Основы big data: Page not found — Курсы Big Data, Hadoop, Arenadata, Kafka и Spark

Содержание

Что такое большие данные? | Oracle Россия и СНГ

Согласуйте цели изучения данных с бизнес-задачами Более емкие наборы данных позволяют совершать новые открытия. Поэтому важно планировать вложения в специалистов, организацию и инфраструктуру исходя из четко поставленных бизнес-задач, чтобы гарантировать постоянное привлечение инвестиций и финансирование. Чтобы понять, на верном ли Вы пути, спросите себя, каким образом большие данные поддерживают приоритеты бизнеса и ИТ и способствуют достижению важнейших целей. Например, речь может идти о фильтрации веб-журналов для понимания тенденций в интернет-торговле, анализе отзывов заказчиков в социальных сетях и взаимодействия со службой поддержки, а также изучении методов статистической корреляции и их сопоставлении с данными о заказчиках, продукции, производстве и проектировании.
Используйте стандарты и руководства, чтобы компенсировать недостаток квалификации Нехватка навыков является одним из наиболее существенных препятствий на пути к извлечению выгоды из больших данных.
Этот риск можно снизить, если внести технологии, планы и решения, связанные с большими данными, в программу управления ИТ. Стандартизация подхода позволит эффективнее управлять расходами и ресурсами. При внедрении решений и стратегий, имеющих отношение к большим данным, необходимо заранее оценить требуемый уровень компетенции и принять меры по устранению недостатков в навыках. Речь может идти об обучении или переобучении существующего персонала, найме новых специалистов или обращении в консалтинговые фирмы.
Оптимизируйте передачу знаний с помощью центров повышения квалификации Используйте центры повышения квалификации для обмена знаниями, наблюдения и управления проектной коммуникацией. Независимо от того, начинаете ли Вы работу с большими данными или продолжаете, расходы на оборудование и ПО следует распределить по всем подразделениям компании. Такой структурированный и систематизированный подход помогает расширить возможности больших данных и повысить уровень зрелости информационной архитектуры в целом.
Согласование структурированных и неструктурированных данных приносит наилучшие результаты

Анализ больших данных сам по себе ценен. Однако Вы сможете извлечь еще большее полезных сведений за счет сопоставления и интеграции больших данных низкой плотности с уже используемыми структурированными данными.

Неважно, какие данные Вы собираете — о заказчиках, продукции, оборудовании или окружающей среде, — цель состоит в том, чтобы добавить больше релевантных единиц информации в эталонные и аналитические сводки и обеспечить более точные выводы. Например, важно различать отношение всех заказчиков от отношения наиболее ценных из них. Именно поэтому многие компании рассматривают большие данные как неотъемлемую часть существующего набора средств бизнес-анализа, платформ хранения данных и информационной архитектуры.

Не забывайте, что процессы и модели больших данных могут выполняться и разрабатываться как человеком, так и машинами. Аналитические возможности больших данных включают статистику, пространственный анализ, семантику, интерактивное изучение и визуализацию. Использование аналитических моделей позволяет соотносить различные типы и источники данных, чтобы устанавливать связи и извлекать полезные сведения.

Обеспечение производительности лабораторий по изучению данных

Обнаружение полезных сведений в данных не всегда обходится без сложностей. Иногда мы даже не знаем, что именно ищем. Это ожидаемо. Руководство и специалисты по ИТ должны с пониманием относиться к отсутствию четкой цели или требований.

В то же время специалисты по анализу и изучению данных должны тесно сотрудничать с коммерческими подразделениями, чтобы ясно представлять, в каких областях имеются пробелы и каковы требования бизнеса. Чтобы обеспечить интерактивное исследование данных и возможность экспериментов со статистическими алгоритмами, необходимы высокопроизводительные рабочие среды. Убедитесь, что в тестовых средах есть доступ ко всем необходимым ресурсам и что они надлежащим образом контролируются.

Согласование с облачной операционной моделью Технологии больших данных требуют доступа к широкому набору ресурсов для итеративных экспериментов и текущих производственных задач. Решения для больших данных охватывают все области деятельности, включая транзакции, основные, эталонные и сводные данные. Тестовые среды для анализа должны создаваться по требованию. Управление распределением ресурсов играет важную роль в обеспечении контроля за всем потоком данных, включая предварительную и последующую обработку, интеграцию, обобщение в базе данных и аналитическое моделирование. Правильно спланированная стратегия предоставления ресурсов для частных и общедоступных облаков и обеспечения безопасности имеет ключевое значение при поддержке этих меняющихся требований.

Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных

Всем привет! Сегодня мы будем рассматривать книгу, посвященную науке о данных. Казалось бы, при чем тут Python… Но, дело в том, что Python — самый используемый язык в сфере Data Science. «Основы Data Science и Big Data», при должном подходе к изучению, станет отличной отправной точкой для входа в эту сферу.

Немного об авторах

Дэви Силен — бывалый бизнесмен, писатель и профессор. Является одним из внештатных лекторов школы менеджмента IESEG во Франции (город Лилле). Там он занимается исследованиями в области теории Big Data и преподает материалы из этой же сферы.

Мохамед Али — тоже бизнесмен и консультант в области науки о данных. Он увлечен областью Data Science, а также является ярым защитником экологии.

Арно Мейсман — специалист в Data Science, чьи интересы весьма различаются: от торговли в розницу до игровой аналитики. Всё это потому, что он убежден: информация, которую получают, обрабатывая данные, вместе с некоторым воображением, поможет достичь совершенства нашего мира.

Представленное выше трио являются совладельцами двух Data Science компаний, базирующихся в Бельгии и Великобритании. Это Optimately и Maiton.

Поговорим о содержании

Каждая глава этой книги обращается к одной из концепций Data Science. В этом можно убедиться, рассмотрев оглавление:

  • Глава 1. Data Science в мире больших данных — в этой главе вы начнете изучение теории. Будут рассмотрены типы данных, сам процесс Data Science и ее экосистема. Будет описан вводный пример использования Hadoop.
  • Глава 2. Процесс Data Science — здесь покажут процесс сбора данных и их обработки, а также анализ и представление результатов.
  • Глава 3. Машинное обучение — вы узнаете, что такое машинное обучение, научитесь создавать модели и правильно выбирать типы моделей и обучения. Немного затронете частично контролируемое обучение.
  • Глава 4. Работа с большими данными на одном компьютере — эта глава расскажет о проблемах при работе с большими данными, поможет правильно выбрать инструменты. Также авторы покажут два примера: прогнозирование вредоносных URL-адресов и построение рекомендательной системы внутри базы данных.
  • Глава 5. Первые шаги в области больших данных — эта небольшая глава будет посвящена распределению хранения и обработки данных в инфраструктурах. Затем вы подкрепите данные учебным примером оценки риска при кредитовании.
  • Глава 6. Присоединяйтесь к движению NoSQL — исходя из названия, понимаем, что будем изучать NoSQL. Рассмотрим учебный пример «Диагностика болезней», узнаем о разнице между SQL и NoSQL.
  • Глава 7. Графовые базы данных — вы узнаете о Neo4j (графовая база данных) и Cypher (язык запросов к такой БД). Узнаете о связанных данных и рассмотрите пример из использования на основе рекомендательной системы.
  • Глава 8. Глубокий анализ текста — на протяжении одной главы, вкратце, вы рассмотрите работу с глубоким анализом текста. На примере классификации сообщений с Reddit закрепите полученные данные. Если хотите узнать о работе с естественным языком побольше, взгляните на «Знакомство с Pytorch«.
  • Глава 9. Визуализация данных для конечного пользователя — здесь вы немного потрогаете JavaScript и научитесь визуализировать данные, связав Python и JS.

Подведем итоги

Авторы написали эту книгу для тех, кто хочет войти в Data Science, но не знает, с чего начать. В каждой главе вы сможете немного затронуть чуть ли не каждый аспект науки о данных. Примеры в конце каждой главы помогут закрепить знания. По итогу у вас будет сформировано понимание того, что вы хотите получить от этой сферы, и в какой ее уголок хотите углубиться.

Стоит учесть, что, для полноценного погружения в эту книгу, необходимо иметь хотя бы минимальный опыт в Python, HTML и знать основы SQL.

Оставляйте свое мнение в комментариях, обсуждайте в нашем чате. Скачать книгу можно из нашего телеграм-канала с книгами по этой ссылке.

Марк Лутц «Изучаем Python»

Скачивайте книгу у нас в телеграм

Скачать ×

📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство

Анализ больших данных – относительно новая, но довольно востребованная сфера рынка труда. Спрос на специалистов по работе с данными постоянно растет. Big Data – это наборы данных очень больших размеров, которые также характеризуются многообразием и высокой скоростью обновления.

Аналитик больших данных – это специалист, который выявляет и исследует закономерности в данных с помощью специальных программных средств.

О том, чем занимаются специалисты по анализу больших данных, мы писали в статье Big Data: размер имеет значение. В этом материале, подготовленном при поддержке Факультета Аналитики Big Data онлайн-университета GeekBrains, мы сосредоточимся на навыках, необходимых для овладения профессией.

Английский язык

Актуальная информация по анализу больших данных в первую очередь появляется в англоязычных сообществах. Знание английского языка необходимо не только для чтения литературы по теме, но и для общения с зарубежными коллегами.

Soft skills

Работа в проектах над большими данными обычно разделяется между специалистами из разных сфер. Поэтому немаловажным является умение работать в команде. Развить свои soft skills помогут следующие курсы и книги:

Математика

Если вы начинаете свой карьерный путь из другой сферы, необходимо прокачать знания в дискретной математике и статистике. Так вы сможете лучше понимать алгоритмы обработки и методы анализа больших данных.

На русском:

На английском:

Программирование

Далее нужно изучить SQL – язык создания, модификации и управления базами данных.

Чаще всего для обработки и анализа больших данных используются такие языки программирования, как Python или R. Изучить их основы совершенно бесплатно можно с помощью онлайн-платформ.

На русском:

На английском:

Теория

Для того чтобы строить и интерпретировать прогностические модели, необходима сильная теоретическая база. В соответствующих онлайн-курсах включены основы статистики, высшей математики, необходимая теория и практические задания.

На русском:

На английском:

В дополнение:

Литература по Big Data

После просмотра курсов и освоения базы приступайте к чтению научно-технической литературы по теме. Не стесняйтесь читать и научно-популярную литературу – это позволит посмотреть на область свежим взглядом.

Подкасты

Подкасты и Youtube-каналы – одни из лучших способов быть в курсе последних новостей Big Data. Относительно YouTube обязательно изучите нашу подборку из 30 YouTube-каналов и плейлистов о Data Science. А ниже мы собрали подборку подкастов.

На русском:

На английском:

  • Data Skeptic – эксперты о статистике, машинном обучении, ИИ и Big Data;
  • Code Newbie – об успешных программистах и людях, сумевших стать профессионалами с нуля;
  • Learn to Code with Me – для новичков об основах программирования;
  • Coding Blocks – о лучших практиках программирования, алгоритмах и ООП;
  • Programming Throwdown – для разработчиков о работе на разных языках программирования;
  • Arrested DevOps – новое о практиках разработки;
  • Software Engineering Daily – о работе программного обеспечения.

После знакомства с теорией и основами программирования закрепите полученные знания на практике. Начните анализировать реальные данные. В этом вам помогут онлайн-курсы и популярные ресурсы:

Потребуются также и специальные инструменты для решения проблем, связанных с огромными объемами данных и их распределенной обработки:

LinkedIn

В первую очередь подпишитесь на сообщество Big Data and Analytics на LinkedIn. Там собраны не только курсы и офферы для аналитиков, но и вся актуальная информация от ведущих экспертов области. А также советуем следить за публикациями Ronald van Loon, Jules Polonetsky, DJ Patil и Bernard Marr. Они активно рассказывают о своем карьерном пути и делятся новостями из мира Data Science.

Сообщество

  • Stack Overflow Big Data – огромный ресурс с вопросами и ответами о проблемах, связанных с кодом;
  • Хабрахабр Big Data – статьи по анализу данных и машинному обучению;
  • Women in Big Data – форум для женщин в сфере больших данных;
  • Open Data Science – русскоязычное сообщество для специалистов из разных областей науки о данных;
  • MachineLearning.ru – вики-страница, посвященная машинному обучению на русском;
  • Cross Validated – вопросы и ответы по статистике и выбору лучших моделей;
  • R-bloggers – все, что вы хотели знать о R.

Направления в карьере

Мое видение – это мир, наполненный грамотными профессионалами в сфере данных. Профессионалы, которые могут использовать данные для разработки идей и принятия решений, основанных на данных

Дэвид Лангер (Вице-президент отдела Аналитики в Schedulicity)

По данным отчета LinkedIn 2020 г., специалисты по анализу данных на протяжении последних трех лет остаются одними из самых востребованных в таких отраслях, как информационные технологии и услуги, программное обеспечение, интернет, финансовые услуги, высшее образование, а также в научно-исследовательской сфере. Вакансии варьируются от младших разработчиков до старших вице-президентов и директоров по инжинирингу.

Средняя зарплата специалиста в области Data Science находится в диапазоне от $89 тыс. до $242 тыс. в США, а Европейская комиссия в своем отчете за 2019 г. объявила, что к 2020 г. в Европе будет создано 100 000 новых рабочих мест, связанных с данными.

Если вы только начинаете свой путь в Data Science, хотите получить диплом и помощь в трудоустройстве, мы рекомендуем записаться на курс Факультета Аналитики Big Data онлайн-университета GeekBrainsy. Программа курса даст основательную математическую и базу, основы языка Python и навыки работы с базами данных, а также научит работе с Hadoop и Apache Spark – востребованными инструментами работы с большими данными. Обучение на курсах ориентировано на применение навыков машинного обучения в бизнесе и построено по принципам практической работы над проектами с ведущими специалистами сферы и личным помощником-куратором.

󾔚 Курсы Data Science • Machine Learning (машинное обучение) • Big Data • Data Mining в Минске

Сфера интересов: Python, MathCad, Mathlab, Wolfram, Statistica, SPSS, Computer vision, OpenCv, Keras, Machine, Learning, Deep Learning, Nltk, NLP, Fasttext, CUDA, Pytorch, SciPy, NumPy, SkyKit, Xgboost, CatBoost.

Профессиональный путь: В 2005 году окончил Военную академию Республики Беларусь по специальности «Инженер по телекоммуникациям, радиоконтроль и противодействие». В 2008 году прошел адъюнктуру этой же академии. С 2008 года занимался научной и исследовательской работой в центре пограничных исследований ГУО «Институт пограничной службы Республики Беларусь». 

В 2010 году защитил диссертацию в УО «Военная академия Республики Беларусь» с присвоением ученой степени кандидат технических наук. 

С 2018 года член государственного экспертного совета «Безопасность человека, общества и государства» Государственного комитета по науке и технологиям Республики Беларусь.

С 2019 года доцент кафедры ГУО «Институт пограничной службы Республики Беларусь». В июне 2020 года присвоено ученое звание доцент по специальности «Радиотехника и связь». 

С августа 2020 года профессор кафедры ГУО «Институт пограничной службы Республики Беларусь». Профессиональная область: разработка, сопровождение, модернизации технических систем различного назначения. Анализ технологических процессов. Мною опубликовано более 20 научных работ, 5 учебных пособий.

Особенности преподавания: Образовательный курс нацелен на приобретение слушателями знаний, умений и навыков, достаточных для самостоятельного улучшения различных процессов, протекающих в бизнес-среде, предприятиях и организациях, с дальнейшей возможностью выработки соответствующего решения или программного продукта, а также осуществления анализа технологических процессов и выработки необходимых рекомендаций.

Data Scientist – специалист по данным, занимающийся интеллектуальным анализом структурированных и неструктурированных данных. Использует статистику, машинное обучение и продвинутые методы предиктивной аналитики для решения ключевых бизнес-задач. Специалист по данным должен не только уметь анализировать полученную информацию, но и обладать отличными навыками программирования, уметь разрабатывать новые алгоритмы, обрабатывать большие объемы информации и иметь хорошее представление о той сфере, в которой он применяет свои знания. 

Применение методологии Data Science в программном продукте позволяет значительно повысить его качество и эффективность, что приводит к увеличению прибыли и сокращению затрат организации. Поэтому руководители предприятия или организации готовы платить немалые деньги тем, кто является специалистом Data Science и умеет воплощать ее методологию в жизнь. 

Для успешного освоения курса слушателям необходимо иметь знания высшей математики на уровне 1-2 курса технического или математического высшего учебного заведения, а также владеть начальными навыками программирования, преимущественно на языке Python.


Если бы мне пришлось снова изучать Data Science с нуля, как бы я это сделал теперь?

Пару дней назад я вдруг задумался, если бы мне пришлось заново изучать machine learning и data science, с чего бы я начал? Самое смешное, что путь, который я себе описал, кардинально отличался от того, что было на моем старте в свое время. 

Конечно, мы все учимся по-разному. Некоторые предпочитают видео, другие — просто книги, а многим людям необходимо платить за курсы, чтобы чувствовать дополнительную нагрузку и давление. И это нормально, самое важное — учиться и получать удовольствие от этого. 

Итак, я разработал путь, который, с моей точки зрения, является наиболее эффективным, в случае, если бы мне пришлось изучать Data Science с нуля. 

Как вы видите, мой любимый способ учиться — постепенно переходить от простого к сложному. Это значит начать с практических примеров, а затем перейти к более абстрактным понятиям.

Микро-курсы Kaggle

Я знаю, что начинать с этого вам может показаться странным, и многие предпочли бы начать с самых тяжелых основ и математических видеороликов, чтобы полностью понять, что происходит за каждой моделью ML. Но, с моей точки зрения, начинание с чего-то практичного и конкретного помогает лучше рассмотреть картину в целом.

Кроме того, эти микро-курсы занимают около 4 часов каждый, так что достижение этих маленьких целей заранее добавляет дополнительный мотивационный импульс.

Микро-курсы Kaggle: Python

Если вы знакомы с Python, то можете пропустить эту часть. Здесь вы изучите основные понятия Python, которые помогут вам в освоении Data Science. В Python будет много того, что все еще будет казаться загадкой. Но по мере продвижения вы все узнаете и поймете на практике.

Ссылка: https://www.kaggle.com/learn/python

Цена: бесплатно

Микро-курсы Kaggle: Pandas

Pandas дадут нам навыки, чтобы начать манипулировать данными в Python. Я считаю, что 4-часового микро-курса и практических примеров достаточно, чтобы иметь представление о том, что можно сделать.

Ссылка: https://www.kaggle.com/learn/pandas

Цена: бесплатно

Микро-курсы Kaggle: визуализация данных

Визуализация данных, пожалуй, является одним из наиболее недооцененных навыков, однако она очень важна. Визуализация данных позволит вам полностью понять данные, с которыми вы будете работать.

Ссылка: https://www.kaggle.com/learn/data-visualization

Цена: бесплатно

Микро-курсы Kaggle: введение в machine learning

Здесь начинается самое интересное. Вы будете изучать основные, но очень важные концепции, чтобы начать тренировать модели машинного обучения. Концепции, которые позднее будут предельно необходимы. 

Ссылка: https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning

Цена: бесплатно

Микро-курсы Kaggle: machine learning средний уровень

Это дополнение к предыдущему, но здесь вы впервые будете работать с качественными переменными и иметь дело с нулевыми полями в ваших данных.

Ссылка: https://www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-learning

Цена: бесплатно

Остановимся здесь на минутку. Должно быть ясно, что эти пять микрокурсов не будут линейным процессом, вам, вероятно, придется изучать их параллельно. Когда вы работаете в Pandas, вам, возможно, придется вернуться к курсу Python, чтобы вспомнить некоторые вещи, которые вы изучили, или перейти к документации Pandas, чтобы понять новые функции, которые вы видели в курсе «Введение в машинное обучение». И это отлично, в этом и заключается настоящее обучение. 

Теперь, если вы осознаете, что эти первые 5 курсов дадут вам необходимые навыки для проведения анализа данных (EDA) и создания базовых моделей, которые позже вы сможете улучшить, то сейчас самое время начать с простых соревнований Kaggle и применить на практике то, что вы узнали.

Соревнование Kaggle Playground: Титаник

Здесь вы будете применять на практике то, что вы узнали на вводных курсах. Возможно, поначалу это будет немного пугающе, но суть не в том, чтобы быть первым в списке лидеров, а в том, чтобы учиться. В этом конкурсе вы узнаете о классификации и соответствующих метриках для таких типов проблем, как точность, отзыв и достоверность.

Ссылка: https://www.kaggle.com/c/titanic

Соревнование Kaggle Playground: цены на жилье

В этом конкурсе вы будете применять регрессионные модели и узнавать о соответствующих метриках, таких как RMSE.

Ссылка: https://www.kaggle.com/c/home-data-for-ml-course

К этому моменту у вас уже есть большой практический опыт, и вы почувствуете, что можете решить множество задач, но есть вероятность, что вы не до конца понимаете, что происходит за алгоритмами классификации и регрессии, которые вы использовали. Так что именно здесь мы должны рассмотреть основы того, что мы изучаем.

Многие курсы с этого начинаются — рассмотрения основ, но, по крайней мере, я усваиваю эту информацию лучше, если до этого имел дело с практикой. 

Книга: Data Science с нуля

Сейчас мы на мгновение отделимся от Pandas, scikit-learn и других библиотек Python для практического изучения того, что происходит «за» этими алгоритмами.

Эта книга довольно приятна для чтения, в ней приведены примеры Python по каждой из тем, и в ней не так много математики, которая является фундаментальной для этого этапа. Мы хотим понять принцип алгоритмов, но, с практической точки зрения, мы не хотим быть демотивированными, читая множество математических обозначений.

Ссылка: Amazon

Цена: около $ 26

Здесь я приглашаю вас продолжать участвовать в более сложных соревнованиях Kaggle, участвовать в форумах и исследовать новые методы, которые вы найдете в решениях других участников.

Онлайн курс: Машинное обучение от Andrew Ng

Здесь мы встретим многое из того, что уже изучили, но мы увидим, как это объясняет один из лидеров отрасли, и его подход будет более математическим, поэтому он станет отличным способом понять наши модели еще глубже.

Ссылка: https://www.coursera.org/learn/machine-learning

Стоимость: бесплатно без сертификата — $ 79 с сертификатом

Книга: элементы статистического обучения

Теперь начинается тяжелая математическая часть. Представьте, что если бы мы начали отсюда, какой нелегкий был бы путь, и мы, вероятно, давно бы сдались.

Цена: $ 60, официальная бесплатная версия на Стэнфордской странице.

Онлайн курс: Deep learning от Andrew Ng

К этому времени вы, наверное, уже сталкивались с глубоким обучением и поиграли с некоторыми моделями. Но здесь мы собираемся изучить основы того, что такое нейронные сети, как они работают, и научиться внедрять и применять различные существующие архитектуры.

Ссылка: https://www.deeplearning.ai/deep-learning-specialization/

Цена: $ 49 / месяц

На данном этапе, многое зависит от ваших собственных интересов, вы можете сосредоточиться на регрессии и проблемах временных рядов или, возможно, углубиться в Deep learning.

Источник

Big Data — хранение, обработка и анализ огромных массивов информации

Big Data — это данные огромных объёмов, обработка и анализ которых требует подходов, инструментов и методов, которые существенно отличаются от классических.

Big Data или большие данные — это серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных, слабо структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети, альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence. В данную серию включают средства массово-параллельной обработки неопределённо структурированных данных, прежде всего, решениями категории NoSQL, алгоритмами MapReduce, программными каркасами и библиотеками проекта Hadoop.

В качестве определяющих характеристик для больших данных отмечают «три V» — volume (объём), velocity (скорость), variety (многообразие).

  • объём — в смысле величины физического объёма,
  • скорость — в смыслах как скорости прироста, так и необходимости высокоскоростной обработки и получения результатов,
  • многообразие — в смысле возможности одновременной обработки различных типов структурированных и неструктурированных данных.

В реальности, только очень крупные компании обладают большими данными в истинном понимании этого термина, так как даже несколько террабайт накопленной статистики таковыми просто не являются. Террабайтная реляционная база данных — это highload-DB, а не Big Data. Разница между этими понятиями в возможности строить гибкие запросы. Обычные реляционные базы данных подходят для достаточно быстрых и однотипных запросов, а на сложных и гибко построенных запросах нагрузка просто превышает все разумные пределы и использование СУБД становится неэффективным. При этом, методы анализа Big Data вполне применимы и к данным, которые изначально большими не являются, более того, аналитика, построенная на статистическом анализе и машинном обучении может быть полезна во многих проектах.

Некоторые методы и техники анализа, применимые к Big Data

  • Data Mining: обучение ассоциативным правилам, классификация (методы категоризации новых данных на основе принципов, ранее применённых к уже наличествующим данным), кластерный анализ, регрессионный анализ.
  • Краудсорсинг — категоризация и обогащение данных силами широкого, неопределённого круга лиц.
  • Смешение и интеграция данных — набор техник, позволяющих интегрировать разнородные данные из разнообразных источников для возможности глубинного анализа.
  • Машинное обучение, включая обучение с учителем и без учителя, а также использование моделей, построенных на базе статистического анализа или машинного обучения для получения комплексных прогнозов на основе базовых моделей.
  • Искусственные нейронные сети, сетевой анализ, оптимизация, в том числе генетические алгоритмы.
  • Пространственный анализ — использование топологической, геометрической и географической информации в данных.
  • Статистический анализ: A/B-тестирование и анализ временных рядов.
  • Визуализация аналитических данных — представление информации в виде рисунков, графиков, схем и диаграмм с использованием интерактивных возможностей и анимации как для результатов, так и для использования в качестве исходных данных для дальнейшего анализа.

Основы Big Data. Концепции, алгоритмы и технологии by Томас Эрл

Modern business systems accumulate huge amounts of data from diverse application domains. Big Data is an interdisciplinary branch of computing which is concerned with various aspects of the techniques and technologies involved in exploiting these very large, disparate data sources.

The eight chapters of this book are organised into two sections which together provide a high-level overview of the Big Data landscape.

The first section is concerned with Big Data in the business. In this section, the

Modern business systems accumulate huge amounts of data from diverse application domains. Big Data is an interdisciplinary branch of computing which is concerned with various aspects of the techniques and technologies involved in exploiting these very large, disparate data sources.

The eight chapters of this book are organised into two sections which together provide a high-level overview of the Big Data landscape.

The first section is concerned with Big Data in the business. In this section, the principal concepts and terminology of Big Data are introduced along with high-level discussion of the kinds of problems that Big Data can help to solve and the general approaches to these solutions.

The section outlines a Big Data analytics lifecycle with which businesses may begin to incorporate Big Data into their processes in order to derive value from their data sets. The section closes with a brief review of the roles and limitations of the typical data processing components that are present within modern businesses and identifies where Big Data fits into this.

Having focussed in the first section on the “what?” and “why?” of Big Data, the second section goes on to consider the “how?”, by discussing the principal concepts and technologies that underpin Big Data implementations. As the book describes, the volume and variety of data involved in Big Data projects has wide ranging implications for data storage, processing and analysis.

The book outlines approaches to distributed data storage, the limitations and trade-offs that have to be made, as well as describing techniques for storing non-relational data using alternative database systems such as NoSQL and Graph databases. The book outlines the Map/Reduce approach to distributed batch processing and summarises common machine learning concepts and data visualisation techniques. The authors provide helpful summaries of each technology, giving the types of applications to which each is suited to as well as those to which they are not.

This is a brief, informative and very readable introduction to Big Data which enables the reader to quickly bring themselves up-to-speed on the key topics and issues as well as serving as a basis for further exploration of topics of interest. The book should attract a broad readership of business users and technologists.

Review by Patrick Hill MBCS CEng CITP
Originally posted: http://www.bcs.org/content/conWebDoc/…

Основы больших данных — Что такое аналитика больших данных?

Что такое аналитика больших данных?

Аналитика больших данных помогает компаниям извлекать ценные сведения из огромных сегодняшних ресурсов данных. Люди, организации и машины теперь производят огромные объемы данных. Социальные сети, облачные приложения и данные датчиков машин — лишь некоторые примеры. Большие данные можно изучить, чтобы увидеть тенденции, возможности и риски больших данных, используя инструменты аналитики больших данных.

Основы больших данных

До недавнего времени данные в основном производились людьми, работающими в организациях.Данные обычно имели определенную структуру. На его основе регистрировались выплаченные деньги, произведенные поставки, нанятые сотрудники и так далее. Эти данные по-прежнему важны для бизнеса. Теперь концепции больших данных означают, что обработка данных должна управлять:

  • Большой объем (много данных)
  • Высокая скорость (данные поступают с высокой скоростью)
  • Большое разнообразие (множество различных источников данных и форматов)

Большие данные могут быть структурированы, но с большим объемом, как исторические данные платежных транзакций.Он может быть частично структурированным, как в XML, и другой пользовательский контент. Он также может быть полностью неструктурированным. Текст произвольной формы, используемый в социальных сетях, является примером.

2021 Тенденции в аналитике, которые вам необходимо знать:

Читать далее

Использование аналитики больших данных

Чем больше у вас данных, тем больше у вас шансов извлечь из них полезную информацию. Однако размер больших данных обычно делает невозможным использование ручных или даже традиционных методов вычислений (подробнее см. Здесь: большие данные и Hadoop).Вместо этого, аналитика больших данных основана на:

  • Интеллектуальный анализ данных для просеивания данных для поиска закономерностей и взаимосвязей
  • Статистические алгоритмы для построения моделей и прогнозирования результатов
  • Машинное обучение для обработки изменяющихся и новых данных, для адаптации и обогащения моделей
  • Анализ текста и обработка естественного языка для анализа бесплатно форма текста и речи

Инструменты анализа больших данных также можно сгруппировать следующим образом:

  • Описательная аналитика, чтобы показать, что произошло
  • Диагностическая аналитика, чтобы объяснить, почему что-то произошло
  • Прогностическая аналитика, чтобы предложить, что, вероятно, произойдет дальше
  • Предписывающая аналитика, чтобы сообщить пользователям, что делать, чтобы получить данный результат

См. Sisense в действии:

Изучите приборную панель

Пример работы с основами и аналитикой больших данных

Предположим, компания проводит анализ больших данных на основе прошлых данных о продажах.Он видит, что в некоторых регионах растет спрос на одну из его товарных линий (описательную). Из дополнительных данных социальных сетей и CRM он также обнаруживает, что клиенты покупают продукты из этой линейки продуктов, чтобы заменить продукт конкурента (диагностика).

При добавлении маркетинговых данных и аналитики прогнозируется потенциал продаж для каждого региона, в котором клиенты могут заменить свой текущий продукт (прогнозный). Затем даются рекомендации по оптимизации рекламы и ценообразования для максимизации прибыли от продаж (предписывающие).

2021 Тенденции в аналитике, которые вам необходимо знать:

Читать далее

Введение в концепции больших данных

Гигантские объемы данных генерируются с высокой скоростью из различных источников, таких как мобильные устройства, социальные сети, журналы машин и многочисленные датчики, окружающие нас. По всему миру мы производим огромное количество данных, и объем генерируемых данных растет в геометрической прогрессии с беспрецедентной скоростью. Темпы генерации данных даже ускоряются благодаря развитию новых технологий и парадигм, таких как Интернет вещей (IoT).

Что такое большие данные и как они меняются?

Определение больших данных скрыто в измерениях данных. Наборы данных считаются «большими данными», если они имеют высокую степень следующих трех различных измерений: объем, скорость и разнообразие. Ценность и достоверность — это два других аспекта «V», которые были добавлены в литературу по большим данным в последние годы. Часто предлагаются дополнительные V, но эти пять V широко приняты сообществом и могут быть описаны следующим образом:

  • Скорость : скорость, с которой генерируются данные
  • Объем : объем сгенерированных данных
  • Разнообразие : разнообразие или разные типы данных
  • Value : ценность данных или их значение
  • Veracity : качество, точность или достоверность данных

Большие объемы данных обычно доступны в структурированном или неструктурированном формате. Структурированные данные могут быть созданы машинами или людьми, имеют определенную схему или модель и обычно хранятся в базах данных. Структурированные данные организованы по схемам с четко определенными типами данных. Числа, дата, время и строки — это несколько примеров структурированных данных, которые могут храниться в столбцах базы данных. В качестве альтернативы неструктурированные данные не имеют заранее определенной схемы или модели. Текстовые файлы, файлы журналов, сообщения в социальных сетях, мобильные данные и мультимедиа — все это примеры неструктурированных данных.

Согласно отчету, предоставленному Gartner, международной исследовательской и консалтинговой организацией, применение передовой аналитики больших данных входит в десятку лучших стратегических технологических тенденций Gartner на 2019 год и, как ожидается, откроет новые возможности для бизнеса. В том же отчете также прогнозируется, что к 2020 году более 40% задач по обработке и анализу данных будут автоматизированы, что, вероятно, потребует новых инструментов и парадигм больших данных.

К 2017 году глобальное использование Интернета достигло 47% населения мира, согласно инфографике, предоставленной DOMO.Это указывает на то, что все больше людей начинают использовать мобильные телефоны и что все больше и больше устройств подключаются друг к другу через умные города, носимые устройства, Интернет вещей (IoT), туманные вычисления и парадигмы периферийных вычислений. По мере роста использования Интернета и других технологий, таких как социальные сети, устройства IoT, мобильные телефоны, автономные устройства (например, робототехника, дроны, транспортные средства, бытовая техника и т. Д.), Наша жизнь станет более связанной, чем когда-либо, и будет генерировать беспрецедентные объемы данных. , все из которых потребуют новых технологий для обработки.

Масштаб данных, генерируемых повседневными взаимодействиями

В больших масштабах данные, генерируемые повседневным взаимодействием, ошеломляют. Согласно исследованию, проведенному DOMO, каждую минуту в 2018 году Google проводил 3877140 поисковых запросов, пользователи YouTube просмотрели 4333560 видео, пользователи Twitter отправили 473400 твитов, пользователи Instagram опубликовали 49380 фотографий, пользователи Netflix просмотрели 97 222 часа видео, а Amazon отправил 1111 пакетов. Это лишь небольшая часть гораздо более широкой картины, связанной с другими источниками больших данных.Похоже, что Интернет довольно загружен, не так ли? Более того, ожидается, что мобильный трафик будет значительно расти по сравнению с его нынешними цифрами, и что мировое интернет-население значительно увеличивается из года в год. К 2020 году в отчете предполагается, что на человека в секунду будет создаваться 1,7 МБ данных. Большие данные становятся еще больше.

В небольших масштабах данные, ежедневно генерируемые малым бизнесом, начинающей компанией или одним датчиком, например камерой наблюдения, также огромны.Например, обычная IP-камера в системе наблюдения в торговом центре или университетском городке генерирует 15 кадров в секунду и требует примерно 100 ГБ дискового пространства в день. Учитывайте объем хранилища и требования к вычислениям, если эти камеры масштабируются до десятков или сотен.

Научные проекты, такие как ЦЕРН, который проводит исследования того, из чего состоит Вселенная, также генерируют огромные объемы данных. Большой адронный коллайдер (LHC) в ЦЕРНе — самый большой и мощный ускоритель элементарных частиц в мире.Он состоит из 27-километрового кольца сверхпроводящих магнитов, а также некоторых дополнительных структур для ускорения и увеличения энергии частиц по пути.

Во время вращения частицы сталкиваются с детекторами LHC примерно 1 миллиард раз в секунду, что генерирует около 1 петабайта необработанных цифровых данных о «событии столкновения» в секунду. Этот беспрецедентный объем данных представляет собой серьезную проблему, которую невозможно решить с помощью существующей инфраструктуры CERN. Чтобы обойти это, сгенерированные необработанные данные фильтруются, и обрабатываются только «важные» события, чтобы уменьшить объем данных.Учтите сложные требования к обработке для этой задачи.

Четыре больших эксперимента на LHC, названные ALICE, ATLAS, CMS и LHCb, являются одними из крупнейших генераторов данных в CERN, и ожидается, что скорость обработки и хранения данных на серверах в этих экспериментах достигнет примерно 25 ГБ / с. (гигабайт в секунду). По состоянию на 29 июня 2017 года центр обработки данных CERN объявил, что они преодолели рубеж в 200 петабайт для данных, постоянно заархивированных в их хранилищах.

Масштаб данных, генерируемых известными известными корпорациями, небольшими организациями и научными проектами, растет до беспрецедентного уровня.Это можно ясно увидеть из приведенных выше сценариев и еще раз вспомнив, что масштаб этих данных становится еще больше.

С одной стороны, гора генерируемых данных представляет собой огромные проблемы обработки, хранения и аналитики, которые необходимо тщательно рассмотреть и решить. С другой стороны, традиционных систем управления реляционными базами данных (СУБД) и инструментов обработки данных недостаточно для эффективного управления этим огромным объемом данных, когда масштаб данных достигает терабайт или петабайт.Этим инструментам не хватает возможности эффективно обрабатывать большие объемы данных в любом масштабе. К счастью, для решения этих проблем с большими данными доступны инструменты и парадигмы больших данных, такие как Hadoop и MapReduce.

Анализ больших данных и извлечение из них полезной информации может помочь организациям принимать разумные бизнес-решения и улучшать свои операции. Это можно сделать, обнаружив скрытые закономерности в данных и используя их для снижения эксплуатационных расходов и увеличения прибыли. Из-за этого аналитика больших данных играет решающую роль во многих областях, таких как здравоохранение, производство и банковское дело, решая проблемы с данными и позволяя им двигаться быстрее.

Поскольку требования к вычислениям, хранению и сети для работы с большими наборами данных выходят за пределы возможностей одного компьютера, существует потребность в парадигмах и инструментах для обработки и обработки данных через кластеры компьютеров распределенным образом. Все больше и больше вычислительных мощностей и массивной инфраструктуры хранения требуются для обработки этих массивных данных либо локально, либо, что чаще всего, в центрах обработки данных поставщиков облачных услуг.

Помимо необходимой инфраструктуры, для решения проблем с большими данными необходимо объединить различные инструменты и компоненты.Экосистема Hadoop — лишь одна из платформ, помогающих нам работать с огромными объемами данных и открывать полезные шаблоны для бизнеса.

Ниже приведен список некоторых доступных инструментов и описание их роли в обработке больших данных:

  • MapReduce : MapReduce — это парадигма распределенных вычислений, разработанная для параллельной обработки огромного количества данных путем разделения большой задачи на меньшую карту и уменьшения количества ориентированных задач.
  • HDFS : Распределенная файловая система Hadoop — это распределенное хранилище и файловая система, используемая приложениями Hadoop.
  • YARN : компонент управления ресурсами и планирования заданий в экосистеме Hadoop.
  • Spark : среда обработки данных в памяти в реальном времени.
  • PIG / HIVE : SQL-подобные инструменты создания сценариев и запросов для обработки данных и упрощения программ MapReduce.
  • HBase, MongoDB, Elasticsearch : примеры нескольких баз данных NoSQL.
  • Mahout, Spark ML : инструменты для выполнения масштабируемых алгоритмов машинного обучения в распределенном режиме.
  • Flume, Sqoop, Logstash : интеграция данных и прием структурированных и неструктурированных данных.
  • Kibana : инструмент для визуализации данных Elasticsearch.

Заключение

Подводя итог, мы генерируем огромное количество данных в нашей повседневной жизни, и это число продолжает расти. Наличие одних данных не улучшит организацию без анализа и выявления их ценности для бизнес-аналитики. Невозможно добыть и обработать эту гору данных с помощью традиционных инструментов, поэтому мы используем конвейеры больших данных, чтобы помочь нам принимать, обрабатывать, анализировать и визуализировать эти огромные объемы данных.

Научитесь развертывать базы данных в производственной среде на Kubernetes

Чтобы узнать больше о больших данных и управлении базами данных, посмотрите наш бесплатный онлайн-тренинг по успешному запуску базы данных в производственной среде на Kubernetes.

Введение в концепции и терминологию больших данных

Введение

Большие данные — это общий термин для обозначения нетрадиционных стратегий и технологий, необходимых для сбора, организации, обработки и сбора информации из больших наборов данных.Хотя проблема работы с данными, которые превышают вычислительную мощность или хранилище одного компьютера, не нова, распространенность, масштаб и ценность этого типа вычислений значительно расширились в последние годы.

В этой статье мы поговорим о больших данных на фундаментальном уровне и определим общие концепции, с которыми вы можете столкнуться при исследовании предмета. Мы также рассмотрим на высоком уровне некоторые процессы и технологии, которые в настоящее время используются в этой сфере.

Что такое большие данные?

Точное определение «больших данных» сложно дать, потому что проекты, поставщики, практики и бизнес-профессионалы используют его совершенно по-разному.Имея это в виду, вообще говоря, больших данных это:

  • большие наборы данных
  • категория вычислительных стратегий и технологий, которые используются для обработки больших наборов данных

В этом контексте «большой набор данных» означает набор данных, слишком большой для разумной обработки или хранения с помощью традиционных инструментов или на одном компьютере. Это означает, что общий масштаб больших наборов данных постоянно меняется и может значительно отличаться от организации к организации.

Чем отличаются системы больших данных?

Основные требования для работы с большими данными такие же, как и требования для работы с наборами данных любого размера. Однако большой масштаб, скорость приема и обработки, а также характеристики данных, с которыми необходимо иметь дело на каждом этапе процесса, создают новые серьезные проблемы при разработке решений. Цель большинства систем больших данных — выявить понимание и связи из больших объемов разнородных данных, которые были бы невозможны с использованием обычных методов.

В 2001 году Дуг Лэйни из Gartner впервые представил то, что стало известно как «три V больших данных», чтобы описать некоторые характеристики, которые отличают большие данные от других видов обработки данных:

Том

Огромный масштаб обрабатываемой информации помогает определить системы больших данных. Эти наборы данных могут быть на несколько порядков больше, чем традиционные наборы данных, что требует большего внимания на каждом этапе жизненного цикла обработки и хранения.

Часто из-за того, что рабочие требования превышают возможности одного компьютера, возникает проблема объединения, распределения и координации ресурсов групп компьютеров.Управление кластером и алгоритмы, способные разбивать задачи на более мелкие части, становятся все более важными.

Скорость

Еще одним отличием больших данных от других систем данных является скорость перемещения информации в системе. Данные часто поступают в систему из нескольких источников, и часто ожидается, что они будут обрабатываться в режиме реального времени, чтобы получить представление и обновить текущее понимание системы.

Эта ориентация на почти мгновенную обратную связь заставила многих практиков в области больших данных отказаться от пакетно-ориентированного подхода и приблизиться к системе потоковой передачи в реальном времени.Данные постоянно добавляются, обрабатываются, обрабатываются и анализируются, чтобы не отставать от притока новой информации и своевременно обнаруживать ценную информацию, когда она наиболее актуальна. Эти идеи требуют наличия надежных систем с высокодоступными компонентами для защиты от сбоев в конвейере данных.

Сорт

Проблемы с большими данными часто уникальны из-за широкого диапазона обрабатываемых источников и их относительного качества.

Данные могут быть получены из внутренних систем, таких как журналы приложений и серверов, из каналов социальных сетей и других внешних API, с датчиков физических устройств и от других поставщиков.Большие данные предназначены для обработки потенциально полезных данных независимо от того, откуда они поступают, путем объединения всей информации в единую систему.

Форматы и типы носителей также могут значительно различаться. Мультимедийные материалы, такие как изображения, видеофайлы и аудиозаписи, загружаются вместе с текстовыми файлами, структурированными журналами и т. Д. В то время как более традиционные системы обработки данных могут ожидать, что данные будут поступать в конвейер уже помеченными, отформатированными и организованными, системы больших данных обычно принимают и хранят данные ближе к исходному состоянию.В идеале любые преобразования или изменения необработанных данных будут происходить в памяти во время обработки.

Прочие характеристики

Различные люди и организации предлагали расширить исходные три V, хотя в этих предложениях, как правило, описывались проблемы, а не качества больших данных. Некоторые общие дополнения:

  • Верность : разнообразие источников и сложность обработки могут привести к проблемам при оценке качества данных (и, следовательно, качества результирующего анализа)
  • Изменчивость : Различия в данных приводят к большим различиям в качестве.Дополнительные ресурсы могут потребоваться для идентификации, обработки или фильтрации данных низкого качества, чтобы сделать их более полезными.
  • Ценность : главная задача больших данных — обеспечить ценность. Иногда существующие системы и процессы настолько сложны, что использование данных и извлечение фактической ценности может стать затруднительным.

Как выглядит жизненный цикл больших данных?

Итак, как на самом деле обрабатываются данные при работе с системой больших данных? Хотя подходы к реализации различаются, есть некоторые общие черты в стратегиях и программном обеспечении, о которых мы можем говорить в целом.Хотя шаги, представленные ниже, могут быть верны не во всех случаях, они широко используются.

Общие категории операций, связанных с обработкой больших данных:

  • Загрузка данных в систему
  • Сохранение данных в хранилище
  • Вычисление и анализ данных
  • Визуализация результатов

Прежде чем мы подробно рассмотрим эти четыре категории рабочих процессов, мы поговорим о кластерных вычислениях , важной стратегии, используемой в большинстве решений для больших данных.Создание вычислительного кластера часто является основой технологии, используемой на каждом этапе жизненного цикла.

Кластерные вычисления

Из-за качества больших данных отдельные компьютеры часто не подходят для обработки данных на большинстве этапов. Компьютерные кластеры лучше подходят для удовлетворения высоких требований к хранению и вычислительным ресурсам больших данных.

Программное обеспечение для кластеризации больших данных объединяет ресурсы множества небольших машин, стремясь обеспечить ряд преимуществ:

  • Пулы ресурсов : Объединение доступного пространства хранения для хранения данных является очевидным преимуществом, но пулы ЦП и памяти также чрезвычайно важны.Обработка больших наборов данных требует большого количества всех трех этих ресурсов.
  • Высокая доступность : Кластеры могут обеспечивать различные уровни отказоустойчивости и гарантий доступности, чтобы не допустить, чтобы сбои оборудования или программного обеспечения влияли на доступ к данным и их обработке. Это становится все более важным, поскольку мы продолжаем подчеркивать важность аналитики в реальном времени.
  • Easy Scalability : Кластеры упрощают горизонтальное масштабирование путем добавления дополнительных машин в группу.Это означает, что система может реагировать на изменения требований к ресурсам без увеличения физических ресурсов на машине.

Использование кластеров требует решения для управления членством в кластере, координации совместного использования ресурсов и планирования фактических работ на отдельных узлах. Членство в кластере и распределение ресурсов могут обрабатываться с помощью программного обеспечения, такого как Hadoop’s YARN (что означает еще один согласователь ресурсов) или Apache Mesos .

Собранный вычислительный кластер часто выступает в качестве основы, с которой взаимодействует другое программное обеспечение для обработки данных.Машины, входящие в вычислительный кластер, также обычно участвуют в управлении распределенной системой хранения, о чем мы поговорим при обсуждении персистентности данных.

Загрузка данных в систему

Прием данных — это процесс приема необработанных данных и их добавления в систему. Сложность этой операции сильно зависит от формата и качества источников данных, а также от того, насколько данные удалены от желаемого состояния до обработки.

Одним из способов добавления данных в систему больших данных являются специальные инструменты приема.Такие технологии, как Apache Sqoop , могут брать существующие данные из реляционных баз данных и добавлять их в систему больших данных. Аналогичным образом, Apache Flume и Apache Chukwa — это проекты, предназначенные для агрегирования и импорта журналов приложений и серверов. Системы очередей, такие как Apache Kafka , также могут использоваться в качестве интерфейса между различными генераторами данных и системой больших данных. Фреймворки приема, такие как Gobblin , могут помочь агрегировать и нормализовать выходные данные этих инструментов в конце конвейера приема.

В процессе приема обычно происходит некоторый уровень анализа, сортировки и маркировки. Этот процесс иногда называют ETL, что означает извлечение, преобразование и загрузка. Хотя этот термин обычно относится к устаревшим процессам хранения данных, некоторые из тех же концепций применимы к данным, поступающим в систему больших данных. Типичные операции могут включать изменение входящих данных для их форматирования, категоризацию и маркировку данных, фильтрацию ненужных или неверных данных или потенциальную проверку того, что они соответствуют определенным требованиям.

Помня об этих возможностях, в идеале захваченные данные должны быть как можно более сырыми для большей гибкости в дальнейшем.

Сохранение данных в хранилище

Процессы приема обычно передают данные компонентам, которые управляют хранилищем, чтобы их можно было надежно сохранить на диске. Хотя это кажется простой операцией, объем входящих данных, требования к доступности и уровень распределенных вычислений делают необходимым создание более сложных систем хранения.

Обычно это означает использование распределенной файловой системы для хранения необработанных данных. Такие решения, как файловая система Apache Hadoop HDFS , позволяют записывать большие объемы данных на несколько узлов кластера. Это гарантирует, что данные могут быть доступны для вычислительных ресурсов, могут быть загружены в ОЗУ кластера для операций в памяти и могут корректно обрабатывать отказы компонентов. Вместо HDFS можно использовать другие распределенные файловые системы, включая Ceph и GlusterFS .

Данные также можно импортировать в другие распределенные системы для более структурированного доступа. Распределенные базы данных, особенно базы данных NoSQL, хорошо подходят для этой роли, поскольку они часто разрабатываются с учетом тех же соображений отказоустойчивости и могут обрабатывать гетерогенные данные. Существует множество различных типов распределенных баз данных на выбор в зависимости от того, как вы хотите организовать и представить данные. Чтобы узнать больше о некоторых вариантах и ​​о том, для каких целей они лучше всего служат, прочтите наше руководство по сравнению NoSQL.

Вычисления и анализ данных

Как только данные станут доступны, система может начать обработку данных для отображения фактической информации. Вычислительный уровень, пожалуй, самая разнообразная часть системы, поскольку требования и лучший подход могут значительно различаться в зависимости от того, какой тип желаемой информации. Данные часто обрабатываются многократно, либо итеративно с помощью одного инструмента, либо с использованием ряда инструментов для выявления различных типов идей.

Пакетная обработка — это один из методов вычислений для большого набора данных.Процесс включает в себя разбиение работы на более мелкие части, планирование каждой части на отдельной машине, перетасовку данных на основе промежуточных результатов, а затем вычисление и сборку окончательного результата. Эти шаги часто называют по отдельности разделением, отображением, перемешиванием, сокращением и сборкой или вместе как алгоритмом сокращения распределенной карты. Это стратегия, используемая MapReduce Apache Hadoop . Пакетная обработка наиболее полезна при работе с очень большими наборами данных, требующими довольно много вычислений.

Хотя пакетная обработка хорошо подходит для определенных типов данных и вычислений, для других рабочих нагрузок требуется больше обработки в реальном времени . Обработка в реальном времени требует немедленной обработки и подготовки информации, а также требует от системы реагирования по мере появления новой информации. Одним из способов достижения этого является обработка потока , которая работает с непрерывным потоком данных, состоящим из отдельных элементов. Другой распространенной характеристикой процессоров реального времени являются вычисления в памяти, которые работают с представлениями данных в памяти кластера, чтобы избежать необходимости обратной записи на диск.

Apache Storm , Apache Flink и Apache Spark предоставляют различные способы обработки в реальном или близком к реальному времени. С каждой из этих технологий приходится идти на компромиссы, которые могут повлиять на то, какой подход лучше всего подходит для каждой отдельной проблемы. В общем, обработка в реальном времени лучше всего подходит для анализа небольших фрагментов данных, которые быстро изменяются или добавляются в систему.

Приведенные выше примеры представляют вычислительные структуры.Однако есть много других способов вычисления или анализа данных в системе больших данных. Эти инструменты часто подключаются к вышеуказанным структурам и предоставляют дополнительные интерфейсы для взаимодействия с нижележащими уровнями. Например, Apache Hive предоставляет интерфейс хранилища данных для Hadoop, Apache Pig предоставляет интерфейс запросов высокого уровня, в то время как SQL-подобное взаимодействие с данными может быть достигнуто с помощью таких проектов, как Apache Drill , Apache Impala , Apache Spark SQL и Presto .Для машинного обучения могут быть полезны такие проекты, как Apache SystemML , Apache Mahout и Apache Spark MLlib . Для программирования прямой аналитики, пользующегося широкой поддержкой в ​​экосистеме больших данных, популярными вариантами являются R и Python .

Визуализация результатов

Из-за типа информации, обрабатываемой в системах больших данных, распознавание тенденций или изменений данных с течением времени часто бывает более важным, чем сами значения.Визуализация данных — один из самых полезных способов выявить тенденции и разобраться в большом количестве точек данных.

Обработка в реальном времени часто используется для визуализации показателей приложений и серверов. Данные часто меняются, и большие отклонения в показателях обычно указывают на значительное влияние на работоспособность систем или организации. В этих случаях такие проекты, как Prometheus , могут быть полезны для обработки потоков данных в качестве базы данных временных рядов и визуализации этой информации.

Один из популярных способов визуализации данных — это Elastic Stack , ранее известный как стек ELK. Состоящий из Logstash для сбора данных, Elasticsearch для индексирования данных и Kibana для визуализации, стек Elastic может использоваться с системами больших данных для визуального взаимодействия с результатами вычислений или необработанными метриками. Подобный стек может быть достигнут с использованием Apache Solr для индексации и вилки Kibana под названием Banana для визуализации. Созданный ими стек называется Silk .

Другой технологией визуализации, обычно используемой для интерактивной работы с данными, является «записная книжка» с данными. Эти проекты позволяют интерактивно исследовать и визуализировать данные в формате, удобном для обмена, представления или совместной работы. Популярными примерами этого типа интерфейса визуализации являются Jupyter Notebook и Apache Zeppelin .

Глоссарий по большим данным

Несмотря на то, что мы пытались дать определение понятиям в том виде, в каком мы использовали их в руководстве, иногда полезно иметь специализированную терминологию, доступную в одном месте:

  • Большие данные : Большие данные — это общий термин для наборов данных, которые не могут быть разумно обработаны традиционными компьютерами или инструментами из-за их объема, скорости и разнообразия.Этот термин также обычно применяется к технологиям и стратегиям работы с этим типом данных.
  • Пакетная обработка : Пакетная обработка — это вычислительная стратегия, которая включает обработку данных в больших наборах. Обычно это идеально подходит для работы, не зависящей от времени, которая работает с очень большими наборами данных. Процесс запускается, и позже результаты возвращаются системой.
  • Кластерные вычисления : Кластерные вычисления — это практика объединения ресурсов нескольких машин и управления их коллективными возможностями для выполнения задач.Компьютерные кластеры требуют уровня управления кластером, который обрабатывает связь между отдельными узлами и координирует рабочие задания.
  • Озеро данных : Озеро данных — это термин, обозначающий большое хранилище собранных данных в относительно необработанном состоянии. Это часто используется для обозначения данных, собранных в системе больших данных, которые могут быть неструктурированными и часто изменяться. Это отличается по духу от хранилищ данных (определенных ниже).
  • Интеллектуальный анализ данных : интеллектуальный анализ данных — это широкий термин для поиска закономерностей в больших наборах данных.Это процесс попытки преобразовать массу данных в более понятный и целостный набор информации.
  • Хранилище данных : Хранилища данных — это большие упорядоченные репозитории данных, которые можно использовать для анализа и составления отчетов. В отличие от озера данных , хранилище данных состоит из данных, которые были очищены, интегрированы с другими источниками и, как правило, хорошо упорядочены. О хранилищах данных часто говорят в связи с большими данными, но, как правило, они являются компонентами более традиционных систем.
  • ETL : ETL означает извлечение, преобразование и загрузка. Это относится к процессу получения необработанных данных и их подготовки к использованию в системе. Это традиционно процесс, связанный с хранилищами данных, но характеристики этого процесса также можно найти в конвейерах приема в системах больших данных.
  • Hadoop : Hadoop — это проект Apache, который стал одним из первых успехов с открытым исходным кодом в области больших данных. Он состоит из распределенной файловой системы, называемой HDFS, с диспетчером управления кластером и ресурсами наверху, называемым YARN (еще один согласователь ресурсов).Возможности пакетной обработки предоставляются вычислительным механизмом MapReduce. Другие вычислительные и аналитические системы могут работать вместе с MapReduce в современных развертываниях Hadoop.
  • Вычисления в памяти : Вычисления в памяти — это стратегия, которая включает перемещение рабочих наборов данных полностью в коллективную память кластера. Промежуточные вычисления не записываются на диск, а хранятся в памяти. Это дает вычислительным системам в памяти, таким как Apache Spark, огромное преимущество в скорости по сравнению с системами с привязкой к вводу-выводу, такими как MapReduce от Hadoop.
  • Машинное обучение : Машинное обучение — это исследование и практика проектирования систем, которые могут обучаться, настраиваться и улучшаться на основе передаваемых им данных. Обычно это включает в себя реализацию прогнозных и статистических алгоритмов, которые могут постоянно концентрироваться на «правильном» поведении и выводах по мере прохождения большего количества данных через систему.
  • Сокращение карты (алгоритм больших данных) : Сокращение карты (алгоритм больших данных, а не механизм вычислений MapReduce от Hadoop) — это алгоритм для планирования работы в вычислительном кластере.Процесс включает в себя разделение созданной задачи (отображение ее на разные узлы) и вычисление над ними для получения промежуточных результатов, перетасовку результатов для выравнивания, как наборы, а затем сокращение результатов путем вывода одного значения для каждого набора.
  • NoSQL : NoSQL — это широкий термин, относящийся к базам данных, разработанным вне традиционной реляционной модели. Базы данных NoSQL имеют разные компромиссы по сравнению с реляционными базами данных, но часто хорошо подходят для систем больших данных из-за их гибкости и частой распределенной архитектуры.
  • Потоковая обработка : Потоковая обработка — это практика вычисления над отдельными элементами данных по мере их прохождения через систему. Это позволяет в реальном времени анализировать данные, поступающие в систему, и полезно для чувствительных ко времени операций с использованием высокоскоростных показателей.

Заключение

Большие данные — это широкая, быстро развивающаяся тема. Хотя он не подходит для всех типов вычислений, многие организации обращаются к большим данным для определенных типов рабочих нагрузок и используют их в дополнение к своим существующим инструментам анализа и бизнесу.Системы больших данных уникально подходят для выявления трудно обнаруживаемых закономерностей и обеспечения понимания поведения, которое невозможно обнаружить с помощью обычных средств. Правильно внедряя системы, работающие с большими данными, организации могут получить невероятную ценность от уже имеющихся данных.

Что такое большие данные? Введение, Типы, Характеристики, Примеры

Прежде чем мы перейдем к введению в большие данные, вам сначала нужно знать

Что такое данные?

Количество, символы или символы, с которыми операции выполняются компьютером, которые могут храниться и передаваться в форме электрических сигналов и записываться на магнитных, оптических или механических носителях записи.

А теперь познакомимся с определением больших данных

Что такое большие данные?

Большие данные — это огромная по объему совокупность данных, которая со временем растет в геометрической прогрессии. Это данные настолько большого размера и сложности, что ни один из традиционных инструментов управления данными не может их хранить или обрабатывать эффективно. Большие данные — это тоже данные, но огромного размера.

Из этого руководства по аналитике больших данных вы узнаете,

Что такое большие данные?


Каков пример больших данных?

Ниже приведены некоторые примеры больших данных —

Нью-Йоркская фондовая биржа является примером больших данных, которые генерируют около одного терабайта новых торговых данных в день.

Социальные сети

Статистика показывает, что 500 + терабайт новых данных попадают в базы данных социальной сети Facebook каждый день. Эти данные в основном генерируются с точки зрения загрузки фото и видео, обмена сообщениями, добавления комментариев и т. Д.

Один реактивный двигатель может генерировать 10 + терабайт данных за 30 минут времени полета.При многих тысячах полетов в день объем генерации данных достигает петабайт.

Типы больших данных

Ниже приведены типы больших данных:

  1. Структурированный
  2. Неструктурированный
  3. Полуструктурированная

Структурированный

Любые данные, которые могут быть сохранены, доступны и обработаны в форме фиксированного формата, называются «структурированными» данными.С течением времени талантливые специалисты в области компьютерных наук добились больших успехов в разработке методов работы с такими данными (формат которых хорошо известен заранее), а также в извлечении из них ценности. Однако в настоящее время мы предвидим проблемы, когда размер таких данных значительно возрастает, а типичные размеры достигают нескольких зеттабайт.

Знаете ли вы? 10 21 байта равно 1 зеттабайт или один миллиард терабайт образует зеттабайт .

Глядя на эти цифры, можно легко понять, почему было дано название «большие данные», и представить себе проблемы, связанные с их хранением и обработкой.

Знаете ли вы? Данные, хранящиеся в системе управления реляционной базой данных, являются одним из примеров «структурированных» данных .

Примеры структурированных данных

Таблица «Сотрудник» в базе данных является примером структурированных данных

Employee_ID Имя сотрудника Пол Отдел Salary_In_lacs
2365 Раджеш Кулкарни Мужской Финансы 650000
3398 Пратибха Джоши Женский Администратор 650000
7465 Шушил Рой Мужской Администратор 500000
7500 Шубходжит Дас Мужской Финансы 500000
7699 Прия Сане Женский Финансы 550000

Неструктурированный

Любые данные с неизвестной формой или структурой классифицируются как неструктурированные данные.Помимо огромного размера, неструктурированные данные создают множество проблем с точки зрения их обработки для извлечения из них ценности. Типичным примером неструктурированных данных является разнородный источник данных, содержащий комбинацию простых текстовых файлов, изображений, видео и т. Д. В настоящее время в организациях есть множество доступных данных, но, к сожалению, они не знают, как извлечь из этого пользу, поскольку эти данные представлены в необработанном или неструктурированном формате.

Примеры неструктурированных данных

Результат, возвращаемый поиском Google

Пример неструктурированных данных


Полуструктурированная

Полуструктурированные данные могут содержать данные обеих форм.Мы можем видеть полуструктурированные данные как структурированные по форме, но на самом деле они не определены, например, определение таблицы в реляционной СУБД. Примером полуструктурированных данных являются данные, представленные в файле XML.

Примеры полуструктурированных данных

Персональные данные, хранящиеся в файле XML —

   Прашант Рао   Мужчина   35  
  Сима Р.   Женский   41  
  Satish Mane   Male   29  
  Subrato Roy   Male   26  
  Иеремия Дж.  Мужской   35   

Рост объемов данных за годы

Рост объемов данных за годы

Обратите внимание, что неструктурированные данные веб-приложений состоят из файлов журналов, файлов истории транзакций и т. Д. Системы OLTP созданы для работы со структурированными данными, в которых данные хранятся в отношениях (таблицах).

Характеристики больших данных

Большие данные можно описать следующими характеристиками:

  • Объем
  • Сорт
  • Скорость
  • Изменчивость

(i) Объем — Само название Big Data связано с огромным размером.Размер данных играет очень важную роль в определении ценности данных. Кроме того, могут ли конкретные данные действительно рассматриваться как большие данные или нет, зависит от объема данных. Следовательно, «Объем» — это одна из характеристик, которую необходимо учитывать при работе с решениями для больших данных.

(ii) Разнообразие — Следующим аспектом больших данных является его вид .

Разнообразие относится к разнородным источникам и природе данных, как структурированным, так и неструктурированным.Раньше электронные таблицы и базы данных были единственными источниками данных, которые рассматривались большинством приложений. В настоящее время в приложениях для анализа также учитываются данные в виде электронных писем, фотографий, видео, устройств мониторинга, PDF-файлов, аудио и т. Д. Такое разнообразие неструктурированных данных создает определенные проблемы для хранения, добычи и анализа данных.

(iii) Скорость — Термин «скорость» относится к скорости генерации данных. Скорость создания и обработки данных для удовлетворения требований определяет реальный потенциал данных.

Big Data Velocity имеет дело со скоростью, с которой данные поступают из таких источников, как бизнес-процессы, журналы приложений, сети и сайты социальных сетей, датчики, мобильные устройства и т. Д. Поток данных огромен и непрерывен.

(iv) Изменчивость — Это относится к несогласованности, которую иногда могут проявлять данные, что препятствует процессу эффективной обработки и управления данными.

Преимущества обработки больших данных

Способность обрабатывать большие данные в СУБД дает множество преимуществ, например —

  • Компании могут использовать внешнюю разведку при принятии решений

Доступ к социальным данным из поисковых систем и сайтов, таких как facebook, twitter, позволяет организациям оптимизировать свои бизнес-стратегии.

  • Улучшение обслуживания клиентов

Традиционные системы обратной связи с клиентами заменяются новыми системами, разработанными с использованием технологий больших данных. В этих новых системах большие данные и технологии обработки естественного языка используются для чтения и оценки ответов потребителей.

  • Раннее выявление риска для продукта / услуг, если таковые имеются
  • Лучшая операционная эффективность

Технологии больших данных могут использоваться для создания промежуточной или целевой зоны для новых данных перед определением того, какие данные следует переместить в хранилище данных.Кроме того, такая интеграция технологий больших данных и хранилища данных помогает организации разгрузить редко используемые данные.

Сводка

  • Определение больших данных: большие данные означают данные огромного размера. Bigdata — это термин, используемый для описания огромного по размеру набора данных, который, тем не менее, экспоненциально растёт со временем.
  • Примеры аналитики больших данных включают фондовые биржи, сайты социальных сетей, реактивные двигатели и т. Д.
  • Большие данные могут быть 1) структурированными, 2) неструктурированными, 3) полуструктурированными
  • Объем, разнообразие, скорость и изменчивость — несколько характеристик больших данных
  • Улучшенное обслуживание клиентов, лучшая операционная эффективность, лучшее принятие решений — вот некоторые преимущества Bigdata

Изучите основы за 3 дня!

Краткое изложение учебного пособия Hadoop


BigData — последнее модное слово в ИТ-индустрии.Hadoop от Apache — это ведущая платформа больших данных, используемая ИТ-гигантами Yahoo, Facebook и Google. Этот бесплатный курс пошаговых руководств по Hadoop поможет вам стать экспертом по Hadoop. Это руководство по Apache Hadoop поможет вам изучить все основы и дополнительные концепции для изучения Hadoop.

Что нужно для изучения учебника Big Data Hadoop?


Это интерактивное руководство для начинающих по большим данным предназначено для абсолютных новичков. Но знание 1) Java 2) Linux поможет в этом руководстве для начинающих по большим данным.

Учебная программа Hadoop для больших данных

Основы Hadoop для начинающих

Продвинутый уровень

Вопросы для собеседования, инструменты и учебное пособие по Hadoop PDF

Что такое большие данные?

Big Data — это огромная по объему совокупность данных, которая со временем растет в геометрической прогрессии. Это данные настолько большого размера и сложности, что ни один из традиционных инструментов управления данными не может их хранить или обрабатывать эффективно. Большие данные — это тоже данные, но огромного размера.

Что такое Hadoop?

Apache Hadoop — это программная среда с открытым исходным кодом, используемая для разработки приложений обработки данных, которые выполняются в распределенной вычислительной среде.Приложения, созданные с использованием Hadoop, запускаются на больших наборах данных, распределенных по кластерам обычных компьютеров. Товарные компьютеры дешевы и широко доступны. Они в основном полезны для достижения большей вычислительной мощности при низких затратах.

Что вы узнаете из этого учебного пособия по Hadoop?

В этом руководстве по Hadoop для начинающих вы изучите основы Hadoop, такие как введение, архитектура, установка и т. Д., А также некоторые продвинутые концепции Apache Hadoop, такие как MapReduce, Sqoop, Flume, Pig, Oozie и т. Д.Это руководство по аналитике больших данных поможет вам стать экспертом по Hadoop.

Зачем изучать Big Data Hadoop?

Поскольку в мире все больше и больше компаний и организаций используют большие данные, им требуются профессионалы для управления их операциями с большими данными. Во всем мире существуют огромные возможности для профессионалов Hadoop в области больших данных, обладающих знаниями в области интерпретации и использования больших данных.

Аналитика больших данных — полное введение

Что такое аналитика больших данных?

Определение аналитики больших данных: Аналитика больших данных помогает предприятиям и организациям принимать более обоснованные решения, раскрывая информацию, которая в противном случае была бы скрыта.

Значимое понимание тенденций, корреляций и закономерностей, существующих в больших данных, может быть трудно извлечь без огромных вычислительных мощностей. Но методы и технологии, используемые в аналитике больших данных, позволяют извлекать больше уроков из больших наборов данных. Сюда входят данные любого источника, размера и структуры.

Прогностические модели и статистические алгоритмы визуализации данных с большими данными являются более продвинутыми, чем базовые запросы бизнес-аналитики. Ответы даются почти мгновенно по сравнению с традиционными методами бизнес-аналитики.

Большие данные становятся все больше с развитием искусственного интеллекта, социальных сетей и Интернета вещей с множеством датчиков и устройств. Данные измеряются в «3V» разнообразия, объема и скорости. Их стало больше, чем когда-либо, часто в режиме реального времени. Этот обильный поток данных бессмысленен и непригоден для использования, если его нельзя запросить. Но модель анализа больших данных использует машинное обучение для изучения текста, статистики и языка, чтобы найти ранее неизвестные идеи.Все источники данных могут быть добыты для прогнозов и значений.

Бизнес-приложения варьируются от персонализации клиентов до обнаружения мошенничества с помощью аналитики больших данных. Они также приводят к более эффективным операциям. Вычислительная мощность и возможность автоматизации важны для больших данных и бизнес-аналитики. Это стало возможным с появлением облачных вычислений.

Краткая история аналитики больших данных

Появление аналитики больших данных было ответом на рост больших данных, который начался в 1990-х годах.Задолго до появления термина «большие данные» эта концепция применялась на заре компьютерной эры, когда предприятия использовали большие электронные таблицы для анализа чисел и поиска тенденций.

Огромный объем данных, собранных в конце 1990-х — начале 2000-х годов, был подпитан новыми источниками данных. Популярность поисковых систем и мобильных устройств создала больше данных, чем любая компания знала, что с ними делать. Еще одним фактором была скорость. Чем быстрее создавались данные, тем больше приходилось обрабатывать. В 2005 году Gartner объяснил, что это «три составляющих» данных — объем, скорость и разнообразие.Согласно недавнему исследованию IDC, к 2020 году объем создания данных во всем мире вырастет в десять раз.

Кто бы ни смог справиться с огромными объемами необработанной неструктурированной информации, откроет сундук с сокровищами о поведении потребителей, бизнес-операциях, природных явлениях и изменениях населения, которых никогда не было. до.

Традиционные хранилища данных и реляционные базы данных не справились с этой задачей. Требовались инновации. В 2006 году Hadoop был создан инженерами Yahoo и запущен как проект с открытым исходным кодом Apache.Платформа распределенной обработки позволила запускать приложения с большими данными на кластерной платформе. В этом основное отличие традиционной аналитики от анализа больших данных.

Сначала только крупные компании, такие как Google и Facebook, использовали преимущества анализа больших данных. К 2010-м годам розничные торговцы, банки, производители и медицинские компании начали осознавать ценность компаний, занимающихся аналитикой больших данных.

Крупные организации с локальными системами данных изначально лучше всего подходили для сбора и анализа массивных наборов данных.Но Amazon Web Services (AWS) и другие поставщики облачных платформ упростили для любого бизнеса использование платформы для анализа больших данных. Возможность создавать кластеры Hadoop в облаке давала компании любого размера свободу развертывать и запускать только то, что им нужно, по запросу.

Экосистема анализа больших данных — ключевой компонент гибкости, который необходим сегодняшним компаниям для достижения успеха. Информация может быть обнаружена быстрее и эффективнее, что приводит к немедленным бизнес-решениям, которые могут определить победу.

Инструменты анализа больших данных

Базы данных NoSQL (не только SQL) или нереляционные в основном используются для сбора и анализа больших данных. Это связано с тем, что данные в базе данных NoSQL допускают динамическую организацию неструктурированных данных по сравнению со структурированным и табличным дизайном реляционных баз данных.

Для аналитики больших данных требуется программная среда для распределенного хранения и обработки больших данных. Следующие инструменты считаются программными решениями для анализа больших данных:

  • Apache Kafka
  • Масштабируемая система обмена сообщениями, которая позволяет пользователям публиковать и использовать большое количество сообщений в режиме реального времени по подписке.
  • HBase
  • Хранилище данных «ключ-значение», ориентированное на столбцы, которое запускается в распределенной файловой системе Hadoop.
  • Hive
  • Система хранилища данных с открытым исходным кодом для анализа наборов данных в файлах Hadoop.
  • MapReduce
  • Программная среда для параллельной обработки огромных объемов неструктурированных данных в распределенном кластере.
  • Pig
  • Технология с открытым исходным кодом для параллельного программирования заданий MapReduce в кластерах Hadoop.
  • Spark
  • Фреймворк с открытым исходным кодом и параллельной обработки для запуска крупномасштабных приложений анализа данных в кластерных системах.
  • YARN
  • Технология управления кластером в Hadoop второго поколения.

Вот некоторые из наиболее широко используемых механизмов анализа больших данных:

  • Apache Hive / Hadoop
  • Решение для подготовки данных для предоставления информации во многие аналитические среды или хранилища данных. Разработано Yahoo, Google и Facebook.
  • Apache Spark
  • Используется в сочетании с тяжелыми вычислительными задачами и технологиями Apache Kafka. Разработан в Калифорнийском университете в Беркли.
  • Presto
  • Механизм SQL, разработанный Facebook для специальной аналитики и быстрой отчетности.

Объяснение аналитики больших данных

Примеры аналитики больших данных

Масштабы анализа больших данных и ее науки о данных приносят пользу многим отраслям, включая авиалинии, банковское дело, правительство, здравоохранение, производство, розничную торговлю и т. Д. . Посмотрите, как аналитика влияет на эти и другие отрасли в нашем полном списке примеров анализа больших данных.

Лучшие практики для аналитики больших данных

Базовые концепции аналитики больших данных используют данные как из внутренних, так и из внешних источников. Когда требуется аналитика больших данных в реальном времени, данные проходят через хранилище данных через механизм обработки потоков, такой как Spark.

Необработанные данные анализируются на месте в распределенной файловой системе Hadoop, также известной как озеро данных. Важно, чтобы данные были хорошо организованы и управлялись для достижения максимальной производительности.

Данные анализируются следующими способами:

  • Интеллектуальный анализ данных
  • Использует интеллектуальный анализ и анализ больших данных для просеивания наборов данных в поисках закономерностей и взаимосвязей.
  • Прогнозная аналитика больших данных
  • Строит модели для прогнозирования поведения клиентов.
  • Машинное обучение
  • Использует алгоритмы для анализа больших наборов данных.
  • Глубокое обучение
  • Расширенная версия машинного обучения, в которой алгоритмы могут определять точность прогноза самостоятельно.

Аналитика больших данных выводит бизнес-аналитику на новый уровень. Бизнес-аналитика основана на структурированных данных в хранилище данных и может показать, что и где произошло событие.Но аналитика больших данных использует как структурированные, так и неструктурированные наборы данных, объясняя, почему произошли события. Он также может предсказать, повторится ли событие снова.

Узнайте больше об инструментах бизнес-аналитики в нашем полном руководстве.

Важна ли аналитика больших данных?

Аналитика больших данных важна, потому что она позволяет специалистам по данным и статистикам глубже копаться в огромных объемах данных, чтобы найти новые и значимые идеи. Это также важно для отраслей, от розничной торговли до правительства, в поиске способов улучшения обслуживания клиентов и оптимизации операций.

Важность аналитики больших данных возросла вместе с разнообразием неструктурированных данных, которые можно добывать для получения информации: контент социальных сетей, тексты, данные о потоках кликов и множество датчиков из Интернета вещей.

Аналитика больших данных необходима, потому что традиционные хранилища данных и реляционные базы данных не могут справиться с потоком неструктурированных данных, который определяет современный мир. Они лучше всего подходят для структурированных данных. Они также не могут обрабатывать запросы данных в реальном времени.Аналитика больших данных удовлетворяет растущую потребность в понимании неструктурированных данных в реальном времени. Это особенно важно для компаний, которые полагаются на быстро меняющиеся финансовые рынки и объем веб-сайтов или мобильной активности.

Предприятия видят важность аналитики больших данных для увеличения прибыли, когда дело доходит до поиска новых возможностей получения дохода и повышения эффективности, обеспечивающих конкурентное преимущество.

По мере того, как все больше крупных компаний находят ценность в аналитике больших данных, они пользуются следующими преимуществами:

  • Снижение затрат
  • За счет открытия более эффективных способов ведения бизнеса.
  • Принятие решений
  • Быстрые и лучшие решения с возможностью немедленно анализировать информацию и действовать на основе обучения.
  • Новые продукты
  • Использование данных для лучшего понимания клиентов дает компаниям возможность создавать продукты и услуги, которые нужны клиентам и в которых они нуждаются.

Узнайте больше о сценариях использования аналитики больших данных в этих бесплатных официальных документах:

Что такое аналитика больших данных и почему это важно?

Что такое аналитика больших данных?

Аналитика больших данных — это зачастую сложный процесс изучения больших данных для выявления информации, такой как скрытые закономерности, корреляции, рыночные тенденции и предпочтения клиентов, которые могут помочь организациям принимать обоснованные бизнес-решения.

В широком смысле технологии и методы анализа данных дают организациям возможность анализировать наборы данных и собирать новую информацию. Запросы бизнес-аналитики (BI) отвечают на основные вопросы о бизнес-операциях и производительности.

Аналитика больших данных — это форма расширенной аналитики, которая включает сложные приложения с такими элементами, как прогнозные модели, статистические алгоритмы и анализ «что, если» на основе систем аналитики.

Почему важна аналитика больших данных?

Организации могут использовать системы и программное обеспечение для анализа больших данных для принятия решений на основе данных, которые могут улучшить результаты, связанные с бизнесом.Преимущества могут включать более эффективный маркетинг, новые возможности получения дохода, персонализацию клиентов и повышение операционной эффективности. При эффективной стратегии эти преимущества могут обеспечить конкурентные преимущества перед конкурентами.

Как работает аналитика больших данных?

Аналитики данных, специалисты по данным, разработчики прогнозных моделей, статистики и другие специалисты в области аналитики собирают, обрабатывают, очищают и анализируют растущие объемы структурированных данных транзакций, а также других форм данных, не используемых обычными программами бизнес-аналитики и аналитики.

Вот обзор четырех этапов процесса подготовки данных:

  1. Специалисты по обработке данных собирают данных из различных источников. Часто это смесь полуструктурированных и неструктурированных данных. Хотя каждая организация будет использовать разные потоки данных, некоторые общие источники включают:
  • Интернет поток кликов данные;
  • логов веб-сервера;
  • облачных приложений;
  • мобильных приложений;
  • контента в социальных сетях;
  • текст из электронных писем клиентов и ответов на опросы;
  • записей мобильных телефонов; и
  • машинные данные, полученные датчиками, подключенными к Интернету вещей (IoT).
  1. Данные обработаны . После того, как данные собраны и сохранены в хранилище данных или озере данных, специалисты по данным должны правильно организовать, настроить и разделить данные для аналитических запросов. Тщательная обработка данных повышает производительность аналитических запросов.
  2. Данные очищены по качеству. Специалисты по обработке данных очищают данные с помощью инструментов сценариев или корпоративного программного обеспечения. Они ищут любые ошибки или несоответствия, такие как дублирование или ошибки форматирования, а также систематизируют и приводят данные в порядок.
  3. Собранные, обработанные и очищенные данные проанализированы с помощью аналитического программного обеспечения. Сюда входят инструменты для:
  • интеллектуальный анализ данных, который просматривает наборы данных в поисках закономерностей и взаимосвязей
  • прогнозная аналитика, которая строит модели для прогнозирования поведения клиентов и других будущих событий
  • машинное обучение, использующее алгоритмы для анализа больших наборов данных
  • глубокое обучение , которое является более продвинутым ответвлением машинного обучения
  • Программное обеспечение
  • для интеллектуального анализа текста и статистического анализа
  • искусственный интеллект (AI)
  • стандартное программное обеспечение для бизнес-аналитики
  • инструменты визуализации данных

Ключевые технологии и инструменты анализа больших данных

Для поддержки процессов анализа больших данных используется множество различных типов инструментов и технологий.Общие технологии и инструменты, используемые для включения процессов анализа больших данных, включают:

  • Hadoop , , который представляет собой платформу с открытым исходным кодом для хранения и обработки больших наборов данных. Hadoop может обрабатывать большие объемы структурированных и неструктурированных данных.
  • Предиктивная аналитика оборудование и программное обеспечение, которые обрабатывают большие объемы сложных данных и используют машинное обучение и статистические алгоритмы для прогнозирования будущих результатов событий.Организации используют инструменты прогнозной аналитики для обнаружения мошенничества, маркетинга, оценки рисков и операций.
  • Потоковая аналитика инструментов, которые используются для фильтрации, агрегирования и анализа больших данных, которые могут храниться во многих различных форматах или на разных платформах.
  • Распределенное хранилище данных, которые реплицируются, как правило, в нереляционной базе данных. Это может быть мера против отказов независимых узлов, потери или повреждения больших данных или для обеспечения доступа с малой задержкой.
  • NoSQL базы данных , которые представляют собой нереляционные системы управления данными, которые полезны при работе с большими наборами распределенных данных. Для них не требуется фиксированная схема, что делает их идеальными для необработанных и неструктурированных данных.
  • Озеро данных — это большое хранилище, в котором хранятся необработанные данные в собственном формате до тех пор, пока они не понадобятся. Озера данных используют плоскую архитектуру.
  • Хранилище данных , , которое представляет собой репозиторий, в котором хранятся большие объемы данных, собранных из разных источников.Хранилища данных обычно хранят данные с использованием предопределенных схем.
  • Обнаружение знаний / интеллектуальный анализ больших данных инструментов, которые позволяют предприятиям добывать большие объемы структурированных и неструктурированных больших данных.
  • Структура данных в памяти , которая распределяет большие объемы данных по ресурсам системной памяти. Это помогает обеспечить низкую задержку при доступе к данным и их обработке.
  • Виртуализация данных , которая обеспечивает доступ к данным без технических ограничений.
  • Программное обеспечение для интеграции данных, , которое позволяет оптимизировать большие данные на различных платформах, включая Apache, Hadoop, MongoDB и Amazon EMR.
  • Программное обеспечение качества данных , которое очищает и обогащает большие наборы данных.
  • Программа предварительной обработки данных, , которая подготавливает данные для дальнейшего анализа. Данные форматируются, а неструктурированные данные очищаются.
  • Spark, , который представляет собой кластерную вычислительную среду с открытым исходным кодом, используемую для пакетной и потоковой обработки данных.

Приложения для анализа больших данных часто включают данные как из внутренних систем, так и из внешних источников, такие как данные о погоде или демографические данные о потребителях, собранные сторонними поставщиками информационных услуг. Кроме того, приложения потоковой аналитики становятся обычным явлением в средах больших данных, поскольку пользователи стремятся выполнять аналитику в реальном времени данных, поступающих в системы Hadoop через механизмы потоковой обработки, такие как Spark, Flink и Storm.

Ранние системы больших данных в основном развертывались локально, особенно в крупных организациях, которые собирали, систематизировали и анализировали огромные объемы данных.Но поставщики облачных платформ, такие как Amazon Web Services (AWS), Google и Microsoft, упростили настройку кластеров Hadoop в облаке и управление ими. То же самое и с поставщиками Hadoop, такими как Cloudera, которые поддерживают распространение инфраструктуры больших данных в облаках AWS, Google и Microsoft Azure. Теперь пользователи могут раскручивать кластеры в облаке, запускать их столько, сколько им нужно, а затем переводить их в автономный режим с ценообразованием, основанным на использовании, которое не требует текущих лицензий на программное обеспечение.

Большие данные становятся все более полезными в аналитике цепочки поставок.Аналитика большой цепочки поставок использует большие данные и количественные методы для улучшения процессов принятия решений по всей цепочке поставок. В частности, аналитика большой цепочки поставок расширяет наборы данных для расширенного анализа, который выходит за рамки традиционных внутренних данных, имеющихся в системах планирования ресурсов предприятия (ERP) и управления цепочкой поставок (SCM). Кроме того, аналитика большой цепочки поставок реализует высокоэффективные статистические методы для новых и существующих источников данных.

Аналитика больших данных — это форма расширенной аналитики, которая значительно отличается от традиционной бизнес-аналитики.

Использование и примеры аналитики больших данных

Вот несколько примеров того, как можно использовать аналитику больших данных, чтобы помочь организациям:

  • Привлечение и удержание клиентов. Данные о потребителях могут помочь в маркетинговых усилиях компаний, которые могут действовать в соответствии с тенденциями для повышения удовлетворенности клиентов. Например, механизмы персонализации для Amazon, Netflix и Spotify могут улучшить качество обслуживания клиентов и повысить их лояльность.
  • Таргетированная реклама. Данные персонализации из таких источников, как прошлые покупки, модели взаимодействия и истории просмотров страниц продуктов, могут помочь в создании убедительных целевых рекламных кампаний для пользователей на индивидуальном уровне и в более широком масштабе.
  • Разработка продукции. Аналитика больших данных может предоставить информацию о жизнеспособности продукта, решениях по разработке, измерении прогресса и направить улучшения в том направлении, которое подходит клиентам компании.
  • Оптимизация цен. Розничные торговцы могут выбрать модели ценообразования, которые используют и моделируют данные из различных источников данных для максимизации доходов.
  • Цепочка поставок и аналитика каналов. Прогностические аналитические модели могут помочь с упреждающим пополнением запасов, сетями поставщиков B2B, управлением запасами, оптимизацией маршрутов и уведомлением о потенциальных задержках поставок.
  • Управление рисками. Аналитика больших данных может определять новые риски на основе шаблонов данных для эффективных стратегий управления рисками.
  • Улучшенное принятие решений. Бизнес-пользователи Insights извлекают из релевантных данных, чтобы помочь организациям принимать более быстрые и правильные решения.

Преимущества аналитики больших данных

Преимущества использования аналитики больших данных:

  • Быстро анализирует большие объемы данных из разных источников, во многих различных форматах и ​​типах.
  • Быстрое принятие более обоснованных решений для эффективной разработки стратегии, что может принести пользу и улучшить цепочку поставок, операции и другие области принятия стратегических решений.
  • Экономия затрат за счет повышения эффективности и оптимизации новых бизнес-процессов.
  • Лучшее понимание потребностей, поведения и настроений клиентов, что может привести к лучшему маркетинговому анализу, а также предоставить информацию для разработки продукта.
  • Улучшенные, более информированные стратегии управления рисками, основанные на больших объемах выборки данных.
Аналитика больших данных включает анализ структурированных и неструктурированных данных.

Проблемы аналитики больших данных

Несмотря на широкие преимущества, которые дает использование аналитики больших данных, его использование также сопряжено с проблемами:

  • Доступность данных. Чем больше данных, тем сложнее их хранение и обработка. Большие данные должны храниться и поддерживаться должным образом, чтобы их могли использовать менее опытные специалисты по данным и аналитики.
  • Обеспечение качества данных. При больших объемах данных, поступающих из различных источников и в разных форматах, управление качеством данных для больших данных требует значительного времени, усилий и ресурсов для их надлежащего обслуживания.
  • Безопасность данных. Сложность систем больших данных представляет собой уникальные проблемы безопасности. Надлежащее решение проблем безопасности в такой сложной экосистеме больших данных может быть сложной задачей.
  • Выбор подходящего инструмента. Выбор из огромного набора инструментов и платформ для анализа больших данных, доступных на рынке, может сбивать с толку, поэтому организации должны знать, как выбрать лучший инструмент, который соответствует потребностям пользователей и инфраструктуре.
  • Из-за потенциального отсутствия навыков внутренней аналитики и высокой стоимости найма опытных специалистов по обработке данных и инженеров некоторым организациям трудно восполнить пробелы.

История и развитие аналитики больших данных

Термин большие данные впервые был использован для обозначения увеличения объемов данных в середине 1990-х годов. В 2001 году Дуг Лэйни, тогдашний аналитик консалтинговой компании Meta Group Inc., расширил определение больших данных. Это расширение описывает увеличение:

  • Объем данных, которые хранятся и используются организациями;
  • Разнообразие данных, генерируемых организациями; и
  • Скорость, или скорость, с которой эти данные создавались и обновлялись.

Эти три фактора стали известны как 3V больших данных. Gartner популяризировал эту концепцию после приобретения Meta Group и найма Лэйни в 2005 году.

Еще одним значительным событием в истории больших данных стал запуск среды распределенной обработки Hadoop. Hadoop был запущен как проект с открытым исходным кодом Apache в 2006 году. Это заложило основу для кластерной платформы, построенной на базе обычного оборудования и способной запускать приложения для работы с большими данными. Фреймворк программных инструментов Hadoop широко используется для управления большими данными.

К 2011 году аналитика больших данных стала прочно закрепиться в организациях и общественности, наряду с Hadoop и различными связанными технологиями больших данных.

Первоначально, когда экосистема Hadoop сформировалась и начала развиваться, приложения для работы с большими данными в основном использовались крупными компаниями в области Интернета и электронной коммерции, такими как Yahoo, Google и Facebook, а также поставщиками аналитических и маркетинговых услуг.

Leave a Reply