Аналитика больших данных — это процесс, включающий использование передовых аналитических методов для очень больших и разнообразных наборов данных, включающих различные разновидности, такие как структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, поступающие из разных источников и имеющие разные размеры от терабайтов до зеттабайтов.
Генезис и эволюция аналитики больших данных
Термин «большие данные» впервые появился в начале 1990-х годов. Однако только в начале 2000-х годов этот термин начал широко использоваться и пониматься. По мере расширения Интернета и по мере того, как организации начали хранить больше данных в цифровом формате, а не на бумаге, концепция анализа этих данных на предмет тенденций, прогнозов и идей получила распространение.
Идея анализа больших данных действительно оказалась в центре внимания с появлением «Web 2.0» в середине 2000-х годов, когда пользовательский контент привел к экспоненциальному росту объема данных. Переход от простого онлайн-присутствия к интерактивным платформам привел к созданию огромных объемов данных, что потребовало новых способов обработки и извлечения ценной информации из этого пула данных.
Углубляемся в аналитику больших данных
Аналитика больших данных позволяет организациям анализировать сочетание структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных в поисках ценной бизнес-информации и идей. Методы включают интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, анализ текста, прогнозную аналитику и статистический анализ. Анализ больших данных можно выполнять с помощью программных инструментов, специально разработанных для оркестрации, анализа и визуализации данных, таких как Apache Hadoop, Microsoft HDInsight и Tableau.
Эти инструменты облегчают разбиение сложных наборов данных на управляемые фрагменты, упрощая выявление тенденций, закономерностей и корреляций (например, рыночных тенденций, предпочтений клиентов и скрытых закономерностей), которые могут помочь организациям принимать решения на основе данных.
Основная механика анализа больших данных
Процесс анализа больших данных включает в себя несколько этапов:
- Сбор данных. Сюда входит сбор данных из различных источников, таких как социальные сети, журналы веб-сервера, облачные источники данных и собственные приложения.
- Обработка данных. На этом этапе собранные данные очищаются, преобразуются и классифицируются для дальнейшего анализа.
- Хранение данных: обработанные данные хранятся в DWH (хранилище данных) или в экосистемах, подобных Hadoop.
- Анализ данных. Обработанные данные анализируются с использованием различных аналитических моделей и алгоритмов для извлечения полезной информации.
- Визуализация данных: результаты анализа визуализируются с помощью различных графических инструментов, обеспечивающих визуальную интерпретацию сложных данных.
Отличительные особенности аналитики больших данных
Аналитика больших данных имеет несколько отличительных особенностей:
- Объем: относится к огромному объему данных, генерируемых каждую секунду.
- Скорость: относится к скорости, с которой генерируются новые данные, и скорости, с которой данные перемещаются.
- Разнообразие: относится к различным типам данных, которые мы теперь можем использовать.
- Достоверность: беспорядочность или достоверность данных.
- Ценность: способность превращать данные в ценность.
Типы аналитики больших данных
Существует четыре основных типа анализа больших данных:
- Описательная аналитика. Этот тип анализирует прошлые результаты, чтобы понять, как компания работала с течением времени.
- Диагностическая аналитика. Этот тип анализирует данные или контент, чтобы ответить на вопросы о том, почему произошли определенные события.
- Прогнозная аналитика: этот тип оценивает вероятность будущих результатов путем анализа данных о тенденциях.
- Предписывающая аналитика. Этот тип использует прошлые результаты для выработки рекомендаций о том, как действовать в аналогичных ситуациях в будущем.
Использование, проблемы и решения в аналитике больших данных
Аналитика больших данных используется в различных отраслях: от розничной торговли до здравоохранения, от производства до финансовых услуг, для различных целей, таких как:
- Прогнозная и предписывающая аналитика
- Управление рисками и обнаружение мошенничества
- Управление клиентским опытом
- Операционная аналитика
Однако анализ больших данных не лишен проблем, включая проблемы конфиденциальности и безопасности данных, проблемы качества и точности данных, а также потребность в масштабируемом хранилище и вычислительной мощности. Чтобы решить эти проблемы, организации внедряют надежные протоколы безопасности, инвестируют в инструменты очистки данных и используют облачные решения для хранения и вычислений.
Сравнение аналитики больших данных с похожими концепциями
Сравнивая аналитику больших данных с традиционной аналитикой данных, можно увидеть разницу с точки зрения объема данных, скорости обработки и типа информации, которую можно получить.
| Традиционная аналитика данных | Аналитика больших данных | |
|---|---|---|
| Объем данных | Обрабатывает небольшие наборы данных | Обрабатывает большие и сложные наборы данных |
| Скорость обработки | Медленная, пакетная обработка | Обработка в реальном времени или почти в реальном времени |
| Информация | Описательные идеи | Прогнозные и предписывающие идеи |
Будущие перспективы и технологии в аналитике больших данных
Будущие достижения в области анализа больших данных тесно связаны с искусственным интеллектом (ИИ), машинным обучением и аналитикой в реальном времени. Будущее за такими концепциями, как расширенная аналитика, которая использует машинное обучение для автоматизации подготовки данных, обнаружения и обмена информацией для широкого круга бизнес-пользователей, оперативных работников и специалистов по обработке данных.
Эволюция квантовых вычислений также призвана переопределить возможности анализа больших данных, позволяя обрабатывать сложные наборы данных практически в реальном времени.
Прокси-серверы и аналитика больших данных
Прокси-серверы могут играть жизненно важную роль в анализе больших данных. Они могут помочь в очистке веб-страниц, обеспечивая анонимный доступ к источникам данных, обеспечивая конфиденциальность пользователей и предоставляя средства для сбора данных из разных географических мест, обходя ограничения геоблокировки.
Данные, собранные с помощью прокси-серверов, затем можно передать в инструменты анализа больших данных для получения значимой информации. Например, ритейлер может использовать прокси-серверы для сбора глобальных данных о ценах с веб-сайтов конкурентов, а затем использовать анализ больших данных для определения оптимальных стратегий ценообразования для различных рынков.
Ссылки по теме
Для получения дополнительной информации об аналитике больших данных вы можете обратиться к:
