Технология Big Data: что это такое

В статье рассказываем, что такое технология Big Data простыми словами, как большие данные обрабатывают, анализируют и как они изменили жизнь бизнеса из разных отраслей.

Определение термина Big Data следующее: большие данные (на англ. Big Data) — это масштабные объемы данных для вычислений и анализа, c которыми традиционные системы обработки не в силах справиться. С помощью специальных инструментов и алгоритмов мы можем подвергать анализу эти потоки информации, выявлять скрытые закономерности и прогнозировать будущее.

Бизнесу работа с большими данными дает следующие преимущества:

• Точные прогнозы: анализ больших данных позволяет предсказывать будущий спрос, потенциальные проблемы, динамику рынка и принимать правильные решения.
• Лучшее понимание клиентов: делая анализ информации о покупках, предпочтениях, активности в соцсетях, можно создавать персонализированные предложения и строить долгосрочные отношения с клиентами.
• Оптимизация процессов: отслеживая производственные показатели, затраты на логистику, динамику спроса, вы можете устранять узкие места, повышать эффективность и минимизировать риски.
• Конкурентное преимущество: технология, называемая Big Data, дает возможность быстрее реагировать на изменения рынка, выявлять новые тренды, разрабатывать инновационные продукты и выигрывать у конкурентов.

В современном маркетинге data driven подход — это не просто тренд, а необходимость. Для принятия верных решений и улучшения рекламных кампаний нужно глубокое понимание данных. Сервис сквозной аналитики помогает в едином интерфейсе собрать, структурировать, провести анализ информации из всех маркетинговых каналов и увидеть картину их эффективности. Интеграция этой системы с CRM дополняет картину информацией по продажам с каждого канала, позволяя оценивать не только эффективность, но и окупаемость.

Что означает понятие «большие данные» (или Big Data)? Основные характеристики принципа большой информации называются 6 V, перечисляем их ниже:

• Volume (Объем): Big Data отличается большим объемом информации (от 150 Гб в сутки), который невозможно обработать традиционными методами. Речь идет о терабайтах, петабайтах и даже экзабайтах информации.
• Velocity (Скорость): большие данные генерируются и поступают в систему с невероятной скоростью. Поток информации не прекращается ни на минуту и постоянно растет.
• Variety (Разнообразие): технология, именуемая Big Data, включает в себя информацию разных типов: текст, изображения, аудио, видео, сенсорные данные и многое другое.
• Veracity (Достоверность): часто содержит шум, ошибки и неточности. Важно уметь отфильтровывать неверные данные и выявлять реальные тренды.
• Variability (Изменчивость): Big Data — это динамичный мир, который постоянно меняется, данные могут быть разными в зависимости от времени, местоположения, контекста и других факторов. Важно уметь учитывать эту изменчивость при анализе информации.
• Value (Ценность): ключевой параметр больших данных — это их ценность. Извлечение значимой информации из общего массива позволяет принимать более осмысленные решения и достигать лучших результатов.

Важное отличие больших данных от обычных — распределенная структура. Информация разбросана по множеству серверов, баз данных и хранилищ. Традиционные системы для работы с данными не способны справиться с информацией такого масштаба и распределенности. Поэтому для работы с Big Data применяются специальные технологии, которые позволяют объединять данные из разных источников, делать их анализ параллельно и выявлять глобальные тренды.

Не менее важно для бизнеса улучшать коммуникации с клиентами и развивать клиентский сервис. В этом помогает виртуальная АТС, с помощью которой можно прослушивать разговоры, распределять вызовы, отслеживать пропущенные звонки, управлять колл-центрами. Интеграция ВАТС с CRM, доступная на тарифах, начиная с «Универсала», делает возможным еще более удобное управление звонками.

В зависимости от структуры и организации, Big Data можно разделить на три категории.

Структурированные большие данные

Это самый упорядоченный тип больших данных, который хранится в таблицах со строками и столбцами. Каждый элемент больших данных имеет определенный тип и место в таблице. Примеры структурированной информации: данные баз данных, таблицы Excel, файлы CSV. Это может быть информация о продажах, клиентах, инвентаризации, финансовых операциях, транзакциях.

Структурированные большие данные легко подвергать анализу и обрабатывать традиционными методами. Другое их преимущество: они подходят для создания отчетов и аналитических панелей.

Частично структурированные большие данные

Это данные, которые не всегда имеют строгую систематизацию, но все же содержат некоторые метаданные, которые помогают их классифицировать. Примеры: XML-файлы, JSON-файлы, электронные письма, документы Word. Это может быть информация о социальных медиа, новостях, блог-платформах, сетевых взаимодействиях, истории поиска.

Среди преимуществ частично структурированных больших данных можно назвать сочетание структурности и гибкости, а также возможность подвергать анализу более сложные данные.

Неструктурированные большие данные

Это данные без определенной структуры, которые хранятся в произвольном формате — тексты, изображения, аудио, видео, данные сенсоров и многое другое. Например, видео с камер видеонаблюдения, изображения со спутников, аудиозаписи, тексты в социальных сетях.

Преимущества неструктурированных больших данных: богатая информация и новые возможности для аналитики.

Опишем по очереди, из каких основных блоков состоит работа с большими данными.

Сбор

Про сбор Big Data прежде всего скажем, что это фундамент для дальнейшей аналитики. Вот некоторые ключевые источники сбора больших данных:

• Социальные: огромный поток информации, генерируемый в социальных сетях, блогах и т. д.. Он отражает мнения, чувства, интересы и поведение людей. Примеры такого источника: посты во ВКонтакте, комментарии в Telegram, обсуждения на форумах, отзывы на товары и услуги.
• Статистические: официальная информация, собираемая государственными органами и другими структурами. Она отражает макроэкономические показатели, демографические тренды, социальные явления. Примеры такого источника: данные о населении, рождаемости, смертности, статистика по безработице, инфляции, валовому внутреннему продукту, данные о торговле, производстве, транспорте.
• Медицинские: информация о здоровье людей, собираемая в больницах, клиниках и медицинских центрах. Она отражает диагнозы, лечения, медицинские истории. Примеры такого источника: электронные медицинские карты, результаты анализов, рентгеновские снимки, данные о приеме лекарств, процедурах, реабилитации.
• Машинные: информация, генерируемая различными устройствами и системами. Она отражает технические характеристики, работу систем, инженерные параметры. Примеры такого источника: данные с датчиков температуры, давления, скорости, лог-файлы серверов, информация о поведении роботов.
• Транзакционные: информация о финансовых операциях, покупках, продажах и других транзакциях. Она отражает потребительское поведение, финансовые потоки, рыночные тенденции. Примеры такого источника: данные о кредитных картах, банковских переводах, платежах, информация о продажах товаров и услуг, онлайн-покупках.

Про сбор Big Data важно добавить, что в процессе его требуется очистка (Data Cleaning) — это значит, что только очищенные большие данные могут служить надежным основанием для дальнейшей аналитики. Процесс включает в себя следующие этапы:

• Идентификация неверных данных: поиск ошибок, дубликатов, пропусков, несоответствий.
• Исправление ошибок: замена неверных значений на правильные, удаление дубликатов.
• Заполнение пропусков: вставка отсутствующих данных с помощью разных методов.
• Преобразование больших данных: приведение данных к единому формату, например, перевод чисел в текст или обратно.
• Стандартизация: приведение больших данных к единым стандартам, например, использование одних и тех же единиц измерения.

Хранение

Традиционные системы уже не справляются с большими масштабами и разнообразием информации, поэтому для хранения используются специальные инструменты:

• DWH: структурированное хранилище больших данных, которое предоставляет единый взгляд на бизнес-процессы. Содержит одну версию данных, что исключает несоответствия и путаницу. Хранит исторические данные, что позволяет фиксировать тренды и динамику изменений. Большие данные в DWH организованы в таблицы со строками и столбцами. Процесс заполнения DWH основан на принципе ETL: Extraction (Извлечение), Transformation (Преобразование), Loading (Загрузка).
• Data Lake: неструктурированное хранилище больших данных, которое может хранить любые типы информации в ее исходном формате. Data Lake обеспечивает гибкость и возможность хранить большие объемы данных. Кроме гибкости в отношении форматов, еще одно явное преимущество — низкая стоимость хранения.
• СУБД (системы управления базами данных): это программные средства для структурирования, хранения и работы с большими данными. СУБД могут быть структурированными (реляционные СУБД) или неструктурированными (NoSQL СУБД).

Выбор подходящего способа хранения Big Data данных зависит от конкретных потребностей и задач. Важно учитывать тип данных, объем хранения, стоимость и требования к безопасности.

Обработка

Обработка больших данных Big Data — это процесс извлечения значимой информации из огромных массивов данных. Для этого нужны специальные технологии для обработки Big Data. Одним из самых популярных подходов является технология MapReduce, она разделяет задачу на два этапа:

• Map: большие данные разбиваются на части, которые обрабатываются независимо друг от друга.
• Reduce: результаты собираются и объединяются в единый результат.

Популярное ПО, работающее по MapReduce:

• Hadoop: Open Source платформа для хранения и обработки Big Data данных.
• Spark: более быстрая и гибкая платформа, чем Hadoop.

Анализ

Большие данные, или Big Data — это объект анализа, т. е. поиска смысла, взаимосвязей, трендов. На этом этапе применяются методы статистического анализа, машинного обучения, текстового анализа, визуализации больших данных.

Среди инструментов для анализа назовем:

• SQL: язык запросов к базам данных, который позволяет извлекать и обрабатывать информацию.
• Нейросети: алгоритмы машинного обучения, которые могут выполнять анализ сложной информации и выявлять скрытые взаимосвязи.

Чтобы извлекать необходимые пласты информации и выражать их в понятном формате, используются сервисы на базе Business Intelligence (BI), которые дают следующие возможности:

• Визуализация информации: BI-сервисы позволяют визуализировать информацию в виде графиков, диаграмм, таблиц и других информативных визуализаций, что делает их более понятными и доступными для анализа.
• Интерактивный анализ: позволяют интерактивно делать анализ информации, изменять фильтры, группировать информацию и обнаруживать новые взаимосвязи между ними.
• Создание отчетов: можно создавать отчеты и панели, которые показывают ключевые показатели бизнеса и помогают принимать решения.
• Интеграция с другими системами: сервисы могут интегрироваться с разными системами хранения информации (например, CRM), что позволяет совершать анализ информации из разных источников.

Клиенты ожидают бесшовного взаимодействия с брендом во всех привычных современному человеку каналах, поэтому наличие виджета омниканальных коммуникаций на сайте становится почти что требованием времени. Система объединяет все возможные точки контакта с клиентом: мессенджеры, социальные сети, чаты, телефонные звонки. Это позволяет создать единую цепочку диалога с клиентом, вне зависимости от того, через какой канал он обратился в очередной раз. Вся история общения, включая записи телефонных разговоров, сосредоточена в одном окне.

Про Big Data важно сказать, что это новый язык, который открывает беспрецедентные возможности в разных сферах жизни:

• Лучшее понимание: Big Data данные позволяют нам глубоко погрузиться в сложные процессы и явления, выявлять скрытые взаимосвязи и получать более полную картину мира.
• Инновации и развитие: анализ стимулирует развитие новых инструментов, которые помогают нам решать сложные проблемы и открывать новые горизонты возможностей.
• Улучшение принятия решений: большие данные предоставляют нам более полную и точную информацию, что помогает принимать более осведомленные и эффективные решения.
• Персонализация: Big Data позволяет создавать персонализированные продукты, которые лучше отвечают потребностям и желаниям каждого пользователя.
• Повышение эффективности: помогает улучшить бизнес-процессы, повысить качество услуг, снизить затраты и увеличить прибыль.

Теперь перечислим минусы, о которых тоже важно помнить:

• Сложность: работа требует специальных навыков, инструментов и ресурсов.
• Высокая стоимость: создание и поддержание систем может быть дорогим.
• Проблемы с конфиденциальностью: Big Data данные могут содержать персональную информацию, которую необходимо защищать от несанкционированного доступа. Утечки данных могут приводить к серьезным потерям у бизнеса и его клиентов.
• Сложность масштабирования: работа требует постоянного пополнения ресурсов. Чем больше данных, тем больше вычислительных мощностей требуется для работы с ними.

Что означает для разных сфер бизнеса понятие «большие данные» (Big Data):

• В финансовой сфере: Big Data данные используются для прогнозирования рыночных трендов, обнаружения мошеннических схем и улучшения кредитного скоринга. Компании могут оптимизировать инвестиционные стратегии и снизить риски.
• В сфере маркетинга: Big Data помогает лучше понимать потребителей, предлагать им релевантные продукты и услуги, улучшить рекламные кампании.
• В области образования: используется для индивидуализации образовательного процесса, повышения эффективности обучения и разработки инновационных методов преподавания. Можно определить сильные и слабые стороны студентов, а также выявить потенциальные проблемы и предотвратить их.
• В сфере транспорта: помогает создавать умные дорожные сети, повышать безопасность дорожного движения, предсказывать пробки, совершенствовать маршруты, улучшать планирование перевозок.
• В HR: помогает улучшить процесс подбора персонала, определять потенциальных лидеров и создавать эффективные программы обучения и развития.
• В производстве: используется для усовершенствования производственных процессов, улучшения качества продукции, выявления узких мест, предсказания потребностей в материалах и ресурсах.
• В сфере мобильной связи и интернета: помогает усовершенствовать сеть, улучшать качество связи и предоставлять персонализированные услуги.
• В интернете вещей: Big Data используется для создания умных систем и устройств, которые могут считывать данные из окружающей среды и принимать решения на их основе.
• В науке: анализ информации в разных областях науки позволяет построить новые теории, создать новые модели и развить новые методы исследования.
• В искусственном интеллекте и робототехнике: используется для обучения искусственного интеллекта и роботов.

В мире больших данных работают специалисты со следующими квалификациями:

• Архитекторы данных: проектируют и создают инфраструктуру для хранения, обрабатывания и анализа больших данных.
• Инженеры данных: отвечают за сбор, обрабатывание, очистку и подготовку данных для анализа.
• Аналитики данных: изучают большие данные, выявляют скрытые взаимосвязи, прогнозируют, а также предоставляют ценные инсайты для принятия решений.
• Data Scientists: разрабатывают модели и алгоритмы для анализа сложных данных, создавая инструменты для предиктивной аналитики и автоматизации.
• Специалисты по визуализации больших данных: превращают сложные данные в понятные и эффективные визуализации, делая информацию доступной широкому кругу пользователей.
• Специалисты по машинному обучению: обучают алгоритмы машинного обучения на больших данных и развивают интеллектуальные системы, способные решать сложные задачи.
• Специалисты по обработке естественного языка: разрабатывают алгоритмы, позволяющие компьютерам понимать и подвергать анализу текст и речь, открывая новые возможности в переводе, обрабатывании информации и искусственном интеллекте.

Большие данные, или Big Data — это принцип работы, позволяющий проводить анализ больших данных, которые не поддаются анализу традиционными методами, и извлекать из них ценную информацию.

Для бизнеса большие данные, или Big Data — это возможность прогнозировать, принимать более взвешенные решения, усовершенствовать процессы, создавать персонализированные предложения для клиентов.

Для работы с технологией Big Data нужны специальные сервисы для хранения, вычислительные мощности и алгоритмы, позволяющие извлекать ценную информацию из огромных массивов данных, а также специализированные программы, такие как Spark, Hadoop, NoSQL.