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.
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.
Один из основных и заключительных этапов работы с большими данными - это их анализ. Именно благодаря этому этапу Big Data начинает приносить реальную практическую пользу. Анализ позволяет отфильтровать все ненужное и выделить самую важную информацию, которая может быть полезна для бизнеса.
Методы анализа больших данных очень разнообразны, и их описание не входит в рамки одной статьи. Однако, мы можем рассказать об основных методах.
Переработка информации перед анализом
Процесс приведения неоднородных данных к унифицированному виду, заполнения пропущенных значений и удаления избыточной информации. Этап переработки информации перед анализом Big Data, который необходим для правильной подготовки данных к дальнейшему исследованию.
Одним из методов обработки информации является Data Mining, что в переводе означает «добычу данных». Название точно отражает суть метода, который заключается в извлечении полезных закономерностей из большого количества разнородных данных. При использовании Data Mining решаются различные задачи, такие как классификация, кластеризация, анализ отклонений и многие другие. В рамках классификации метод позволяет группировать данные по определенным признакам. Анализ отклонений позволяет выявить аномальные события в потоке информации. Data Mining - мощный инструмент, который помогает оптимизировать работу с данными и выявить скрытые закономерности в таких областях, как маркетинг, планирование, производство и др.
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.
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.
За счет применения Big Data анализ статистики значительно уточняется. Важно, чтобы выборка данных была максимально представительной, в этом случае результаты анализа будут более точными и достоверными.
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).
Одним из главных вопросов, который возникает при работе с большими данными, является то, какие преимущества они могут принести бизнесу. Анализ больших объемов информации может ускорять и улучшать различные процессы, а также помогать предсказывать тенденции рынка и поведение клиентов.
Одной из первых сфер, которые оценили все преимущества использования больших данных, стали телекоммуникационные компании, представители банковской отрасли и ретейла. Сегодня, однако, технологии компаний по работе с большими данными становятся все более востребованными во многих отраслях, включая безопасность, медицину, сельское хозяйство, промышленность энергетику, науку и государственное управление.
Конкретные примеры практического применения больших данных в разных областях также весьма показательны. В торговле, рекламе и индустрии развлечений большие данные используются, например, для минимизации рисков и улучшения качества товаров и услуг. В промышленности же данные помогают повышать экологическую и энергоэффективность.
Отрасль безопасности также не остается в стороне. Большие данные используются для анализа информации и поиска угроз в различных сферах, например, в банковской системе. Наука и медицина тоже вовлечены в работу с большими данными - они помогают специалистам лучше понимать клинические данные и улучшать научные исследования. В сельском хозяйстве данные используются для оптимизации урожаев и увеличения продуктивности, а в государственном управлении - для улучшения процессов принятия решений и работы органов власти.
Таким образом, использование больших данных может оказать значительное влияние на различные аспекты бизнеса и общественной жизни. Области применения их анализа все время расширяются, открывая новые возможности для увеличения прибыли и повышения удобства для покупателей и пользователей.
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.
Изучение поведения клиентов
В настоящее время маркетологи активно используют большие данные для оптимизации эффективности рекламной кампании. Данные анализируются из истории покупок, поиска, посещений и лайков в социальных сетях для определения предпочтений пользователей. Это позволяет предлагать клиентам только самые подходящие предложения, сделав рекламу более адресной и эффективной, благодаря Big Data.
Одним из первооткрывателей в этой области стал известный маркетплейс Amazon. В системе рекомендаций учитывались не только история покупок и анализ поведения клиентов, но и внешние факторы, такие как сезон и предстоящие праздники. В результате система рекомендаций Amazon стала ответственной за более чем треть всех продаж.
Обеспечение безопасности транзакций - задача, которую банки решают с помощью больших данных. Они следят за мошенниками и предотвращают кражи персональных данных. Для этого используют анализ Big Data и машинное обучение, чтобы создавать модели поведения добросовестных пользователей.
Любое отклонение от этой нормы, сигнализирует о возможной опасности и вызывает немедленные меры безопасности.
Примером применения этой технологии может служить «Сбербанк», который еще в 2014 году внедрил систему сравнения фотографии клиента, полученной с помощью веб-камеры, с изображениями из базы. Этот метод идентификации оказался очень точным и помог сократить число случаев мошенничества в 10 раз.
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 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.
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