Big Data: как применять и анализировать большие данные?
Big Data - это большие массивы информации, которые часто бывают неупорядоченными. Технологии работы с такими данными известны как Big Data технологии. Это направление в IT является одним из самых популярных в настоящее время. И это не удивительно. Приложение технологий Big Data открывает новые возможности для развития бизнеса, а также предоставляет клиентам персонифицированные продукты и сервисы.
В данной статье мы рассмотрим технологии анализа больших данных и объясним, как их использование может пригодиться в бизнесе.
Термин Big Data появился в 2008 году, когда журнал Nature выпустил специальный выпуск, посвященный влиянию огромных объемов информации на науку. С тех пор стало понятно, что использование аналитики больших данных актуально для всех сфер.
Расширение информационных технологий и увеличение возможностей в области вычислительной техники привели к экспоненциальному росту информации. Традиционные методы обработки и инструменты перестали справляться с поразительным объемом информации. Информация прибывает из разных источников, таких как интернет (социальные сети, сайты, интернет-магазины, форумы, СМИ), мобильных устройств, измерительных приборов, метеостанций, аудио- и видеорегистраторов, корпоративных систем и прочее. Каждый день объемы данных продолжают увеличиваться. Для обработки, анализа и хранения таких данных необходимы специальные программные инструменты и алгоритмы, которые входят в понятие Big Data.
Анализ методов хранения данных
В современном мире большие объемы данных являются незаменимыми ресурсами, однако их использование может оказаться неэффективным, если они не будут обработаны и соответственно использованы. Для обработки больших данных используются методы, которые состоят из нескольких этапов. Первым шагом является сбор информации из различных источников, включая серверы, базы данных и другие устройства. Далее следует обеспечить их хранение, обработку и защиту от потери.
В настоящее время для хранения данных используются как собственные вычислительные ресурсы, так и облачные решения. Тем не менее, использование собственных ресурсов может привести к проблеме масштабирования, а также к дополнительным расходам на поддержание и обновление оборудования. При этом, в периоды пиковых нагрузок, физический сервер может выйти из строя, при этом перестраховка приводит к неоправданным расходам.
Использование облачных решений для хранения данных позволяет избежать данных проблем и обеспечивает быстрое масштабирование и резервирование вычислительных ресурсов. В облачных решениях есть возможность быстро увеличить объем информации, а также обеспечить надежность, отказоустойчивость и гибкую настройку. Таким образом, каждый индивидуальный подход должен быть оценен в соответствии со спецификой бизнес-задач, требующих обработки данных.
Ключевой этап работы с большими данными - анализ. Это именно тот этап, благодаря которому Big Data начинает приносить реальную пользу в бизнесе. Он позволяет отфильтровать не нужную информацию и выделить все самое ценное.
Существует множество методов анализа больших данных, описать их все в рамках одной статьи невозможно, поэтому мы рассмотрим основные из них.
Переработка информации перед анализом
Процесс приведения неоднородных данных к унифицированному виду, заполнения пропущенных значений и удаления избыточной информации. Этап переработки информации перед анализом Big Data, который необходим для правильной подготовки данных к дальнейшему исследованию.
Одним из методов обработки информации является Data Mining, что в переводе означает «добычу данных». Название точно отражает суть метода, который заключается в извлечении полезных закономерностей из большого количества разнородных данных. При использовании Data Mining решаются различные задачи, такие как классификация, кластеризация, анализ отклонений и многие другие. В рамках классификации метод позволяет группировать данные по определенным признакам. Анализ отклонений позволяет выявить аномальные события в потоке информации. Data Mining - мощный инструмент, который помогает оптимизировать работу с данными и выявить скрытые закономерности в таких областях, как маркетинг, планирование, производство и др.
Нейронные сети – это особый тип алгоритмов машинного обучения, который напоминает работу человеческого мозга. Они способны анализировать входные данные и выдавать требуемый результат. Применение умных нейросетей достаточно широко: они могут распознавать лица на фотографиях, а также определять недобросовестные транзакции на основе ряда признаков.
Анализ прогнозов
Прогнозирование различных событий может быть выполнено путём применения данного метода. Этот метод широко используется для предсказания поведения клиентов, возрастающего объёма продаж, финансовой стабильности компаний, изменений курса валют, определения сроков доставки товаров, а также для выявления неисправностей в работе оборудования. Обычно метод основан на изучении прошлых данных и определении параметров, которые могут повлиять на будущее.
За счет применения Big Data анализ статистики значительно уточняется. Важно, чтобы выборка данных была максимально представительной, в этом случае результаты анализа будут более точными и достоверными.
Визуализация данных – это процесс преобразования информации в доступный для восприятия формат, такой как карты, графики, диаграммы, схемы, гистограммы. Это финальный шаг анализа, который помогает представить результаты пользователю.
Чтобы осуществить визуализацию данных, используют различные инструменты Big Data, а методы могут меняться в зависимости от цели.
За последние годы объём данных, с которыми приходится иметь дело, значительно вырос. Так, в 2020 году наши пользователи сгенерировали около 60 зеттабайт информации, а к 2025 году этот объём может вырасти втрое https://meduza.io/. В связи с этим анализ Big Data является перспективным технологическим направлением, которому уделяют большое внимание крупные компании. Он актуален для представителей различных областей, таких как бизнес, наука и государственное управление.
Какими характеристиками обладает Big Data?
Данные называются большими, если они отвечают трем основным характеристикам, которые обозначены «трем V»:
1. Объем (Volume). Эта характеристика связана с масштабом. Данные должны представлять собой огромные потоки информации, которые измеряются даже не в терабайтах, а в петабайтах и эксабайтах.
2. Скорость (Velocity). Это означает, что данные приходят из разных источников непрерывно и очень быстро.
3. Разнообразие (Variety). Big Data - это информация разных типов: текстовые и графические документы, аудио- и видеофайлы, логи. Она может быть совсем не упорядоченной или упорядоченной частично.
С ростом популярности Big Data в последние годы к «трем V» добавились еще две характеристики - достоверность (Veracity) и ценность (Value). Это значит, что данные должны быть точными и приносить пользу бизнесу. Иногда также выделяют еще одну характеристику - жизнеспособность (Viability).
Каковы плюсы использования Big Data?
Применение технологии анализа больших данных дает возможность оптимизировать бизнес-процессы, повысить производительность, улучшить качество товаров и услуг, минимизировать риски, предвидеть тенденции рынка, а также получить глубокое понимание поведения клиентов, их потребностей и интересов для более точного попадания в целевую аудиторию. К примеру, большим сферам применения Технологии Big Data были телекоммуникационные компании, банковская и розничная отрасли. Применение Big Data позволяет повысить экологические характеристики и энергоэффективность в производстве. Для продавцов это выгодно, а для покупателей - удобно.
В настоящее время технологии хранения и анализа больших данных практически неизбежны и востребованы не только в торговле, рекламе и индустрии развлечений, но и в различных сферах деятельности, включая безопасность, медицину, сельское хозяйство, промышленность, энергетику, науку и государственное управление.
Рассмотрим несколько примеров практического применения больших данных, которые имеют актуальность в разных отраслях деятельности.
Революция в фармакологии: как Big Data помогает создавать лекарства
С использованием Big Data технологические компании могут создавать интеллектуальные продукты и сервисы, способные решать принципиально новые задачи. В США, например, была разработана платформа "вычислительной биологии", которая может помочь находить и создавать лекарственные препараты, способные точно попадать в цель и быть эффективными в лечении конкретных заболеваний.
Анализ больших данных уже используется для ускорения и повышения точности медицинских исследований. На конференции программистов DUMP были обнародованы данные о том, что использование Big Data в ходе цикличного медицинского тестирования выявило погрешность в 20% по сравнению с неавтоматизированными измерениями.
Анализ больших данных применяется и в Европе, где он внедряется в сферу медицины более активно. Исследования, проведенные в этой области, показали, что с помощью анализа информации на 150 000 пациентов можно выявлять связь определенных генетических факторов с заболеваемостью раком, что помогает более эффективно диагностировать и лечить заболевания.
Таким образом, внедрение инноваций в сферу медицины с помощью анализа больших данных позволяет создавать более эффективные лекарства и повышать точность медицинских исследований, что может привести к существенному улучшению качества жизни людей.
Изучение поведения клиентов
В настоящее время маркетологи активно используют большие данные для оптимизации эффективности рекламной кампании. Данные анализируются из истории покупок, поиска, посещений и лайков в социальных сетях для определения предпочтений пользователей. Это позволяет предлагать клиентам только самые подходящие предложения, сделав рекламу более адресной и эффективной, благодаря Big Data.
Одним из первооткрывателей в этой области стал известный маркетплейс Amazon. В системе рекомендаций учитывались не только история покупок и анализ поведения клиентов, но и внешние факторы, такие как сезон и предстоящие праздники. В результате система рекомендаций Amazon стала ответственной за более чем треть всех продаж.
Обеспечение безопасности транзакций - задача, которую банки решают с помощью больших данных. Они следят за мошенниками и предотвращают кражи персональных данных. Для этого используют анализ Big Data и машинное обучение, чтобы создавать модели поведения добросовестных пользователей.
Любое отклонение от этой нормы, сигнализирует о возможной опасности и вызывает немедленные меры безопасности.
Примером применения этой технологии может служить «Сбербанк», который еще в 2014 году внедрил систему сравнения фотографии клиента, полученной с помощью веб-камеры, с изображениями из базы. Этот метод идентификации оказался очень точным и помог сократить число случаев мошенничества в 10 раз.
Внедрение новых технологий и интеллектуальных систем сбора и анализа данных позволяет больше не ограничиваться реактивными мерами по устранению простоев и сокращению производительности, а применять проактивный подход, предотвращая возможные поломки и исключая из процесса неэффективные операции.
Так, аэропорт «Пулково» в 2020 году внедрил интеллектуальную платформу на основе больших данных, которая автоматизировала работу служб компании и сделала управление предприятием более прозрачным и эффективным. Данные теперь можно оперативно получать по любым текущим процессам, что повышает качество работы предприятия. Новая платформа также упрощает сотрудничество аэропорта с авиакомпаниями, оптимизирует планирование ресурсов, в том числе, при выполнении технического обслуживания и ремонта терминалов.
Ожидается, что применение этой платформы под названием «умный сервис» улучшит техническое состояние оборудования и общую оборачиваемость запасов на 10%, а уровень сервиса поставщиков на 20%. Теперь производственные процессы в «Пулково» стали еще более эффективными и оптимальными. Инновационные технологии и интеллектуальные системы мониторинга позволяют оптимизировать производственные процессы и решать задачи с высокой точностью.
Прогнозирование на основе больших данных
При использовании больших данных возможно строить прогнозные модели, выявлять закономерности и предугадывать поведение людей и процессов в будущем. Примером могут служить прогнозы спроса на товары и услуги, успешность рекламных кампаний и эффективность взаимодействия с клиентами. Также прогнозные модели могут применяться в различных отраслях, включая образование для предположений о будущей успеваемости учащихся и эффективности программ.
Прогнозная аналитика на основе больших данных широко используется в авиации. Компания Airbus, например, планирует минимизировать количество случаев, когда самолет не выполняет полет из-за выявленной неисправности, благодаря предиктивному обслуживанию к 2025 году. Компания Lufthansa Technik уже внедряет платформу, которая предсказывает сроки замены деталей самолета.
Консалтинговая компания Accenture провела исследование в 2014 году, в рамках которого руководители тысячи компаний из разных стран мира были опрошены. Больше половины (60%) из опрошенных компаний на тот момент успешно внедрили системы анализа больших данных и были довольны полученными результатами. Участники исследования назвали несколько преимуществ использования Big Data, включая создание новых продуктов и услуг, увеличение и разнообразие источников доходов, повышение уровня удовлетворенности клиентов и улучшение клиентского опыта. Источник - https://www.tadviser.ru/.
Фото: freepik.com