Big Data: как применять и анализировать большие данные?

Сегодня, одним из самых популярных и инновационных направлений в IT является применение Big Data. Именно огромные массивы информации, которые, как правило, неупорядочены, и технологии по работе с ними - это термины, которые обозначают этот тренд. Открытие новых возможностей для бизнеса - главное преимущество использования Big Data. Такие компании могут предоставлять своим клиентам персонифицированные продукты и сервисы. В этом материале мы расскажем об основных технологиях анализа больших массивов данных и о том, какие пользы они могут принести.

Влияние больших данных на науку и бизнес

3 сентября 2008 года в журнале Nature был выпущен специальный номер, посвященный влиянию огромных массивов информации на развитие науки. Так появился термин Big Data. С того момента прошло несколько лет, и стало ясно, что аналитика больших данных актуальна для любой отрасли.

Объемы данных возрастают экспоненциально, при этом традиционные методы и инструменты становятся неэффективными. Рост количества информации произошел благодаря развитию информационных технологий и расширению возможностей вычислительной техники. Помимо интернета (социальные сети, сайты, интернет-магазины, форумы, СМИ), данные поступают с мобильных устройств, измерительных приборов, метеостанций, аудио- и видеорегистраторов, корпоративных систем, их источники постоянно растут. Каждый день объем данных продолжает увеличиваться.

Для хранения, обработки и анализа такого огромного объема информации требуются специальные алгоритмы и программные средства. Они также входят в понятие Big Data. Данная технология нашла применение во многих сферах, включая медицину, банковское дело, страхование, маркетинг, рекламу и другие. Так, большие данные используются для создания персонализированных рекомендаций, предотвращения кибератак и мошенничества, определения тенденций в медицине и других отраслях.

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.

Для анализа больших объемов данных необходима предварительная обработка данных. Этот метод заключается в приведении разнородных данных к общему виду, дополнении недостающей информации и отсеивании лишних. Такой этап работы с данными называется подготовительным и предшествует самому анализу.

Data Mining: извлечение полезной информации из разнородного массива

Data Mining - это метод, который позволяет извлекать полезные закономерности из различных источников информации. Суть метода заключается в том, что он позволяет выявить связи и зависимости, которые не видны на первый взгляд.

В рамках этого метода решаются задачи по классификации, кластеризации и анализу отклонений. Классификация позволяет определить принадлежность объекта к определенному классу, кластеризация - объединение объектов в группы в зависимости от степени их сходства, а анализ отклонений помогает выявлять аномалии и выбросы.

Таким образом, Data Mining является эффективным методом для извлечения полезной информации из различных источников и может применяться в различных областях, где необходимо обрабатывать большие объёмы данных.

Алгоритмы машинного обучения похожи на работу человеческого мозга, ведь они производят анализ входных данных и дают необходимые результаты. Нейронные сети особенно умелы в этом, проделывая сложную работу. Они могут обнаруживать лица на фотографиях или определять недобросовестные транзакции по различным признакам.

Прогнозирование будущих событий – это важный инструмент в современном бизнесе. С помощью метода прогностического анализа можно предсказать множество различных вещей, таких как поведение клиентов, динамику продаж, финансовые показатели организации, курсы валют, сроки доставки товаров, а также ремонтопригодность оборудования и многое другое.

Основная суть метода заключается в использовании данных из прошлого для прогнозирования будущих событий. Аналитики выявляют параметры, которые в наибольшей степени влияют на результат, и на основе их анализа, делают предположения о том, что может произойти в будущем.

Прогностический анализ применяется в многих сферах бизнеса и стал незаменимым инструментом планирования и принятия решений. Правильно использованный метод позволяет предугадать различные риски и возможности, что создает преимущество в условиях жесткой конкуренции на рынке.

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.

Какие свойства данных можно отнести к понятию Big Data?

Big Data - это громадный объем данных, который является характерным атрибутом технологической эры, что мы наблюдаем сегодня. Однако, объем данных - это не единственная характеристика, которой следует обладать, чтобы быть отнесенным к категории Big Data.

Для того, чтобы данные были считались Big Data, необходимо, чтобы они соответствовали трём главным характеристикам, называемым «трем V»: объёму, скорости и разнообразию. Количество данных должно быть огромным и измеряться не терабайтами, а петабайтами и эксабайтами. Данные также должны поступать из разных источников непрерывно и быстро. Информация, относящаяся к Big Data, может быть представлена разнообразными типами данных, такими как текстовые и графические документы, аудио и видеофайлы, а также логи. Некоторые эксперты добавляют два дополнительных критерия, которыми являются достоверность и ценность.

Также для того, чтобы данные имели значение и могли быть использованы бизнесом, они должны быть точными, практически полезными и иметь жизненную способность. В целом, характеристики Big Data существенно отличаются от привычных нам данных, традиционно обрабатываемых в информационных системах.

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 новых технологий

Технологические компании используют возможности анализа Big Data для создания интеллектуальных продуктов и сервисов, которые способны решать принципиально новые задачи. Одним из примеров таких продуктов является платформа «вычислительной биологии», разработанная в США. Эта платформа предлагает возможность видеть взаимодействие химических веществ с сигнальными рецепторами клеток организма. Благодаря инструментам Big Data, настоящая революция в фармакологии уже не за горами: платформа позволит находить и создавать лекарственные препараты, которые точно попадают в цель.

Анализ больших данных уже используется в медицинских исследованиях для ускорения и повышения точности результатов. На конференции DUMP, которая проходила в Уральском регионе, были представлены данные об использовании Big Data в медицинских исследованиях. Использование новой технологии в ходе цикличного медицинского тестирования выявило погрешность в 20% по сравнению с неавтоматизированными измерениями.

В Европе использование анализа больших данных в медицине более распространено. Исследования в этой области показали, что некоторые генетические факторы могут быть связаны с заболеваемостью раком. Была проанализирована информация на 150 000 пациентов, и выявлены факторы риска возникновения заболевания.

Внедрение новых технологий в медицину позволяет значительно повысить эффективность медицинских исследований и медицинской практики в целом.

Маркетологи активно применяют большие данные в своей работе. Они анализируют информацию о покупках, поисковых запросах, посещениях и лайках в социальных сетях, чтобы определить предпочтения пользователей и предложить им наиболее интересные товары. С помощью Big Data реклама становится более целевой и эффективной.

Первопроходцем в области рекомендательных сервисов на основе анализа пользовательских данных является маркетплейс Amazon. В его системе используется не только информация об истории покупок и поведении клиентов, но и о внешних факторах, таких как время года или предстоящие праздники. Благодаря такому подходу система рекомендаций приносит более трети всех продаж.

Обеспечение безопасности транзакций является одним из важнейших приоритетов для банков. Сегодня они используют большие данные, чтобы улучшить методы выявления мошеннических операций и предотвратить кражу персональных данных клиентов.

Одним из инструментов, используемых банками, является анализ Big Data и машинное обучение для создания моделей поведения честных пользователей. Любое отклонение от этого поведения сигнализирует службе безопасности о возможной угрозе.

"Сбербанк" был одним из первых банков, который начал использовать подобную систему еще в 2014 году. Они внедрили систему сравнения фотографий клиентов, полученных с помощью веб-камеры, с изображениями из базы данных. Благодаря этой системе была достигнута большая точность идентификации клиентов, а количество случаев мошенничества снизилось в десять раз.

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.

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