Аналіз великих даних — це процес, який передбачає використання передових аналітичних методів на дуже великих, різноманітних наборах даних, що включають різні різновиди, такі як структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані, що надходять із різних джерел і мають різні розміри від терабайтів до зетабайтів.
Генезис і еволюція аналізу великих даних
Термін «великі дані» вперше був введений на початку 1990-х років. Однак лише на початку 2000-х цей термін почав широко використовуватися та розумітися. Оскільки Інтернет розширювався, а організації почали зберігати більше даних у цифровому вигляді, а не на папері, концепція аналізу цих даних для виявлення тенденцій, прогнозів і розуміння набула поширення.
Ідея аналітики великих даних стала актуальною з появою «Веб 2.0» у середині 2000-х років, коли контент, створений користувачами, призвів до експоненціального зростання даних. Перехід від простої онлайн-присутності до інтерактивних платформ викликав генерацію величезних обсягів даних, що потребувало нових способів обробки та вилучення цінної інформації з цього пулу даних.
Заглиблення в аналіз великих даних
Аналітика великих даних дозволяє організаціям аналізувати поєднання структурованих, напівструктурованих і неструктурованих даних у пошуках цінної бізнес-інформації та розуміння. Методи включають інтелектуальний аналіз даних, машинне навчання, інтелектуальний аналіз тексту, прогнозну аналітику та статистичний аналіз. Аналіз великих даних можна виконувати за допомогою програмних засобів, спеціально розроблених для оркестровки, аналізу та візуалізації даних, як-от Apache Hadoop, Microsoft HDInsight і Tableau.
Ці інструменти полегшують розбиття складних наборів даних на блоки, які можна керувати, полегшуючи визначення тенденцій, закономірностей і кореляцій, таких як тенденції ринку, уподобання клієнтів і приховані закономірності, які можуть допомогти організаціям приймати рішення на основі даних.
Основна механіка аналізу великих даних
Процес аналітики великих даних складається з кількох етапів:
- Збір даних: це передбачає збір даних із різних джерел, таких як соціальні мережі, журнали веб-серверів, хмарні джерела даних і власні програми.
- Обробка даних: на цьому етапі зібрані дані очищаються, трансформуються та класифікуються для подальшого аналізу.
- Зберігання даних: оброблені дані зберігаються в DWH (Data Warehousing) або Hadoop-подібних екосистемах.
- Аналіз даних: оброблені дані аналізуються за допомогою різних аналітичних моделей і алгоритмів для отримання корисної інформації.
- Візуалізація даних: результати аналізу візуалізуються за допомогою різних графічних інструментів, що забезпечує візуальну інтерпретацію складних даних.
Відмінні риси Big Data Analytics
Аналітика великих даних має кілька відмінних особливостей:
- Обсяг: відноситься до величезної кількості даних, які генеруються щосекунди.
- Швидкість: означає швидкість, з якою генеруються нові дані, і швидкість, з якою дані переміщуються.
- Різноманітність: відноситься до різних типів даних, які ми тепер можемо використовувати.
- Правдивість: безладність або достовірність даних.
- Цінність: здатність перетворювати дані на цінність.
Типи аналізу великих даних
Існує чотири основні типи аналітики великих даних:
- Описова аналітика: цей тип розглядає минулу ефективність, щоб зрозуміти, як компанія працювала з часом.
- Діагностична аналітика: цей тип перевіряє дані або вміст, щоб відповісти на запитання про те, чому відбулися певні події.
- Прогнозна аналітика: цей тип оцінює ймовірність майбутніх результатів шляхом аналізу даних тенденцій.
- Наказова аналітика: цей тип використовує минулу ефективність для створення рекомендацій щодо вирішення подібних ситуацій у майбутньому.
Використання, проблеми та рішення в аналізі великих даних
Аналітика великих даних використовується в різних галузях, від роздрібної торгівлі до охорони здоров’я, від виробництва до фінансових послуг, для різних цілей, таких як:
- Прогностична та прескриптивна аналітика
- Управління ризиками та виявлення шахрайства
- Управління клієнтським досвідом
- Оперативна аналітика
Однак аналітика великих даних не позбавлена проблем, зокрема проблеми з конфіденційністю та безпекою даних, проблеми з якістю та точністю даних, а також потреба в масштабованому сховищі та потужності обробки. Щоб подолати ці проблеми, організації впроваджують надійні протоколи безпеки, інвестують кошти в інструменти очищення даних і використовують хмарні рішення для зберігання й обчислень.
Порівняння аналітики великих даних із подібними концепціями
Порівнюючи аналітику великих даних із традиційною аналітикою даних, можна побачити різницю в обсягах даних, швидкості обробки та типі інформації, яку можна отримати.
| Традиційна аналітика даних | Аналітика великих даних | |
|---|---|---|
| Обсяг даних | Обробляє менші набори даних | Обробляє великі складні набори даних |
| Швидкість обробки | Повільніше, пакетна обробка | Обробка в реальному або близькому до реального часу |
| Інсайти | Описові ідеї | Прогнозні та наказові ідеї |
Майбутні перспективи та технології в аналітиці великих даних
Майбутні досягнення в аналітиці великих даних тісно пов’язані зі штучним інтелектом (ШІ), машинним навчанням і аналітикою в реальному часі. Такі концепції, як розширена аналітика, яка використовує машинне навчання для автоматизації підготовки даних, виявлення інформації та обміну інформацією для широкого кола бізнес-користувачів, оперативних працівників і дослідників даних громадян, — це майбутнє.
Еволюція квантових обчислень також спрямована на переосмислення можливостей аналітики великих даних, забезпечуючи обробку складних наборів даних майже в реальному часі.
Проксі-сервери та аналіз великих даних
Проксі-сервери можуть відігравати важливу роль в аналітиці великих даних. Вони можуть допомогти в веб-збиранні, дозволяючи анонімний доступ до джерел даних, зберігаючи конфіденційність користувачів і надаючи засоби для збору даних з різних географічних місць, обходячи обмеження геоблокування.
Дані, зібрані через проксі-сервери, потім можна вводити в інструменти аналітики великих даних для отримання значущої інформації. Наприклад, роздрібний продавець може використовувати проксі-сервери для збору даних про глобальні ціни з веб-сайтів конкурентів, а потім використовувати аналітику великих даних для визначення оптимальних стратегій ціноутворення для різних ринків.
Пов'язані посилання
Для отримання додаткової інформації про Big Data Analytics ви можете звернутися до:
