Рассказываем, что такое большие данные, или биг дата, в контексте ИИ и повседневной жизни. Как работает big data, где хранят информацию, с помощью чего обрабатывают, собирают и можно ли использовать ее с искусственным интеллектом.
Смартфон предлагает загрузить фото в облако, стриминговый сервис знает, что вы включите вечером, а умные часы напоминают о прогулке. За всем этим стоят big data — большие данные, которые (не)заметно вошли в нашу жизнь. Но что это на самом деле?
В статье расскажем, как работает биг дата, где применяется и как помогает нам в повседневных делах.
В этой статье:
- Что такое большие данные
- Как устроена big data
- Как собирают большие данные
- Как хранят big data
- Как анализируют большие данные
Что такое большие данные
Big data — это огромные массивы информации, которые собирают, обрабатывают и анализируют с помощью технологий. Если говорить проще, это все цифровые следы, которые пользователи оставляют в социальных сетях, на маркетплейсах и даже в реальной жизни.
Простой пример
Вы заказали пиццу онлайн. Данные о заказе — время, адрес, способ оплаты и другие — попадают в систему. Ресторан анализирует их и понимает: по пятницам вы любите пеперони. В следующий раз вам могут предложить скидку именно на нее.Каждый день вы создаете новые данные, которые компании могут использовать для получения выгоды или помощи вам. Например, запрос «где поесть» в поисковике, шаги в приложении, лайк под видео. Так алгоритмы площадки лучше понимают, что вам интересно.
Термин big data появился в 2008 году, когда редактор журнала Nature Клиффорд Линч написал о взрывном росте мировых объемов информации. Он считал big data любые данные больше 150 Гб в сутки. Но сегодня их объемы измеряются уже в зеттабайтах.
До 2011 года биг дату изучали только ученые. С развитием интернета и технологий к делу подключились IT-гиганты: Microsoft, Google, Apple. Сегодня большие данные — это инструмент для всех: от малого бизнеса до правительств.
Еще по теме:
Топ-20 профессий будущего, которые не устареют через 10 лет
Как устроена big data
Чтобы данные считались «большими», они должны соответствовать шести критериям:
- Объем
- Скорость
- Разнообразие
- Достоверность
- Изменчивость
- Ценность
Как собирают большие данные
Big data не появляются из ниоткуда — они рождаются повсюду, где есть цифровая активность. Собирают ее автоматически и непрерывно. Вот основные источники.
Соцсети и медиа
Ваши посты, лайки, комментарии, просмотры роликов на видеохостингах — это все используется в технологии big data.
Платформы собирают не только сам контент, но и детали: время публикации, геометку, устройство, с которого вы зашли. Даже если вы просто пролистали ленту, это уже показывает, что вас заинтересовало. Как минимум вы заходите в приложение, и есть шанс вас там зацепить.
Интернет вещей
Умные устройства — часы, термостаты, камеры в подъезде, даже холодильники с Wi-Fi — генерируют тонны информации. Например, фитнес-браслет фиксирует шаги, пульс и сон, а умная колонка слушает ваши команды (гав!).
По данным Statista, в 2025 году в мире будет больше 20 миллиардов подключенных устройств IoT.
Еще по теме:
25 лучших умных гаджетов для дома, которые облегчают жизнь
Компании
Каждый ваш заказ на маркетплейсе, поездка в такси, звонок оператору или покупка кофе в приложении — это данные. Крупные компании вроде Яндекса или Amazon собирают их миллионами.
Например, когда вы заказываете еду через доставку, система фиксирует адрес, время, блюдо и даже чаевые. А ретейлеры вроде «Пятёрочки» знают, что вы берете молоко по акции каждый вторник. Эти данные помогают им предсказывать спрос и планировать запасы.
Наука
Метеостанции измеряют температуру и ветер, спутники фотографируют Землю. Датчики в городах проверяют качество воздуха и воды.
Например, NASA собирает терабайты данных о космосе ежедневно, а океанские буи следят за течениями и температурой воды. Это не просто цифры — они помогают ученым предсказывать ураганы или изучать климат.
Еще по теме:
Цунами: причины возникновения, какие регионы самые опасные
Государства
Статистика переездов, рождаемости, смертности, данные с портала госуслуг или камер на дорогах — все это big data.
Например, в Москве система «Безопасный город» собирает видео с улиц, чтобы следить за порядком и пробками. А налоговая знает, сколько вы заработали и потратили.
Собирают данные через программы и устройства. Например:
- API
- Датчики
- Логи
- Скрининг
Как хранят big data
Собранные биг дата нужно где-то держать. Обычной флешки или жесткого диска маловато, поэтому существуют специальные решения.
Дата-центры
Это здания с тысячами серверов, которые работают круглосуточно. Например, у Google есть дата-центры по всему миру — от Финляндии до Чили. Они охлаждаются мощными системами, потому что оборудование греется от нагрузки.
Один такой центр может хранить петабайты данных.
В России свои дата-центры есть у Яндекса и Сбера — они нужны для карт, поиска, финансов, да и вообще для всего.
Облачные хранилища
Вместо физических серверов данные часто загружают в облако: iCloud, Google Cloud, Amazon AWS, «Яндекс Облако».
Это удобно, потому что не нужно строить собственный дата-центр. По статистике, около 60% всех корпоративных данных лежит в облачных хранилищах.
«Озера данных»
Это хранилища для сырых, необработанных данных. В отличие от баз, где все структурировано, в «озерах» информация лежит как попало. Их используют, когда еще не ясно, где именно пригодятся данные.
Однажды любая информация может стать полезной — и биг дата поддерживает этот принцип.
Еще по теме:
Интернет: кто создал, история и чем он отличается от Всемирной паутины
Локальные серверы
Некоторые компании и государства держат данные на собственных серверах из соображений безопасности. Например, в Китае данные о гражданах не уходят за границу — их хранят внутри страны в соответствии со строгими законами.
С другой стороны, хранить big data недешево. Построить дата-центр — расходы на сотни миллионов долларов. Аренда облака — тысячи в месяц для малого бизнеса и миллионы — для корпораций. Но без этого данные просто пропадут.
Как анализируют большие данные
Big Data Analytics — это наука превращать горы данных в полезные выводы. Есть четыре главных аналитических подхода:
- Описательный
- Прогнозирующий
- Предписательный
- Диагностический
Инструменты
Для работы с big data используют четыре основных инструмента.
NoSQL
Это базы данных для неструктурированной информации: текстов, изображений и логов.
NoSQL легко масштабируются для огромных объемов. Многие крупные компании активно используют этот инструмент: например, MongoDB — для каталогов товаров, а Cassandra — для анализа просмотров на Netflix.
MapReduce и Hadoop
Разбивают большие задачи на части, распределяя их по множеству серверов.
Данные делятся (Map), обрабатываются параллельно и собираются в результат (Reduce), что сильно ускоряет анализ.
Визуализация
Превращает сырые данные в наглядные графики и дашборды.
ИИ и нейросети
Big data + AI — союз, заключенный на небесах. Так уж совпало, что для обучения искусственному интеллекту нужны огромные массивы данных, и он как раз хорош в их анализе — то, что нужно в Data Science. Нейронные сети находят закономерности в данных, где человеку быстро не справиться.
Лучший способ обогнать ИИ и не дать заменить вас на профессиональном поприще — научиться использовать его себе на пользу. Оформите Халву, чтобы оплачивать учебные программы по IT, дизайну, работе с ИИ и многим другим профессиям в Skillbox и Skypro и получать повышенный кешбэк. А если учеба выйдет за рамки бюджета, переведите карту в режим заемных средств и подключите рассрочку.
Халва — одна карта для всего
Переключайтесь между личными и заемными деньгами в один клик. Беспроцентная рассрочка, бесплатное обслуживание, высокий кешбэк и удобное приложение
Оформить карту
Big Data стали неотъемлемой частью нашего мира. Вероятнее всего, в будущем роль только увеличится. Биг дата помогают ИИ учиться, бизнесу расти, а вам получать удобные сервисы как можно быстрее.
Дисклеймер:
Вся информация о ценах, партнерах и тарифах актуальна на момент публикации статьи.Действующие магазины-партнеры Халвы