Что такое большие данные? Почему важна аналитика больших данных?

Опубликовано: 2019-11-02

На протяжении веков данные играли важную роль в нашей жизни. При этом ежедневно мы создаем 2,5 квинтиллиона байт данных. Это означает, что 90% мировых данных было создано только за последние два года. И этот огромный объемный набор данных, который настолько велик, что его невозможно проанализировать традиционными методами, называется Большими данными. Для изучения этих структурированных и неструктурированных данных используется метод аналитики больших данных.

В этой статье мы обсудим, что это за большой объем данных, что такое аналитика больших данных и почему это важно.

Что такое большие данные?

Это продукт?
Это набор инструментов?
Это набор данных, который используется только крупным бизнесом?
Как крупные компании справляются с хранилищами больших данных?
Каков размер этих данных?
Что такое аналитика больших данных?
В чем разница между большими данными и Hadoop?

Эти и несколько других вопросов приходят на ум, когда мы ищем ответ на вопрос, что такое большие данные? Хорошо, последний вопрос может быть не тем, что вы задаете, но возможны и другие.

Следовательно, здесь мы определим, что это такое, какова его цель или ценность и почему мы используем этот большой объем данных.

Сегодня предприятия ищут новые и лучшие способы оставаться конкурентоспособными, прибыльными и подготовленными к будущему, и, по мнению отраслевых экспертов, аналитика больших данных предлагает способы изучения новых идей, извлечения новых идей и опережения.

Большие данные относятся к огромному объему как структурированных, так и неструктурированных данных, которые изо дня в день подавляют бизнес. Но важен не размер данных, а то, как они используются и обрабатываются. Его можно анализировать с помощью аналитики больших данных, чтобы принимать более эффективные стратегические решения для бизнеса.

Согласно Гартнеру:

Большие данные — это объемные, высокоскоростные и разнообразные информационные активы, которые требуют рентабельных, инновационных форм обработки информации для улучшения понимания и принятия решений.

Важность больших данных

Лучший способ понять вещь — это узнать ее историю.

Данные существуют уже много лет; но эта концепция набрала обороты в начале 2000-х, и с тех пор предприятия начали собирать информацию, запускать анализ больших данных, чтобы раскрывать детали для будущего использования. Тем самым давая организациям возможность работать быстро и оставаться гибкими.

Это было время, когда Дуг Лэйни определил эти данные как три V (объем, скорость и разнообразие):

Объем : объем данных, перемещенных из гигабайт в терабайты и выше.

Скорость: Скорость обработки данных — это скорость.

Разнообразие: данные бывают разных типов, от структурированных до неструктурированных. Структурированные данные обычно числовые, а неструктурированные — текст, документы, электронная почта, видео, аудио, финансовые транзакции и т. д.

Хотя эти три V упростили понимание больших данных, они даже дали понять, что обработка этого большого объема данных с использованием традиционной структуры будет непростой. Это было время, когда появился Hadoop и возникли такие вопросы, как:

Что такое Хадуп?
Является ли Hadoop еще одним названием больших данных?
Отличается ли Hadoop от больших данных?

Все это появилось.

Итак, приступим к ответам на них.

Большие данные и Hadoop

Давайте возьмем аналогию с рестораном в качестве примера, чтобы понять связь между большими данными и Hadoop.

Том недавно открыл ресторан с шеф-поваром, где он получает 2 заказа в день, он легко справляется с этими заказами, как РСУБД. Но со временем Том подумал о расширении бизнеса и, следовательно, чтобы привлечь больше клиентов, он начал принимать онлайн-заказы. Из-за этого изменения скорость, с которой он получал заказы, увеличилась, и теперь вместо 2 он стал получать 10 заказов в час. То же самое произошло с данными. С появлением различных источников, таких как смартфоны, социальные сети и т. д., рост данных стал огромным, но из-за внезапных изменений обработка больших заказов/данных становится непростой задачей. Следовательно, возникает потребность в другой стратегии, чтобы справиться с этой проблемой.

Зная об этой ситуации, Том начал думать о решении. Точно так же с развитием технологий данные начали генерироваться с угрожающей скоростью. Чтобы справиться с огромным количеством заказов, Том нанял еще 4 поваров. Все шло хорошо, но поскольку продуктовая полка, используемая 4 поварами, была одной и той же, это становилось узким местом, поэтому решение было не таким эффективным.

Точно так же для решения проблемы с данными были установлены огромные наборы данных, несколько блоков обработки, но это также не было эффективным, поскольку узким местом стало централизованное хранилище. Это означает, что если централизованное устройство выйдет из строя, вся система будет скомпрометирована. Следовательно, необходимо было найти лучшее решение как для данных, так и для ресторана.

Том предложил эффективное решение, он разделил поваров на две иерархии, т.е. младшего и главного повара, и назначил каждому младшему повару полку с продуктами. Скажем, например, блюдо соус для пасты. Теперь, по плану Тома, один младший повар приготовит макароны, а другой младший повар приготовит соус. В дальнейшем они передадут и пасту, и соус шеф-повару, где шеф-повар приготовит соус для пасты после объединения обоих ингредиентов, после чего будет доставлен окончательный заказ. Это решение отлично сработало для ресторана Тома, а для больших данных этим занимается Hadoop.

Hadoop — это программная среда с открытым исходным кодом, которая используется для хранения и обработки данных распределенным образом на больших кластерах стандартного оборудования. Hadoop хранит данные распределенным способом с репликациями, чтобы обеспечить отказоустойчивость и дать окончательный результат, не сталкиваясь с проблемой узких мест. Теперь у вас должно быть представление о том, как Hadoop решает проблему больших данных, т.е.

Хранение огромного количества данных.
Хранение данных в различных форматах: неструктурированных, полуструктурированных и структурированных.
Скорость обработки данных.

Значит ли это, что и Big Data, и Hadoop — это одно и то же?

Мы не можем этого сказать, так как между ними есть различия.

В чем разница между большими данными и Hadoop?

Большие данные — это не более чем концепция, которая представляет большой объем данных, тогда как Apache Hadoop используется для обработки этого большого объема данных.
Он сложен и имеет много значений, тогда как Apache Hadoop — это программа, которая достигает набора целей и задач.
Этот большой объем данных представляет собой набор различных записей в нескольких форматах, в то время как Apache Hadoop обрабатывает данные разных форматов.
Hadoop — это машина для обработки данных, а большие данные — это сырье.

Теперь, когда мы знаем, что это за данные, как работают Hadoop и большие данные. Пришло время узнать, как компании извлекают выгоду из этих данных.

Как компании извлекают выгоду из больших данных?

Несколько примеров, чтобы объяснить, как эти большие данные помогают компаниям получить дополнительное преимущество:

Кока-кола и большие данные

Coca-Cola — компания, которая не нуждается в представлении. На протяжении веков эта компания была лидером в производстве потребительских товаров. Вся ее продукция распространяется по всему миру. Одна вещь, благодаря которой Coca Cola побеждает, — это данные. Но как?

Кока-кола и большие данные :

Используя собранные данные и анализируя их с помощью аналитики больших данных, Coca Cola может принимать решения по следующим факторам:

Подбор правильной смеси ингредиентов для производства соковой продукции
Поставка продуктов в рестораны, розницу и т.д.
Кампания в социальных сетях для понимания поведения покупателей, программа лояльности
Создание цифровых центров обслуживания закупок и HR-процессов

Нетфликс и большие данные

Чтобы оставаться впереди других сервисов потокового видео, Netflix постоянно анализирует тенденции и следит за тем, чтобы люди получали то, что ищут на Netflix. Они ищут данные в:

Самые просматриваемые программы
Тенденции, показывает, что клиенты потребляют и ждут
Рекламные ролики, клики, время, затраченное на просмотр
Устройства, используемые клиентами для просмотра своих программ
Что зрители любят смотреть запоем, смотреть по частям, подряд или весь сериал.

Для многих компаний, занимающихся потоковым видео и развлечениями, аналитика больших данных является ключом к удержанию подписчиков, обеспечению доходов и пониманию типа зрителей контента, например, в зависимости от географического местоположения. Эти объемные данные не только дают Netflix эту возможность, но даже помогают другим службам потокового видео понять, чего хотят зрители и как Netflix и другие могут это предоставить.

Наряду с этим есть компании, которые хранят следующие данные, которые помогают аналитике больших данных давать точные результаты, такие как:

Твиты, сохраненные на серверах Twitter
Информация, хранящаяся в отслеживании автомобильных поездок Google
Результаты местных и национальных выборов
Проведенное лечение и название больницы
Типы используемых кредитных карт и покупки, сделанные в разных местах
Что, когда люди смотрят на Netflix, Amazon Prime, IPTV и т. д. и как долго

Хм, так вот как компании узнают о нашем поведении и разрабатывают для нас услуги.

Что такое аналитика больших данных?

Процесс изучения и изучения больших наборов данных для понимания закономерностей и получения информации называется аналитикой больших данных. Он включает в себя алгоритмический и математический процесс для получения значимой корреляции. В центре внимания анализа данных находится получение выводов, основанных на том, что известно исследователям.

Важность анализа больших данных

В идеале большие данные обрабатывают предсказания/прогнозы обширных данных, собранных из различных источников. Это помогает предприятиям принимать более обоснованные решения. Некоторые из областей, в которых используются данные, — это машинное обучение, искусственный интеллект, робототехника, здравоохранение, виртуальная реальность и другие разделы. Следовательно, нам нужно хранить данные в чистоте и порядке.

Это дает организациям возможность меняться и расти. И именно поэтому аналитика больших данных становится популярной и имеет первостепенное значение. В зависимости от его природы мы можем разделить его на 4 различных части:

В дополнение к этому большие данные также играют важную роль в следующих областях:

Выявление новых возможностей
Использование данных в организациях
Получение более высокой прибыли и эффективной работы
Эффективный маркетинг
Лучшее обслуживание клиентов
Конкурентные преимущества перед соперниками

Теперь, когда мы знаем, в каких областях данные играют важную роль. Пришло время понять, как работают большие данные и их 4 разные части.

Аналитика больших данных и науки о данных

Анализ данных предполагает использование передовых методов и инструментов, таких как машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, статистика. Данные, извлеченные таким образом из разных источников и в разных размерах, используются для проведения анализа.

Науки о данных, с другой стороны, — это общий термин, который включает в себя научные методы обработки данных. Науки о данных объединяют несколько областей, таких как математика, очистка данных и т. д., для подготовки и согласования больших данных.

Из-за сложностей, связанных с наукой о данных, это довольно сложно, но с беспрецедентным ростом информации, генерируемой во всем мире, концепция объемных данных также развивается. Следовательно, область наук о данных, связанная с большими данными, неотделима. Данные охватывают структурированную и неструктурированную информацию, тогда как наука о данных — это более сфокусированный подход, который включает в себя конкретные научные области.

Бизнес и аналитика больших данных

В связи с ростом спроса использование инструментов для анализа данных увеличивается, поскольку они помогают организациям находить новые возможности и получать новые идеи для эффективного ведения бизнеса.

Более того, сосредоточив внимание на клиентах, компании могут улучшить свою деятельность и получить больше прибыли. Такие инструменты, как Hadoop, помогают снизить затраты на хранение. Тем самым повышая эффективность бизнеса, это, в свою очередь, приводит к экономии денег, энергии и более быстрому принятию решений.

Преимущества аналитики больших данных в режиме реального времени

Данные за эти годы значительно выросли, из-за чего использование данных увеличилось в различных отраслях:

Банковское дело
Здравоохранение
Энергия
Технологии
Потребитель
Производство

В целом, сегодня аналитика данных стала неотъемлемой частью компаний.

Вакансии и аналитика больших данных

Данные есть почти везде, поэтому существует острая необходимость в сборе и сохранении любых генерируемых данных. Вот почему аналитика больших данных находится на переднем крае ИТ и стала иметь решающее значение для улучшения бизнеса и принятия решений. Перед профессионалами, умеющими анализировать данные, открывается океан возможностей. Поскольку именно они могут преодолеть разрыв между традиционными и новыми методами бизнес-аналитики, которые помогают бизнесу расти.

Преимущества аналитики больших данных

Снижение цены
Лучшее принятие решений
Новый продукт и услуги
Обнаружение мошенничества
Лучшее понимание продаж
Понимание рыночных условий
Точность данных
Улучшенное ценообразование

Как работает аналитика больших данных и ее ключевые технологии

Ни одна технология не может охватить большие данные, но к данным можно применить расширенную аналитику больших данных, чтобы получить максимальную отдачу от информации.

Вот самые крупные игроки:

Машинное обучение : Машинное обучение обучает машину учиться и анализировать большие и сложные данные для получения более быстрых и точных результатов. Использование подмножества машинного обучения в организациях с искусственным интеллектом может выявить выгодные возможности, избегая неизвестных рисков.

Управление данными. Поскольку данные постоянно поступают в организацию и выходят из нее, нам необходимо знать, имеют ли они высокое качество и могут ли они быть надежно проанализированы. Как только данные становятся надежными, используется программа управления мастер-данными, чтобы привести организацию в порядок и проанализировать данные.

Интеллектуальный анализ данных. Технология интеллектуального анализа данных помогает анализировать скрытые шаблоны данных, чтобы их можно было использовать в дальнейшем анализе для получения ответов на сложные бизнес-вопросы. Используя алгоритм интеллектуального анализа данных, предприятия могут принимать более обоснованные решения и даже выявлять проблемные области, чтобы увеличить доход за счет сокращения расходов. Интеллектуальный анализ данных также известен как обнаружение данных и обнаружение знаний.

Hadoop: Hadoop — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое помогает организованно управлять обработкой данных и хранением приложений данных на компьютерных серверах. Hadoop стал ключевой технологией, которая поддерживает передовые инициативы по анализу больших данных, включая машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и т. д. Система Hadoop может обрабатывать различные формы структурированных и неструктурированных данных, что дает дополнительные преимущества для простого сбора, обработки и анализа данных.

Аналитика в памяти: эта методология бизнес-аналитики (BI) используется для решения сложных бизнес-задач. Анализируя данные из оперативной памяти компьютера, можно сократить время ответа на запрос системной памяти и ускорить принятие бизнес-решений. Эта технология даже устраняет накладные расходы на хранение таблиц агрегирования данных или индексацию данных, что приводит к более быстрому времени отклика. Эта аналитика в памяти не только помогает организации выполнять итеративную и интерактивную аналитику больших данных.

Предиктивная аналитика. Предиктивная аналитика — это метод извлечения информации из существующих данных для определения и прогнозирования будущих результатов и тенденций. такие методы, как интеллектуальный анализ данных, моделирование, машинное обучение, ИИ, используются для анализа текущих данных, чтобы делать прогнозы на будущее. Прогнозная аналитика позволяет организациям действовать на опережение, предвидеть будущее, предвидеть результат и т. д. Более того, она идет дальше и предлагает действия, которые помогут извлечь выгоду из прогноза, а также принять решение, которое принесет пользу его прогнозам и последствиям.

Интеллектуальный анализ текста : интеллектуальный анализ текста, также называемый интеллектуальным анализом текстовых данных, представляет собой процесс получения высококачественной информации из неструктурированных текстовых данных. С технологией интеллектуального анализа текста вы обнаруживаете информацию, которую раньше не замечали. Интеллектуальный анализ текста использует машинное обучение и более удобен для специалистов по данным и других пользователей для разработки платформ больших данных и помощи в анализе данных для обнаружения новых тем.

Проблемы аналитики больших данных и пути их решения

Каждую минуту создается огромное количество данных, поэтому их хранение, управление, использование и анализ становятся сложной задачей. Даже крупные предприятия борются с управлением данными и их хранением, чтобы использовать огромное количество данных. Эту проблему нельзя решить, просто храня данные, поэтому организациям необходимо выявлять проблемы и работать над их решением:

Неправильное понимание и принятие больших данных
Значимые идеи с помощью аналитики больших данных
Хранение и качество данных
Безопасность и конфиденциальность данных
Сбор значимых данных в режиме реального времени: нехватка навыков
Синхронизация данных
Визуальное представление данных
Путаница в управлении данными
Структурирование больших данных
Извлечение информации из данных

Организационные преимущества больших данных

Большие данные бесполезны для организации данных, но они даже приносят предприятиям множество преимуществ. В первую пятерку входят:

Понимание рыночных тенденций : используя большие данные и аналитику больших данных, предприятия могут легко прогнозировать рыночные тенденции, прогнозировать предпочтения клиентов, оценивать эффективность продукта, предпочтения клиентов и прогнозировать поведение клиентов. Эти идеи, в свою очередь, помогают понять модели покупок, модели покупок, предпочтения и многое другое. Такая предварительная информация помогает в планировании и управлении делами.
Понимание потребностей клиентов: аналитика больших данных помогает компаниям понимать и планировать более полное удовлетворение потребностей клиентов. Тем самым влияя на рост бизнеса. Круглосуточная поддержка, разрешение жалоб, постоянный сбор отзывов и т. д.
Улучшение репутации компании : большие данные помогают бороться с ложными слухами, обеспечивают лучшее обслуживание клиентов и поддерживают имидж компании. Используя инструменты аналитики больших данных, вы можете анализировать как отрицательные, так и положительные эмоции, которые помогают понять потребности и ожидания клиентов.
Содействует мерам по снижению затрат. Первоначальные затраты на развертывание больших данных высоки, однако отдача и полезная информация больше, чем вы платите. Большие данные можно использовать для более эффективного хранения данных.
Делает данные доступными : современные инструменты для работы с большими данными могут в реальном времени предоставлять необходимые части данных в любое время в структурированном и легко читаемом формате.

Отрасли, в которых используются большие данные:

Розничная торговля и электронная коммерция
Финансовые услуги
Телекоммуникации

Вывод

Из этого можно сделать вывод, что конкретного определения того, что такое большие данные, не существует, но все же мы все согласимся с тем, что большой объем данных — это большие данные. Кроме того, со временем возрастает важность аналитики больших данных, поскольку она помогает расширять знания и делать выгодные выводы.

Если вы хотите извлечь выгоду из больших данных, то использование Hadoop, безусловно, поможет. Поскольку это метод, который знает, как управлять большими данными и делать их понятными.