Скидки до 60%
00:00:00
Выбрать

Big Data: что это и зачем компаниям большие данные?

13.02.2023 / Время чтения: 5 мин.

Время на прочтение: 5 минут(ы) Большие данные спасут мир, или создадут «Большого Брата»? Разбираемся, что такое Big Data.

Big Data: что это и зачем компаниям большие  данные?
Профессия: Data Scientist
Время на прочтение: 5 минут(ы)

Большие данные — широко обсуждаемая технология последнего десятилетия. Она используется для решения многих проблем, и ей даже приписывают создание новых отраслей промышленности. В этой статье мы объясним, что такое Big Data, где они применяются в реальной жизни и кто ими управляет.

Что такое Big Data и зачем они нужны

Big Data – это это термин, описывающий большие объемы информации, которые не могут быть обработаны традиционными средствами управления базами данных. То есть даже простой компьютер не справится с обработкой такого массива. 

Этот термин достаточно “молодой”. Он появился только в 2008 году в заявлении редактора журнала Nature. 

Их важное качество – это хаотичность, так как данные поступают в разных форматах с различных источников или платформ. 

Они также относятся к высокоскоростным потокам информации, требующим анализа в режиме реального времени (представьте биржевые тикеры). Наконец, Big Data – это о сложных взаимосвязях между разными объектами (например, транзакции клиентов в банке).

Важно учитывать все эти качества, когда говорите о больших данных, и не путать просто с очень большой базой. Разберемся на примерах:

Big DataНе Big Data
Все возможные действия пользователей в социальной сети в публикуемых постах (лайки, репосты, сообщения)Все посты социальной сети с момента создания по сегодняшний день
Информация о действиях каждого сотрудника и их взаимосвязи между собой в очень большой компанииБаза сотрудников очень большой компании

Почему данные называют большими?

Есть 6 основных характеристик, по которым все определяют Big Data:

1. Объем

Здесь нет четких критериев. 30 лет назад информации считалось много, если она помещалась на жесткий диск объемом 10 Мб. Сейчас большой объем – от 150 Гб.
К 2026 году компания Seagate прогнозирует выпустить жесткий диск вместимостью 50 ТВ, когда еще в 2016 году максимальный объем был 10ТВ.

Большие данные: прогноз роста от Seagate

2. Разнообразие

Большие данные поступают из разных источников: электронная почта, аудио, видео, социальные сети и многое другое. А также они могут отличаться по уровню структурированности: структурированные, слабоструктурированные, неструктурированные. 

3. Скорость

Большие данные генерируются в режиме реального или близкого к реальному времени и должны обрабатываться быстро для извлечения полезной информации.

4. Изменчивость

Разнообразие Big Data требует работы с разными форматами, структурами и типами. А также из-за обновления в реальном времени поток информации может быть изменчив (например, нужно учитывать задержки рейсов)

Профессия
Data Scientist
Освойте самую перспективную профессию десятилетия и научитесь работать с большими данными. Изучите все инструменты Data Scientis'а с нуля, а Карьерный Центр поможет найти работу в новой сфере. Гарантируем трудоустройство, или вернем деньги.
Записаться

5. Правдивость

Информация собирается только из достоверных источников, чтобы это не привело к неправильным решениям или результатам.

6. Ценность

Цель больших данных — генерировать новые и полезные идеи, которые помогают отдельным лицам или бизнес-организациям.

Под Big Data понимается любая коллекция информации, которая слишком велика или сложна для обычных инструментов обработки, таких как электронные таблицы. Большие данные могут включать в себя все, что угодно: от истории покупок клиентов в сети продуктовых магазинов до показаний датчиков на ветряных электростанциях по всей стране.

Примеры использования Big Data

Большие данные применяются практически во всех отраслях. Они уже давно используются в здравоохранении, правительстве, бизнесе и образовании.

Например, 

  • Ритейлерам нужны большие данные для отслеживания покупательских привычек и предпочтений клиентов, чтобы заполнить полки продуктами, пользующимися повышенным спросом
  • Страховые компании используют аналитику Big Data для выявления потенциального мошенничества до того, как оно произойдет
  • В медицине применяют большие потоки информации, чтобы получить представление о тенденциях в состоянии здоровья пациентов и улучшить процесс принятия решений
  • Банки задействуют аналитику, чтобы лучше понимать поведение клиентов, защищать их от мошенников: с помощью Big Data можно отследить нетипичные транзакции 
  • Правительства используют большие данные для отслеживания экономических показателей, сбора информации о гражданах и обоснования политических решений
  • В маркетинге анализ поведения клиентов или трафика помогает улучшить бизнес и принять более эффективные решения о распределении ресурсов. Использование статистики социальных сетей для выявления потребительских тенденций может выделить целевую аудиторию и повысить продажи
  • В логистике анализ и отчеты помогают оптимизировать пути передвижения товаров и транспорта

Как работает Big Data

Есть 3 технологии, которые используют для больших данных, чтобы начать их анализировать:

1. Сбор

Большие данные поступают из разных источников. Выделяют 3 главных типа:

  • социальные – весь контент из социальных сетей: фото, видео, электронные письма, или информация о стране, городе, людях (даты рождения или смерти)
  • машинные – информация, получаемая с разных устройств: телефоны, камеры наблюдения, спутники
  • транзакционные – данные о покупках, денежных переводах, платежах

Для сбора могут использоваться разные методы, такие как пакетная обработка, потоковая передача в реальном времени и поисковые роботы.

2. Хранение

После сбора эти новые наборы (или «потоки») нельзя просто поместить на жесткий диск. Также они должны храниться в надежном месте, чтобы они не потерялись или не были случайно удалены. Для этого применяют особенные хранилища. Например, СУБД (системы управления базами данных), DWH (data warehouse), Hadoop

3. Обработка

После того, как данные сохранены, их можно обрабатывать. Здесь применяют особое ПО, основанное на технологии MapReduce. Обычно это делается с помощью инструментов Apache Spark, Apache Hadoop и Apache Flink. Они позволяют манипулировать данными и анализировать их для получения информации и принятия решений.

4. Анализ

Это может быть прогнозная аналитика, описательная аналитика, предписывающая аналитика и интеллектуальный анализ. Они используются для преобразования полученной информации в правильные решения и поиск новых идей. 

На этом этапе также необходима визуализация проанализированного потока информации. Достаточно простой сервис для этого – Power BI от Microsoft. Он позволяет собирать данные из разных источников и представлять их в понятные графические отчеты. 

Кто работает с большими данными

Специалистов по Big Data можно найти практически везде, но основные обязанности остаются прежними: сбор и анализ для выявления тенденций и закономерностей, прогнозирование будущих результатов и, в конечном счете, принятие решений на основе полученных отчетов.  

В этой области наиболее важными навыками являются сильные аналитические способности, умение решать проблемы и способность эффективно организовывать данные.

3 основные профессии, связанные с Big Data:

  • Data Scientist – специалист, который анализирует большие данные, ищет закономерности и предопределяет будущий исход событий. Они должны хорошо разбираться в математике, статистике, знать языки программирования, а также уметь сообщать результаты своего анализа нетехническим заинтересованным сторонам
  • Аналитик данных – в этой области требуется проводить описательные анализы и представлять это в более удобной для визуализации форме
  • Data-инженер – человек, который занимается технической стороной сбора, хранения и обработки данных. 

Специалисты по Big Data также должны хорошо разбираться в инструментах анализа данных, таких как Hadoop, Apache Spark и Tableau, а также в языках программирования, таких как Python и R. 

Те, кто хочет работать в области больших данных, могут рассчитывать на захватывающую работу в постоянно развивающейся области. Поскольку они играют все большую роль в принятии решений во многих отраслях. Ожидается, что рынок труда для специалистов по работе с Big Data будет расти. Например, уже сейчас можно найти более 13 тыс. вакансий на сайте hh.ru по запросу “аналитик данных”. 

Как начать работать с большими данными

Чтобы начать работать  в области Data Science, вам сначала нужно хорошо разбираться в математике, статистике, программировании и анализе. Вам также потребуется узнать о машинном обучении и искусственном интеллекте. Давайте составим поэтапный план, с чего начать работу с Big Data.

Разобраться, как работают данные

Для этого можно изучить датасеты, которые есть в открытом доступе. Желательно посмореть списки по разным содержаниям. Это поможет понять логику потоков , их структурирование, а также как их можно обрабатывать и анализировать.

Изучить языки программирования

Как уже отмечали, большие данные не поддаются для анализа простыми компьютерами. Для этого специалисты используют разные программы, в том числе и разные языки программирования. Мы советуем базово изучить Python, R. 

Изучить языки запросов

Самый популярный – SQL. Эти навыки требуются на начальном пути, так как они позволяют базово составлять запросы, анализировать полученную информацию и создавать отчеты. В пример приведем список навыков, необходимых для младшего аналитика данных, в Сбере:

Вакансия Data Scientist по работе с большими данными

Пройти курсы

Самостоятельное изучение не позволит в полной мере погрузиться в направление, отрабатывать полученные знания на практике. Чтобы этого избежать, приходите на курс “Профессия: Data Scientist” или “Профессия: Аналитик” от ProductStar. Эксперты из ведущих индустрий России помогут вам не просто получить базовые навыки, но и освоить все необходимые программы для старта в карьере: Python, SQL, Google Analytics и тд.

Подпишись на нашу рассылку и получай свежие полезные материалы каждую неделю

Какой-то текст ошибки
Какой-то текст ошибки

Нас читает 11 000 человек

Профессия
Data Scienstis
Освойте самую перспективную профессию десятилетия и научитесь работать с большими данными. Изучите все инструменты Data Scientis'а с нуля, а Карьерный Центр поможет найти работу в новой сфере. Гарантируем трудоустройство, или вернем деньги.
Подробнее