, но трудноизвлекаемая, значит, это большие данные.

Этот критерий не всегда обязательный. Иногда большие объемы структурированных данных, которые постоянно пополняются, относят к формату big data, особенно если их используют для машинного обучения или выявления неочевидных закономерностей. То есть если к структурированным данным применяют методы анализа big data, можно сказать, что это они и есть.

Итак, большие данные — это трудноанализируемая цифровая информация, накапливаемая со временем и поступающая к вам солидными порциями

Ответ на вопрос «Что такое big data в IT?» не так прост. Это не только сами данные, но и принципы работы с ними. Кстати, иногда эти принципы применяют и к анализу «маленьких» данных — например, можно построить модель на основе однородной информации или совсем небольшой клиентской базы.

Зачем нужна big data

Когда в любом IT-проекте начинают работать с данными, в первую очередь анализируют наиболее очевидные, значимые и понятные показатели. Так, если речь идет об онлайн-торговле, сначала смотрят на средние чеки заказов, топ продаж и объемы складских запасов. Когда речь идет о самолетах — смотрят скорость, высоту, расход топлива.

Сбор и анализ очевидных метрик позволяет вносить в систему простые и понятные корректировки. Такие улучшения практически сразу дают ощутимый результат. Это называется «сбор фруктов с нижних веток дерева».

По мере эволюции системы инженеры прорабатывают все видимые узкие места в проекте. После этого начинается стагнация продукта: для поиска новых путей развития нужно лезть выше, чтобы собрать плоды с более высоких веток. Инженеры и аналитики начинают собирать и анализировать косвенные данные, напрямую не связанные с основными метриками проектов.

Например, в онлайн-торговле можно собирать со страниц магазина данные о перемещении курсора (или пальца) по экрану. Или собирать данные с большого числа сенсоров самолета, например: число оборотов двигателя, состав топливно-воздушной смеси, забортную температуру и температуру выхлопа. Или анализировать слова в комментариях клиентов в соцсетях для оценки их лояльности.

Это означает, что технологии big data чаще всего нужны тогда, когда требуется более глубокий анализ процессов.

Такие данные напрямую не связаны с основными метриками IT-системы и бизнеса, но при правильном анализе могут рассказать много интересного о возможных точках оптимизации в проекте. Работа с такими данными — как поиск нефти. Нужно пробовать разные места, применять различные стратегии поиска и извлечения скрытых ресурсов, спрятанных в данных. Далеко не все попытки будут успешны, но в итоге находки могут принести массу выгоды.

Большие данные в основном помогают решать четыре задачи:

Анализировать текущее положение дел и оптимизировать бизнес-процессы. С помощью больших данных можно понять, какие товары предпочитают покупатели, оптимально ли работают станки на производстве, нет ли проблем с поставками товаров. Обычно для этого ищут закономерности в данных, строят графики и диаграммы, формируют отчеты.

Например, с помощью больших данных компания Intel обнаружила, что делает много лишних тестов при производстве процессоров. Они проанализировали данные, отказались от лишних тестов и сэкономили около 30 миллиардов долларов.

Делать прогнозы. Данные о прошлом помогают сделать выводы о будущем. Например, примерно прикинуть продажи в новом году или предсказать поломку оборудования до того, как оно действительно сломается. Чем больше данных, тем точнее предсказания.

Например, логистическая компания ПЭК запустила Центр управления перевозками с использованием big data. В итоге они стали прогнозировать загрузку складов — предсказывать, когда склады будут заполнены, а когда пусты. Это помогло планировать маршруты транспорта и избегать простоев.

Строить модели. На основе больших данных можно собрать компьютерную модель магазина, оборудования или нефтяной скважины. Потом с этой моделью можно экспериментировать: что-то в ней изменять, отслеживать разные показатели, ускорять или замедлять разные процессы для их анализа.

Например, «Газпром нефть» смоделировала ситуацию аварийного отключения электричества, чтобы понять, почему возникает сбой автоматического перезапуска оборудования. Модель помогла обнаружить неожиданные причинно-следственные связи и устранить проблемы.

Автоматизировать рутину. На больших данных учатся автоматические программы, которые умеют выполнять определенные задачи, например, сортировать документы или общаться в чатах. Это могут быть как примитивные алгоритмы, так и искусственный интеллект: голосовые помощники или нейросети.

Так, компания Stafory разработала робота-рекрутера Веру. Этот робот выполняет простую рекрутерскую работу: распознает голос, сортирует резюме, задает простые вопросы и принимает ответы. В итоге рекрутерам-людям остаются только более сложные и творческие задачи — реальные собеседования и окончательный отбор кандидатов.

Больше интересных кейсов использования big data читайте в статье «Зачем вам большие данные: примеры использования big data в 8 отраслях».

Что такое Big data? — Серверы

Большие данные. Вот как дословно переводится Big data, и это вам скажет даже школьник, который только-только начал изучение английского языка. Если, конечно, этот язык не является для него родным. Но что же такое “большие данные”, и почему им уделяется настолько огромное внимание. Если вы следите за развитием технологий в мире, то наверняка знаете ответ на этот вопрос. Ну а если нет, сейчас мы постараемся прояснить все важные моменты, рассказав обо всем буквально на пальцах – просто и понятно.


Итак, начнем с определения: Big data – это разнообразные инструменты, методы и подходы обработки структурированной либо неструктурированной информации, которая в дальнейшем даст возможность применить эту информацию для решения конкретных задач. Но что же такое неструктурированная информация? Из названия очевидно, что это информация, не имеющая четкой структуры. Она не организована в каком-либо конкретном порядке.

Впервые определение “большие данные” было дано еще в 2008 году, и сделал это К. Линч, редактор журнала Nature. Сделал он это в специальном выпуске журнала, который был посвящен невероятному росту объемов информации в мире. Но не стоит полагать, что именно он является создателем больших данных, просто он первый, кто использовал данный термин. Сами же данные в больших объемах существовали до него, и под ними подразумевалась информация, объемы которой превышают 100 Гб в сутки.

Обработка и хранение данных – вот те слова, которые нужно знать, чтобы понимать термин Big data.

О Big data простыми словами

Big data представляет собой не то экономический, не то социальный феномен, а может, и первое, и второе. Их связывают с формированием новейших технологических возможностей, которые используются для анализа больших объемов информации.

Для лучшего понимания, можно рассмотреть пример с супермаркетом. Когда вы заходите в супермаркет, то ожидаете увидеть все товары, сгруппированные по нескольким видам. Вы знаете, что хлебобулочные изделия лежат на том конце супермаркета, а вот там всегда стоит полочка с холодильником, а в нем – газированные напитки. Но вдруг вы заходите в супермаркет, чтобы купить йогурт, а рядом с ним лежит селедка. Еще в паре шагов – женское белье, а пройдя чуть дальше, в этом же ряду, вы найдете садовые инструменты. Big data дают возможность расставить все по своим местам, и вы не просто легко сможете найти интересующий вас товар, но и узнать его стоимость, сроки годности, а также то, кто чаще всего приобретает данный товар.

Возможности и использование Big data

Для каких целей человеку понадобилось обрабатывать огромные массивы данных? На рассмотренном выше примере с супермаркетом вы могли узнать ответ на этот вопрос – чтобы получить только нужные и ценные для него данные, которые этот человек сможет в дальнейшем использовать. Если вам понадобится составить отчет об изменении цен на золото, вряд ли вы станете отслеживать, как изменилась в динамике цена на муку или сахар, верно? Вы будете наблюдать исключительно за ценой золота.

Проблема заключается в том, что поддать обработке поступающую со стремительной быстротой огромные массивы данных очень сложно, и вы точно не сделаете этого, задействуя классические инструменты. Проводя анализ Big data, стоит использовать такие методы и аналитические техники, как краудсорсинг, Data Mining, искусственные нейронные сети, имитационное моделирование, статистический и пространственный анализ, визуализация аналитической информации, прогнозная аналитика и т.д. Все перечисленные методы анализа данных дадут нам возможность распознать скрытые или явные закономерности, незаметные человеческому глазу. В свою очередь, это даст отличную возможность провести оптимизацию любой области жизни – телекоммуникации, производства и даже управления государством.

Как большие данные используются в Билайн и Сбербанке?

Как известно, у Билайна имеется огромная база с данными абонентов, которая применяется как для работы с самими клиентами, так и с целью создания продуктов для аналитики — IPTV-аналитики, внешнего консалтинга и т.д. Благодаря качественной и грамотной работе с Big data, в Билайне добились практических результатов, защитив своих клиентов от огромного разнообразия вирусов и финансовых махинаций, а также сегментировав базу клиентов. С целью хранения информации в компании использовали HDFS и Apache Spark, а для ее последующей обработки — Rapidminer и Python.

Побороть мошенничество смогли и в Сбербанке, использовав уже ставшую традиционной систему АС САФИ. С помощью данной системы стало возможным оперативно проводить анализ фото с целью идентификации клиентов, что сводило вероятность мошенничеству к нулю. Внедрение данной системы произошло еще в 2014 году, а ее основу составляло сравнение фото, содержащихся в базе и сделанных при помощи веб-камер, установленных на стойках. В базе данной системы лежит биометрическая платформа. Да, у системы имелись и скептики, но факт остается фактом – только за счет ее внедрения случаи мошенничества удалось уменьшить в 10 раз.

Использование Big data в банках

В стратегии Сбербанка на 2014-2018 год идет речь не только о АС САФИ, но и о том, насколько важно качественно анализировать огромные массивы с данными, ведь это позволит более эффективно управлять рисками, бороться с мошенничеством, оптимизировать расходы и обслуживать всех клиентов на самом высоком уровне.

Помимо вышеупомянутых целей, в Сбербанке проводят активную работу с огромными массивами информации, что помогает оценить кредитоспособность клиентов, сегментировать их, эффективнее управлять персоналом, рассчитывать премии для каждого сотрудника и прогнозировать очереди в отделениях.

В ВТБ24 стараются не отставать от главного банка страны, по крайней мере, по части работы с Big data. Здесь большие данные применяют с целью управления оттоком клиентов и сегментации, анализа отзывов о работе банка и создание финансовых отчетов. В Альфа-Банке работают с большими данными, в первую очередь, для оценки кредитоспособности, анализа действий клиентов в социальных сетях и прогноза возможного оттока клиентов. Причем с Big data в этом банке работают еще с 2013 года. Еще дальше остальных пошли в Тинькофф-банке. Здесь EMC Greenplum, SAS Visual Analytics и Hadoop используют не только для оценки рисков, но и для определения основных потребностей клиентов банка. Продажи, маркетинг и скоринг – вот где работа с большими массивами данных является наиболее актуальной.

Но не стоит полагать, что с Big data работают исключительно в банках. Бизнес и маркетинг также нуждаются в задействовании самых современных и эффективных инструментов обработки данных, в особенности, представленных в больших объемах.

Но имеем ли мы право полагать, что Big data изменит мир? Да, причем это произойдет не в отдаленном, и даже не в ближайшем будущем – это происходит уже сейчас, прямо на наших глазах. Технология используется повсеместно, и не только в крупномасштабных проектах, но и в гаджетах, которые есть в каждом доме, у каждого из нас. И весь вопрос в том, когда же технология захватит целый мир.

Что такое Big Data и как выбрать аппаратную платформу для обработки и анализа

Обзор

Компьютерная обработка информации используется уже несколько десятков лет, но термин «большие данные» – Big Data – широко распространился только к 2011 году. Благодаря большим данным компании научились быстро извлекать коммерческую ценность из самых разных источников, включая соцсети, геолокационные данные, передаваемые телефонами и другими роуминговыми устройствами, общедоступные сведения из сети Интернет, показания датчиков, встроенных в автомобили, здания и другие объекты.

Что такое VVV?

Аналитики используют модель 3V / VVV для определения сути больших данных. Это обозначение – сокращение от названий трех ключевых принципов Big Data: volume, velocity, variety (объем, скорость и разнообразие соответственно).

  • Объем означает, что Big Data анализирует большие массивы информации – от 10 ТБ.
  • Скорость означает, что информация для Big Data очень быстро генерируется и меняется (достаточно вспомнить, с какой скоростью распространяются новые хэштеги в Twitter).
  • Разнообразие означает, что данные в нескольких форматах поступают из многочисленных источников (например, текстовые и видеосообщения из соцсетей, показания геолокационных сервисов).

Где используется Big Data

Big Data – это массивы разноплановой информации, которая часто генерируется, обновляется и предоставляется несколькими источниками. Это используют современные компании, чтобы работать более эффективно, создавать новые продукты и, в конце концов, становиться более конкурентоспособными. Большие данные накапливаются ежесекундно – даже сейчас, когда вы читаете эту статью, кто-то собирает информацию о ваших предпочтениях и действиях в браузере. Большинство компаний используют Big Data для улучшения клиентского сервиса, другие – для улучшения операционных данных и для прогнозирования рисков.

Например, VISA использует Big Data для уменьшения числа мошеннических операций, разработчики игры World of Tanks – для уменьшения оттока геймеров, Министерство труда Германии – для анализа заявок на оформление пособий по безработице, а крупные ритейлеры составляют масштабные маркетинговые кампании, чтобы продать как можно больше товаров.

Как выглядит работа с Big Data?

Ее можно условно разбить на такие этапы:

  1. Сбор данных. Это могут быть открытые и внутренние источники. К первым относятся: данные государственных сервисов, общедоступная коммерческая информация, социальные сети, интернет-сервисы. Ко вторым – аналитика, данные об онлайн-транзакциях). Для передачи информации используются стандартные интерфейсы приложений и протоколов.
  2. Интеграция данных. Специальные системы преобразовывают их в формат, подходящий для хранения, или непрерывно отслеживают для важных триггеров.
  3. Обработка и анализ. Операции выполняются в режиме real time за исключением случаев, когда информация сохраняется в виде функций для последующей обработки. Популярные методики анализа: обучение ассоциативным правилам, классификация, кластерный и регрессионный анализ, смешение и интеграция данных, машинное обучение, распознавание образов и другие.

Важный элемент работы с Big Data – поиск, который позволяет получать необходимую информацию разными путями. В простом случае это работает так же, как Google. Данные доступны для внутренних и внешних сторон платно или бесплатно – все зависит от условий владения ими. Big Data востребованы у разработчиков приложений и сервисов, торговых и телекоммуникационных компаний. Для бизнес-пользователей информация предлагается в визуализированной форме, простой для восприятия. Если формат текстовый, то это будут лаконичные списки и выдержки, если графический – диаграммы, графики и анимация.

Как выбрать платформу для работы с Big Data?

Работа с Big Data предполагает использование специфической инфраструктуры, ориентированной на параллельную обработку и распределенное хранение больших объемов данных. Но универсального решения для этой цели нет. Хотя на выбор оборудования влияет огромное число факторов, единственно важным является ПО для сбора и анализа Big Data. Соответственно, процесс покупки аппаратного обеспечения для компании будет таким:

  1. Выбор поставщика ПО для работы с Big Data.
  2. Изучение требований к инфраструктуре, предъявляемых разработчиками ПО.
  3. Выбор аппаратных решений на основе этих требований.
  4. Закупка необходимого оборудования.

Таким образом, каждый проект будет в своем роде уникальным, а оборудование для его развертывания будет зависеть от выбранного ПО. Возьмем для примера два серверных решения, которые адаптированы под работу с Big Data.

FUJITSU Integrated System PRIMEFLEX for Hadoop

Это производительная и гибко масштабируемая платформа, предназначенная для быстрого анализа больших массивов данных разных типов. Она объединяет собой преимущества предварительно сконфигурированной аппаратной платформы, работающей на базе стандартных отраслевых компонентов, и специализированного ПО с открытым исходным кодом. Последнее предоставлено компаниями Cloudera и Datameer. Производитель гарантирует совместимость компонентов системы и ее эффективность для комплексного анализа структурированных и неструктурированных данных. PRIMEFLEX для Hadoop предлагается в готовом к использованию виде в комплекте с услугами по бизнес-консультированию в вопросах Big Data, интеграции и ТО.

FUJITSU Integrated System PRIMEFLEX для SAP HANA

Эта интегрированная система по максимуму использует возможности SAP HANA. PRIMEFLEX от FUJITSU подходит для хранения и обработки больших объемов данных в оперативной памяти в режиме real time. Вычисления выполняются как локально, так и в «облаке».

Компания FUJITSU поставляет PRIMEFLEX для SAP HANA комплексно, с дополнительными услугами для всех этапов – от принятия решения по проекту и финансирования до текущих операций. Продукт создан на базе компонентов и технологий, которые прошли сертификацию для SAP. Он охватывает разные архитектуры, в том числе ранее настроенные, поддерживающие масштабирование системы, индивидуальные и виртуализированные платформы VMware.

Компания ITELON предлагает услуги по разработке решений для Big Data. Мы грамотно интегрируем ПО для работы с большими данными и органично внедрим его в ваши бизнес-процессы так, чтобы технологии и инструменты дополняли друг друга и делали компанию более конкурентоспособной.

Что такое Big Data простыми словами

Big Data – область, в которой рассматриваются различные способы анализа и систематического извлечения больших объемов данных, — пишет сайт proglib.io. Она включает применение механических или алгоритмических процессов получения оперативной информации для решения сложных бизнес-задач. Специалисты по Big Data работают с неструктурированными данными, результаты анализа которых используются для поддержки принятия решений в бизнесе.

Одно из определений больших данных звучит следующим образом: «данные можно назвать большими, когда их размер становится частью проблемы». Такие объемы информации не могут быть сохранены и обработаны с использованием традиционного вычислительного подхода в течение заданного периода времени. Но насколько огромными должны быть данные, чтобы их можно было назвать большими? Обычно мы говорим о гигабайтах, терабайтах, петабайтах, эксабайтах или более крупных единицах измерения. Тут и возникает неправильное представление. Даже данные маленького объема можно назвать большими в зависимости от контекста, в котором они используются.

Например, почтовый сервер может не позволить отправить письмо с вложением на 100 мегабайт, или, допустим, у нас есть около 10 терабайт графических файлов, которые необходимо обработать. Используя настольный компьютер, мы не сможем выполнить эту задачу в течение заданного периода времени из-за нехватки вычислительных ресурсов.

Как классифицируются большие данные?

Выделим три категории:

  • Структурированные данные, имеющие связанную с ними структуру таблиц и отношений. Например, хранящаяся в СУБД информация, файлы CSV или таблицы Excel.
  • Полуструктурированные (слабоструктурированные) данные не соответствуют строгой структуре таблиц и отношений, но имеют другие маркеры для отделения семантических элементов и обеспечения иерархической структуры записей и полей. Например, информация в электронных письмах и файлах журналов.
  • Неструктурированные данные вообще не имеют никакой связанной с ними структуры, либо не организованы в установленном порядке. Обычно это текст на естественном языке, файлы изображений, аудиофайлы и видеофайлы.
Характеристики больших данных

Большие данные характеризуются четырьмя правилами (англ. 4 V’s of Big Data: Volume, Velocity, Variety, Veracity):

  1. Объем: компании могут собирать огромное количество информации, размер которой становится критическим фактором в аналитике.
  2. Скорость, с которой генерируется информация. Практически все происходящее вокруг нас (поисковые запросы, социальные сети и т. д.) производит новые данные, многие из которых могут быть использованы в бизнес-решениях.
  3. Разнообразие: генерируемая информация неоднородна и может быть представлена в различных форматах, вроде видео, текста, таблиц, числовых последовательностей, показаний сенсоров и т. д. Понимание типа больших данных является ключевым фактором для раскрытия их ценности.
  4. Достоверность: достоверность относится к качеству анализируемых данных. С высокой степенью достоверности они содержат много записей, которые ценны для анализа и которые вносят значимый вклад в общие результаты. С другой стороны данные с низкой достоверностью содержат высокий процент бессмысленной информации, которая называется шумом.
Традиционный подход к хранению и обработке больших данных

При традиционном подходе данные, которые генерируются в организациях, подаются в систему ETL (от англ. Extract, Transform and Load). Система ETL извлекает информацию, преобразовывает и загружает в базу данных. Как только этот процесс будет завершен, конечные пользователи смогут выполнять различные операции, вроде создание отчетов и запуска аналитических процедур.

По мере роста объема данных, становится сложнее ими управлять и тяжелее обрабатывать их с помощью традиционного подхода. К его основным недостаткам относятся:

  • Дорогостоящая система, которая требует больших инвестиций при внедрении или модернизации, и которую малые и средние компании не смогут себе позволить.
  • По мере роста объема данных масштабирование системы становится сложной задачей.
  • Для обработки и извлечения ценной информации из данных требуется много времени, поскольку инфраструктура разработана и построена на основе устаревших вычислительных систем.

Термины

Облачные Вычисления

Облачные вычисления или облако можно определить, как интернет-модель вычислений, которая в значительной степени обеспечивает доступ к вычислительным ресурсам. Эти ресурсы включают в себя множество вещей, вроде прикладного программного обеспечение, вычислительных ресурсов, серверов, центров обработки данных и т. д.

Прогнозная Аналитика

Технология, которая учится на опыте (данных) предсказывать будущее поведение индивидов с помощью прогностических моделей. Они включают в себя характеристики (переменные) индивида в качестве входных данных и производит оценку в качестве выходных. Чем выше объясняющая способность модели, тем больше вероятность того, что индивид проявит предсказанное поведение.

Описательная Аналитика

Описательная аналитика обобщает данные, уделяя меньше внимания точным деталям каждой их части, вместо этого сосредотачиваясь на общем повествовании.

Базы данных

Данные нуждаются в кураторстве, в правильном хранении и обработке, чтобы они могли быть преобразованы в ценные знания. База данных – это механизм хранения, облегчающий такие преобразования.

Хранилище Данных

Хранилище данных определяется как архитектура, которая позволяет руководителям бизнеса систематически организовывать, понимать и использовать свои данные для принятия стратегических решений.

Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика (BI) – это набор инструментов, технологий и концепций, которые поддерживают бизнес, предоставляя исторические, текущие и прогнозные представления о его деятельности. BI включает в себя интерактивную аналитическую обработку (англ. OLAP, online analytical processing), конкурентную разведку, бенчмаркинг, отчетность и другие подходы к управлению бизнесом.

Apache Hadoop

Apache Hadoop – это фреймворк с открытым исходным кодом для обработки больших объемов данных в кластерной среде. Он использует простую модель программирования MapReduce для надежных, масштабируемых и распределенных вычислений.

Apache Spark

Apache Spark – это мощный процессорный движок с открытым исходным кодом, основанный на скорости, простоте использования и сложной аналитике, с API-интерфейсами на Java, Scala, Python, R и SQL. Spark запускает программы в 100 раз быстрее, чем Apache Hadoop MapReduce в памяти, или в 10 раз быстрее на диске. Его можно использовать для создания приложений данных в виде библиотеки или для выполнения специального анализа в интерактивном режиме. Spark поддерживает стек библиотек, включая SQL, фреймы данных и наборы данных, MLlib для машинного обучения, GraphX для обработки графиков и потоковую передачу.

Интернет вещей

Интернет вещей (IoT) – это растущий источник больших данных. IoT – это концепция, позволяющая осуществлять интернет-коммуникацию между физическими объектами, датчиками и контроллерами.

Машинное обучение

Машинное обучение может быть использовано для прогностического анализа и распознавания образов в больших данных. Машинное обучение является междисциплинарным по своей природе и использует методы из области компьютерных наук, статистики и искусственного интеллекта. Основными артефактами исследования машинного обучения являются алгоритмы, которые облегчают автоматическое улучшение на основе опыта и могут быть применены в таких разнообразных областях, как компьютерное зрение и интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный Анализ Данных

Интеллектуальный анализ данных – это применение специфических алгоритмов для извлечения паттернов из данных. В интеллектуальном анализе акцент делается на применении алгоритмов в ходе которых машинное обучение используются в качестве инструмента для извлечения потенциально ценных паттернов, содержащихся в наборах данных.

Где применяются большие данные

Аналитика больших данных применяется в самых разных областях. Перечислим некоторые из них:

  • Поставщикам медицинских услуг аналитика больших данных нужна для отслеживания и оптимизации потока пациентов, отслеживания использования оборудования и лекарств, организации информации о пациентах и т. д.
  • Туристические компании применяют методы анализа больших данных для оптимизации опыта покупок по различным каналам. Они также изучают потребительские предпочтения и желания, находят корреляцию между текущими продажами и последующим просмотром, что позволяет оптимизировать конверсии.
  • Игровая индустрия использует BigData, чтобы получить информацию о таких вещах, как симпатии, антипатии, отношения пользователей и т. д.

Что такое большие данные? | Расширенная аналитика больших данных

Архитектура больших данных

 

Подобно архитектуре в строительной отрасли, архитектура больших данных представляет собой концептуальный проект базовой структуры управления и анализа компаниями своих данных. Архитектура больших данных отображает процессы, необходимые для управления большими данными на четырех основных этапах их пути: от источников данных до хранения данных, анализа больших данных и, наконец, до уровня потребления, на котором анализируемые результаты представлены в виде бизнес-аналитики.

 

Аналитика больших данных

 

Этот процесс позволяет выполнять рациональную визуализацию данных посредством моделирования данных и применения алгоритмов, рассчитанных на характерные особенности больших данных. В ходе углубленного исследования и опроса, проведенного в школе менеджмента MIT Sloan, более 2000 руководителей компаний ответили на вопросы, касающиеся опыта их компаний в области анализа больших данных. Неудивительно, что те из них, кто принимал участие и поддерживал разработку стратегий управления большими данными в своих компаниях, достигли наиболее ощутимых бизнес-результатов.

 

Большие данные и Apache Hadoop

 

Представьте себе 10 десятицентовых монет, перемешанных в одной большой коробке со 100 пятицентовыми. А затем представьте 10 стоящих рядом друг с другом коробочек меньшего размера, в каждой из которых лежат 10 пятицентовых монет и только одна десятицентовая. В каком из этих сценариев легче будет обнаружить десятицентовые монеты? Hadoop фактически работает по этому принципу. Это платформа с открытым кодом для управления распределенной обработкой больших данных над сетью из множества подключенных компьютеров. Вместо использования одного большого компьютера для хранения и обработки всех данных, Hadoop кластеризует множество компьютеров в почти бесконечно масштабируемую сеть и анализирует данные параллельным образом. Этот процесс обычно использует модель программирования под названием MapReduce, которая координирует обработку больших данных за счет компоновки распределенных компьютеров.

 

Озера данных, хранилища данных и NoSQL

 

Для хранения структурированных данных используются традиционные базы данных SQL в стиле электронных таблиц. Неструктурированные и полуструктурированные большие данные требуют уникальных парадигм хранения и обработки, так как они не поддаются индексированию и классификации. Нетрадиционными наборами данных управляют такие классы репозиториев, как озера данных, хранилища данных и базы данных NoSQL. Озеро данных представляет собой обширный пул «сырых» данных, которые еще предстоит обработать. В хранилище содержатся данные, уже обработанные для определенной цели. Базы данных NoSQL предоставляют гибкую схему, которая может быть изменена в соответствии с характером обрабатываемых данных. Каждая из этих систем имеет свои преимущества и недостатки, и многие компании используют сочетание различных репозиториев данных для оптимального удовлетворения своих потребностей.

 

Базы данных in-memory

 

Традиционные базы данных с дисковыми накопителями разрабатывались с ориентацией на SQL и технологии реляционных баз данных. Они способны обрабатывать большие объемы структурированных данных, однако эти СУБД просто не рассчитаны на оптимальное хранение и обработку неструктурированных данных. В базах данных с технологией in-memory обработка и анализ выполняются полностью в оперативной памяти, не требуя извлечения данных из дисковой системы. Базы данных in-memory также основаны на распределенных архитектурах. Благодаря этому они способны достичь гораздо больших скоростей за счет параллельной обработки по сравнению с одноузловыми дисковыми моделями баз данных.

Big Data для чайников и гуманитариев

Мы регулярно натыкаемся на модные слова и определения, смысл которых нам интуитивно вроде бы понятен, но четкой картины того, что это все-таки за штука и как она работает, у нас нет.

Одним из таких понятий является Big Data, в русском языке иногда можно встретить буквальный перевод — «большие данные», но чаще люди говорят и пишут как есть: Big Data. Все наверняка слышали или, по крайней мере, встречали это словосочетание в интернете, и оно вроде бы несложное, но что конкретно имеется в виду, далеким от тонкостей диджитал-мира офисным гуманитариям понятно не всегда.

Отличной попыткой восполнить этот пробел в мозгах самого широкого круга пользователей является статья одного из наших любимых авторов Бернарда Марра, которая так и называется «Что такое Big Data? Суперпростое объяснение для каждого». Без заумного жаргона с единственной целью объяснить ключевые идеи этого феномена для каждого вне зависимости от образования и сферы деятельности.

На самом деле последние несколько лет мы уже живем в мире, насквозь пронизанном Big Data, но продолжаем путаться в понимании того, что же это все-таки такое. Отчасти это происходит и потому, что сама по себе концепция Big Data постоянно трансформируется и переосмысляется, потому что мир высоких технологий и обработки больших массивов информации очень быстро меняется, включая в себя все новые и новые опции. А объем этой информации постоянно растет.

Итак, что значит Big Data — 2017?

Все началось со взрывным ростом количества данных, которые мы создаем с начала цифровой эры. Это стало возможным в основном благодаря росту числа и мощности компьютеров, расширению интернета и развитию технологий, способных захватывать информацию из реального, физического мира, в котором все мы живем, и конвертировать ее в цифровые данные.

В 2017-м мы производим данные, когда заходим в интернет, когда пользуемся нашими укомплектованными GPS-смартфонами, когда общаемся с друзьями в соцсетях, скачиваем мобильные приложения или музыку, когда совершаем покупки.

Можно сказать, что мы оставляем за собой множество цифровых следов, что бы мы ни делали, если наши действия включают в себя какие-либо цифровые транзакции. То есть уже почти всегда и везде.

Помимо этого, с огромной скоростью растет количество данных, сгенерированных самими машинами. Данные создаются и передаются, когда наши умные девайсы коммуницируют друг с другом. Производственные предприятия по всему миру оснащаются оборудованием, которое денно и нощно собирает и передает данные.

В ближайшем будущем наши улицы будут заполнены самоуправляемыми автомобилями, самостоятельно прокладывающими маршруты на основе четырехмерных карт, данные которых генерируются в режиме реального времени.

Что может Big Data?

Бесконечно растущий поток сенсорной информации, фотографий, текстовых сообщений, аудио- и видеоданных лежит в основе Big Data, которые мы можем использовать так, как невозможно было даже представить себе несколько лет назад.

Прямо сейчас основанные на Big Data проекты помогают:

Лечить болезни и предотвращать рак. Основанная на использовании Big Data медицина анализирует огромное количество медицинских записей и снимков, что делает возможным очень раннюю диагностику и способствует созданию новых методов лечения.

Бороться с голодом. Сельское хозяйство переживает настоящую революцию Big Data, которая позволяет использовать ресурсы так, чтобы максимально увеличить урожайность при минимальном вмешательстве в экосистему и оптимизировать использование машин и оборудования.

Открывать далекие планеты. НАСА, к примеру, анализирует огромное количество данных и выстраивает с их помощью модели будущих миссий в далекие миры.

Предсказывать чрезвычайные ситуации различной природы и минимизировать возможный ущерб. Данные многочисленных сенсоров могут предсказать, где и когда произойдет следующее землетрясение или возможное поведение людей в чрезвычайной ситуации, что повышает шансы на выживание.

Предотвращать преступления за счет использования технологий, которые позволяют более эффективно распределять ресурсы и направлять их туда, где они наиболее необходимы.

И самое близкое большинству из нас: Big Data делает жизнь обычного человека проще и удобнее — это и онлайн-шопинг, и планирование поездок, и навигация в условиях мегаполиса.

Выбрать лучшее время для покупки авиабилетов и решить, какой фильм или сериал посмотреть, стало гораздо легче именно благодаря работе Big Data.

Как это работает?

Big Data работает на принципе: чем больше вы знаете о чем-либо, тем точнее вы можете предсказать, что случится в будущем. Сравнение отдельных данных и отношений между ними (речь идет об огромном количестве данных и невероятно большом количестве возможных связей между ними) позволяет обнаружить ранее скрытые закономерности. Это дает возможность заглянуть внутрь проблемы и в конечном итоге понимание того, как мы можем управлять тем или иным процессом.

Чаще всего процесс обработки больших объемов информации включает в себя построение моделей, базирующихся на собранных данных, и запуск симуляций, в процессе которого постоянно меняются ключевые настройки, при этом каждый раз система мониторит, как «смена настроек» влияет на возможный результат.

Этот процесс полностью автоматизирован, ведь речь идет об анализе миллионов симуляций, перебора всех возможных вариантов вплоть до того момента, пока паттерн (нужная схема) не будет найден или пока не случится «просветление», что поможет решить задачу, ради которой все и затевалось.

В отличие от привычного нам мира предметов и вычислений, данные принимаются в неструктурированной форме, то есть их сложно засунуть в привычные нам, людям, таблицы с ячейками и столбиками. Огромное количество данных передается как изображения или видео: от спутниковых снимков до селфи, которые вы постите в инстаграм или фейсбук, — так же, как записи в email и мессенджер или телефонные звонки.

Чтобы придать всему этому бесконечному и разношерстному потоку данных практический смысл, Big Data часто использует самые передовые технологии анализа, которые включают в себя искусственный интеллект и машинное обучение (это когда программа в компьютере обучает другие программы).

Компьютеры сами обучаются определять, что представляет та или иная информация — например, распознавать изображения, язык, — и они могут делать это намного быстрее, чем люди.

Большой брат?

Пропорционально беспрецедентным возможностям, которые дает нам сегодня Big Data, растет количество опасений и вопросов, связанных с ее использованием.

НЕПРИКОСНОВЕННОСТЬ ЛИЧНЫХ ДАННЫХ. Big Data собирает огромное количество информации о нашей частной жизни. Очень много информации, которую мы предпочли бы сохранить в тайне.

Таким образом, возникает вопрос о поиске баланса между тем, каким количеством персональных данных мы готовы поделиться, и тем, насколько более комфортной может стать наша повседневная жизнь, благодаря тому, что Big Data знает о нас все и делает нам предложения на основании этих знаний. Кому или чему мы можем доверить доступ ко всем этим данным? Стоит ли вообще его кому-то доверять?

БЕЗОПАСНОСТЬ. Даже если мы решили, что в передаче всех наших персональных данных машине ради какой-то конкретной, выгодной нам цели нет ничего страшного, можем ли мы быть уверены, что наши данные хранятся в безопасном месте?
Кто и как может нам это гарантировать?

ДИСКРИМИНАЦИЯ. Когда все известно, допустимо ли подвергать людей дискриминации на основании того, что о них известно благодаря Big Data? Банки используют кредитную историю, а страховые компании определяют стоимость автостраховки, исходя из того, что они знаю о вас. Как далеко это может зайти?

Можно предположить, что ради минимизации рисков компании, государственные органы и даже частные лица будут использовать то, что они могут узнать о нас, и по каким-то соображениям ограничивать нам доступ к ресурсам и информации.

При всех преимуществах мы должны признать, что все эти опасения также являются неотъемлемой частью Big Data. До последнего времени над ответами ломали голову ученые, но сейчас пришло время, когда волна докатилась до бизнеса, который хочет использовать преимущества Big Data в своих целях. А это может быть чревато в том числе и катастрофическими последствиями.

Фото: Shutterstock.com, giphy.com

Большие данные: что это такое и почему это важно

История больших данных

Большие данные — это данные, которые являются настолько большими, быстрыми или сложными, что их трудно или невозможно обрабатывать традиционными методами. Акт доступа и хранения больших объемов информации для аналитики существует уже давно. Но концепция больших данных набрала обороты в начале 2000-х годов, когда отраслевой аналитик Дуг Лэйни сформулировал широко распространенное определение больших данных в виде трех V:

.

Том.  Организации собирают данные из различных источников, включая транзакции, интеллектуальные (IoT) устройства, промышленное оборудование, видео, изображения, аудио, социальные сети и многое другое. В прошлом хранение всех этих данных было бы слишком дорогостоящим, но более дешевое хранилище с использованием озер данных, Hadoop и облака облегчило бремя.

Скорость.  С ростом Интернета вещей данные поступают в бизнес с беспрецедентной скоростью, и их необходимо обрабатывать своевременно. Метки RFID, датчики и интеллектуальные счетчики вызывают необходимость иметь дело с этими потоками данных почти в реальном времени.

Разнообразие.  Данные поступают во всех типах форматов — от структурированных числовых данных в традиционных базах данных до неструктурированных текстовых документов, электронных писем, видео, аудио, данных биржевых котировок и финансовых транзакций.

В SAS мы учитываем два дополнительных измерения, когда речь идет о больших данных:

Изменчивость

Помимо увеличения скорости и разнообразия данных, потоки данных непредсказуемы – они часто меняются и сильно различаются.Это сложно, но компаниям необходимо знать, когда что-то в тренде в социальных сетях, и как справляться с ежедневными, сезонными и вызванными событиями пиковыми нагрузками данных.

 

Правдивость

Достоверность относится к качеству данных. Поскольку данные поступают из стольких разных источников, сложно связать, сопоставить, очистить и преобразовать данные в разных системах. Предприятиям необходимо связывать и сопоставлять отношения, иерархии и множественные связи данных. В противном случае их данные могут быстро выйти из-под контроля.

Что такое большие данные? | Оракул

Определение больших данных

Какие именно большие данные?

Определение больших данных — это данные, содержащие большее разнообразие, поступающие в возрастающих объемах и с большей скоростью. Это также известно как три Vs.

Проще говоря, большие данные — это более крупные и сложные наборы данных, особенно из новых источников данных. Эти наборы данных настолько объемны, что традиционное программное обеспечение для обработки данных просто не может ими управлять.Но эти огромные объемы данных можно использовать для решения бизнес-задач, с которыми раньше вы не могли справиться.

Ценность и достоверность больших данных

За последние несколько лет появилось еще два V: value и veracity . Данные имеют внутреннюю ценность. Но это бесполезно, пока это значение не будет обнаружено. Не менее важно: насколько правдивы ваши данные и насколько вы можете на них полагаться?

Сегодня большие данные стали капиталом.Подумайте о некоторых крупнейших технологических компаниях мира. Большая часть ценности, которую они предлагают, исходит от их данных, которые они постоянно анализируют для повышения эффективности и разработки новых продуктов.

Недавние технологические прорывы в геометрической прогрессии снизили стоимость хранения данных и вычислений, упрощая и удешевляя хранение большего объема данных, чем когда-либо прежде. Благодаря увеличению объема больших данных, которые стали дешевле и доступнее, вы можете принимать более точные и точные бизнес-решения.

Чтобы найти ценность в больших данных, нужно не только их анализировать (что является еще одним преимуществом). Это целый процесс исследования, который требует проницательных аналитиков, бизнес-пользователей и руководителей, которые задают правильные вопросы, распознают закономерности, делают обоснованные предположения и предсказывают поведение.

Но как мы сюда попали?

История больших данных

Хотя сама концепция больших данных является относительно новой, истоки больших наборов данных восходят к 1960-м и 70-м годам, когда мир данных только зарождался с появлением первых центров обработки данных и развитием реляционной базы данных.

Примерно в 2005 году люди начали осознавать, сколько данных пользователи генерируют через Facebook, YouTube и другие онлайн-сервисы. В том же году была разработана Hadoop (платформа с открытым исходным кодом, созданная специально для хранения и анализа больших наборов данных). NoSQL также начал набирать популярность в это время.

Разработка сред с открытым исходным кодом, таких как Hadoop (а в последнее время и Spark), была необходима для роста больших данных, поскольку они упрощают работу с большими данными и удешевляют их хранение.С тех пор объем больших данных резко вырос. Пользователи по-прежнему генерируют огромные объемы данных, но это делают не только люди.

С появлением Интернета вещей (IoT) все больше объектов и устройств подключаются к Интернету, собирая данные о моделях использования клиентов и производительности продукта. Появление машинного обучения произвело еще больше данных.

Несмотря на то, что большие данные зашли далеко, их полезность только начинается.Облачные вычисления еще больше расширили возможности больших данных. Облако предлагает по-настоящему эластичную масштабируемость, когда разработчики могут просто запускать специальные кластеры для тестирования подмножества данных. Базы данных графов также становятся все более важными благодаря их способности отображать огромные объемы данных таким образом, чтобы сделать аналитику быстрой и всеобъемлющей.

Преимущества больших данных:

  • Большие данные позволяют получить более полные ответы, поскольку у вас больше информации.
  • Более полные ответы означают большую уверенность в данных, а это означает совершенно другой подход к решению проблем.

Проблемы больших данных

Несмотря на то, что большие данные сулят многообещающие результаты, не обошлось и без проблем.

Во-первых, большие данные… большие. Хотя для хранения данных были разработаны новые технологии, объемы данных удваиваются примерно каждые два года.Организации по-прежнему изо всех сил стараются не отставать от своих данных и находить способы их эффективного хранения.

Но недостаточно просто хранить данные. Данные должны использоваться, чтобы быть ценными, и это зависит от курирования. Чистые данные или данные, которые имеют отношение к клиенту и организованы таким образом, чтобы обеспечить содержательный анализ, требуют большой работы. Специалисты по данным тратят от 50 до 80 процентов своего времени на сбор и подготовку данных, прежде чем их можно будет использовать.

Наконец, технологии больших данных меняются быстрыми темпами.Несколько лет назад Apache Hadoop был популярной технологией, используемой для обработки больших данных. Затем в 2014 году был представлен Apache Spark. Сегодня комбинация двух фреймворков кажется лучшим подходом. Идти в ногу с технологиями больших данных — постоянная задача.

Узнайте больше о больших ресурсах данных:

Как работают большие данные

Большие данные дают вам новые идеи, которые открывают новые возможности и бизнес-модели.Начало работы включает три ключевых действия:

1. Интегрировать
Большие данные объединяют данные из множества разрозненных источников и приложений. Традиционные механизмы интеграции данных, такие как извлечение, преобразование и загрузка (ETL), обычно не справляются с этой задачей. Требуются новые стратегии и технологии для анализа больших наборов данных в терабайтном или даже петабайтном масштабе.

Во время интеграции вам необходимо ввести данные, обработать их и убедиться, что они отформатированы и доступны в форме, с которой ваши бизнес-аналитики могут начать работу.

2. Управление
Большие данные требуют хранения. Ваше решение для хранения может быть в облаке, локально или в том и другом месте. Вы можете хранить свои данные в любой форме и приводить к этим наборам данных желаемые требования к обработке и необходимые механизмы обработки по запросу. Многие люди выбирают решение для хранения в зависимости от того, где в настоящее время находятся их данные. Облако постепенно набирает популярность, потому что оно поддерживает ваши текущие требования к вычислительным ресурсам и позволяет увеличивать ресурсы по мере необходимости.

3. Анализ
Ваши инвестиции в большие данные окупаются, когда вы анализируете свои данные и действуете на их основе. Получите новую ясность благодаря визуальному анализу ваших разнообразных наборов данных. Изучайте данные дальше, чтобы делать новые открытия. Поделитесь своими выводами с другими. Создавайте модели данных с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. Заставьте свои данные работать.

Передовой опыт работы с большими данными

Чтобы помочь вам в вашем путешествии по большим данным, мы собрали несколько ключевых рекомендаций, о которых вам следует помнить.Вот наши рекомендации по созданию успешной основы для работы с большими данными.

Согласование больших данных с конкретными бизнес-целями Более обширные наборы данных позволяют делать новые открытия. С этой целью важно обосновывать новые инвестиции в навыки, организацию или инфраструктуру с сильным бизнес-ориентированным контекстом, чтобы гарантировать текущие инвестиции и финансирование проекта.Чтобы определить, находитесь ли вы на правильном пути, спросите, как большие данные поддерживают и реализуют ваши основные бизнес-и ИТ-приоритеты. Примеры включают в себя понимание того, как фильтровать веб-журналы, чтобы понять поведение электронной торговли, определение мнений из социальных сетей и взаимодействия со службой поддержки, а также понимание методов статистической корреляции и их релевантности для клиентов, продуктов, производственных и технических данных.
Облегчить нехватку навыков с помощью стандартов и управления Одним из самых больших препятствий на пути получения выгоды от ваших инвестиций в большие данные является нехватка навыков.Вы можете снизить этот риск, обеспечив включение технологий, соображений и решений, связанных с большими данными, в свою программу управления ИТ. Стандартизация вашего подхода позволит вам управлять затратами и эффективно использовать ресурсы. Организации, внедряющие решения и стратегии для работы с большими данными, должны заранее и часто оценивать свои требования к навыкам и должны заранее выявлять любые потенциальные пробелы в навыках. Их можно решить путем обучения/обучения существующих ресурсов, найма новых ресурсов и привлечения консультационных фирм.
Оптимизация передачи знаний с помощью центра передового опыта Используйте подход центра передового опыта для обмена знаниями, контроля над надзором и управления проектными коммуникациями. Вне зависимости от того, являются ли большие данные новой или расширяющейся инвестицией, «мягкие» и «жесткие» затраты могут быть распределены по всему предприятию. Использование этого подхода может помочь расширить возможности больших данных и общую зрелость информационной архитектуры более структурированным и систематическим образом.
Максимальный выигрыш заключается в согласовании неструктурированных данных со структурированными

Самостоятельный анализ больших данных, безусловно, полезен. Но вы можете получить еще больше информации для бизнеса, соединив и интегрировав большие данные низкой плотности со структурированными данными, которые вы уже используете сегодня.

Независимо от того, собираете ли вы большие данные о клиентах, продуктах, оборудовании или окружающей среде, цель состоит в том, чтобы добавить больше релевантных точек данных в основные сводки и аналитические сводки, что позволит сделать более точные выводы.Например, есть разница в различении настроений всех клиентов и только ваших лучших клиентов. Вот почему многие рассматривают большие данные как неотъемлемое расширение существующих возможностей бизнес-аналитики, платформы хранения данных и информационной архитектуры.

Имейте в виду, что аналитические процессы и модели больших данных могут выполняться как людьми, так и машинами. Возможности анализа больших данных включают статистику, пространственный анализ, семантику, интерактивное обнаружение и визуализацию.Используя аналитические модели, вы можете сопоставлять различные типы и источники данных, чтобы проводить ассоциации и делать важные открытия.

Спланируйте свою исследовательскую лабораторию для повышения производительности

Обнаружить значение ваших данных не всегда просто. Иногда мы даже не знаем, что ищем. Это ожидаемо. Менеджмент и ИТ должны поддерживать это «отсутствие направления» или «отсутствие четких требований».

В то же время аналитикам и специалистам по данным важно тесно сотрудничать с бизнесом, чтобы понять основные пробелы в бизнес-знаниях и требованиях. Для интерактивного изучения данных и экспериментов со статистическими алгоритмами вам нужны высокопроизводительные рабочие области. Убедитесь, что среды песочницы имеют необходимую поддержку и должным образом управляются.

Согласование с облачной операционной моделью Процессам и пользователям больших данных требуется доступ к широкому спектру ресурсов как для повторяющихся экспериментов, так и для выполнения производственных заданий.Решение для работы с большими данными включает в себя все области данных, включая транзакции, основные данные, справочные данные и сводные данные. Аналитические песочницы должны создаваться по требованию. Управление ресурсами имеет решающее значение для обеспечения контроля над всем потоком данных, включая предварительную и последующую обработку, интеграцию, обобщение в базе данных и аналитическое моделирование. Хорошо спланированная стратегия подготовки и безопасности частного и общедоступного облака играет неотъемлемую роль в поддержке этих меняющихся требований.

Что такое большие данные? | Университет Висконсина

Что такое большие данные ? Это хороший вопрос.Кажется, что существует столько определений больших данных, сколько предприятий, некоммерческих организаций, государственных учреждений и частных лиц, которые хотят извлечь из них выгоду.

Одна из популярных интерпретаций больших данных относится к чрезвычайно большим наборам данных. В отчете Национального института стандартов и технологий большие данные определены как состоящие из «обширных наборов данных — в первую очередь по характеристикам объема, скорости и/или изменчивости — которые требуют масштабируемой архитектуры для эффективного хранения, обработки и анализа.Некоторые определяют большие данные как объем данных, превышающий петабайт — один миллион гигабайт.

Диаграмма Google Trends, отображающая растущий интерес к теме больших данных.

Другим определением больших данных является экспоненциальный рост и доступность данных в нашем мире.

Эти данные поступают из множества источников: смартфонов и сообщений в социальных сетях; датчики, такие как светофоры и счетчики коммунальных услуг; торговые терминалы; потребительские носимые устройства, такие как фитнес-метры; электронные медицинские карты; и так далее.

Глубоко в этих данных скрыты огромные возможности для организаций, которые обладают талантом и технологиями для преобразования своих обширных хранилищ данных в полезную информацию, улучшенный процесс принятия решений и конкурентное преимущество.

Используя возможности больших данных, системы здравоохранения могут выявлять пациентов из группы риска и вмешиваться раньше. Полицейские управления могут предсказать преступление и остановить его до того, как оно начнется. Ритейлеры могут лучше прогнозировать запасы, чтобы оптимизировать эффективность цепочки поставок.Возможности безграничны.

Но для выполнения этого обещания организациям нужны квалифицированные специалисты, обладающие навыками извлечения смысла из гор данных, а таких неуловимых специалистов по данным не хватает.

Три «против» больших данных

В 2001 году отраслевой аналитик Дуг Лэйни определил «три плюса» больших данных:

  1. Том

    Беспрецедентный взрыв данных означает, что цифровая вселенная достигнет 180 зеттабайт (180 с 21 нулем) к 2025 году.Сегодня проблема с объемом данных заключается не столько в хранении, сколько в том, как идентифицировать важные данные в гигантских наборах данных и эффективно их использовать.

  2. Скорость

    Данные генерируются со все возрастающей скоростью. Каждую минуту Google получает 3,8 миллиона поисковых запросов. Пользователи электронной почты отправляют 156 миллионов сообщений. Пользователи Facebook загружают 243 000 фотографий. Задача специалистов по данным состоит в том, чтобы найти способы сбора, обработки и использования огромных объемов данных по мере их поступления.

  3. Разнообразие

    Данные поступают в различных формах. Структурированные данные — это данные, которые можно аккуратно организовать в столбцах базы данных. Этот тип данных относительно легко вводить, хранить, запрашивать и анализировать. Неструктурированные данные труднее сортировать и извлекать из них ценность. Примеры неструктурированных данных включают электронные письма, сообщения в социальных сетях, текстовые документы; аудио, видео и фото файлы; веб-страницы и многое другое.

За пределами большой тройки против

Совсем недавно специалисты по большим данным и лидеры мнений предложили дополнительные Vs:

.
  • Правдивость

    Это относится к качеству собранных данных.Если исходные данные неверны, анализы будут бесполезны. По мере того, как мир движется к автоматизированному принятию решений, когда выбор делают компьютеры, а не люди, становится необходимым, чтобы организации могли доверять качеству данных.

    Специалисты по данным IBM разбивают большие данные на четыре измерения: объем, разнообразие, скорость и достоверность. Эта инфографика объясняет и дает примеры каждого из них.

  • Изменчивость

    Значение данных постоянно меняется.Например, компьютерная обработка языка чрезвычайно сложна, потому что слова часто имеют несколько значений. Специалисты по данным должны учитывать эту изменчивость, создавая сложные программы, которые понимают контекст и значение.

  • Визуализация

    Данные должны быть понятны нетехническим заинтересованным сторонам и лицам, принимающим решения. Визуализация — это создание сложных графиков, которые рассказывают историю специалиста по данным, преобразуя данные в информацию, информацию в понимание, понимание в знание и знание в преимущество.

  • Значение

    Как организации могут использовать большие данные для улучшения процесса принятия решений? В статье McKinsey о потенциальном влиянии больших данных на здравоохранение в США предполагается, что инициативы в области больших данных «могут объяснить сокращение расходов на здравоохранение на 300–450 миллиардов долларов, или от 12 до 17 процентов от исходного уровня в 2,6 триллиона долларов в США. расходы на здравоохранение». Секреты, скрытые в больших данных, могут стать золотой жилой возможностей и экономии.

Все вместе

Независимо от того, сколько V вы предпочитаете в своих больших данных, одно можно сказать наверняка: большие данные уже здесь, и их становится только больше.Каждая организация должна понимать, что для них значат большие данные и что они могут им сделать. Возможности действительно безграничны.

___

Что дальше?

Откройте для себя
Университет Висконсина предлагает онлайн-программу магистра наук в области науки о данных и онлайн-сертификат выпускника в области науки о данных.

Начни свое путешествие.

Исследовать
Сколько стоит зарплата специалиста по данным? Узнайте здесь.

Спросите
Есть вопросы о науке о данных Университета Висконсина? Свяжитесь с консультантом по телефону 608-262-2011 или по электронной почте [email protected]образование

Что такое большие данные? Как это работает?

Как используются большие данные?

Разнообразие больших данных делает их сложными по своей сути, что приводит к необходимости в системах, способных обрабатывать их различные структурные и семантические различия.

Для больших данных требуются специализированные базы данных NoSQL, которые могут хранить данные таким образом, чтобы не требовалось строгого соблюдения определенной модели. Это обеспечивает гибкость, необходимую для связного анализа, казалось бы, разрозненных источников информации, чтобы получить целостное представление о том, что происходит, как действовать и когда действовать.

При сборе, обработке и анализе больших данных они часто классифицируются как операционные или аналитические данные и хранятся соответствующим образом.

Операционные системы обслуживают большие пакеты данных на нескольких серверах и включают такие входные данные, как инвентарь, данные о клиентах и ​​покупках — повседневную информацию в организации.

Лучшие компании, работающие с большими даннымиПросмотр лучших компаний, работающих с большими данными, нанимающих сейчас

Аналитические системы более сложны , чем их операционные аналоги, они способны выполнять сложный анализ данных и предоставлять бизнесу информацию для принятия решений.Эти системы часто будут интегрированы в существующие процессы и инфраструктуру, чтобы максимизировать сбор и использование данных.

Независимо от того, как они классифицируются, данные есть везде. Наши телефоны, кредитные карты, программные приложения, транспортные средства, записи, веб-сайты и большинство «вещей» в нашем мире способны передавать огромные объемы данных, и эта информация невероятно ценна.

Большие данные используются почти во всех отраслях для выявления закономерностей и тенденций, ответов на вопросы, получения информации о клиентах и ​​решения сложных проблем.Компании и организации используют эту информацию по множеству причин, таких как развитие своего бизнеса, понимание решений клиентов, расширение исследований, составление прогнозов и таргетинг на ключевые аудитории для рекламы.

Примеры больших данных

  • Персонализированный опыт покупок в электронной коммерции
  • Моделирование финансового рынка
  • Сбор триллионов точек данных для ускорения исследований рака
  • Медиа-рекомендации от потоковых сервисов, таких как Spotify, Hulu и Netflix
  • Анализ моделей дорожного движения для уменьшения заторов в городах
  • Инструменты обработки данных для распознавания привычек розничных покупателей и оптимального размещения товаров
  • Большие данные, помогающие спортивным командам максимизировать свою эффективность и ценность

    Вот несколько примеров отраслей, в которых революция больших данных уже началась:

    Финансы

    Финансовая и страховая отрасли используют большие данные и прогнозную аналитику для обнаружения мошенничества, оценки рисков, кредитного рейтинга, брокерских услуг и технологии блокчейна, среди прочего.

    Финансовые учреждения также используют большие данные для повышения эффективности своей деятельности в области кибербезопасности и персонализации финансовых решений для клиентов.

    Здравоохранение

    Больницы, исследователи и фармацевтические компании внедряют решения для работы с большими данными для улучшения и развития здравоохранения.

    Имея доступ к огромному количеству данных о пациентах и ​​населении, здравоохранение совершенствует методы лечения, проводит более эффективные исследования таких заболеваний, как рак и болезнь Альцгеймера, разрабатывает новые лекарства и получает критическое представление о закономерностях в состоянии здоровья населения.

    Медиа и развлечения

    Если вы когда-либо использовали Netflix, Hulu или любые другие потоковые сервисы, предоставляющие рекомендации, вы видели, как работают большие данные.

    Медиакомпании анализируют наши привычки к чтению, просмотру и прослушиванию , чтобы создать индивидуальный опыт. Netflix даже использует данные о графике, заголовках и цветах, чтобы принимать решения о предпочтениях клиентов.

    Сельское хозяйство

    От разработки семян до прогнозирования урожайности с удивительной точностью, большие данные и автоматизация быстро развивают сельскохозяйственную отрасль.

    Благодаря притоку данных за последние два десятилетия во многих странах информации стало больше, чем продуктов питания, что побуждает исследователей и ученых использовать большие данные для борьбы с голодом и недоеданием. Благодаря таким группам, как Глобальные открытые данные по сельскому хозяйству и питанию (GODAN), продвигающим открытый и неограниченный доступ к глобальным данным о питании и сельскому хозяйству, в борьбе с голодом в мире достигается определенный прогресс.

    Дополнительные области применения

    Что такое большие данные? | Программное обеспечение TIBCO

    Большие данные относится к объемным и постоянно растущим объемам данных, которыми располагает организация, которые невозможно проанализировать традиционными методами.Большие данные, которые включают в себя как структурированные, так и неструктурированные типы данных, часто являются исходным материалом для организаций, с помощью которого можно проводить аналитику и извлекать информацию, которая может помочь им разработать более эффективные бизнес-стратегии. Это больше, чем побочный продукт технологических процессов и приложений. Большие данные сегодня являются одним из самых важных активов.

    Большие данные могут состоять из традиционных структурированных данных, неструктурированных или частично структурированных данных. Примером неструктурированных и постоянно растущих больших данных являются данные, созданные пользователями в социальных сетях.Обработка таких данных требует иного подхода, чем для структурированных данных, в сочетании со специализированными инструментами и методами.

    Большие данные — это побочный продукт современного информационного взрыва. Все сферы бизнеса и повседневной жизни вносят свой вклад в растущую кучу больших данных: розничная торговля, недвижимость, путешествия и туризм, финансы, социальные сети и технологии, каждый аспект нашей жизни, от того, сколько шагов мы делаем, до нашей финансовой истории, является данными.

    По оценкам, в 2017 году Интернетом пользовались около 3,8 миллиарда человек, что составляет около 47% населения мира.Количество и разнообразие интеллектуальных электронных устройств резко возросло за последние несколько лет и продолжает расти. Наши ежедневные выходные данные оцениваются в 2,5 квинтиллиона байт и продолжают расти.

    Поскольку число людей, пользующихся Интернетом, растет в геометрической прогрессии, данные никогда не спят.

    Цифры, приведенные ниже, помогут пролить свет на масштаб гиганта больших данных. Это то, что происходит в киберпространстве каждую минуту. Вы делаете математику.

    • Погодные каналы получили 18 055 555 запросов прогноза
    • человек сделали 176 220 звонков с помощью Skype
    • пользователей Instagram публикуют 49 380 фотографий
    • пользователей Netflix транслируют 97 222 часа видео

    Характеристики больших данных

    Пять V больших данных общеприняты:

    1. Том
    2. Скорость
    3. Разнообразие
    4. Правдивость
    5. Значение

    1.Том

    Если рассматривать большие данные как пирамиду, объем будет формировать ее широкое основание. Объем данных, которыми управляют компании по всему миру, начал стремительно расти примерно в 2012 году, когда организации начали собирать более трех миллионов единиц данных каждый день. С тех пор, по оценкам профессора MBA Университета Антонио де Небриха, этот объем удваивается примерно каждые 40 месяцев.

    2. Скорость

    Термин «скорость» относится к скорости, с которой генерируются данные.

    Активом может быть не только объем больших данных: важна и скорость их передачи, то есть скорость. Чем ближе он к реальному времени, тем лучше с точки зрения конкурентного преимущества для компаний, стремящихся извлечь из него полезную и ценную информацию.

    Примером этого является решение компании по доставке еды купить кампанию Google Реклама на основе данных о продажах через 45 минут после начала крупного спортивного мероприятия. Те же данные потеряют свою актуальность через несколько часов.

    Технологии, стимулирующие эту потребность в быстрых данных, включают метки RFID, интеллектуальные измерения и различные виды датчиков.

    3. Разнообразие

    Разнообразие относится к спектру источников, из которых компания может получать большие данные, и множеству форматов, в которых они могут отображаться. Сюда входят такие места, как смартфоны, внутренние устройства, болтовня в социальных сетях, данные биржевых котировок и данные о финансовых транзакциях. . Источник должен быть особенно релевантен характеру бизнеса, для которого собираются данные.Например, розничная компания должна быть настроена на то, что пользователи говорят в социальных сетях о ее недавно запущенной линии одежды. Производственная компания будет менее заинтересована в подписке в социальных сетях.

    Различные данные также могут помочь организациям понять профили и личности клиентов. Например, компании было бы полезно знать не только то, сколько людей открывают ее информационный бюллетень, но и то, почему они открыли ее, и отличительные характеристики аудитории.

    4. Правдивость

    Правдивость ставит под сомнение качество и точность данных. Чистые данные — самые надежные. Организации должны подключать, очищать и преобразовывать свои данные в разных системах, чтобы доверять им. Им нужны иерархии и множественные связи данных, чтобы контролировать свои данные.

    5. Значение

    На вершине пирамиды находится ценность, способность извлекать жизнеспособные бизнес-идеи из лавины данных.

    Ценность заключается в возможности предсказать, сколько новых участников присоединится к веб-сайту, сколько клиентов продлит страховые полисы, сколько ожидаемых заказов и т. д.Ценность заключается в том, чтобы знать, кто ваши лучшие клиенты, а кто исчезнет с карты через несколько недель или месяцев и никогда не вернется.

    Компании получают прибыль благодаря своей способности монетизировать информацию, полученную с помощью больших данных. Они лучше узнают своих клиентов и продолжают делать более актуальные предложения.

    Почему большие данные: преимущества и важность больших данных

    В современном мире широко используются социальные приложения. Это приводит к быстрому росту данных.

    На платформах социальных сетей ежедневно подключаются миллиарды пользователей, пользователи обмениваются информацией, загружают изображения, видео и многое другое.Эти растущие объемы больших данных больше не являются накладными расходами. Компании используют это для достижения роста и победы над конкурентами.

    Здесь возникает вопрос почему большие данные важны для компаний и в чем их важность?

    В статье сначала объясняется, что такое большие данные. Тогда мы увидим его важность. Мы узнаем, почему компании внедряют эти технологии для анализа и хранения огромных объемов данных.

    Давайте сначала начнем с введения в Большие данные.

    Что такое большие данные?

    Большие данные — это огромные объемы данных, получаемых из различных источников, таких как платформы социальных сетей, веб-журналы, датчики, устройства IoT и многие другие. Он может быть структурированным (например, таблицы в СУБД), полуструктурированным (например, XML-файлы) или неструктурированным (например, аудио, видео, изображения).

    Традиционные системы управления базами данных не в состоянии обрабатывать такой огромный объем данных.

    Большие данные помогают компаниям получать ценную информацию.

    Компании используют большие данные для улучшения своих маркетинговых кампаний и методов.Компании используют его в проектах машинного обучения для обучения машин, прогнозного моделирования и других приложений расширенной аналитики.

    Мы не можем приравнивать большие данные к какому-либо конкретному объему данных. Развертывание больших данных может включать терабайты, петабайты и даже эксабайты данных, собранных с течением времени.

    Почему большие данные?

    Инициативы в области больших данных были оценены как «чрезвычайно важные» для 93% компаний. Использование решения для аналитики больших данных помогает организациям раскрывать стратегические ценности и в полной мере использовать свои активы.

    Это помогает организациям:

    • Понимать, где, когда и почему их клиенты покупают
    • Защищать клиентскую базу компании с помощью улучшенных программ лояльности
    • Использовать возможности перекрестных и дополнительных продаж
    • Предоставлять целевую рекламную информацию
    • Оптимизировать кадровое планирование и операции
    • Повышение эффективности цепочки поставок компании
    • Прогнозирование рыночных тенденций
    • Прогнозирование будущих потребностей
    • Повышение инновационности и конкурентоспособности компаний
    • Помогает компаниям находить новые источники дохода

    Компании используют большие данные, чтобы знать чего хотят их клиенты, кто их лучшие клиенты, почему люди выбирают разные продукты.Чем больше компания знает о своих клиентах, тем более конкурентоспособной она становится.

    Мы можем использовать его с машинным обучением для создания рыночных стратегий на основе прогнозов о клиентах. Использование больших данных делает компании ориентированными на клиента.

    Компании могут использовать исторические данные и данные в режиме реального времени для оценки меняющихся предпочтений потребителей. Следовательно, это позволяет предприятиям улучшать и обновлять свои маркетинговые стратегии, что позволяет компаниям более чутко реагировать на потребности клиентов.

    Давайте теперь рассмотрим, почему большие данные так важны?

    Важность больших данных

    Важность больших данных не зависит от объема данных, которыми располагает компания.Его важность заключается в том, как компания использует собранные данные.

    Каждая компания использует собранные данные по-своему. Чем эффективнее компания использует свои данные, тем быстрее она растет.

    Компаниям на современном рынке необходимо собирать и анализировать эту информацию, потому что:

    1. Экономия затрат

    Инструменты для работы с большими данными, такие как Apache Hadoop, Spark и т. д., позволяют предприятиям экономить средства, когда им приходится хранить большие объемы данных. данных. Эти инструменты помогают организациям находить более эффективные способы ведения бизнеса.

    2. Экономия времени

    Аналитика в памяти в режиме реального времени помогает компаниям собирать данные из различных источников. Такие инструменты, как Hadoop, помогают им немедленно анализировать данные, помогая быстро принимать решения на основе полученных знаний.

    3. Понимание рыночных условий

    Анализ больших данных помогает предприятиям лучше понимать рыночные ситуации.

    Например, анализ покупательского поведения клиентов помогает компаниям определить продукты, которые продаются чаще всего, и соответственно производить эти продукты.Это помогает компаниям опередить своих конкурентов.

    4. Прослушивание социальных сетей

    Компании могут выполнять анализ настроений с помощью инструментов больших данных. Это позволяет им получить обратную связь о своей компании, то есть, кто что говорит о компании.

    Компании могут использовать инструменты больших данных для улучшения своего присутствия в Интернете.

    5. Ускорьте привлечение и удержание клиентов

    Клиенты являются жизненно важным активом, от которого зависит любой бизнес. Ни один бизнес не может добиться успеха без создания надежной клиентской базы.Но даже имея солидную клиентскую базу, компании не могут игнорировать конкуренцию на рынке.

    Если мы не знаем, чего хотят наши клиенты, это снизит успех компаний. Это приведет к потере клиентуры, что отрицательно скажется на росте бизнеса.

    Аналитика больших данных помогает предприятиям выявлять тенденции и закономерности, связанные с клиентами. Анализ поведения клиентов ведет к прибыльному бизнесу.

    6. Решайте проблемы рекламодателей и предлагайте маркетинговые идеи

    Аналитика больших данных определяет все бизнес-операции.Это позволяет компаниям оправдывать ожидания клиентов. Аналитика больших данных помогает изменить продуктовую линейку компании. Это обеспечивает мощные маркетинговые кампании.

    7. Движущая сила инноваций и разработки продуктов

    Большие данные позволяют компаниям внедрять инновации и перерабатывать свои продукты.

    Преимущества больших данных в режиме реального времени

    Аналитика больших данных распространилась во всех областях. Это приводит к использованию больших данных в широком спектре отраслей, включая финансы и банковское дело, здравоохранение, образование, правительство, розничную торговлю, производство и многие другие.

    Есть много компаний, таких как Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn, Swiggy и т. д., которые используют аналитику больших данных. Банковский сектор максимально использует аналитику больших данных. Сектор образования также использует аналитику данных для повышения успеваемости учащихся, а также для облегчения обучения преподавателей.

    Аналитика больших данных помогает ритейлерам, от традиционных до электронной коммерции, понимать поведение клиентов и рекомендовать продукты в соответствии с их интересами. Это помогает им в разработке новых и улучшенных продуктов, которые чрезвычайно помогают фирме.

    Резюме

    Можно сделать вывод, что Big Data помогает компаниям принимать взвешенные решения, понимать желания своих клиентов.

    Этот анализ помогает компаниям добиться быстрого роста за счет анализа данных в режиме реального времени. Это позволяет компаниям побеждать своих конкурентов и добиваться успеха.

    Технологии больших данных помогают нам понять неэффективность и возможности нашей компании. Он играет важную роль в формировании роста организации.

    Что такое большие данные: определение

    Большие данные относятся к феномену экспоненциального роста бизнес-данных 21-го века и связанным с этим проблемам, включая целостный сбор, хранение, управление и анализ всех данных, которыми владеет или использует бизнес.

    Что мне нужно знать о больших данных?

    Термин подразумевает данные неопределенного — и постоянно увеличивающегося — размера, а также из неопределенного количества источников, включая данные, созданные сотрудниками, клиентами, партнерами, машинами, журналами, базами данных, камерами наблюдения, мобильными устройствами, социальными сетями и более.

    Каковы характеристики больших данных?

    Большие данные характеризуются по крайней мере одной, но обычно всеми из следующих характеристик: огромный объем, высокая скорость (скорость изменения) и широкое разнообразие типов.

    • Объем — как следует из названия, большие данные имеют огромный размер, обычно составляя в общей сложности терабайты или петабайты, но растут с такой скоростью, что точные расчеты бесполезны.
    • Скорость — подавляющее большинство современных данных постоянно меняются. Например, цены на фондовом рынке меняются много раз в секунду. Большие данные решают задачи сбора и анализа данных, которые находятся в постоянном движении.
    • Разновидность — термин «данные» в контексте ИТ когда-то относился в основном к реляционным данным, хранящимся в базах данных.Напротив, большие данные охватывают все типы данных, независимо от того, как они были созданы. Нереляционные данные часто называют «неструктурированными» данными и включают в себя то, о чем компании раньше не знали, например электронную почту, видео, аудио, социальные сети и т. д.
    • Правдивость — чтобы данные были полезными, нужно доверять им. Проверяйте качество и надежность потоковой передачи огромных объемов данных в системы с высокой скоростью из нескольких источников в различных форматах.

    Почему большие данные представляют собой такую ​​проблему?

    Объем генерируемых данных продолжает увеличиваться, поэтому задача по сдерживанию больших данных является движущейся целью.Кроме того, большие данные становятся все более конкурентной проблемой: по мере того, как все больше компаний вкладывают средства в свои большие данные и добиваются успеха с ними, те компании, которые не идут в ногу со временем, окажутся в невыгодном положении. Наконец, технологии и коммерческие продукты для хранения больших данных и управления ими быстро развиваются, поэтому ИТ-организации должны быть в курсе новых инноваций и возможностей.

    .

Leave a Reply