Что такое Big Data: как искать, хранить и использовать

📜 Читайте также: Сравнение PostgreSQL vs MySQL: что подходит вашему бизнесу?

Большие объемы структурированных и неструктурированных данных, которые накапливаются в организации, называют большими данными. К ним можно отнести информацию о клиентах, продуктах и различных процессах. В дальнейшем эти данные можно использовать для различных задач. Например, применять в проектах с машинным обучением, в прогнозном моделировании и аналитике. Для эффективного использования данные недостаточно просто извлечь, а нужно правильно обрабатывать и анализировать. Именно об этом наша статья.

Характеристики больших данных

Охарактеризовать большие данные можно тремя буквами V: volume, variety и velocity.

• Volume (объем) — это характеристика лучше всего описывает большие данные, поскольку их объем может достигать тысячи терабайт, петабайт и даже эксабайт информации.
• Variety (разнообразие) — в системах больших данных могут храниться данные разных форматов и типов.
• Velocity (скорость) — это скорость генерации, обработки и сбора данных. Как правило, все процессы протекают с высокой скоростью.

Эту модель в 2001 году определил и предложил аналитик консалтинговой компании Дуг Лейни. Спустя четыре года Garthner приобрела Meta Group и модель трех V стали еще больше популяризировать. Эти характеристики помогли людям понять особенности больших данных и сформировать четкое представление о них. Со временем этот список характеристик пополнился еще несколькими V. В него включили veracity, value и variability. На них мы еще остановимся.

В чем ценность больших данных?

Большие данные могут использоваться для разных задачи, но при всем этом преследовать одинаковые цели. Качественный анализ данных помогает компаниям принимать взвешенные решения и повышать эффективность бизнес-процессов. Например, для увеличения прибыли, необходимо улучшить операционную деятельность, клиентский сервис и разработать таргетированную маркетинговую кампанию. Также компании, которые пользуются возможностями ИТ, находятся в более выигрышном положении на рынке в отличие от своих конкурентов.

Особую ценность для Big data несет в себе информация о клиентах. А бизнес и клиенты — это две неразрывные вещи. Руководители компаний и маркетологи на основании этой информации могут улучшать маркетинговые стратегии, изучать поведенческие паттерны, работать с целевой аудиторией, повышая ее вовлеченность. Причем можно анализировать как свежие данные, которые получены в реальном времени, так и данные, полученные в определенный промежуток времени. Такой подход помогает узнать потребности и предпочтения клиентов, и сформировать правильное предложение на спрос.

Также технология активно используется для исследований в медицине. Специалисты могут более детально исследовать болезнь, ее симптомы и факторы, влияющие на ее появление. Информацию получают сразу из нескольких источников: выписки из электронных медицинских карточек, сайты, социальные сети. Это позволяет узнать и предотвратить возникновение инфекционных заболеваний или локализовать, где именно произошла вспышка болезни.

На самом деле Big data уже давно используется во многих отраслях. Важную роль играет применение технологии в энергетике, финансах, логистике. Ниже примеры, как именно это работает в каждой отрасли:

• Энергетическая отрасль. С помощью больших данных нефтегазовые компании могут определить места бурения, следить за работой трубопроводов. Этим же методом коммунальные службы отслеживают электрические сети и их повреждения. Благодаря Big Data специалисты могут быстро среагировать на проблему и устранить ее.
• Сфера финансовых услуг. Это очень обширная область, где фирмам требуется постоянно анализировать и прогнозировать рынок, а также управлять рисками. Успешно справляться с задачами в режиме реального времени помогает технология Big data.
• Логистические компании используют Big Data, чтобы управлять поставками и оптимизировать маршруты. Также это выгодно для производителей продукции, когда нужно развозить товар по многочисленным точкам.

В основном мы говорили про бизнес, но также технология очень выгодна для государственных организаций. Правительство использует Big Data, чтобы сразу реагировать на чрезвычайные ситуации, предупреждать преступность и активнее развивать концепцию «умного» города.

Источники и примеры больших данных

Все, что генерирует большой объем данных, является их источником.

Если рассматривать внутренние системы, то чаще всего данные извлекают из таких открытых источников, как социальные сети, мобильные приложения и журналы кликов в интернете.

Также специалисты извлекают информацию из внешних показателей. Это позволяется быть в курсе погодных и физических явлений, финансовых рынках, научных исследованиях. Например, генерировать данные о погодных условиях помогают сенсорные устройства.

К носителям информации, из которых берут информацию для аналитики, также относятся фото, видео и аудиофайлы. Чтобы извлекать максимальную пользу из использования Big data, необходимо выбирать правильные источники информации.

Модель V

Выше мы упомянули про такую характеристику больших данных, как объем. Несмотря на то, что современные методы обработки данных разрешают не накапливать большие объемы информации, многие не пользуются этим. А множество источников информации, включая клики, системные журналы относятся к тем источникам, которые образуют большой массив информации.

Технология Big data охватывает много типов информации: структурированную, неструктурированную и полуструктурированную. Рассмотрим каждый тип в отдельности:

• Структурированные данные проще всего обработать и проанализировать даже традиционными инструментами, поскольку они представлены в различных таблицах и базах данных. Чаще всего в эту категорию входят транзакции и финансовые отчеты.
• Неструктурированные данные не имеют определенного формата. То есть это набор из текстовых и мультимедийных файлов.
• Полуструктурированные данные не имеют четкой структуры. Как правило к этой категории относятся потоковые данные, которые поступают с датчиков.

Но при помощи баз данных можно совместно хранить и управлять различными типами информации.

Многое зависит от скорости генерации и передачи данных. В отличие от традиционных хранилищ, которые обновляются ежедневно, еженедельно или ежемесячно, большие данные обновляются здесь и сейчас, то есть в режиме реального времени.

Новые характеристики Big Data

В этом абзаце мы расскажем еще про несколько характеристик, которые пополнили список трех V.

• Veracity (достоверность) определяет точность и надежность данных. Поскольку, извлекая необработанную информацию из разных источников, можно столкнуться с плохим качеством файлов. Если проблемы не удается определить и устранить при помощи простой очистки, тогда появляются ошибки в анализе и в результате недостоверные результаты бизнес-аналитиков. В связи с чем перед проведением аналитики необходимо убедиться в точности данных, используя различные методы.
• Value (ценность) данных для бизнеса. Это не менее важная характеристика, поскольку далеко не все данные имеют ценность для бизнес-аналитиков и помогут решить проблемы бизнеса. Перед анализом данных необходимо убедиться, что они полезны и помогут решить определенные задачи, чтобы сэкономить временные ресурсы.
• Variability (вариативность) данных означает, что нет одного значения и формата данных. Из этого следует, что для работы с каждым видом данных нужно подключать соответствующие инструменты и технологии. Вариативность больших данных усложняет процессы управления и аналитики.

Хранение и обработка больших данных

Как работать с большими данными зависит от того, каким образом их сохранили. Зачастую для хранения больших данных используют DataLake или озеро данных. В отличие от многих других хранилищ, в этом можно размещать неструктурированные данные разных типов и форматов. В основе DataLake кластеры Hadoop, облачные службы хранения объектов, базы данных NoSQL.

Также можно объединить работу центрального озера с другими платформами. Например, с реляционными базами. В систему больших данных поступает информация в необработанном виде, после чего ее она фильтруется и используется в определенных аналитических целях. В качестве предварительной обработки могут быть задействованы инструменты искусственного интеллекта и специального программного обеспечения.

Для качественной обработки данных нужна соответствующая вычислительная инфраструктура. Поэтому к ней также предъявляется ряд требований. Обеспечить требуемую вычислительную мощность могут кластерные системы. Также они помогают равномерно распределить рабочую нагрузку. В выполнении этих задач помогает технология Hadoop и Spark.

Еще нужно упомянуть про производственные мощности. Организовать их довольно сложно и дорого. В этой ситуации выручает облако. Причем можно организовать свою собственную облачную систему или использовать готовые приложения от облачных провайдеров. «Большие данные как услуга» — это экономичный и эффективный способ работы с данными. Ознакомиться подробнее можно по странице timeweb.cloud. Пользователь самостоятельно выбирает количество серверов, которые необходимы для работы над проектами по анализу больших данных. На протяжении всего времени мощности можно как увеличивать, так и уменьшать в зависимости от потребностей. При этом клиент оплачивает за фактически использованные ресурсы.

Как осуществляется аналитика больших данных

Прежде всего это комплексные процесс, который включает в себя несколько этапов. Начиная с определения того, какая информация несет в себе ценность, а какая — нет. После чего собранные данные необходимо подготовить, очистив, проверив и преобразовав их.

После того, как данные подготовлены, в ход идут инструменты для анализа Big Data и потоковая аналитика. Анализ проводится с использованием возможностей машинного обеспечения, прогнозного моделирования, интеллектуального и статистического анализа.

Существует множество разделов аналитики, но если использовать информацию о клиентах, то чаще всего специалисты придерживаются следующей последовательности:

• Сравнительное исследование проводится с целью изучения поведения клиентов, а также для взаимодействия с ними в Real time. Это используется для сравнения продуктов, услуг и брендинга компании с конкурентами.
• Мониторинг отзывов о продукте в социальных сетях. Социальные сети можно использовать для определения потенциальных проблем и целевой аудитории.
• Маркетинговая аналитика помогает улучшить маркетинговые кампании и рекламные предложения.
• Анализ настроения пользователей. Этот пункт перекликается со вторым, поскольку рекомендуется собирать отзывы клиентов и анализировать их в дальнейшем. Так можно узнать, чего именно не хватает клиенту, его отношение к продукту, что следует улучшить. Зная о недостатках и работая над ними, в дальнейшем можно привлечь больше посетителей и клиентов.

С помощью каких технологий можно управлять большими данными

Изначально в 2006 году появилась платформа Hadoop, которая сразу стала востребована для обработки больших данных. Hadoop включает в себя множество инструментов, включая движок MapReduce, Hive, Pig и HBase. После чего на рынке появился высокопроизводительный фреймворк Spark, который опередил Hadoop за счет ускоренной обработки данных.

Оба фреймворка могут использоваться для обработки больших объемов данных, но Spark обычно используется для более быстрой обработки данных в режиме реального времени, а Hadoop — для обработки больших объемов данных на больших кластерах серверов.

Поставщики IT-услуг и сервисов чаще всего объединяют несколько технологий управления большими данными в один пакет. Чаще всего эти сервисы используют именно в облаке. Вот примеры таких пакетов: Amazon EMR, Microsoft Azure HDInsight, Google Cloud Dataproc и другие.

Если организация хочет развернуть систему больших данных, не прибегая к помощи сторонних компаний, помимо фреймворков Hadoop и Spark нужно позаботиться о наличии следующих инструментов:

• Хранилище. Организовать хранилище, в котором будут храниться и обрабатываться данная информация. Для хранения больших объемов данных могут использоваться распределенные файловые системы.
• Кластеризация. Для обеспечения масштабируемости и управления кластерами серверов могут использоваться разные инструменты. Самые популярные — это Apache Mesos и Kubernetes.
• Инструменты для обработки данных в режиме онлайн. Сюда можно включить Flink, Hudi, Kafka и другие.
• Базы данных. Для хранения и обработки неструктурированных данных можно использовать NoSQL базы данных.
• Озеро данных и ряд платформ, которые предназначены для хранения больших данных.
• Применение SQL запросов для выборки и анализа данных. Сюда можно включить механизмы Drill, Trino, Presto.

Вышеперечисленные инструменты обязательны вне зависимости от того, где именно будут развернуты системы Big Data — локально или в облаке.

О проблемах с большими данными

Несмотря на то, что технология показывает положительные результаты во всех областях, специалисты продолжают работать над улучшением качества данных и аналитическими алгоритмами. Однако, добиться 100% результата не получается по причинам нехватки экспертов в этой области, несовершенной аналитики и из-за поспешного технологического развития.

Вывод

Чтобы разработать максимально эффективную стратегию больших данных, у руководителя должны быть четко сформированы бизнес-цели. Отталкиваясь от этих целей собираются данные, которые подвергаются обработке и анализу. Помимо этого есть еще несколько ключевых моментов, которые помогут в разработке стратегии:

• Необходимо выбрать правильные инструменты и технологии, которые будут использоваться для обработки данных.
• Создать дорожную карту развертывания.
• Найти высококвалифицированных профессионалов, которые работают в этой области. Команда должна включать в себя аналитиков данных, инженеров и администраторов баз данных.

Следуя этим правилам Big Data будут приносить пользу вашему бизнесу.

Кстати, в официальном канале Timeweb Cloud собрали комьюнити из специалистов, которые говорят про IT-тренды, делятся полезными инструкциями и даже приглашают к себе работать.💥