Что такое биг дата: Что такое Big data: собрали всё самое важное о больших данных

Содержание

что это такое, где и как использовать технологии больших данных

Определение Big data обычно расшифровывают довольно просто – это огромный объем информации, часто бессистемной, которая хранится на каком либо цифровом носителе. Однако массив данных с приставкой «Биг» настолько велик, что привычными средствами структурирования и аналитики «перелопатить» его невозможно. Поэтому под термином «биг дата» понимают ещё и технологии поиска, обработки и применения неструктурированной информации в больших объемах.


Экскурс в историю и статистику

Словосочетание «большие данные» появилось в 2008 году с легкой руки Клиффорда Линча. В спецвыпуске журнала Nature эксперт назвал взрывной рост потоков информации — big data. В него он отнес любые массивы неоднородных данных свыше 150 Гб в сутки.

Из статистических выкладок аналитических агентств в 2005 году мир оперировал 4-5 эксабайтами информации (4-5 миллиардов гигабайтов), через 5 лет объемы big data выросли до 0,19 зеттабайт (1 ЗБ = 1024 ЭБ).

В 2012 году показатели возросли до 1,8 ЗБ, а в 2015 – до 7 ЗБ. Эксперты прогнозируют, что к 2020 году системы больших данных будут оперировать 42-45 зеттабайтов информации.

До 2011 года технологии больших данных рассматривались только в качестве научного анализа и практического выхода ни имели. Однако объемы данных росли по экспоненте и проблема огромных массивов неструктурированной и неоднородной информации стала актуальной уже в начале 2012 году. Всплеск интереса к big data хорошо виден в Google Trends.


К развитию нового направления подключились мастодонты цифрового бизнеса – Microsoft, IBM, Oracle, EMC и другие. С 2014 года большие данные изучают в университетах, внедряют в прикладные науки – инженерию, физику, социологию.

Как работает технология big data?

Чтобы массив информации обозначить приставкой «биг» он должен обладать следующими признаками:


Правило VVV:

  1. Объем (Volume) – данные измеряются по физической величине и занимаемому пространству на цифровом носителе. К «биг» относят массивы свыше 150 Гб в сутки.
  2. Скорость, обновление (Velocity) – информация регулярно обновляется и для обработки в реальном времени необходимы интеллектуальные технологии больших данных.
  3. Разнообразие (Variety) – информация в массивах может иметь неоднородные форматы, быть структурированной частично, полностью и скапливаться бессистемно. Например, социальные сети используют большие данные в виде текстов, видео, аудио, финансовых транзакций, картинок и прочего.

В современных системах рассматриваются два дополнительных фактора:

  • Изменчивость (Variability) – потоки данных могут иметь пики и спады, сезонности, периодичность. Всплески неструктурированной информации сложны в управлении, требует мощных технологий обработки.
  • Значение данных (Value) – информация может иметь разную сложность для восприятия и переработки, что затрудняет работу интеллектуальным системам. Например, массив сообщений из соцсетей – это один уровень данных, а транзакционные операции – другой. Задача машин определить степень важности поступающей информации, чтобы быстро структурировать.

Принцип работы технологии big data основан на максимальном информировании пользователя о каком-либо предмете или явлении. Задача такого ознакомления с данными – помочь взвесить все «за» и «против», чтобы принять верное решение. В интеллектуальных машинах на основе массива информации строится модель будущего, а дальше имитируются различные варианты и отслеживаются результаты.


Современные аналитические агентства запускают миллионы подобных симуляций, когда тестируют идею, предположение или решают проблему. Процесс автоматизирован.

К источникам big data относят:

  • интернет – блоги, соцсети, сайты, СМИ и различные форумы;
  • корпоративную информацию – архивы, транзакции, базы данных;
  • показания считывающих устройств – метеорологические приборы, датчики сотовой связи и другие.

Принципы работы с массивами данных включают три основных фактора:

  1. Расширяемость системы. Под ней понимают обычно горизонтальную масштабируемость носителей информации. То есть выросли объемы входящих данных – увеличились мощность и количество серверов для их хранения.
  2. Устойчивость к отказу. Повышать количество цифровых носителей, интеллектуальных машин соразмерно объемам данных можно до бесконечности. Но это не означает, что часть машин не будет выходить из строя, устаревать. Поэтому одним из факторов стабильной работы с большими данными является отказоустойчивость серверов.
  3. Локализация. Отдельные массивы информации хранятся и обрабатываются в пределах одного выделенного сервера, чтобы экономить время, ресурсы, расходы на передачу данных.

Для чего используют?

Чем больше мы знаем о конкретном предмете или явлении, тем точнее постигаем суть и можем прогнозировать будущее. Снимая и обрабатывая потоки данных с датчиков, интернета, транзакционных операций, компании могут довольно точно предсказать спрос на продукцию, а службы чрезвычайных ситуаций предотвратить техногенные катастрофы. Приведем несколько примеров вне сферы бизнеса и маркетинга, как используются технологии больших данных:

  • Здравоохранение. Больше знаний о болезнях, больше вариантов лечения, больше информации о лекарственных препаратах – всё это позволяет бороться с такими болезнями, которые 40-50 лет назад считались неизлечимыми.
  • Предупреждение природных и техногенных катастроф. Максимально точный прогноз в этой сфере спасает тысячи жизней людей. Задача интеллектуальных машин собрать и обработать множество показаний датчиков и на их основе помочь людям определить дату и место возможного катаклизма.
  • Правоохранительные органы. Большие данные используются для прогнозирования всплеска криминала в разных странах и принятия сдерживающих мер, там, где этого требует ситуация.

Методики анализа и обработки

   К основным способам анализа больших массивов информации относят следующие:

  1. Глубинный анализ, классификация данных. Эти методики пришли из технологий работы с обычной структурированной информацией в небольших массивах. Однако в новых условиях используются усовершенствованные математические алгоритмы, основанные на достижениях в цифровой сфере.
  2. Краудсорсинг. В основе этой технологии возможность получать и обрабатывать потоки в миллиарды байт из множества источников. Конечное число «поставщиков» не ограничивается ничем. Разве только мощностью системы.
  3. Сплит-тестирование. Из массива выбираются несколько элементов, которые сравниваются между собой поочередно «до» и «после» изменения. А\В тесты помогают определить, какие факторы оказывают наибольшее влияние на элементы. Например, с помощью сплит-тестирования можно провести огромное количество итераций постепенно приближаясь к достоверному результату.
  4. Прогнозирование. Аналитики стараются заранее задать системе те или иные параметры и в дальнейшей проверять поведение объекта на основе поступления больших массивов информации.
  5. Машинное обучение. Искусственный интеллект в перспективе способен поглощать и обрабатывать большие объемы несистематизированных данных, впоследствии используя их для самостоятельного обучения.
  6. Анализ сетевой активности. Методики big data используются для исследования соцсетей, взаимоотношений между владельцами аккаунтов, групп, сообществами. На основе этого создаются целевые аудитории по интересам, геолокации, возрасту и прочим метрикам.

Большие данные в бизнесе и маркетинге

Стратегии развития бизнеса, маркетинговые мероприятия, реклама основаны на анализе и работе с имеющимися данными. Большие массивы позволяют «перелопатить» гигантские объемы данных и соответственно максимально точно скорректировать направление развития бренда, продукта, услуги.

Например, аукцион RTB в контекстной рекламе работают с big data, что позволяет эффективно рекламировать коммерческие предложения выделенной целевой аудитории, а не всем подряд.

Какие выгоды для бизнеса:

  • Создание проектов, которые с высокой вероятностью станут востребованными у пользователей, покупателей.
  • Изучение и анализ требований клиентов с существующим сервисом компании. На основе выкладки корректируется работа обслуживающего персонала.
  • Выявление лояльности и неудовлетворенности клиентской базы за счет анализа разнообразной информации из блогов, соцсетей и других источников.
  • Привлечение и удержание целевой аудитории благодаря аналитической работе с большими массивами информации.

Технологии используют в прогнозировании популярности продуктов, например, с помощью сервиса Google Trends и Яндекс. Вордстат (для России и СНГ).


Методики big data используют все крупные компании – IBM, Google, Facebook и финансовые корпорации – VISA, Master Card, а также министерства разных стран мира. Например, в Германии сократили выдачу пособий по безработице, высчитав, что часть граждан получают их без оснований. Так удалось вернуть в бюджет около 15 млрд. евро.

Недавний скандал с Facebook из-за утечки данных пользователей говорит о том, что объемы неструктурированной информации растут и даже мастодонты цифровой эры не всегда могут обеспечить их полную конфиденциальность.


Например, Master Card используют большие данные для предотвращения мошеннических операций со счетами клиентов. Так удается ежегодно спасти от кражи более 3 млрд. долларов США.

В игровой сфере big data позволяет проанализировать поведение игроков, выявить предпочтения активной аудитории и на основе этого прогнозировать уровень интереса к игре.


Сегодня бизнес знает о своих клиентах больше, чем мы сами знаем о себе – поэтому рекламные кампании Coca-Cola и других корпораций имеют оглушительный успех.

Перспективы развития

В 2019 году важность понимания и главное работы с массивами информации возросла в 4-5 раз по сравнению с началом десятилетия. С массовостью пришла интеграция big data в сферы малого и среднего бизнеса, стартапы:

  • Облачные хранилища. Технологии хранения и работы с данными в онлайн-пространстве позволяет решить массу проблем малого и среднего бизнеса: дешевле купить облако, чем содержать дата-центр, персонал может работать удаленно, не нужен офис.
  • Глубокое обучение, искусственный интеллект. Аналитические машины имитируют человеческий мозг, то есть используются искусственные нейронные сети. Обучение происходит самостоятельно на основе больших массивов информации.
  • Dark Data – сбор и хранение не оцифрованных данных о компании, которые не имеют значимой роли для развития бизнеса, однако они нужны в техническом и законодательном планах.
  • Блокчейн. Упрощение интернет-транзакций, снижение затрат на проведение этих операций.
  • Системы самообслуживания – с 2016 года внедряются специальные платформы для малого и среднего бизнеса, где можно самостоятельно хранить и систематизировать данные.

Резюме

Мы изучили, что такое big data? Рассмотрели, как работает эта технология, для чего используются массивы информации. Познакомились с принципами и методиками работы с большими данными.

Рекомендуем к прочтению книгу Рика Смолана и Дженнифер Эрвитт «The Human Face of Big Data», а также труд «Introduction to Data Mining» Майкла Стейнбаха, Випин Кумар и Панг-Нинг Тан.

Что такое «Big Data»? / Хабр

Термин «большие данные» или «big data» начал набирать популярность с 2011 года. Сегодня его хотя бы раз слышал каждый. Проблема в том, что часто понятие используют не по определению. Поэтому давайте подробно разберемся, что это такое.

С развитием технологий количество данных стало увеличиваться в геометрической прогрессии. Традиционные инструменты перестали покрывать потребность в обработке и хранении информации. Для обработки данных, объем которых превышает сотни терабайт и постоянно увеличивается, были созданы специальные алгоритмы. Их принято называть «big data».

Сегодня информация собирается огромными объемами из разных источников: интернет, контакт-центры, мобильные устройства и т.д. Чаще всего такие данные не имеют четкой структуры и упорядоченности, поэтому человек не может использовать их для какой-либо деятельности. Для автоматизации анализа применяют технологии «big data».

Когда появились первые большие данные?

Большие данные появились в 60-70 годах прошлого столетия вместе с первыми ЦОД (центры обработки данных). В 2005 году компании начали понимать масштабы создаваемого контента пользователями интернет-сервисов (Facebook, YouTube и др.). Тогда же начала работу первая платформа, предназначенная для взаимодействия с большими наборами данных, — Hadoop. Сегодня она представляет собой большой стек технологий для обработки информации. Чуть позже популярность начала набирать NoSQL — совокупность методов для создания систем управления большими данными.

Объем генерируемой информации стал увеличиваться с появлением крупных интернет-сервисов. Пользователи загружают фотографии, просматривают контент, ставят «лайки» и т.п. Вся эта информация собирается в больших объемах для дальнейшего анализа, после которого можно вносить улучшения в работу сервисов. Например, социальные сети используют большие данные для показа пользователям релевантной рекламы (то есть той, которая соответствует их потребностям и интересам) в таргете. Это позволяет соцсетям продавать бизнесу возможность проведения точных рекламных кампаний.

Основные свойства больших данных

В самом начале статьи мы определили три основных свойства больших данных из общепринятого определения. Давайте раскроем их более подробно:

  • Объем. Из названия «большие данные» становится понятно, что они содержат в себе много информации. И это действительно так: компании могут ежедневно получать десятки терабайт различных данных, некоторые — сотни петабайт. То есть «большие данные» не были бы таковыми без объема.
  • Скорость. Большие данные поступают и обрабатываются из разных источников с высокой скоростью. При отсутствии этого свойства информацию уже нельзя будет назвать «big data». А еще они генерируются без остановки.
  • Разнообразие. Большие данные содержат в себе информацию, относящуюся к разным типам. Это одно из главных отличий от простых данных — они всегда структурированы и могут быть сразу сохранены в базе данных.

За последние несколько лет популярность больших данных увеличилась, в результате чего они получили два дополнительных свойства (характеристики): ценность и достоверность. Ценность определяется каждой компанией по-своему. Специалисты оценивают, принесет ли полученная информация пользу бизнесу. А достоверность показывает, можно ли используемым данным доверять (насколько они правдивы), ведь неточная информация может навредить компании и ее деятельности.

Как с ними работают?

Большие данные несут в себе много полезной информации, на основе которой компании создают новые возможности и формируют бизнес-модели. Работа с большими данными делится на 3 этапа: интеграция, управление и анализ.

1 этап. Интеграция

На этом этапе компания интегрирует в свою работу технологии и системы, позволяющие собирать большие объемы информации из разных источников. Внедряются механизмы обработки и форматирования данных для упрощения работы аналитиков с «big data».

2 этап. Управление

Полученные данные нужно где-то хранить, этот вопрос решается до начала работы с ними. Решение принимается на основе множества критериев, главными из которых считаются предпочтения по формату и технологии обработки. Как правило, для хранения компании используют локальные хранилища, публичные или частные облачные сервисы.

3 этап. Анализ

Большие данные начинают приносить пользу после анализа. Это заключительный этап взаимодействия с ними. Для этого применяют машинное обучение, ассоциацию правил обучения, генетические алгоритмы и другие технологии. После анализа данных остается только самое ценное для бизнеса.

Примеры использования больших данных

В общих чертах с «big data» разобрались. Но остался важный вопрос — где их можно применять практически? Ответ: в любой сфере деятельности, которая оперирует необходимыми для анализа данными. Давайте рассмотрим несколько реальных примеров. Это позволит лучше понять, для чего нужны большие данные и как от них можно получить пользу.

Big Data в банках

В российской банковской сфере большие данные первым начал использовать «Сбербанк». На основе «big data» и биометрической системы в 2014 году они разработали систему идентификации личности клиента по фотографии. Принцип работы очень простой: сравнение текущего снимка с фотографией из базы, которую делают сотрудники при выдаче банковской карты. Новая система сократила случаи мошенничества в 10 раз.

Сегодня «Сбербанк» продолжает использовать большие данные в работе: сбор и анализ информации позволяет управлять рисками, бороться с мошенничеством, оценивать кредитоспособность клиентов, управлять очередями в отделениях и многое другое.

Еще один пример из российского банковского сектора — ВТБ24. Внедрять «big data» компания начала чуть позже «Сбербанка». Сегодня они используют большие данные для сегментации и управления оттоком клиентов, формирования финансовой отчетности, анализа отзывов в интернете и многого другого.

«Альфа-Банку» большие данные помогают контролировать репутацию бренда в интернете, оценивать кредитоспособность новых клиентов, персонализировать контент, управлять рисками и т.п.

Большие данные в бизнесе

Многие ошибочно полагают, что работа с большими данными актуальна только для банковского сектора и ИТ-компаний. Это опровергает пример «Магнитогорского металлургического комбината», который разработал сервис «Снайпер» для снижения расходов сырья в производстве. Технология собирает большие объемы информации, анализирует их и дает рекомендации по оптимизации расходов материалов.

«Сургутнефтегаз» использует специальную систему для отслеживания основных бизнес-процессов в режиме реального времени. Это помогает в автоматизации учета продукции, ценообразовании, обеспечении персонала нужными данными и т.п.

Big Data в маркетинге

Маркетологи используют большие данные для прогнозирования результатов рекламных кампаний. Также анализ помогает в определении наиболее заинтересованной аудитории. Яркий пример «big data» в маркетинге — Google Trends. В систему поступает огромное количество данных, а после анализа пользователь может оценить сезонность того или иного товара (работы, услуги).

Сложности при использовании

Где есть большие возможности, там поджидают и большие трудности. Это правило не обошло стороной big data.

Первая сложность, с которой сталкиваются компании, — большие данные занимают много места. Да, технологии хранения постоянно улучшаются, но при этом и объем данных неуклонно растет (в среднем в два раза каждые два года).

Приобретение огромного хранилища не решает всех проблем. От простого хранения данных толку не будет, с ними нужно работать для получения выгоды. Отсюда вытекает другая сложность — налаживание обработки получаемых больших данных.

Сейчас аналитики тратят 50-80% рабочего времени для приведения информации в приемлемый для клиента вид. Компаниям приходится нанимать больше специалистов, что увеличивает расходы.

И еще одна проблема — стремительное развитие больших данных. Регулярно появляются новые инструменты и сервисы для работы (например, Hbase). Бизнесу приходится тратить много времени и средств, чтобы «быть в тренде» и не отставать от развития.

Таким образом, big data — это совокупность технологий обработки больших объемов информации (сотни терабайтов и более) и сегодня мало кто отрицает их важность в будущем. Их популярность будет расти и распространение в бизнесе увеличиваться. Впоследствии разработают технологии по автоматизации анализа и с big data будут работать не только крупные компании, но и средние с маленькими.

Хочешь научиться работать с большими данными и расширить знания в аналитике? Записывайся на наш онлайн-курс «Аналитик Big Data». Узнать подробности!

Что такое Big Data: как работать с большими данными

Большие данные становятся неотъемлемой частью нашей жизни. Все мы ежедневно используем какие-либо технологии и контактируем с продуктами и крупными компаниями. Компании предлагают нам свои продукты и, в свою очередь, используют данные, которые мы им предоставляем (начиная от отслеживания переходов на сайте и заканчивая персональной информацией при оформлении заказов). Настал момент подробнее разобраться, как собираются эти огромные потоки информации и что с ними делают.

Что такое большие данные?

Официального и точного определения все еще нет. То, что один человек считает большими данными, в глазах другого может быть просто традиционным набором данных. И здесь возникает вопрос. Насколько велики большие данные? Согласно Forbes, каждый день создается 2,5 квинтиллиона байтов данных. Поскольку большие данные настолько велики, потребовалась новая терминология для определения размера этих данных. Большие данные состоят из петабайт (более 1 миллиона гигабайт) и эксабайт (более 1 миллиарда гигабайт), в отличие от гигабайт, характерных для персональных устройств.

В итоге термин «большие данные» можно отнести к огромному количеству данных, доступных организациям, которые из-за своего объема и сложности не поддаются легкому управлению или анализу с помощью многих инструментов бизнес-аналитики.

История возникновения

Название Big Data появилось в 2000-х, но концепция обработки большого количества данных возникла гораздо раньше. Менялся только объем и масштаб. В 1960-х годах начали создаваться первые хранилища больших данных, а сорок лет спустя компании увидели, сколько наборов данных можно собрать с помощью онлайн-сервисов, сайтов, приложений и любых продуктов, с которыми взаимодействуют клиенты. Именно тогда начали набирать популярность первые сервисы Big Data (Hadoop, NoSQL и т.д.). Наличие таких инструментов стало необходимо, поскольку они упрощают и удешевляют хранение и анализ.

Большие данные часто характеризуются тремя факторами: большим объемом, большим разнообразием типов данных, хранящихся в системах, и скоростью, с которой данные генерируются, собираются и обрабатываются. Эти характеристики были впервые выявлены Дугом Лэйни, аналитиком в Meta Group Inc., в 2001 году. Компания Gartner популяризировала их после того, как в 2005 году приобрела Meta Group. Постепенно к этим описаниям больших данных стали добавляться и другие критерии (достоверность, ценность и так далее).

В 2008 году с Клиффорд Лина в спецвыпуске журнала Nature эксперт назвал взрывной рост потоков информации big data. В него он отнес любые массивы неоднородных данных свыше 150 Гб в сутки. С тех пор термин «большие данные» прочно укрепился.

Как работают Big Data


Основная идея больших данных заключается в следующем: чем больше информации вы знаете, тем быстрее вы сможете найти и принять правильное решение. В большинстве случаев процесс сбора информации полностью автоматизирован: есть продвинутые инструменты, которые запускают миллионы действий одновременно, чтобы дать компании наилучший результат.

Большие данные поступают из множества различных источников: информация о транзакциях, CRM, инструменты веб-аналитики, мобильные приложения, метеосводки, социальные сети, репозитории научных исследований, датчики данных в реальном времени, используемые в интернете вещей и так далее. Данные могут быть представлены в необработанном виде или предварительно обработаны с помощью инструментов интеллектуального анализа, чтобы они уже были готовы к использованию (например, чтобы аналитики компании разработали гипотезы).

Для чего используют Big Data?

  • Разработка продукта

Зная, какие потребности есть у пользователей, какие недочеты были в ваших предыдущих продуктах, а какие продукты пользуются популярностью, работа над новыми товарами и услугами будет эффективнее.

  • Изучение поведения целевой аудитории

Большие данные позволяют собирать данные из социальных сетей, рекламных кабинетов и других источников, чтобы улучшить взаимодействие с пользователями, создать правильные рекламные сообщения и специальные предложения.

  • Улучшение взаимодействия с клиентами

Например, интернет-магазины отправляют еженедельно электронные письма с рекомендациями, подобранными специально для конкретного клиента. Эти рекомендации основаны на истории предыдущих покупок или просмотров и поиска товаров.

  • Прогнозирование сбоев

Возможность прогнозировать механические отказы невероятно важна, когда речь идет о производстве, перевозки грузов или о безопасности людей. Использование информации, которая собирается в режиме реального времени, поможет выявить потенциальные проблемы до того, как они возникнут.

  • Оптимизация производства

Big Data широко используется и для правильной организации рабочего процесса. Анализ полученной информации упрощает планирование и увеличивает скорость запуска новых проектов.

Польза от применения Big Data видна и при анализе финансовых показателей компании. Например, в апреле 2020 года один из крупных операторов мобильной связи – Tele2 – заявил, что выручка компании, благодаря аналитике big data выросла в два раза.

Кто и как собирает данные?

Всю работу можно условно разделить на три этапа: интеграция, управление и анализ.

Этап 1. Интеграция

На первом этапе компания должна определить цели внедрения Big Data, выбрать инструменты сбора информации, а также связать их со своими источниками поступающих данных.

Этап 2. Управление

На этом этапе выбирается платформа для хранения информации. Компании могут использовать локальные хранилища, публичные или частные облачные сервисы.

Этап 3. Аналитика

Большие данные должны работать на бизнес, однако они начинают приносить пользу после анализа. Это заключительный этап взаимодействия с ними.

Как обрабатываются большие данные?

Современные вычислительные системы обеспечивают скорость, мощность и гибкость, необходимые для быстрого доступа к огромным объемам и типам больших данных. Некоторые данные могут храниться локально в традиционном хранилище данных, но существуют также гибкие и недорогие варианты хранения и обработки с помощью облачных решений и озер данных.

Чтобы из большого потока получить нужную информацию, используются различные методы анализа и обработки информации. Среди основных:

  • Машинное обучение.
  • Data mining
  • A/B-тестирование.
  • Имитационное моделирование.
  • Визуализация данных.

Примеры использования Big Data

  • Медиа и сфера развлечений
Организации в этой отрасли одновременно анализируют данные о клиентах вместе с данными о поведении, чтобы создать подробные профили клиентов, которые можно использовать для:
  1. создания контента для разной целевой аудитории;
  2. разработки персональных рекомендаций;
  3. измерения эффективности контента.

Например, музыкальный сервис Spotify использует big data для сбора данных от миллионов пользователей по всему миру, а затем использует проанализированные данные для предоставления музыкальных рекомендаций отдельным пользователям.

Рекламодатели – одни из крупнейших игроков в сфере больших данных. Facebook, Google, Яндекс или любой другой онлайн-гигант – все они отслеживают поведение пользователей. В результате они предоставляют рекламодателям большой объем данных для точной настройки кампаний. Возьмем, к примеру, Facebook. Здесь можно выбрать аудиторию на основе покупательского намерения, посещений веб-сайтов, интересов, должности, демографии и т.д. Все эти данные собираются алгоритмами Facebook с использованием методов анализа big data.

Логистические компании уже довольно давно используют аналитику для отслеживания заказов и составления отчетов. Благодаря большим данным можно отслеживать состояние товаров в пути и оценивать потери. В режиме реального времени собираются данные о дорожном движении, погодных условиях и определяются маршруты для транспортировки грузов. Это помогает логистическим компаниям снизить риски, повысить скорость и надежность доставки.

Большие данные в здравоохранении используются для улучшения качества жизни, лечения болезней, сокращения непроизводительных затрат, прогнозирования эпидемий. Используя big data, больницы могут повысить уровень обслуживания пациентов.

  • Розничная и оптовая торговля

Взаимодействие с поставщиками, покупателями, анализ запасов на складе, прогнозирование продаж – это лишь часть функций, с которыми помогает справляться Big Data.

  • Государственные структуры

В качестве примеров: учет налоговых поступлений, сбор и анализ данных, собранных в интернете (новости, социальные сети, форумы и т.д.) для противодействия экстремизму и организованной преступности, оптимизация транспортной сети, выявление районов избыточной концентрации работающего, проживающего или незанятого населения, изучение предпосылок к развитию территорий и так далее.

  • Банковская сфера

Сбор и анализ информации помогает банкам бороться с мошенничеством, эффективно работать с клиентами (сегментировать, проводить оценку кредитоспособности клиентов, предлагать новые продукты), управлять работой отделений (например, прогнозировать очереди, нагрузку специалистов и так далее).

  • Предупреждение природных и техногенных катастроф

Множество машин ежедневно отслеживают сейсмическую активность в режиме реального времени. Это позволяет ученым спрогнозировать землетрясение. Даже обычным пользователям интернета также доступны эти инструменты наблюдений: есть различные, на которых представлены интерактивные карты.

Для сохранения безопасности на предприятиях также внедряются технологии, позволяющие обнаруживать и прогнозировать риски и предотвращать несчастные случаи.

Сервисы

Одними из ведущих разработчиков продуктов для Big Data являются ИТ-гиганты, что вполне логично. В силу своей специфики бизнеса они ежедневно сталкиваются с необходимостью обработки огромного количества информации, поэтому нуждаются в собственных решениях. Кроме того, разработка платформ и инструментов для работы с Big Data помогают освоить новые ниши рынка и получить новых клиентов из B2B сектора.

Сказать точно, какие продукты являются самыми лучшими, сложно, так как в каждой конкретной ситуации и с каждой конкретной отраслью будут свои требования к необходимым инструментам. Помимо известных платформ на рынке появляется множество стартапов, которые тоже могут предложить интересные решения. Именно поэтому инструментарий для работы с Big Data нужно подбирать индивидуально для вашего проекта, отрасли и бюджета.

Среди наиболее популярных платформ:

  • 1C-Битрикс BigData
  • Mail.ru Cloud Big Data
  • RTB Media
  • Alytics
  • Crossss

Что будет с Big Data в будущем


Большие данные уже меняют правила игры во многих областях и, несомненно, будут продолжать расти. Объем доступных нам данных будет только увеличиваться, а технологии аналитики станут более совершенными. Большие данные – это одна из тех вещей, которые будут определять будущее человечества.

Тем не менее, еще в 2015 году компания Gartner, которая специализируется на исследованиях рынка информационных технологий, исключила Big Data из числа популярных трендов. С этого времени «большие данные» стали квалифицироваться как рабочий инструмент, а на смену им пришел новый тренд – Smart Data.

Если Big Data представляет собой огромный массив данных, то Smart Data – это уже «обработанные», ценные данные, необходимые для решения конкретных бизнес-задач. На первый план здесь выходит не количество, а качество исходных данных.

Таким образом, можно сказать, что «большие данные» превращаются в «умные данные», когда они собираются и оптимизируются с учетом конкретных потребностей отрасли и отдельной организации. Smart Data не только помогает компаниям понять, что происходит в данный момент, но и почему это происходит. Использование интеллектуальных данных позволяет компаниям лучше понимать поведение своих клиентов, предоставлять подходящие услуги/продукты, улучшать бизнес-операции, а также получать более высокий уровни дохода.

Вывод

Находить решения, когда у вас есть вся необходимая информация, проще. Именно поэтому использование больших данных дает компаниям конкурентные преимущества. Разработать актуальный продукт, составить эффективный план работ, предотвратить сбои в оборудовании, создать «цепляющее» рекламное предложение для пользователей – все это можно сделать благодаря сбору и анализу big data.


Хотите получать статьи и новости в удобном формате? Подписывайтесь на наш Телеграм-канал.

Что такое биг дата и где её можно применять — Оператор фискальных данных Первый ОФД

Что такое биг дата и где её можно применять?

Еще чуть более 5 лет назад использование принципа Big Data не было настолько популярным, как сегодня. Однако цифровые технологии не стоят на месте, и объем информации растет в геометрической прогрессии. Из-за этого в последние годы многие специалисты IT-сферы активно изучают «Большие Данные» и обсуждают свои открытия в профильных журналах, газетах, на форумах и встречах.

Что же представляет собой Big Data и как принцип применим на практике? Ответ на этот и другие важные вопросы вы узнаете в нашей статье.

Понятие «Больших Данных»

Big Data представляют собой группу технологий и методов, использующихся для обработки огромного количества структурированных и неструктурированных данных. С их помощью ученые выделяют наиболее полезную информацию и получают качественно новые знания.

По данным от IDC Digital Univers, уже в 2020 году объем всех сведений на земном шаре достигнет 40 зеттабайтов, что равнозначно 5200 Гб на каждого отдельного жителя планеты. Это поразительная цифра и заставила IT-ученых задуматься над тем, чтобы систематизировать данные и вычленить из всего потока информации самую важную.

Для чего необходимо тщательное изучение Big Data?

«Большие Данные» позволяют решать сразу несколько задач:

  1. Хранение и управление огромным количеством сведений, занимающих тысячи терабайт, которыми не позволяют пользоваться обычные базы данных.
  2. Распределение хаотически расположенной информации, включающей в себя документы, изображения, видео, аудио и другие типы файлов.
  3. Обработка сведений для их дальнейшего структурирования, формирования понятных аналитических панелей с результатами анализов данных, составления на их основе точных прогнозов.

То, насколько успешной будет реализация вышеперечисленных задач, зависит от нескольких факторов.

  1. Во-первых, важным является качество работы специалистов, исследующих Big Data. Если оно находится на максимально высоком уровне, инвестиции в проект по изучению принципа будут намного выше, и процесс будет осуществляться быстрее.
  2. Во-вторых, аналитики, использующие «Большие Данные», должны перестать опираться на старые технологии и перевести свое внимание и усилия на решение конкретных бизнес-задач.

Когда и для чего необходимо использовать технологии Big Data?

Когда огромные массивы данных обрабатываются, анализируются и используются эффективно и рационально, организации, применяющие их, получают дополнительные преимущества. Они могут:

  • иметь более точное представление о бизнесе в целом и использовать эти знания на благо компании;
  • проводить более качественный анализ конкурентов, и на его основе предлагать уникальные решения для привлечения клиентов;
  • узнавать новое о целевой аудитории и делать более выгодные предложения.

Исходя из этого, применение в компаниях «Биг Дата» является важным рычагом для:

  • увеличения продаж,
  • повышения уровня обслуживания,
  • снижения затрат,
  • усовершенствования продукта или услуги.

Для каких сфер могут быть полезны технологии «Биг Дата»?

При внедрении в деятельность компании «Больших Данных» необходимо осознавать, каких результатов позволит добиться имеющаяся в наличии информация. Например, благодаря исследованиям британской компании был разработан алгоритм, с помощью которого можно предсказать местоположение отдельного человека в течение 24 часов с точностью до 20 метров. Таким образом организация дала маркетологам возможность планировать наиболее выгодные для размещения рекламы места и захватывать при этом большее количество целевой аудитории.

Кроме рекламы, есть еще несколько областей, в которых применение Big Data желательно в наибольшей степени:

  • Ритейл. В розничной торговле «Большие Данные» позволят собирать сведения для построения долгосрочных и дружественных отношений с покупателями и партнерами.
  • Банкинг. Из-за того, что специалисты в данной области ежедневно сталкиваются с большим количеством информации, им требуется более грамотная обработка сведений для повышения удовлетворения клиентов, минимизации рисков и предотвращения мошенничества.
  • Производство. Жесткая конкуренция требует минимизирования расходов сырья и повышения качества продукции. Предикативная аналитика с помощью технологии Big Data позволит сделать это без особых затрат.
  • Образование. Благодаря «Большим Данным» возможно улучшение системы образования, мотивирование школьников и студентов к более эффективным занятиям. Преподавателям станет проще выявлять отстающих и оценивать понимание обучающимися конкретных тематик.
  • Здравоохранение. Технология Big Data позволит объединить в одной базе данных все необходимые сведения – от историй болезни до генетических исследований. Это даст возможность более эффективно проводить лечение пациентов и подбирать подходящие методы терапии.

Big Data — что это такое, определение в маркетинге на ROMI center

Большие данные или Big Data

Big data — что это такое? В буквальном переводе эта фраза означает большие данные. В традиционном толковании большие данные — это набор огромных объемов информации, настолько сложной и неорганизованной, что она не поддается обработке традиционными инструментами управления базами данных. Big Data просто не вписываются в традиционную структуру из-за своей величины.

Под этим термином также понимают не саму информацию или отдельную технологию, а комбинацию современных и проверенных инструментов работы с гигантскими потоками данных, что помогает получать практическую информацию.

Если суммировать, то биг дата можно определить, как возможность управлять колоссальным объемом разрозненных данных с нужной скоростью и в нужные временные рамки, чтобы обеспечить их обработку и анализ больших данных в реальном времени.

Просто о больших данных

Каждый раз, когда кто-то открывает приложение на смартфоне, посещает сайт, регистрируется в Сети на каком-то ресурсе или даже вводит запрос в поисковую систему, собирается какой-то массив данных.

Пользователи обычно больше сосредоточены на результатах того, что они делают в Интернете. Их не особенно волнует то, что происходит «за кулисами». Например, человек открывает браузер и набирает в поиске «большие данные», а затем переходит по этой ссылке, чтобы прочитать наш глоссарий. Один только этот запрос способствует созданию определенного количества больших данных. Если представить, сколько людей проводят время в Интернете, посещая разные сайты, загружая изображения и так далее, становится понятно, о каких огромных объемах информации может идти речь.

Характеристики больших данных

Есть некоторые термины, связанные с большими данными, которые нужны, чтобы описать их и понять суть. Они называются характеристиками больших данных.

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 постоянно требуются большие объемы дискового 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 — таких, как текст, видео, изображения и так далее.

Хотя сводить большие данные до трех V удобно, современный подход считает, что это — упрощенная схема, которая может вводить в заблуждение. Что является обязательной характеристикой, а что нет? Например, компания может управлять относительно небольшим объемом разнообразных данных или обрабатывать огромные объемы очень простых. И в том, и в другом случае одна из характеристик — или объем, или разнообразие — не совпадает. Тем не менее, речь по-прежнему идет о big data.

Кроме того, чтобы дополнить постоянно развивающиеся технологии в этой области, аналитики ввели дополнительные 2V, которые также относятся к характеристикам big data и применяются для их описания.

  • Value, Ценность: имеют ли данные ценность. Сами по себе сбор и хранение больших данных не имеют никакой практической пользы, если они не были проанализированы и не был получен результат.
  • Veracity, Правдивость: насколько данные истинны. Большие данные, какими бы большими они ни были, тоже могут содержать неверную информацию. Неопределенность данных — это то, что стоит учитывать при работе с big data.

Последняя характеристика требует некоторых пояснений. 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.

Как и в реальной жизни, истина у каждого своя. Например, 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. И в том, и в другом варианте нужны подсказки — какой объем информации это займет, какие признаки информации выделять и по каким критериям анализировать в реальном времени, чтобы это принесло нужный бизнес-результат.

Структурированные и неструктурированные данные

Большие данные включают в себя все разновидности данных, включая информацию из электронной почты, социальных сетей, текстовые потоки и так далее. Управление ими требует использования как структурированных, так и неструктурированных данных.

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

Определение неструктурированных данных идет от названия. Они отличаются от структурированных тем, что их структура непредсказуема. Примеры неструктурированных данных включают документы, электронную почту, блоги, цифровые изображения, видео и даже фото со спутника. Они также объединяют некоторые данные, генерируемые машинами или датчиками. Фактически, неструктурированные данные составляют большую часть внутренних данных компании, а также внешних, которые поступают из общедоступных онлайн-источников — таких, например, как соцсети.

В недавнем прошлом большинство компаний не могли ни собирать, ни хранить такой огромный объем неструктурированных данных. Это было слишком дорого или слишком сложно. Даже если удалось бы собрать такую информацию, у них не было инструментов, позволяющих  анализировать её и использовать результаты для принятия решений. Существовавшие платформы были сложными в использовании и не давали результатов в разумные сроки, поэтому часто использовались выжимки из данных. Это существенно искажало общую картину, так как критерии отбора информации были субъективными.

Технологии big data (больших данных)

Сегодня разработаны разные технологии, которые используются для обработки больших данных и управления ими. Из них наиболее широко используются фреймворки и платформы, разработанные Apache. По данным MarketsandMarkets, доля этой компании на рынке больших данных составляет 23,5% на конец 2020 года даже с учетом влияния пандемии. 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 базами данных NoSQL.

Самая известная парадигма программирования, применяемая сегодня 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 2х 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.

Сферы применения больших данных

Большие данные находят множество применений в различных отраслях. Вот некоторые наиболее значимые 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 мотивах потребления.

Сельское хозяйство

Большие данные в сельском хозяйстве используют для повышения урожайности. Это может быть сделано путем посадки разных семян и саженцев для теста. В big data ведутся записи, обработка и сохранение данных о том, как они реагируют на различные изменения окружающей среды. Затем собранные и проанализированные данные используются для планирования посадки выбранных сельскохозяйственных культур.

Существует 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 объемов данных. Технологии успешно применяются в сфере HR, здравоохранении, для улучшения городской среды, при проектировании полезных гаджетов и даже электромобилей Tesla.

Профессии в сфере больших данных

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

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

Проблемы больших данных

Говоря о современных больших данных, нельзя игнорировать тот факт, что с ними все еще связаны некоторые очевидные проблемы. Вот некоторые из них.

Быстрый рост данных

Данные, растущие такими быстрыми темпами, трудно затрудняют получение на их основе понимания. Каждую секунду создается все больше и больше информации, из которой необходимо извлекать действительно актуальные и полезные данные для дальнейшего анализа.

Хранение

Такие большие объемы данных сложно хранить и управлять ими без соответствующих инструментов и технологий.

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 данных и так далее.

Ненадежные данные

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

Другие проблемы

Это некоторые другие проблемы, которые возникают при работе с большими данными. Самые известные из них — это корректная интеграция данных, наличие у персонала навыков работы с big data, затраты на профессиональные решения и обработка большого количества данных вовремя и с нужной точностью.

Будущее big data

Данные становятся все более сложными — как в структурированном, так и в неструктурированном виде. Появляются и новые источники — например, датчики на оборудовании или метрики взаимодействия с сайтом в виде потоков кликов. Для удовлетворения этих меняющихся бизнес-требований важно, чтобы нужная информация была доступна в нужное время.

По прогнозам MarketsandMarkets , даже небольшим компаниям в ближайшие 10 лет предстоит освоить практические способы работы с большими данными, чтобы оставаться конкурентоспособными — изучить новые способы сбора и анализа растущего объема информации о клиентах, продуктах, услугах и так далее.

Биг дата — что это такое? Определение, значение, перевод

Биг дата (от английского Big Data — «большие объёмы данных») это понятие из области современных компьютерных наук, обозначающее огромные, сложные и быстро растущие объёмы данных, которые нужно постоянно обрабатывать, хранить и анализировать.

Представьте себе современный поисковик вроде Яндекса или Гугла, ежедневно обрабатывающий миллиарды запросов. Те данные, которыми оперирует поисковая система, нуждаются в хранении, обновлении и постоянной быстрой обработке. Для этого нужны нестандартные программные решения, которые и принято называть Big Data. Те средства, которые хороши для разработки маленького сайта, на который заходят по 5-6 тысяч посетителей в сутки, уже не выдержат нагрузки в миллиард запросов в день, отсюда и необходимость в разного рода оптимизациях и уловках, позволяющих быстро и эффективно обрабатывать огромные массивы букв и цифр. Кстати, по-английски «Big Data» произносится как «биг дэйта».



Вы узнали, откуда произошло слово Биг дата, его объяснение простыми словами, перевод, происхождение и смысл.
Пожалуйста, поделитесь ссылкой «Что такое Биг дата?» с друзьями:

И не забудьте подписаться на самый интересный паблик ВКонтакте!

 



Биг дата (от английского Big Data — «большие объёмы данных») это понятие из области современных компьютерных наук, обозначающее огромные, сложные и быстро растущие объёмы данных, которые нужно постоянно обрабатывать, хранить и анализировать.

Представьте себе современный поисковик вроде Яндекса или Гугла, ежедневно обрабатывающий миллиарды запросов. Те данные, которыми оперирует поисковая система, нуждаются в хранении, обновлении и постоянной быстрой обработке. Для этого нужны нестандартные программные решения, которые и принято называть Big Data. Те средства, которые хороши для разработки маленького сайта, на который заходят по 5-6 тысяч посетителей в сутки, уже не выдержат нагрузки в миллиард запросов в день, отсюда и необходимость в разного рода оптимизациях и уловках, позволяющих быстро и эффективно обрабатывать огромные массивы букв и цифр. Кстати, по-английски «Big Data» произносится как «биг дэйта».

как стать специалистом по Big Data? — T&P

Существует стереотип, что с большими данными работают исключительно IT-департаменты, программисты и математики. На деле эта молодая индустрия включает в себя довольно много профессий: от инженера до специалиста по data storytelling. В рамках спецпроекта Masters of Future совместно с IE Business School T&P поговорили с Джозепом Курто, аналитиком, бизнес-консультантом и предпринимателем, о мультифункциональности, возможности влиять на глобальные процессы и больших данных в сельском хозяйстве.

Джозеп Курто

управляющий независимой консалтинговой компанией Delfos Research, ассоциированный профессор IE School of Social, Behavioral & Data Sciences

— Специалист по Big Data — кто это?

— Есть мнение, что специалист по Big Data — это суперпрофессионал, сверхчеловек с огромным количеством разных навыков. В какой-то степени это правда, ведь, помимо всего прочего, он должен неплохо разбираться в бизнесе. Безусловно, одному человеку сложно знать вообще все, так что мы чаще всего работаем в командах — это гораздо продуктивнее. Например, одна моя коллега — специалист только по визуализации данных и data storytelling. Она создает потрясающую инфографику, с помощью которой может рассказать любую историю в цифрах. Главное — иметь 360-градусный угол зрения, который появляется с опытом. Мне самому потребовалось на это почти 15 лет.

— Какой бэкграунд лучше иметь, если вы хотите работать с большими данными?

— В Big Data существует очень много разных ролей: например, вы можете быть Big Data Engineer (то есть инженером) или аналитиком, и это совсем разные функции. Базовые вещи — это знание математики, статистики и информатики.

— Опишите основные этапы работы специалиста по Big Data?

— Мы работаем с самыми разными направлениями: финансы, ретейл, правовые отрасли. Одна из важнейших ролей — это стратег: на первом этапе большинство компаний просто не знают, как начать работать с большими данными. Более того, иногда очень сложно понять, какая именно проблема в компании связана с этими данными и как ее решить.

Для начала самое главное — определить проблему, с которой столкнулась компания. Мы проводим воркшопы, на которых рассказываем о возможностях Big Data. В процессе работы мы должны трансформировать работу в компании, но наша первоочередная задача — решить проблему. Мы беседуем с клиентом, задаем множество вопросов о всех сферах деятельности. В процессе этих бесед появляются огромные списки пунктов и задач, которые мы будем учитывать и над которыми будем работать. Основная цель, которую мы преследуем, работая с Big Data, — возможность лучше понимать потребителя, продукт, сотрудников, поставщиков. Big Data охватывает все сферы деятельности компании.

После сбора информации мы обсуждаем все проблемные моменты и понимаем, связаны ли они с большими данными. Некоторые проблемы могут быть связаны с чем-то другим — например, с недостаточной мотивацией сотрудников. Так что мы должны сократить весь список и оставить в нем только проблемы, которые касаются нашей компетенции. Если вы хотите узнать больше о ваших продажах, это значит, что вы должны иметь возможность вести их учет. Иногда это довольно трудно. К примеру, в магазинах вы должны иметь возможность учитывать каждую покупку. Но это не проблема Big Data. Это значит, что вы должны просто приобрести систему для учета покупок. Иногда в компании должен произойти ряд существенных изменений для того, чтобы специалист по Big Data мог начать работу.

Следующий шаг — составление списка рекомендаций. После этого мы обсуждаем дальнейшую стратегию компании, какой ее хотят видеть управляющие. Внедрение Big Data — это не просто привлечение одного специалиста, это изменение мышления всех сотрудников. Очень важно, чтобы все понимали, что делает тот парень, который называет себя специалистом по Big Data. Очень важно развеять миф о том, что Big Data — это просто какая-то часть IT-департамента. После определения стратегии мы предлагаем пути ее внедрения.

— Какими основными навыками должен обладать специалист по Big Data?

— Главное — это умение работать с большим объемом информации и знание технологий: их уже сотни, и каждый месяц появляются новые. В то же время он должен обладать научным мышлением, быть очень любознательным. Очень важно уметь мыслить в терминах бизнеса. Напомню, что можно быть узким специалистом в чем-либо и быть полезным членом команды, отвечая за свою часть процесса.

— Где чаще всего работают такие специалисты?

— Нас очень часто привлекают в качестве экспертов; очень многие мои коллеги совмещают научную работу с преподавательской деятельностью.

— Какие отрасли больше всего нуждаются в Big Data?

— Я считаю, что абсолютно все. В последнее время к Big Data все чаще прибегают в банковском секторе, государственном управлении, сельском хозяйстве. Привлечение специалиста по Big Data — это возможность посмотреть на имеющиеся данные с разных углов зрения. Иногда со студентами мы рассматриваем очень простые наборы данных — например, таблицы, состоящие всего из трех столбцов (дата, номер покупателя и сумма покупки). Несмотря на то что это может показаться примитивным, я показываю студентам, как много новой информации они могут из этого получить. Даже если у вас не так много данных, вы можете делать прогнозы и выводы.

— Как должно измениться образование для подготовки специалистов по Big Data?

— Главное — это подготовка мультифункциональных специалистов. Важно уделять достаточно внимания математике и информатике, изучать новые технологии, подходы (например, NoSQL). Самое важное — аналитическое мышление. Это первое, чему я учу своих студентов. Специалист по Big Data знает математику, технологии и критически мыслит. Важно помнить — вы никогда не сможете знать все, это невозможно, но вы должны уметь искать и анализировать информацию.

— В какой самой необычной области вам приходилось работать?

— Без сомнения, это сельское хозяйство. В этой отрасли множество самых разнообразных процессов, при этом они совершенно не готовы к новым технологиям. Нужно научиться говорить на их языке и понять, какие задачи стоят перед компаниями. Например, очень часто встречается задача снизить потребление воды, которая используется в сельском хозяйстве каждый день в огромных количествах. Иметь возможность помочь в решении таких задач — это потрясающе. Сельскохозяйственные организации вынуждены быть прагматичными, в этом им помогает Big Data.

— Что бы вы порекомендовали молодым специалистам?

— Специалисты по Big Data — это новый тип профессионалов. Вы должны понимать, что самое потрясающее в этой работе — это возможность очень сильно влиять на глобальные процессы. Это что-то вроде работы детектива. Вы определяете, что произошло, где и почему. Вы можете помочь компаниям понять, почему они теряют деньги и клиентов, как в дальнейшем этого избежать и увеличить прибыль.

Юрий Котиков

консультант по стратегии в Ericsson, выпускник программы Master in Management IE Business School

Не могу не согласиться с коллегой. Действительно, Big Data в организациях начинается прежде всего не с закупки дорогостоящего оборудования, программных решений или анализа массивов данных, а с определения целей, которых можно достигнуть средствами аналитики, а также с правильного подхода к процессам их реализации.

Например, практически все ведущие мировые мобильные операторы создают под Big Data выделенные подразделения, имеющие свободный доступ к данным внутри компании, а также поддержку топ-менеджмента и акционеров. Это является одним из ключевых факторов успеха в Big Data проектах, которые затрагивают множество функций и влекут значительные изменения в процессах компаний.

Методологически важным фактором является так называемый Lean Startup Approach — гибкий подход к решению задач бизнеса с помощью Big Data. Вместо длительного процесса разработки конечной сложной модели или продукта, основанного на больших данных, необходимо двигаться маленькими итерациями и быстрыми победами, получая регулярную обратную связь от ключевых заказчиков решения. Например, компания Telefonica, разрабатывая свое решение Smart Steps с использованием агрегированных данных о местоположении абонентов, изначально ориентировалась на компании розничной торговли. Оператор планировал предоставлять клиентам данные о перемещении людей на определенных улицах города. Благодаря регулярной обратной связи Telefonica смогла принять решение о необходимом стратегическом вираже, изменив фокус продукта на анализ пассажиропотоков для транспортного сектора.

Если говорить про специалистов в области Big Data, то, на наш взгляд, ключевым качеством как для технических, так и для управленческих специалистов является кроссфункциональность. Обладать полным спектром навыков в области анализа данных практически невозможно. Однако технические специалисты должны иметь общее представление о функционировании бизнеса, а менеджеры — понимание базовых принципов аналитики. Поэтому образовательные программы в области больших данных, совмещающие как техническую часть, так и бизнес-аспекты и погружение в определенные индустрии, имеют хорошие шансы подготовить востребованные рынком кадры.

Рекомендованная учебная программа: Master in Business Analytics and Big Data

Магистратура Business Analytics and Big Data — современная программа, направленная на погружение в четыре области знаний, связанных со сферами бизнес-аналитики и больших данных: Big Data Technologies, Data Science, Business Transformation, Professional Skills. Программа состоит из трех триместров, каждый из которых заканчивается практическим проектом, среди которых — Big Data стартап и консалтинговый проект.

Компании ищут динамичных профессионалов с разным бэкграундом — опытом работы в бизнесе, IT, знающих экономику, математику и смежные науки и способных работать с информацией: собирать, анализировать и интерпретировать данные.

Что такое большие данные? | Оракул Индия

Определение больших данных

Что 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 Одно из самых больших препятствий на пути получения выгоды от ваших инвестиций в большие данные — 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? | Оракл Австралия

Определение больших данных

Что 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 Одно из самых больших препятствий на пути получения выгоды от ваших инвестиций в большие данные — 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? | Oracle Великобритания

Определение больших данных

Что 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 Одно из самых больших препятствий на пути получения выгоды от ваших инвестиций в большие данные — 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? | Оракл Канада

Определение больших данных

Что 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 Одно из самых больших препятствий на пути получения выгоды от ваших инвестиций в большие данные — 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 и почему они важны?

Что такое большие данные?

Большие данные — это сочетание структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, собираемых организациями, которые можно извлекать для получения информации и использовать в проектах машинного обучения, прогнозного моделирования и других приложениях расширенной аналитики.

Системы, обрабатывающие и хранящие большие данные, стали распространенным компонентом архитектур управления данными в организациях в сочетании с инструментами, поддерживающими аналитику больших данных. Большие данные часто характеризуются тремя V:

  • большой объем данных во многих средах;
  • большое разнообразие типов данных, часто хранимых в системах больших данных; и
  • скорость , с которой генерируется, собирается и обрабатывается большая часть данных.

Эти характеристики были впервые определены в 2001 году Дугом Лэйни, тогдашним аналитиком консалтинговой фирмы Meta Group Inc.; Компания Gartner еще больше популяризировала их после того, как в 2005 году приобрела Meta Group. Совсем недавно к различным описаниям больших данных было добавлено несколько других V, в том числе достоверность , значение и изменчивость .

Хотя большие данные не приравниваются к какому-либо конкретному объему данных, развертывание больших данных часто включает терабайты, петабайты и даже эксабайты данных, созданных и собранных с течением времени.

Почему большие данные важны?

Компании используют большие данные в своих системах для улучшения операций, повышения качества обслуживания клиентов, создания персонализированных маркетинговых кампаний и выполнения других действий, которые в конечном итоге могут увеличить доходы и прибыль. Предприятия, которые эффективно его используют, обладают потенциальным конкурентным преимуществом по сравнению с теми, кто этого не делает, потому что они могут принимать более быстрые и обоснованные бизнес-решения.

Например, большие данные дают ценную информацию о клиентах, которую компании могут использовать для улучшения своего маркетинга, рекламы и рекламных акций, чтобы повысить вовлеченность клиентов и коэффициент конверсии.Как исторические данные, так и данные в режиме реального времени можно анализировать для оценки меняющихся предпочтений потребителей или корпоративных покупателей, что позволяет предприятиям лучше реагировать на желания и потребности клиентов.

Большие данные также используются медицинскими исследователями для выявления признаков заболеваний и факторов риска, а также врачами для диагностики болезней и состояний у пациентов. Кроме того, сочетание данных из электронных медицинских карт, сайтов социальных сетей, Интернета и других источников дает организациям здравоохранения и государственным учреждениям актуальную информацию об угрозах или вспышках инфекционных заболеваний.

Вот еще несколько примеров того, как организации используют большие данные:

  • В энергетической отрасли большие данные помогают нефтегазовым компаниям определять потенциальные места бурения и контролировать работу трубопроводов; аналогично, коммунальные службы используют его для отслеживания электрических сетей.
  • Компании, предоставляющие финансовые услуги, используют системы больших данных для управления рисками и анализа рыночных данных в режиме реального времени.
  • Производители и транспортные компании полагаются на большие данные для управления своими цепочками поставок и оптимизации маршрутов доставки.
  • Другие виды использования правительством включают реагирование на чрезвычайные ситуации, предотвращение преступности и инициативы в области умного города.
Вот некоторые преимущества для бизнеса, которые организации могут получить, используя большие данные.

Каковы примеры больших данных?

Большие данные поступают из множества источников — например, системы обработки транзакций, базы данных клиентов, документы, электронные письма, медицинские записи, журналы посещений в Интернете, мобильные приложения и социальные сети. Он также включает данные, сгенерированные машиной, такие как файлы журналов сети и сервера, а также данные датчиков на производственных машинах, промышленном оборудовании и устройствах Интернета вещей.

В дополнение к данным из внутренних систем среды больших данных часто включают внешние данные о потребителях, финансовых рынках, погодных условиях и условиях дорожного движения, географическую информацию, научные исследования и многое другое. Изображения, видео и аудиофайлы также являются формами больших данных, и многие приложения для работы с большими данными используют потоковые данные, которые обрабатываются и собираются на постоянной основе.

Разбор V больших данных

Объем — наиболее часто упоминаемая характеристика больших данных.Среда больших данных не обязательно должна содержать большой объем данных, но в большинстве случаев это происходит из-за характера собираемых и хранимых в ней данных. Клики, системные журналы и системы потоковой обработки являются одними из источников, которые обычно производят огромные объемы данных на постоянной основе.

Большие данные также охватывают широкий спектр типов данных, в том числе следующие:

  • структурированные данные, такие как транзакции и финансовые записи;
  • неструктурированных данных, таких как текст, документы и мультимедийные файлы; и
  • полуструктурированных данных, таких как журналы веб-сервера и потоковые данные с датчиков.

Различные типы данных могут храниться и управляться вместе в системах больших данных. Кроме того, приложения для работы с большими данными часто включают несколько наборов данных, которые могут быть не интегрированы заранее. Например, проект аналитики больших данных может попытаться спрогнозировать продажи продукта путем сопоставления данных о прошлых продажах, возвратах, онлайн-обзорах и звонках в службу поддержки.

Скорость относится к скорости, с которой данные генерируются и должны обрабатываться и анализироваться. Во многих случаях наборы больших данных обновляются в реальном или близком к реальному времени вместо ежедневных, еженедельных или ежемесячных обновлений, выполняемых во многих традиционных хранилищах данных.Управление скоростью передачи данных также важно, поскольку анализ больших данных расширяется до машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ), где аналитические процессы автоматически находят закономерности в данных и используют их для получения информации.

Другие характеристики больших данных

Помимо исходных трех V, вот подробности о некоторых других, которые теперь часто ассоциируются с большими данными:

  • Достоверность относится к степени точности наборов данных и степени их достоверности.Необработанные данные, собранные из различных источников, могут вызвать проблемы с качеством данных, которые трудно выявить. Если они не исправлены с помощью процессов очистки данных, плохие данные приводят к ошибкам анализа, которые могут подорвать ценность инициатив бизнес-аналитики. Группы управления данными и аналитики также должны убедиться, что у них достаточно точных данных для получения достоверных результатов.
  • Некоторые специалисты по данным и консультанты также добавляют значение в список характеристик больших данных. Не все собранные данные имеют реальную ценность или преимущества для бизнеса.В результате организациям необходимо подтвердить, что данные относятся к важным бизнес-задачам, прежде чем они будут использоваться в проектах по анализу больших данных.
  • Изменчивость также часто применяется к наборам больших данных, которые могут иметь несколько значений или форматироваться по-разному в отдельных источниках данных — факторы, которые еще больше усложняют управление большими данными и их аналитику.

Некоторые люди приписывают большим данным еще больше преимуществ; различные списки были созданы от семи до 10.

Характеристики больших данных обычно описываются словами, начинающимися с буквы «v», включая эти шесть.

Как хранятся и обрабатываются большие данные?

Большие данные часто хранятся в озере данных. В то время как хранилища данных обычно строятся на реляционных базах данных и содержат только структурированные данные, озера данных могут поддерживать различные типы данных и обычно основаны на кластерах Hadoop, облачных службах хранения объектов, базах данных NoSQL или других платформах больших данных.

Многие среды больших данных объединяют несколько систем в распределенную архитектуру; например, центральное озеро данных может быть интегрировано с другими платформами, включая реляционные базы данных или хранилища данных.Данные в системах больших данных можно оставить в необработанном виде, а затем отфильтровать и организовать по мере необходимости для конкретных целей аналитики. В других случаях он предварительно обрабатывается с помощью инструментов интеллектуального анализа данных и программного обеспечения для подготовки данных, поэтому он готов для регулярно запускаемых приложений.

Обработка больших данных предъявляет высокие требования к базовой вычислительной инфраструктуре. Требуемая вычислительная мощность часто обеспечивается кластерными системами, которые распределяют рабочие нагрузки по обработке между сотнями или тысячами стандартных серверов с использованием таких технологий, как Hadoop и процессор обработки Spark.

Получение такого рода вычислительных мощностей экономически эффективным способом — непростая задача. В результате облако является популярным местом для систем больших данных. Организации могут развертывать собственные облачные системы или использовать управляемые предложения «большие данные как услуга» от облачных провайдеров. Пользователи облачных сред могут увеличивать необходимое количество серверов только на время, достаточное для выполнения проектов по анализу больших данных. Бизнес платит только за используемое хранилище и вычислительное время, а облачные экземпляры можно отключить до тех пор, пока они снова не потребуются.

Как работает аналитика больших данных

Чтобы получить достоверные и релевантные результаты от приложений для анализа больших данных, специалисты по обработке данных и другие аналитики данных должны иметь детальное представление о доступных данных и понимать, что они ищут в них. Это делает подготовку данных, которая включает в себя профилирование, очистку, проверку и преобразование наборов данных, важным первым шагом в процессе аналитики.

После того, как данные собраны и подготовлены для анализа, можно применять различные дисциплины науки о данных и расширенной аналитики для запуска различных приложений с использованием инструментов, обеспечивающих функции и возможности анализа больших данных.Эти дисциплины включают машинное обучение и его ответвление глубокого обучения, прогнозное моделирование, интеллектуальный анализ данных, статистический анализ, потоковую аналитику, интеллектуальный анализ текста и многое другое.

Используя данные о клиентах в качестве примера, различные области аналитики, которые могут быть выполнены с наборами больших данных, включают следующее:

  • Сравнительный анализ. В нем изучаются показатели поведения клиентов и вовлеченность клиентов в режиме реального времени, чтобы сравнить продукты, услуги и брендинг компании с продуктами, услугами и брендом ее конкурентов.
  • Прослушивание социальных сетей . Анализирует, что люди говорят в социальных сетях о бизнесе или продукте, что может помочь выявить потенциальные проблемы и определить целевую аудиторию для маркетинговых кампаний.
  • Маркетинговая аналитика . Предоставляет информацию, которую можно использовать для улучшения маркетинговых кампаний и рекламных предложений для продуктов, услуг и бизнес-инициатив.
  • Анализ настроений. Все данные, собранные о клиентах, можно проанализировать, чтобы выявить их отношение к компании или бренду, уровень удовлетворенности клиентов, потенциальные проблемы и способы улучшения обслуживания клиентов.

Технологии управления большими данными

Hadoop, платформа распределенной обработки с открытым исходным кодом, выпущенная в 2006 году, изначально была в центре большинства архитектур больших данных. Развитие Spark и других механизмов обработки отодвинуло MapReduce, механизм, встроенный в Hadoop, в сторону. В результате получается экосистема технологий больших данных, которые можно использовать для разных приложений, но часто они развертываются вместе.

Платформы больших данных и управляемые услуги, предлагаемые ИТ-поставщиками, объединяют многие из этих технологий в одном пакете, в первую очередь для использования в облаке.В настоящее время сюда входят следующие предложения, перечисленные в алфавитном порядке:

.
  • Amazon EMR (ранее Elastic MapReduce)
  • Платформа данных Cloudera
  • Google Cloud Dataproc
  • HPE Ezmeral Data Fabric (ранее MapR Data Platform)
  • Microsoft Azure HDInsight

Для организаций, которые хотят самостоятельно развернуть системы больших данных, локально или в облаке, помимо Hadoop и Spark доступны следующие технологии:

  • репозитории хранилищ, такие как распределенная файловая система Hadoop (HDFS) и службы хранения облачных объектов, в том числе Amazon Simple Storage Service (S3), Google Cloud Storage и Azure Blob Storage;
  • платформы управления кластером
  • , такие как Kubernetes, Mesos и YARN, встроенный в Hadoop диспетчер ресурсов и планировщик заданий, который расшифровывается как Yet Another Resource Negotiator, но обычно известен только по аббревиатуре;
  • Механизмы потоковой обработки
  • , такие как Flink, Hudi, Kafka, Samza, Storm и модули Spark Streaming и Structured Streaming, встроенные в Spark;
  • баз данных NoSQL, включая Cassandra, Couchbase, CouchDB, HBase, MarkLogic Data Hub, MongoDB, Neo4j, Redis и различные другие технологии;
  • платформ озер и хранилищ данных, среди которых Amazon Redshift, Delta Lake, Google BigQuery, Kylin и Snowflake; и
  • механизмов запросов SQL, таких как Drill, Hive, Impala, Presto и Trino.

Проблемы больших данных

В связи с проблемами вычислительной мощности проектирование архитектуры больших данных является общей проблемой для пользователей. Системы больших данных должны быть адаптированы к конкретным потребностям организации, это самостоятельная работа, которая требует от ИТ-специалистов и специалистов по управлению данными собрать воедино индивидуальный набор технологий и инструментов. Развертывание систем больших данных и управление ими также требуют новых навыков по сравнению с теми, которыми обычно обладают администраторы баз данных и разработчики, занимающиеся реляционным программным обеспечением.

Обе эти проблемы можно решить с помощью управляемой облачной службы, но ИТ-менеджерам необходимо внимательно следить за использованием облачной среды, чтобы расходы не вышли из-под контроля. Кроме того, перенос локальных наборов данных и обработка рабочих нагрузок в облако часто является сложным процессом.

Другие проблемы в управлении системами больших данных включают обеспечение доступа к данным для ученых и аналитиков данных, особенно в распределенных средах, которые включают сочетание различных платформ и хранилищ данных.Чтобы помочь аналитикам найти релевантные данные, группы управления данными и аналитики все чаще создают каталоги данных, которые включают функции управления метаданными и происхождения данных. Процесс интеграции наборов больших данных часто также сложен, особенно когда важными факторами являются разнообразие и скорость данных.

Ключи к эффективной стратегии работы с большими данными

В организации разработка стратегии работы с большими данными требует понимания бизнес-целей и данных, которые в настоящее время доступны для использования, а также оценки потребности в дополнительных данных для достижения целей.Следующие шаги, которые необходимо предпринять, включают следующее:

  • приоритизация запланированных вариантов использования и приложений;
  • определение необходимых новых систем и инструментов;
  • создание дорожной карты развертывания; и
  • оценивает внутренние навыки, чтобы определить, требуется ли переподготовка или прием на работу.

Чтобы гарантировать, что наборы больших данных являются чистыми, непротиворечивыми и используются должным образом, программа управления данными и связанные с ними процессы управления качеством данных также должны быть приоритетными.Другие передовые методы управления большими данными и их анализа включают сосредоточение внимания на потребностях бизнеса в информации, а не на доступных технологиях, и использование визуализации данных для помощи в обнаружении и анализе данных.

Практика и правила сбора больших данных

По мере роста сбора и использования больших данных возрастает и вероятность неправомерного использования данных. Общественный протест по поводу утечки данных и других нарушений конфиденциальности привел к тому, что Европейский Союз утвердил Общий регламент по защите данных (GDPR), закон о конфиденциальности данных, который вступил в силу в мае 2018 года.GDPR ограничивает типы данных, которые могут собирать организации, и требует согласия отдельных лиц или соблюдения других указанных причин для сбора персональных данных. Он также включает положение о праве на забвение, которое позволяет жителям ЕС просить компании удалить их данные.

Хотя в США нет аналогичных федеральных законов, Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA) направлен на предоставление жителям Калифорнии большего контроля над сбором и использованием их личной информации компаниями, ведущими бизнес в штате.Закон CCPA был подписан в 2018 г. и вступил в силу 1 января 2020 г.

Чтобы обеспечить соблюдение таких законов, предприятия должны тщательно управлять процессом сбора больших данных. Должны быть предусмотрены средства контроля для выявления регулируемых данных и предотвращения доступа к ним неавторизованных сотрудников.

Человеческая сторона управления большими данными и аналитики

В конечном счете, коммерческая ценность и преимущества инициатив по работе с большими данными зависят от работников, которым поручено управление данными и их анализ.Некоторые инструменты для работы с большими данными позволяют менее технически подготовленным пользователям запускать приложения прогнозной аналитики или помогают компаниям развертывать подходящую инфраструктуру для проектов с большими данными, сводя при этом к минимуму потребность в ноу-хау в области аппаратного и распределенного программного обеспечения.

Большие данные можно противопоставить малым данным — термин, который иногда используется для описания наборов данных, которые можно легко использовать для самостоятельной бизнес-аналитики и аналитики. Часто цитируемая аксиома гласит: «Большие данные для машин, малые данные для людей».

Что такое большие данные? | Усовершенствованная аналитика больших данных

Архитектура больших данных

 

Как и в случае с архитектурой в строительстве зданий, архитектура больших данных представляет собой план фундаментальной структуры того, как компании будут управлять своими данными и анализировать их.Архитектура больших данных отображает процессы, необходимые для управления большими данными, на их пути по четырем основным «уровням»: от источников данных к хранилищу данных, затем к анализу больших данных и, наконец, через уровень потребления, на котором результаты анализа представлены в виде бизнес-аналитика.

 

Аналитика больших данных

 

Этот процесс позволяет визуализировать значимые данные за счет использования моделирования данных и алгоритмов, характерных для характеристик больших данных.В углубленном исследовании и опросе, проведенном Школой менеджмента Слоана при Массачусетском технологическом институте, более 2 000 бизнес-лидеров спросили об опыте их компаний в области анализа больших данных. Неудивительно, что те, кто участвовал в разработке своих стратегий управления большими данными и поддерживал их, добились наиболее значительных результатов в бизнесе.

 

Большие данные и Apache Hadoop

 

Picture 10 десятицентовых монет в одной большой коробке, смешанные со 100 пятицентовыми монетами. Затем представьте 10 меньших коробок, стоящих рядом, в каждой по 10 пятицентовых монет и только по одной десятицентовой монете.В каком сценарии будет легче обнаружить десятицентовики? Hadoop в основном работает по этому принципу. Это платформа с открытым исходным кодом для управления распределенной обработкой больших данных в сети из множества подключенных компьютеров. Таким образом, вместо того, чтобы использовать один большой компьютер для хранения и обработки всех данных, Hadoop объединяет несколько компьютеров в почти бесконечно масштабируемую сеть и параллельно анализирует данные. В этом процессе обычно используется модель программирования MapReduce, которая координирует обработку больших данных путем упорядочения распределенных компьютеров.

 

Озера данных, хранилища данных и NoSQL

 

Традиционные базы данных в виде электронных таблиц SQL используются для хранения структурированных данных. Неструктурированные и полуструктурированные большие данные требуют уникальных парадигм хранения и обработки, поскольку они не поддаются индексации и категоризации. Озера данных, хранилища данных и базы данных NoSQL — все это репозитории данных, которые управляют нетрадиционными наборами данных. Озеро данных — это огромный пул необработанных данных, которые еще предстоит обработать.Хранилище данных — это хранилище данных, которые уже были обработаны для определенной цели. Базы данных NoSQL предоставляют гибкую схему, которую можно изменить в соответствии с характером обрабатываемых данных. Каждая из этих систем имеет свои сильные и слабые стороны, и многие предприятия используют комбинацию этих различных хранилищ данных, чтобы наилучшим образом удовлетворить свои потребности.

 

Базы данных в оперативной памяти

 

Традиционные дисковые базы данных разрабатывались с учетом технологий SQL и реляционных баз данных.Хотя они могут обрабатывать большие объемы структурированных данных, они просто не предназначены для лучшего хранения и обработки неструктурированных данных. В базах данных в оперативной памяти обработка и анализ полностью выполняются в оперативной памяти, а не извлекаются из дисковой системы. Базы данных в памяти также построены на распределенных архитектурах. Это означает, что они могут достичь гораздо большей скорости, используя параллельную обработку, в отличие от одноузловых моделей баз данных на основе дисков.

Большие данные и аналитика: определения, ценность, тенденции, приложения

Что такое большие данные, как они используются, почему они необходимы для цифровой трансформации и современной экономики и общества, основанных на данных, и как развиваются большие данные (аналитика) ?

Большие данные характерны для нашей цифровой экономики, где использование полезных данных и аналитики стало жизненно важным, поскольку оцифровка продолжается с потоком данных и, как следствие, распространением источников данных.

Содержание Руководство по большим данным

Мы сталкиваемся с быстро растущими объемами данных и большим разнообразием типов данных (структурированные данные, неструктурированные данные, полуструктурированные данные, потоковые данные и т. д.) . И они могут служить многочисленным целям и вариантам использования в бизнес-процессах, отраслях и приложениях, если их разумно использовать.

Большие данные являются результатом продолжающейся цифровизации и в то же время стимулируют цифровые инновации, а значит, и создание большего объема данных.Прекрасным примером того, как объемы данных увеличиваются из-за нашего цифрового поведения, является влияние пандемии на создание и хранение данных.

Предприятия перегружены большими объемами данных, с которыми непросто обращаться и управлять ими. Проблемы управления данными по-прежнему мешают организациям быстрее превращать имеющиеся у них данные и доступ к ним в ценность, что приводит к развитию DataOps.

Большие данные — это большие объемы, скорость и разнообразие информационных активов, которые требуют рентабельных, инновационных форм обработки информации для улучшения понимания, принятия решений и автоматизации процессов. (Гартнер)

Что такое большие данные? Определения и немного истории

Прежде чем углубиться в то, как организации (могут) использовать большие данные и как развивается наша «сфера данных», несколько слов о происхождении, определениях и знаменитых сравнениях больших данных.

Большие данные в некотором роде означают «все данные» (в контексте вашей организации и ее экосистемы) . В более строгом смысле это указывает на большие наборы данных, которые нелегко обрабатывать с помощью традиционных методов.

Большие данные» также указывает на различные формы обработки, анализа и управления этими более крупными, «быстрыми» и более сложными наборами данных и раскрывает ценность, которую они могут предложить. Более того, можно сказать, что термин «большие данные» включает в себя аналитику больших данных, визуализацию данных и цели, для которых используются методы больших данных.

Мы говорим о больших данных, когда несколько источников (люди или машины) очень быстро генерируют большие объемы данных, а данные собираются и анализируются для получения новой информации (инфографика ниже)

Обычно вы найдете четыре типа определений больших данных:

  1. Некоторые указывают на характеристики больших данных, которые известны как «V» с исходными V, такими как «Объем», «Разнообразие» и «Скорость» (подробности ниже) ;
  2. Другие сосредотачиваются на том факте, что традиционных методов управления данными и традиционных реляционных баз данных недостаточно для больших данных, и объясняют необходимые/полезные методы и технологии, такие как передовые аналитические методы;
  3. Несколько определений больше касаются цели и причин, по которым мы используем большие данные (аналитика) .Поскольку мы сосредоточены на бизнесе, нам больше всего нравятся те, которые нам лично нравятся;
  4. Сочетание вышеперечисленного и многого другого.

Одним из определений больших данных определенно может быть то, что это термин (некоторые сказали бы модное словечко) настолько важный, что были написаны статьи и главы книг о том, кто придумал этот термин, когда он был впервые использован и как он определяется . Но это вам мало поможет (хотя история имеет значение) .

Когда аналитик Дуг (Дуглас) Лэйни в 2001 году описал 3 V как серьезные проблемы управления данными для организаций, он неосознанно заложил основу большинства определений больших данных с тех пор.

Поскольку Даг работал в Meta Group/Gartner, мы начнем с первоначального определения больших данных, данного исследовательской фирмой. Определение Gartner звучало так: «Большие данные — это большие объемы, скорость и разнообразие информационных ресурсов, которые требуют рентабельных, инновационных форм обработки информации для улучшения понимания и принятия решений».

Прогнозируется, что мировые расходы на решения для больших данных и бизнес-аналитики (BDA) достигнут 215,7 млрд долларов в 2021 году, что на 10,1% больше, чем в 2020 году.Расходы BDA также увеличатся в течение следующих пяти лет, поскольку мировая экономика восстанавливается после пандемии COVID-19. Совокупный годовой темп роста (CAGR) глобальных расходов на BDA в прогнозируемом периоде 2021-2025 гг. составит 12,8%. (IDC)

С тех пор определение несколько изменилось, в том числе в отношении автоматизации процессов как возможности больших данных.

На момент написания этой статьи полное определение Gartner звучит так: «Большие данные — это большие объемы, высокая скорость и/или разнообразие информационных ресурсов, требующих рентабельных, инновационных форм обработки информации, которые обеспечивают более глубокое понимание, принятие решений. и автоматизация процессов.Обратите внимание, что 3 V — это не определение, а его часть. Другими словами: инструменты для управления большими данными и цели не менее важны.

Если вам не нравится определение больших данных, данное Gartner, и чтобы закрыть вопрос об определениях, вот еще несколько:

Большие данные — это термин, используемый для описания большого объема данных в сетевом, оцифрованном, насыщенном датчиками, информационном мире (NIST)

NIST (Национальный институт стандартов и технологий) : «Большие данные состоят из обширных наборов данных — в первую очередь по характеристикам объема, скорости, разнообразия и/или изменчивости — которые требуют масштабируемой архитектуры для эффективного хранения, обработки, и анализ.

SAS: «Большие данные — это термин, описывающий большой объем данных, как структурированных, так и неструктурированных, которые изо дня в день переполняют бизнес. Но важно не количество данных. Важно то, что организации делают с данными. Большие данные могут быть проанализированы для получения информации, которая приведет к принятию более эффективных решений и стратегических шагов в бизнесе».

Европейский парламент (см. инфографику ниже) : «Большие данные — это собранные наборы данных, которые настолько велики и сложны, что для их обработки требуются новые технологии, такие как искусственный интеллект.Данные поступают из множества различных источников. Часто они одного типа… но могут быть и комбинацией. Технологии позволяют собирать эти данные очень быстро, практически в режиме реального времени, и анализировать их для получения новой информации».

Большие данные для бизнеса — основы и почему это важно для SAS — полная инфографика в PDF

Википедия: «Большие данные — это область, в которой рассматриваются способы анализа, систематического извлечения информации или иной обработки слишком больших или сложных наборов данных. для обработки с помощью традиционного прикладного программного обеспечения для обработки данных.

Преимущества больших данных

Достаточно об определениях и времени, чтобы рассказать о больших данных. Как уже упоминалось, Дуг Лэйни первоначально придумал 3 Vs: громкость, разнообразие и скорость. Однако со временем было добавлено больше V. Инфографика от SAS выше и инфографика от IBM ниже соответственно упоминают 5 Vs и 4 Vs.

Сосредоточьтесь на V Тома – информационная сфера

Прежде чем более подробно рассмотреть каждый из них, нам неизбежно нужно немного поговорить о первом, объеме и росте нашей так называемой сферы данных.

Большие данные поступают из расширенного предприятия, Интернета и сторонних источников данных. Ошеломляющий объем и разнообразие информации требует использования фреймворков для обработки больших данных (Qubole)

Под сферой данных мы подразумеваем сервис исследовательской фирмы IDC, Global DataSphere, который количественно определяет и анализирует объем данных, созданных, захваченных и реплицированных в любой конкретный год по всему миру (подробнее ниже) .Другими словами: хороший показатель объема (и более) , безусловно, в сочетании с «Global StorageSphere» от IDC.

Зачем сначала смотреть на том? Потому что это то, о чем любит говорить большинство людей, и потому что увеличение объемов представляет собой проблему (и возможность) для организаций на многих уровнях. Реальность такова, что большинство организаций не могут следовать за ними. Дело не в том, что вам нужно хранить и использовать все данные, к которым вы (можете) иметь доступ.

С другой стороны, у вас появятся новые варианты использования и приложения, в которых данные, которые вы не сохранили, в конце концов кажутся вам ценными.Это настоящий баланс. Хранение и защита данных, а также управление ими недешевы, но упущенные возможности также могут дорого обойтись. Так или иначе, объемы растут с ошеломляющей скоростью. Итак, давайте сначала посмотрим на это.

Наша «информасфера» не собирается уменьшаться. Ну, наоборот. Интернет вещей (IoT) , цифровая трансформация, Индустрия 4.0 и новые технологии, влияющие на все сферы общества, бизнеса и нашей жизни, растут еще быстрее.

Некоторые технологии (напр.г., 5G) еще больше ускорит передачу данных. Растущее внедрение чего-либо цифрового во время пандемии, безусловно, также является ускорителем, как и такие эволюции, как будущее работы. Как и планы организаций, от предприятий до правительств, инвестировать еще больше в цифровые технологии и, следовательно, в данные.

Данные уже давно стали невероятным деловым активом. Или, как говорится в старой поговорке, это новая валюта/нефть/золото (как вам больше нравится) .И все мы понимаем, что это действительно дорогого стоит.

Более 5 миллиардов потребителей ежедневно взаимодействуют с данными, а к 2025 году их число достигнет 6 миллиардов, или 75% населения мира. В 2025 году каждый подключенный человек будет совершать как минимум одно взаимодействие с данными каждые 18 секунд (Эпоха данных 2025)

Легко понять, почему мы очарованы объемом и разнообразием, если вы осознаете, сколько существует данных (числа постоянно меняются, они действительно экспоненциальны) и сколькими способами, форматами и формами они поступают из разнообразие источников.

Рассмотрим данные в Интернете, журналы транзакций, социальные данные, потоковые данные в Интернете вещей и данные, извлеченные из миллионов оцифрованных документов. Рассмотрите несколько других типов неструктурированных данных, таких как электронная почта и текстовые сообщения, данные, созданные в многочисленных приложениях (ERP, CRM, системы управления цепочками поставок, что-либо в самом широком диапазоне поставщиков и систем бизнес-процессов, вертикальных приложений, таких как системы управления зданием) , данные геолокации и все чаще данные датчиков и других устройств и компонентов, генерирующих данные, в сфере киберфизической конвергенции.

Только представьте: согласно отчету Data Age 2025, к 2025 году глобальная сфера данных вырастет до 175 зеттабайт (с 33 в 2018 году), , при этом ожидается, что устройства IoT будут создавать более 90 зеттабайт данных. То есть огромный.

А влияние пандемии? В марте 2021 года исследовательская компания IDC объявила, что «объем созданных и воспроизведенных данных в 2020 году вырос необычно быстро из-за резкого увеличения числа людей, которые работают, учатся и развлекаются из дома».

Всего в 2020 году было создано или реплицировано около 64,2 зеттабайт данных. По словам Дэйва Рейнзела из IDC, «объем цифровых данных, созданных в течение следующих пяти лет, более чем в два раза превысит объем данных, созданных с момента появления цифровых хранилищ».

IDC теперь прогнозирует, что глобальное создание и репликация данных будет расти на 23 процента в год в течение прогнозируемого периода 2020–2025 годов.

Инициатива по работе с большими данными является частью более крупной финансируемой инициативы.Это станет более распространенным по мере того, как термин «большие данные» исчезнет, ​​а работа с большими наборами данных и несколькими типами данных по-прежнему будет нормой. (Ник Хьюдекер-Гартнер)

И взрыв еще не начался: предприятия и правительства продвигают цифровую повестку дня для устойчивости бизнеса, которая стала приоритетом в связи с пандемией. В результате пандемии произошел бум электронной коммерции, и многие люди впервые воспользовались цифровыми услугами в целом ряде приложений.Это будет иметь долгосрочные последствия (подумайте также о гибридных рабочих моделях, инвестициях в технологии умного офиса и т. д.) . Более того, вскоре потребители избавятся от «настоящих» 5G-устройств, а датчики будут массово развертываться, чтобы реализовать пожелания «удалено все» во многих областях, таких как интеллектуальное производство.

Данные

IoT уже представляют собой самый быстрорастущий сегмент данных, за которым следуют социальные сети, согласно упомянутым выводам IDC за 2021 год. И это без данных, генерируемых камерами видеонаблюдения, а сети камер безопасности с поддержкой ИИ являются основным вариантом использования 5G с большим объемом данных.И последнее, но не менее важное: приложения с интенсивным использованием данных, такие как цифровые двойники и AR/VR, становятся основными в нескольких средах. Так что да, объемы огромные.

Непрерывный рост сферы данных и больших данных оказывает важное влияние на то, как данные анализируются, при этом периферийные (граничные вычисления) играют все более важную роль, а общедоступное облако становится ядром.

Увеличение объемов больших и сложных данных потребовало другого подхода в «быстром» контексте экономики реального времени, где быстрый доступ к сложным данным и информации важен как никогда.

3 V, 4 V, 5 V и более V больших данных

По общему признанию, это было немного в аспекте громкости. Однако, поскольку это растущее руководство по большим данным, ожидайте больше информации и о других V, иногда немного технических. Итак, краткое изложение того, о чем они, прежде чем рассматривать большие данные на практике.

Как показано на инфографике SAS выше (3+2), и как уже упоминалось, исходные 3V — это объем, разнообразие и скорость. IBM (см. рис. ниже) добавила в свое представление четвертую: «правдивость».

Вместо этого

SAS решила добавить изменчивости и достоверности. Остальные ушли за шесть (исходные + ценность + достоверность + вариативность) . Вы также можете найти 7V больших данных или, если вам нравится больше: некоторые пошли на десять, среди других добавление визуализации и уязвимости. Мы остановимся на 5 и, возможно, поговорим об остальных позже.

Четыре V больших данных с точки зрения IBM — источник и любезно предоставлен IBM Big Data Hub

Volume

Объем строго относится к размеру набора данных (с обширными наборами данных в качестве одной из исходных характеристик) .Тем не менее, вы часто замечаете, что он используется для упомянутого роста объемов данных в смысле всех данных, которые создаются, реплицируются и т. д. Огромный объем данных и информации, которые создаются, когда мы в основном говорим об инфраструктуре, обработке и управление большими данными, пусть и избирательным образом.

Разнообразие

Помимо данных, созданных в широком цифровом контексте, независимо от бизнес-функции, социальной сферы или систем, значительно увеличилось количество данных, созданных на более конкретных уровнях.Разнообразие связано со многими типами данных, структурированными, неструктурированными и всем, что между ними (полуструктурированными).

3V Дугласа Лейни (объем, разнообразие и скорость) — это три определяющих аспекта больших данных.

Скорость

Скорость относится к скорости потока данных. Скорость — это то, где происходят анализ, действие, а также быстрый захват, обработка и понимание, и где мы также смотрим на скорость и механизмы, с которыми большие объемы данных могут быть обработаны для все более близких или реальных результатов, что часто приводит к потребность в быстрых данных.

Правдивость

Правдивость во многом связана с точностью, которая с точки зрения принятия решений и интеллекта становится уверенностью, и степенью, в которой мы можем доверять данным, чтобы делать то, что нам нужно/хотим сделать. Действительно о старом добром GIGO (мусор на входе, мусор на выходе) . Или, как формулирует это NIST: достоверность относится к полноте и точности данных и относится к народному описанию «мусор на входе, мусор на выходе» для проблем качества данных, существующих в течение длительного времени.

Значение

Мы повышаем ценность этого, поскольку речь идет о цели, результате, расстановке приоритетов, а также общей ценности и актуальности, создаваемых в приложениях с интенсивным использованием данных, при этом ценность заключается в глазах смотрящего и заинтересованного лица, а не в объеме. измерение. Согласно NIST, ценность относится к неотъемлемому богатству, экономическому и социальному, встроенному в любой набор данных. Пока вы не называете это новой нефтью.

Большие данные поступают из разных источников.Часто они относятся к одному и тому же типу, например, данные GPS от миллионов фирм в индустрии профессиональных услуг используют большие данные и аналитику для поддержки своих усилий по всестороннему управлению клиентами и клиентами, а также передовых инициатив по управлению проектами. Банки используют решения BDA для улучшения адаптации клиентов, одновременно автоматизируя бизнес-операции и обнаруживая и предотвращая мошенничество (Джессика Гёпферт, IDC)

Информационная возможность аналитики больших данных

Данные как таковые бессмысленны, как и объем.Благодаря аналитике больших данных (BDA) , искусственному интеллекту и т. д. мы можем сосредоточиться на том, что действительно важно: смысл, понимание, ценность, данные, которые можно использовать, данные, которые можно использовать, цель и способы ее достижения и перехода от данных к решения и действия (модель DIKW) .

Точно так же, как информационный хаос связан с информационными возможностями, хаос больших данных связан с возможностями и целями. Вдобавок ко всему, красота больших данных заключается в том, что они не следуют строго классическим правилам данных и информационных процессов, и даже совершенно тупые данные могут привести к отличным результатам, как объясняет Грег Сателл в Forbes.

От создания и сбора данных до принятия решений на основе данных – IDC – нажмите, чтобы открыть полное изображение

Возобновление внимания к большим данным в последние годы было вызвано сочетанием технологий с открытым исходным кодом для хранения данных и управления ими, а также растущим объемом данных. Добавьте к этому различные другие технологии 3-й платформы, частью которых является аналитика больших данных, такие как облачные вычисления, мобильные и дополнительные «ускорители», такие как IoT, и становится ясно, почему большие данные привлекли гораздо больше внимания, чем просто возобновили внимание, но привели к расширение экосистемы, как показано ниже.

Сегодня и, конечно же, здесь мы рассматриваем бизнес, интеллект, решения и перспективу ценности/возможностей. От объема к значению (какие данные нам нужны для создания какой выгоды) и от хаоса к добыче и осмыслению, уделяя особое внимание анализу данных, пониманию и действию.

В отличие от многих других областей рынка ИТ-услуг, в 2020 году продолжался рост услуг по работе с большими данными и аналитики, поскольку организации полагались на анализ данных и интеллектуальные решения для автоматизации, чтобы пережить пандемию COVID-19 (Дженнифер Хэмел, IDC)

Важность больших данных и, что более важно, интеллекта, аналитики, интерпретации, сочетания и ценности, которые умные организации получают с точки зрения «правильных данных» и «актуальности», будут определять методы работы организаций и влиять на приоритеты в наборе персонала и навыках.

Победители поймут ценность, а не только технологию, а для этого требуются аналитики данных, а также руководители и практики во многих областях, которым необходимо приобрести аналитическое, не говоря уже о цифровом, мышлении. Огромная проблема, особенно в таких областях, как маркетинг и менеджмент.

Что такое большие данные и как анализ больших данных может улучшить нашу жизнь — исходная и расширенная версия

Переход к ценным данным и вариантам использования

Организации долгое время сосредотачивались на измерении объема.

Объемы были и остаются ошеломляющими, и получение всех этих данных в озерах данных было непростым и до сих пор не является (подробнее об озерах данных ниже, а пока рассматривайте его как среду, в которой собирается и может быть проанализирован большой объем данных) . В какой-то момент мы даже заговорили о болотах данных вместо озер данных. Вы можете себе представить, что это значит: множество данных поступает из множества (все больше) источников и систем, что приводит к мутным водам (не от художника).

Иметь много данных — это одно, иметь высококачественные данные — это другое, а использование ценных данных для достижения важных целей (то, что выходит из воды, так сказать) — это опять-таки другая игра.

К счастью, организации начали использовать большие данные более разумно и осмысленно. Хотя озера данных продолжают расти, и в обработке больших данных наблюдается сдвиг в сторону облачных и высокоценных вариантов использования данных.

Большие данные поступают из разных источников.Часто они однотипны, например, данные GPS с миллионов мобильных телефонов используются для смягчения пробок; но это также может быть комбинация, например, медицинские записи и использование приложений пациентами. Технологии позволяют собирать эти данные очень быстро, практически в режиме реального времени, и анализировать их для получения новой информации. (ЭП)

Это происходит во многих областях. Согласно Qubole, большие данные используются в широком и постоянно растущем спектре отделов, функций и бизнес-процессов, получающих наибольшую ценность от больших данных (в порядке убывания важности на основе процентной доли респондентов в опросе для отчета) включают обслуживание клиентов, планирование ИТ, продажи, финансы, планирование ресурсов, реагирование на проблемы с ИТ, маркетинг, управление персоналом и рабочее место, а также цепочка поставок.

Другими словами: почти все бизнес-процессы. Как упоминалось в статье о некоторых выводах из отчета, переход к облаку приводит к расширению программ машинного обучения (машинное обучение или МО — это область искусственного интеллекта) , в которых повышается кибербезопасность, оптимизация обслуживания клиентов и профилактическое обслуживание. , лучший вариант использования Индустрии 4.0, выделиться.

Больше отделов, больше функций, больше вариантов использования, больше целей и, надеюсь/особенно, больше внимания уделяется созданию ценности и разумным действиям и решениям: в конце концов, это то, что BDA и, скажем прямо, большинство проектов цифровой трансформации и поддерживающие технологии, такие как искусственный интеллект, Интернет вещей и так далее.

Большие данные раньше означали данные, которые не могла обработать одна машина. Теперь это слово стало модным для обозначения всего, что связано с анализом или визуализацией данных (Райан Суонстром)

Подробнее о больших данных, их эволюции и приложениях

Умные данные: за пределами объема и к реальности

С увеличением объемов в основном неструктурированных данных возникает проблема шума в чистом аспекте объема.

Для достижения бизнес-результатов и практических результатов для улучшения бизнеса, улучшения обслуживания клиентов, оптимизации маркетинга или реагирования на любые бизнес-задачи, которые можно улучшить с помощью данных, нам нужны интеллектуальные данные, в которых акцент смещается с объема на ценность.

Быстрые данные: скорость и гибкость для быстрого реагирования

Чтобы реагировать и действовать, скорость имеет первостепенное значение.

Тем не менее, как перейти от лавины данных, в основном неструктурированных, которыми на самом деле являются большие данные, к скорости, необходимой в экономике реального времени? Быстрые данные — это один из ответов во времена, когда адаптация к клиентам является ключом к поддержанию актуальности.

Аналитика больших данных: принятие разумных решений и прогнозов

Как любой, кто когда-либо работал с данными, даже до того, как мы начали говорить о больших данных, важна аналитика.

Без аналитики нет ни действия, ни результата. Хотя интеллектуальные данные связаны с ценностью, они идут рука об руку с аналитикой больших данных. Фактически, BDA, а точнее прогнозная аналитика, были первой технологией, достигшей плато производительности в цикле ажиотажа Gartner.

Неструктурированные данные: добавление смысла и ценности

Самая крупная и быстрорастущая форма информации в ландшафте больших данных — это то, что мы называем неструктурированными данными или неструктурированной информацией. Поступая из различных источников, он дополняет обширную и все более разнообразную вселенную данных и информации.

Чтобы использовать огромные возможности неструктурированных данных и информации (от текстовых файлов и социальных данных до основного текста электронного письма), необходимо определить значение и контекст.Это то, что позволяют когнитивные вычисления: видеть закономерности, извлекать смысл и добавлять «почему» к «как» данных.

Что делает данные действенными?

Без интеллектуальных данных значение и назначение данных невозможно сделать действенными в контексте больших данных с постоянно растущим числом источников данных/информации, форматов и типов.

Более того, есть несколько аспектов данных, которые необходимы для того, чтобы сделать их вообще применимыми к действиям. Независимо от того, касается ли это больших данных или любого другого типа данных, данные для принятия мер для начинающих точны: элементы данных верны, разборчивы и действительны.Вторым аспектом является доступность, которая также имеет несколько модальностей. Другие параметры включают ликвидность, качество и организацию.

Большие данные в обслуживании клиентов

Сегодняшние клиенты ожидают хорошего обслуживания клиентов, и управление данными играет в этом большую роль.

Для осмысления данных с точки зрения обслуживания клиентов и обслуживания клиентов требуется интегрированный и многоканальный подход, при котором огромный объем информации и источников данных о клиентах, взаимодействиях и транзакциях должен быть осмыслен для клиента, который ожидает последовательного и беспрепятственный опыт, среди прочего, с точки зрения обслуживания.

Решение проблемы больших данных с помощью искусственного интеллекта

Роланд Симонис объясняет, как искусственный интеллект используется для интеллектуального распознавания документов, а также проблемы с неструктурированной информацией и большими данными.

Среди методов ИИ, которые он описывает, — семантическое понимание и статистическая кластеризация, а также применение модели ИИ к входящей информации для классификации, распознавания, маршрутизации и, что не менее важно, механизм самообучения.

Озера данных для BDA

Традиционные методы работы с постоянно растущими объемами и разнообразием данных больше не годятся. Вот где на помощь приходят озера данных.

Озера данных — это репозитории, в которых организации стратегически собирают и хранят все данные, необходимые им для анализа для достижения определенной цели. Природа и формат данных, а также источник данных не имеют значения в этом отношении: полуструктурированные, структурированные, неструктурированные, все что угодно.Озеро данных — это то, что нужно организациям для BDA в смешанной среде данных. Однако у этой модели есть проблемы, поскольку Hadoop является известным игроком в сфере решений, а известные нам озера данных не являются универсальным ответом на все потребности аналитики.

Инфографика: порядок из хаоса

Хотя, как уже упоминалось, к моменту публикации прогнозы часто меняются, ниже приведена довольно интересная инфографика от сотрудников Visual Capitalist, которая, помимо данных, также показывает некоторые случаи ее использования в реальной жизни.

Ознакомьтесь с инфографикой «Создание порядка из хаоса» ниже или просмотрите ее на Visual Capitalist для более широкой версии.

Большие данные — создание порядка из хаоса — источник Visual Capitalist

Верхнее изображение: Shutterstock — Авторские права: Melpomene — Все остальные изображения являются собственностью их соответствующих владельцев.

.

Leave a Reply