Big Data: как применять и анализировать большие данные?

Одно из самых популярных направлений в IT - применение больших данных. Big Data - это масштабные, чаще всего неупорядоченные массивы информации, и технологии работы с ними. Такая информация может храниться в базах данных, в сетях социальных медиа, в системах GPS, датчиках и т.д.

В использовании Big Data есть преимущества для бизнеса, поскольку это открывает новые возможности и помогает компаниям развиваться. Онлайн-магазины, например, используют анализ больших данных для создания персонифицированных сервисов и продуктов, ориентированных на поведение клиентов.

Технологии анализа больших данных, такие как системы машинного обучения, помогают исследователям и аналитикам находить скрытые закономерности в массивах информации. К примеру, в области медицины это может привести к развитию новых лекарств и методов лечения.

Использование больших данных - это не просто модный тренд, это реальный инструмент, который помогает организациям и индивидуальным предпринимателям анализировать рынки, предлагать персонализированный контент и разрабатывать более эффективные продукты и сервисы для потенциальных клиентов.

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.

Методы анализа и хранение данных

В мире современных технологий большие данные превратились в неизбежный элемент, который требует специального подхода. Огромные массивы разнородной информации не могут быть просто сохранены, оставив их лежать мертвым грузом и не используя. Работа с Big Data строится на нескольких этапах. В первую очередь данные должны быть собраны из разных источников. Затем следует процесс обеспечения их хранения, обработки и защиты от потери данных. В настоящее время облачные решения приобретают все большую важность в связи с возникающими особыми требованиями в хранении и обработке данных.

Большие данные непрерывно накапливаются, и наращивание собственной IT-инфраструктуры при всех возможных масштабируемых возможностях не является оптимальным решением. Нагрузки также не всегда предсказуемы, и физические серверы на пиковые моменты могут выйти из строя. Перестраховка же неоправданно увеличивает затраты. Перенос инфраструктуры в облако позволяет отказаться от дорогостоящего оборудования для хранения данных, а также от затрат на его поддержание и обеспечение безопасности. Облачные хранилища позволяют быстро масштабировать и резервировать вычислительные ресурсы и способны вместить большие объемы информации, при этом обеспечивая надежность, отказоустойчивость и гибкую настройку.

Один из основных и заключительных этапов работы с большими данными - это их анализ. Именно благодаря этому этапу Big Data начинает приносить реальную практическую пользу. Анализ позволяет отфильтровать все ненужное и выделить самую важную информацию, которая может быть полезна для бизнеса.

Методы анализа больших данных очень разнообразны, и их описание не входит в рамки одной статьи. Однако, мы можем рассказать об основных методах.

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.

Data Mining, что в переводе означает «добыча данных», в сущности так и является: при помощи данного метода из набора информации извлекаются ценные закономерности. В области Data Mining происходит решение разных видов задач, таких как классификация, кластеризация (группировка объектов в зависимости от их сходства), анализ отклонений и другие.

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.

Статистический анализ

Большие объемы данных (Big Data) помогают улучшить точность статистического анализа: чем более представительной будет выборка, тем более точными будут результаты исследований.

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.

Внедрение инноваций в сфере медицины значительно расширяет возможности науки и технологий, в том числе при помощи анализа Big Data. Некоторые технологические компании уже создали интеллектуальные продукты и сервисы, с помощью которых можно решать принципиально новые задачи в медицине. Например, в Америке была разработана платформа «вычислительной биологии» для установления взаимодействия химических веществ с сигнальными рецепторами клеток организма. При использовании инструментов Big Data возможна революция в фармакологии, поскольку с ее помощью можно находить и создавать лекарственные препараты, которые точно попадают в цель и могут эффективно лечить различные заболевания.

Сегодня анализ больших данных используется для ускорения и повышения точности медицинских исследований. На конференции программистов DUMP уральского региона были представлены данные, демонстрирующие, что использование Big Data в циклических медицинских тестированиях выявляет ошибки с точностью более чем на 20%, по сравнению с неавтоматизированными измерениями.

В Европе технология анализа больших данных внедряется в сферу медицины более широкими возможностями. Здесь проведено исследование, в ходе которого была проанализирована информация на 150 000 пациентов, что позволило выявить связь определенных генетических факторов с риском возникновения рака. Такой анализ выполнен благодаря использованию технологий Big Data.

Активное использование больших данных в маркетинге позволяет анализировать поведение клиентов, используя историю их покупок, поисковых запросов, посещений и лайков в социальных сетях. Такой подход позволяет маркетологам определить предпочтения пользователей и на основе этого предлагать им товары и услуги, которые имеют для них наибольшую ценность. С помощью Big Data можно создавать более адресную и эффективную рекламу.

Amazon был первым сервисом, который запустил систему рекомендаций, основанную на анализе пользовательских запросов. В процессе работы системы учитывались не только история покупок и поведение клиентов, но и разнообразные внешние факторы, такие как сезон или предстоящие праздники. Как результат, система рекомендаций стала отвечать за более чем треть всех продаж на платформе Amazon.

Статья рассказывает о том, как банки используют большие данные для обеспечения безопасности транзакций и предотвращения мошенничества. Специалисты используют Big Data и машинное обучение, чтобы разработать модели поведения добросовестных пользователей. Таким образом, любое отклонение от нормального поведения вызывает сигнал тревоги для службы безопасности.

Один из ярких примеров – это Сбербанк. Система сравнения фотографий клиентов, полученных с помощью веб-камеры, с изображениями из базы, была внедрена еще в 2014 году. Благодаря этой системе точность идентификации была улучшена, а случаи мошенничества уменьшились в десять раз.

Таким образом, инструменты, основанные на Big Data и машинном обучении, позволяют банкам повысить уровень безопасности транзакций и защитить персональные данные клиентов от мошенников.

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