Как в современном мире используют Big Data?
Более 37% россиян не знают, для чего и как могут использоваться их персональные данные. Таковы результаты опроса ВЦИОМ и Ассоциации больших данных. Современный человек при использовании Интернета постоянно генерирует и передаёт информацию: местоположение, поисковые запросы, адрес и телефон при оформлении доставки. В результате возникают огромные массивы ценных данных, которые впоследствии собирают и анализируют компании.
Что такое Big Data
Большие данные (Big Data) – это сложные данные огромного объёма, сбор, хранение и анализ которых возможен только с помощью специальных инструментов. Термин «большие данные» включает в себя три основополагающие характеристики:
- Volume – объём. Большие данные могут составлять сотни терабайт или даже петабайт. Например, десятки терабайт файлов журналов или сотни миллиардов записей в базе данных могут означать Big Data.
- Velocity – cкорость. Пользователи генерируют много данных, что требует быстрой обработки. Для принятия эффективных и правильных решений вся собираемая информация должна быстро поступать в компании.
- Variety – разнообразие. Данные поступают из самых разных источников и могут быть как структурированными, так и не структурированными (текст, изображения, аудио, видео, файлы журналов, электронные письма).
Как анализируют Big Data?
Информация хранится в системах, работающих на кластерах из сотен узлов, или в распределённых системах управления базами данных. Её обрабатывают, переводя из «сырого» формата в удобный для работы. Массивы информации структурируют, устраняют избыточность и неконсистентность. После этого данные анализируют. Процесс перевода Big Data в полезную информацию обозначают термином «Data Mining». Это интеллектуальный и глубинный анализ данных для выявления ключевых закономерностей. Полученная информация удобна для создания различных визуализаций, построения наглядных дашбордов, также она используется для машинного обучения.
Какие вопросы помогают решать большие данные?
- Анализировать текущее положение дел и оптимизировать бизнес-процессы. С помощью больших данных компания Intel обнаружила, что делает много лишних тестов при производстве процессоров. В результате анализа полученной информации и отказа от дополнительной проверки продукции удалось сэкономить большие суммы денег.
- Автоматизировать рутину. На больших данных обучаются автоматические программы, которые умеют выполнять определённые задачи, например, сортировать документы или общаться в чат-ботах. Это могут быть как примитивные алгоритмы, так и искусственный интеллект (голосовые помощники или нейросети).
- Строить модели. На основе больших данных можно собрать компьютерную модель магазина или оборудования, что позволяет проводить различные эксперименты, задав нужные параметры. Например, компании могут смоделировать проблемные ситуации и таким образом избежать их возникновения.
- Делать прогнозы. Данные о прошлом помогают сделать выводы о будущем, при этом чем больше информации, тем точнее прогнозы. Логистическая компания ПЭК запустила Центр управления перевозками с использованием Big Data. Это позволило предсказывать загрузку складов и планировать маршруты транспорта во избежание простоев.
В каких отраслях используют Big Data?
Первыми Big Data начали использовать специалисты в ИТ, телекоммуникациях и банковском секторе. Именно в этих сферах скапливается большой объём данных о транзакциях, геолокации, поисковых запросах и профилях в Сети.
Большие данные незаменимы в обеспечении безопасности. Их используют в борьбе с преступностью, для обеспечения правопорядка и предотвращения незаконной деятельности. Кроме того, Big Data позволяют отслеживать негативный контент в цифровом пространстве. Например, можно исследовать социальную активность пользователей Интернета и на основе открытых данных (лайки, посты, фотографии) предлагать вероятностные прогнозы о возможности риска развития деструктивного поведения человека.
В медицине на основе больших данных специалисты могут прогнозировать заболевания, точнее ставить диагнозы.
В образовании Big Data позволяют анализировать способности студентов, чтобы впоследствии предложить им подходящие направления трудовой деятельности.
На рынке финансов большие данные используют для оценки платёжеспособности клиента и рисков для компаний, повышения качества различных сервисов, создания персонализированных предложений.
В промышленности Big Data применяют для анализа производства и его оптимизации. Например, большие данные позволяют оценить, оптимально ли работают станки, выявить проблемы с поставкой товаров.
Трудности в применении Big Data
Из-за неоднородности структуры, типа и объёма больших данных их зачастую сложно собирать и анализировать. Прежде чем пользоваться полученной информацией, Big Data необходимо подготовить. Собранные из различных источников данные могут быть некачественными (содержать дубликаты, иметь неконсистентный формат, отсутствующие значения), поэтому их необходимо консолидировать и структурировать. Для работы с Big Data требуются большие человеческие и технические ресурсы. Рост данных может быть экспоненциальным, а сама информация становится всё более разнообразной.
Переосмысление информации и перспективы Big Data
После первого появления больших данных в мире произошла цифровая революция. Каждый день количество информации стремительно увеличивается, Big Data расширяются во всех направлениях. Совсем недавно базы данных воспринимались как объект для научных исследований и побочный продукт различных производственных процессов. Компании попросту удаляли накопившуюся информацию, теперь же они тщательно её собирают, накапливают и анализируют для получения прибыли. Таким образом Big Data обрели ценность: чем больше данных, тем больше открытий можно сделать.
Более того, огромные базы данных становятся объектом целенаправленного инвестирования средств для получения прибыли. В современном мире с каждым годом будет расти значимость данных. Big Data станут основным инструментом для решения проблем общества и бизнеса.
