Что такое Big Data простыми словами
Размер «биг дата» настолько велик, что ни человек, ни обычный компьютер не способны их обработать. Этот процесс требует огромных вычислительных мощностей и специального программного обеспечения, которые доступны только в дата-центрах. На основе анализа больших данных составляются прогнозы, оптимизируются процессы, строятся модели.
Эта технология используется, чтобы проанализировать все факторы и принять правильное решение. В общих чертах большие данные работают так: организации генерируют разрозненную информацию и пропускают через алгоритм, который структурирует ее и обращает в понятную для человека форму. Затем полученные данные анализируются. При помощи искусственного интеллекта в них ищут взаимосвязи и закономерности, способные спрогнозировать будущее, и уже исходя из этого специалисты продумывают стратегии, находят варианты решения проблемы и способы улучшения тех или иных процессов.
Рассмотрим каждый этап чуть подробнее.
Мест, откуда берутся большие данные, великое множество, но все их можно поделить на три группы:
Как мы уже сказали, «биг дата» слишком объемны, чтобы уместиться на простом компьютере. Речь идет о миллионах гигабайтов (петабайтах) информации. Их хранят в специальных дата-центрах с самыми мощными серверами. Помимо физических, используют и облачные хранилища. Часто данные из одного источника «сливают» в «озеро данных» или data lake, откуда затем нейросети извлекают нужные сведения.
Работа с большими данными базируется на трех принципах: горизонтальная масштабируемость, устойчивость к отказу и локальность данных. Это значит, что система, которая будет обрабатывать информацию, должна быть легко расширяема, содержать множество машин и продолжать работу, даже если некоторые из них выйдут из строя. Третий принцип заключается в том, чтобы данные, по возможности, обрабатывались на тех же устройствах, на которых хранятся. Иначе расходы на передачу информации могут превысить расходы на ее обработку.
ПО для выполнения такой сложной задачи разрабатывается на основе различных методов. Классическим примером является MapReduce — модель параллельных вычислений, которая подразумевает распределение процесса обработки между машинами, участвующими в компьютерном кластере. На этом алгоритме разработаны два самых популярных инструмента для работы с Big Data: фреймворки Hadoop и Apache Spark.
Маркетинг, сельское хозяйство, машиностроение, логистика, наука, здравоохранение, управление персоналом, банковское дело — неполный список областей, в которых большие данные активно используются уже сегодня. Анализ «биг дата» помогает компаниям систематизировать информацию и через определение причинно-следственных связей извлекать из нее пользу для своей деятельности.
Приведем примеры:
Есть три главных специальности, которые предполагают работу с большими данными: дата-инженер, дата-аналитик, дата-сайентист. Все они так или иначе соприкасаются с «биг дата», но выполняют свои, отличные от остальных функции.
Первым, кто взаимодействует с информацией, является дата-инженер. Он отвечает за техническую сторону вопроса: организует сбор, хранение и первоначальную обработку. Инженеры создают программное обеспечение и алгоритмы, которые автоматизируют задачи, и тем самым помогают исследователям. Без разрабатываемых ими инструментов большие данные не несли бы никакой пользы, поскольку их нельзя было бы обработать.
Аналитик данных занимается описательным анализом, интерпретацией и представлением информации в удобной форме. Он составляет аналитические отчеты, статистику, делает прогнозы относительно развития тех или иных событий. Как правило, дата-аналитики работают только с готовыми инструментами — в отличие от дата-сайентистов.
Data Science — популярное направление в сфере больших данных, многие крупные компании мечтают заполучить такого специалиста в свой штат. Дело в том, что именно сайентисты применяют в работе машинное обучение и находят закономерности, помогающие прогнозировать будущее. Они специализируются на анализе Big Data, строят математические модели, при необходимости пишут собственное ПО для решения поставленных задач, если существующие инструменты на это неспособны.
С большими данными приходится работать и на тех профессиях, где это не является основным видом деятельности: дизайн интерфейсов, NLP-инжиниринг, маркетинговый анализ. Инженеры и программисты, отвечающие за обработку данных на разных предприятиях, также используют эту технологию.
Большим данным пророчат большое будущее. Big Data станут главным инструментом для принятия бизнес-решений в самых разных отраслях экономики. Государства и международные организации уже собирают и анализируют огромные массивы информации, и со временем их объем будет только расти.
Автор: ЕвробайтПоделиться
Таргетолог — это специалист по настройке и анализу персонализированной рекламы в социальных сетях. В статье мы подробно расскажем о сути этой профессии, уровне зарплат и способах ее освоить.
Парсинг — это процесс сбора, систематизации и преобразования информации, в открытую размещенной на веб-ресурсах, с помощью специального программного обеспечения.
Социальная инженерия (social engineering) — это метод получения доступа к конфиденциальным данным с помощью психологического воздействия на человека.
Надёжные VPS серверы с посуточной оплатой в России и Европе.
От 10 ₽ в день!
Арендовать виртуальный сервер
