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.
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.
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.
Перед нами завершающий и наиболее значимый этап работы с большими данными — их анализ. Он играет ключевую роль в использовании потенциала Big Data в бизнесе. Именно анализ помогает избавиться от ненужного и выделить наиболее ценную информацию для компании.
Существует множество методов анализа больших данных. Охватить все из них в рамках данной статьи невозможно, поэтому мы расскажем о наиболее важных.
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: 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.
В современном мире прогностический анализ используется для предсказания различных событий: от поведения клиентов и увеличения продаж до изменения финансовых показателей компании, курсов валют, доставки товаров и поломок оборудования. Одним из ключевых моментов в прогнозировании будущих событий является использование ретроспективных данных и выделение параметров, которые могут значительно влиять на результат. Таким образом, прогностический анализ становится незаменимым инструментом для различных индустрий, что позволяет им оперативно адаптироваться к изменяющимся условиям и принимать управленческие решения на основе научных данных.
Статистический анализ
Большие объемы данных (Big Data) помогают улучшить точность статистического анализа: чем более представительной будет выборка, тем более точными будут результаты исследований.
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.
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 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.
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.
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 с помощью обработки больших объемов данных становится все более популярным. Основная идея заключается в создании моделей и прогнозировании будущих событий и поведения людей на их основе. Такой подход способен помочь в различных сферах, таких как планирование рекламных кампаний, определение спроса на услуги и товары, а также помогать взаимодействовать с клиентами.
Преимущество использования предсказательной аналитики на основе Big Data не ограничивается только сферой маркетинга и торговли. В сфере образования, например, она может помочь определить вероятность успеха учеников и эффективность программ.
Прогнозная аналитика уже нашла свое применение в авиации. Airbus планирует использовать предиктивное обслуживание к 2025 году для уменьшения случаев, когда некоторые самолеты не могут вылететь из-за выявленных неисправностей. Другая компания, Lufthansa Technik, уже внедрила платформу, которая прогнозирует сроки замены деталей.
Таким образом, использование прогнозной аналитики на основе больших объемов данных может иметь практическую пользу в различных отраслях, увеличивая эффективность процессов и помогая предсказать будущие события и тренды.
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