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.
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.
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.
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 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.
Какими характеристиками обладает Big Data?
Данные называются большими, если они отвечают трем основным характеристикам, которые обозначены «трем V»:
1. Объем (Volume). Эта характеристика связана с масштабом. Данные должны представлять собой огромные потоки информации, которые измеряются даже не в терабайтах, а в петабайтах и эксабайтах.
2. Скорость (Velocity). Это означает, что данные приходят из разных источников непрерывно и очень быстро.
3. Разнообразие (Variety). Big Data - это информация разных типов: текстовые и графические документы, аудио- и видеофайлы, логи. Она может быть совсем не упорядоченной или упорядоченной частично.
С ростом популярности Big Data в последние годы к «трем V» добавились еще две характеристики - достоверность (Veracity) и ценность (Value). Это значит, что данные должны быть точными и приносить пользу бизнесу. Иногда также выделяют еще одну характеристику - жизнеспособность (Viability).
Зачем использовать Big Data?
Одним из главных преимуществ использования анализа больших данных является возможность оптимизации бизнес-процессов, улучшения логистики, повышения производительности и качества товаров и услуг. Также большие данные позволяют минимизировать риски, совершенствовать предсказание тенденций рынка, понимать поведение клиентов и их потребности, чтобы правильно нацеливаться на целевую аудиторию. Благодаря анализу большого объема данных, производство становится экологичнее и энергоэффективнее. Не только продавцы получают выгоду от использования Big Data, но и покупатели - удобства в использовании сервисов.
Первыми преимущества использования Big Data оценили телекоммуникационные компании, банки и компании ретейла. Сейчас анализ больших данных широко используется не только в торговле, рекламе и индустрии развлечений, но и в сфере безопасности, медицине, сельском хозяйстве, промышленности, энергетике, науке, государственном управлении.
Ниже представлены несколько примеров использования Big Data 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.
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.
Большие данные – это мощный инструмент, который позволяет строить модели, выявлять закономерности и прогнозировать изменения в поведении людей и процессов. Одной из областей, в которых применяется прогнозная аналитика на основе Big Data, является реклама. Она помогает планировать успешные маркетинговые кампании, предугадывая потребительский спрос на товары и услуги и совершенствуя взаимодействие с клиентами.
Прогнозные модели на основе больших данных также нашли применение в различных областях, включая образование. Так, их используют для расчета будущей успеваемости учеников и эффективности программ.
Кроме того, прогнозная аналитика на основе Big Data уже широко применяется в авиации. Например, в компании Airbus рассчитывают, что к 2025 году, благодаря предиктивному обслуживанию, удастся снизить количество отказов самолетов из-за выявленных неисправностей. Компания Lufthansa Technik уже внедрила платформу, которая прогнозирует сроки замены деталей. Операции, проводимые на основе прогнозной аналитики на основе больших данных, помогают совершенствовать различные отрасли, делая их более эффективными и конкурентоспособными.
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