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.
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.
Анализ методов хранения данных
Чтобы получить пользу от больших данных, их необходимо эффективно управлять, т.к. они могут накапливаться с масштабируемой скоростью. Big Data охватывает огромный, постоянно обновляемый массив разнородной информации, для работы с которым используется несколько этапов. Вначале производится сбор данных из различных источников информации, затем выполняются процедуры хранения, обработки и защиты их от потерь. Особенно актуальны в этом контексте облачные решения, которые обладают несомненными преимуществами по сравнению с объемной локальной IT-инфраструктурой.
При работе с большими объемами информации, созданными различными источниками, в собственной IT-инфраструктуре может возникнуть ряд проблем, которые затруднят ее масштабирование. Нагрузки на физический сервер в пиковые моменты могут быть не предсказуемы, что может привести к выходу из строя сервера. Кроме того, нарастание собственной IT-инфраструктуры может повлечь за собой очень серьезные расходы на ее создание, поддержку и защиту. Облачные технологии позволяют отказаться от закупки дорогостоящего оборудования и вместе с тем обеспечить быстрое масштабирование вычислительных ресурсов, что способствует надежности, отказоустойчивости и гибкой настройке облачной хранящейся информации. Многие компании сегодня переносят инфраструктуру в облако, чтобы нести меньшие финансовые и физические риски при работе с большими объемами 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.
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.
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 является неотъемлемой частью их анализа. Она позволяет превратить информацию в понятный и удобный для использования формат, включая графики, диаграммы, карты и гистограммы. Обычно этот этап анализа выполняется в конечной стадии, когда необходимо проиллюстрировать результаты для пользователей.
Для эффективной визуализации используются специальные инструменты Big Data, предназначенные для работы с каждым конкретным методом.
Рост объема информации, с которым мы сталкиваемся каждую секунду, стремительно ускоряется. Так, только за 2020 год пользователи сгенерировали более 60 зеттабайт (60 × 10 21 байт) данных. При этом, по прогнозам, к 2025 году подобный объем информации вырастет втрое. В связи с этим, анализ Big Data является одним из перспективных технологических направлений. Большие данные актуальны для бизнеса, науки и сферы государственного управления. Поэтому крупные компании активно инвестируют в эту область.
Какие характеристики определяют Big Data как информацию?
Big Data - это данные, которые отличаются тремя основными свойствами, называемыми "тремя V":
Объем (Volume): Это означает, что данные должны быть в большом количестве. Эти данные уже измеряются не терабайтами, а петабайтами и эксабайтами.
Скорость (Velocity): Большие данные поступают непрерывно из разных источников, и этот процесс происходит очень быстро.
Разнообразие (Variety): Big Data - это информация разных типов, включая текстовые и графические документы, аудио- и видеофайлы, а также логи. Она может быть совсем неструктурированной или упорядоченной частично.
С ростом востребованности направления в последние годы к "трем V" были добавлены еще два признака: достоверность (Veracity) и ценность (Value). Это означает, что данные должны быть точными и приносить пользу бизнесу. Иногда выделяют еще 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.
Немного статистики
Исследование, проведенное консалтинговой компанией Accenture в 2014 году, включало опрос руководителей тысячи компаний из различных стран мира. По результатам исследования 60% опрошенных компаний успешно внедрили системы анализа больших данных и были довольны их результатами. Создание новых продуктов и услуг, увеличение количества способов получения дохода, улучшение клиентского опыта и повышение лояльности клиентов были названы участниками опроса основными преимуществами технологии Big Data.
Фото: freepik.com