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.

Приблизительно с 2010 года стало понятно, что аналитика большого объема данных имеет очень широкое применение в разных отраслях. Развитие информационных технологий и вычислительных мощностей позволило обработку колоссальных объемов данных. Огромные массивы информации поступают из самых разных источников: социальные сети, интернет-магазины, форумы, мобильные устройства, измерительные приборы, метеостанции, аудио- и видеорегистраторы и другие. Эти данные растут экспоненциально, а традиционные методы и инструменты уже не могут справиться с их обработкой.

Понятие Big Data возникло в 2008 году, когда был выпущен специальный номер журнала Nature, посвященный влиянию огромных массивов информации в развитии науки. Для обработки всех этих данных нужны специальные алгоритмы и программные средства, также входящие 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.

Обработка данных перед анализом

Один из важнейших этапов работы с большими объемами данных, это их предварительная обработка. Она включает в себя методы приведения разнородных данных к единому виду, дополнения отсутствующих данных и очистку от ненужной информации. Подготовительная обработка данных выполняется перед началом анализа и играет важную роль в получении качественных результатов.

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.

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 является ключевым этапом в анализе данных, так как она позволяет представить информацию в удобном и понятном формате для пользователя. Этот процесс может включать в себя создание графиков, карт, схем, диаграмм и гистограмм.

Для достижения успешного результата визуализации используются специальные инструменты Big Data, которые позволяют обрабатывать и анализировать большие объемы данных.

Количество информации, сгенерированной пользователями, увеличивается с каждым годом. Примерно за 2020 год они сгенерировали почти 60 зеттабайт (около 60 × 10 21 байт) данных, а к 2025 году прогнозируется утроение этих цифр. Поэтому анализ Big Data является перспективным технологическим направлением, на которое вкладываются большие деньги крупных компаний. Большие данные актуальны и для бизнеса, и для науки, и для сферы государственного управления.

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).

Зачем использовать Big Data?

Одним из главных преимуществ использования анализа больших данных является возможность оптимизации бизнес-процессов, улучшения логистики, повышения производительности и качества товаров и услуг. Также большие данные позволяют минимизировать риски, совершенствовать предсказание тенденций рынка, понимать поведение клиентов и их потребности, чтобы правильно нацеливаться на целевую аудиторию. Благодаря анализу большого объема данных, производство становится экологичнее и энергоэффективнее. Не только продавцы получают выгоду от использования Big Data, но и покупатели - удобства в использовании сервисов.

Первыми преимущества использования Big Data оценили телекоммуникационные компании, банки и компании ретейла. Сейчас анализ больших данных широко используется не только в торговле, рекламе и индустрии развлечений, но и в сфере безопасности, медицине, сельском хозяйстве, промышленности, энергетике, науке, государственном управлении.

Ниже представлены несколько примеров использования Big Data 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.

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.

Улучшение производственных процессов с использованием Big Data

Сегодняшние производственные процессы все больше и больше опираются на сбор и анализ больших данных. Одна из главных задач таких систем - предотвращение простоев и уменьшение времени, затрачиваемого на производство. Для этого интеллектуальные системы отслеживают состояние оборудования и производят анализ данных, полученных от приборов мониторинга, средств измерения и логических контроллеров. Такой подход позволяет предотвратить поломки, выявить и исключить из производственного процесса неэффективные операции, а также снизить расходы на материалы и потребление энергии. Об этом сообщает сайт Controleng.ru.

Одним из примеров успешной реализации проектов в области сбора и анализа больших данных стало внедрение интеллектуальной платформы в аэропорту «Пулково» в 2020 году. Эта платформа управляет работой семидесяти служб компании и автоматизирует процессы, что делает управление аэропортом более прозрачным и эффективным. Оперативное получение полной информации по текущим процессам повышает качество работы предприятия. Внедрение интеллектуальной платформы также упрощает сотрудничество аэропорта с авиакомпаниями, помогает оптимизировать планирование ресурсов, в том числе техническое обслуживание и ремонт терминалов. Согласно прогнозам экспертов, изменения приведут к улучшению технического состояния оборудования на 10% и повышению скорости обращения запасов, а уровень сервиса по поставкам увеличится на 20%. Сайт АНО «Радиочастотный спектр» сообщает об этом.

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.

Небольшая статистика

Консалтинговая компания Accenture провела исследование в 2014 году, опросив руководителей 1000 компаний из разных стран мира. Было обнаружено, что 60% из них уже внедрили системы анализа больших данных и были довольны результатами. Участники опроса отметили создание новых продуктов и услуг, увеличение количества способов заработка, улучшение клиентского опыта, а также повышение лояльности клиентов среди основных преимуществ Big Data. Источник: https://www.tadviser.ru/.

Фото: freepik.com