Přeskočit na hlavní obsah

Co je analýza velkých objemů dat?

Jak analýza velkých objemů dat funguje a proč je důležitá

Co je analýza velkých objemů dat?

Analýza velkých objemů dat označuje metody, nástroje a aplikace používané ke shromažďování, zpracování a získávání přehledů z různých vysokorychlostních a velkoobjemových datových sad. Tyto datové sady můžou pocházet z různých zdrojů, mezi které patří web, mobilní zařízení, e-mail, sociální sítě a inteligentní zařízení propojená v síti. Často obsahují data, která jsou generována vysokou rychlostí a mají různou podobu, od strukturovaných dat (databázové tabulky, listy aplikace Excel) přes částečně strukturovaná data (soubory XML, webové stránky) až po nestrukturovaná data (obrázky, zvukové soubory).

Tradiční formy softwaru pro analýzu dat nejsou vybaveny pro podporu této úrovně složitosti a rozsahu. Proto tu přichází na řadu systémy, nástroje a aplikace navržené speciálně pro analýzu velkých objemů dat.

Proč je analýza velkých objemů dat důležitá?

Teď už víte, co je to analýza velkých objemů dat. Proč je to však důležité? A především, jak nám může porozumění velkým objemům dat a jejich využívání pomoct?

Data jsou součástí našeho každodenního života. S rozvojem mobilních, sociálních a inteligentních technologií spojených s Internetem věcí (IoT) nyní přenášíme více dat než kdykoli v minulosti – a to závratnou rychlostí. Díky analýze velkých objemů dat můžou nyní organizace tyto informace využívat k rychlému vylepšování způsobu práce, myšlení a poskytování hodnoty zákazníkům. S pomocí nástrojů a aplikací vám velké objemy dat pomůžou získávat přehledy, optimalizovat provoz a predikovat budoucí výsledky.

Tato schopnost získávat přehledy pro lepší rozhodování je důvodem, proč jsou velké objemy dat důležité. Je to způsob, jakým může maloobchodník zdokonalit své cílené reklamní kampaně nebo jak může velkoobchodník vyřešit slabá místa v dodavatelském řetězci. Je to také způsob, jakým může poskytovatel zdravotní péče objevit nové možnosti klinické péče na základě trendů v datech o pacientech. Analýza velkých objemů dat umožňuje používat více holistický přístup k rozhodování založený na datech a podporovat tak růst, efektivitu a inovace.

Teď, když víte, jaký mají velké objemy dat význam a jaká je důležitost analýzy dat, pojďme se podívat na to, jak funguje analýza velkých objemů dat.

Jak funguje analýza velkých objemů dat?

Analytická řešení získávají přehledy a predikují výsledky analýzou datových sad. Aby však bylo možné data úspěšně analyzovat, musí být nejprve uložena, uspořádána a vyčištěna řadou aplikací v integrovaném procesu postupné přípravy:

  • Shromažďování. Data, která mají strukturovanou, částečně strukturovanou a nestrukturovanou podobu, jsou shromažďována z různých zdrojů z webu, mobilních zařízeních a cloudu. Pak jsou uložena do úložiště – datového jezera nebo datového skladu – v rámci přípravy na zpracování.
  • Zpracování. Ve fázi zpracování se uložená data ověřují, řadí a filtrují, což je připravuje pro další použití a zlepšuje výkon dotazů.
  • Čištění. Po zpracování se data vyčistí. Konflikty, redundance, neplatná nebo neúplná pole a chyby formátování v datové sadě se opraví a vyčistí.
  • Analýza. Data jsou teď připravená k analýze. Analýza velkých objemů dat se provádí pomocí nástrojů a technologií, jako je dolování dat, umělá inteligence, prediktivní analýza, strojové učení a statistická analýza, které pomáhají definovat a predikovat vzorce a chování v datech.

Klíčové analytické technologie a nástroje pro velké objemy dat

Ačkoli se o ní často pojednává jako o jediném systému nebo řešení, skládá se analýza velkých objemů dat ve skutečnosti z mnoha jednotlivých technologií a nástrojů, které spolupracují při ukládání, přesouvání, škálování a analýze dat. Ty se můžou lišit v závislosti na vaší infrastruktuře. Tady jsou však některé z nejběžnějších nástrojů pro analýzu velkých objemů dat:

Shromažďování a ukládání dat

  • Hadoop. Jednou z prvních architektur, která řešila požadavky analýzy velkých objemů dat, je Apache Hadoop – opensourcový ekosystém, který ukládá a zpracovává velké datové sady prostřednictvím distribuovaného výpočetního prostředí. Hadoop může vertikálně navyšovat nebo snižovat kapacitu v závislosti na vašich potřebách, což z něj dělá vysoce flexibilní a cenově efektivní architekturu pro správu velkých objemů dat.
  • Databáze NoSQL. Na rozdíl od tradičních databází, které jsou relační, databáze NoSQL nevyžadují, aby jejich datové typy dodržovaly pevné schéma nebo strukturu. To jim umožňuje podporovat všechny typy datových modelů, což je užitečné při práci s velkým množstvím částečně strukturovaných a nezpracovaných dat. Vzhledem k jejich flexibilitě je také prokázáno, že databáze NoSQL jsou rychlejší a lépe škálovatelné než relační databáze. Mezi oblíbené příklady databází NoSQL patří MongoDB, Apache CouchDB a Azure Cosmos DB.
  • Datová jezera a sklady. Jakmile se data shromáždí ze zdrojů, musí být uložena v centrálním silu pro další zpracování. Datové jezero uchovává nezpracovaná i nestrukturovaná data, která jsou pak připravená k použití v různých aplikacích. Datový sklad je systém, který získává strukturovaná, předem definovaná data z různých zdrojů a tato data pak zpracovává pro provozní použití. Obě možnosti mají různé funkce, ale často společně tvoří dobře uspořádaný systém pro ukládání dat.

Zpracování

  • Software pro integraci dat. Nástroje pro integraci dat propojují a konsolidují data z různých platforem do jednoho sjednoceného centra, jako je datový sklad, aby uživatelé měli centralizovaný přístup ke všem informacím, které potřebují pro dolování dat, generování sestav business intelligence a provozní účely.
  • Zpracování dat v paměti. Zatímco tradiční zpracování dat je založené na používání disků, zpracování dat v paměti používá ke zpracování dat paměť RAM neboli paměť. Tím se podstatně zvyšuje rychlost zpracování a přenosu a umožňuje to organizacím získávat přehledy v reálném čase. Architektury pro zpracování, jako je třeba Apache Spark, provádí dávkové zpracování a zpracování datových proudů v reálném čase v paměti.

Čištění

  • Nástroje pro předběžné zpracování a čištění dat. Aby byla kvalita dat co nejvyšší, nástroje pro čištění dat řeší chyby, opravují chyby v syntaxi, odebírají chybějící hodnoty a odstraňují duplicity. Tyto nástroje pak data standardizují a ověřují, aby byla připravená k analýze.

Analýza

  • Dolování dat. Analýzy velkých objemů dat získávají přehledy z dat prostřednictvím procesů zjišťování znalostí, jako je například dolování dat, které extrahuje základní vzory z velkých datových sad. Pomocí algoritmů určených k identifikování významných vztahů mezi daty může dolování dat automaticky definovat aktuální trendy ve strukturovaných i nestrukturovaných datech.
  • Prediktivní analýza. Prediktivní analýza pomáhá vytvářet analytické modely, které predikují vzory a chování. Toho se dosahuje prostřednictvím strojového učení a dalších typů statistických algoritmů, které umožňují identifikovat budoucí výsledky, vylepšovat provoz a plnit potřeby vašich uživatelů.
  • Analýza v reálném čase. Propojením řady škálovatelných a ucelených streamovacích kanálů pak řešení streamování v reálném čase, jako je například Azure Data Explorer , ukládají, zpracovávají a analyzují data napříč platformami v reálném čase a umožňují okamžitě získávat přehledy.

Příklady a použití analýzy velkých objemů dat

Mnoho hlavních odvětví dnes využívá různé typy analýzy dat k přijímání informovanějších rozhodnutí týkajících se produktové strategie, provozu, prodeje, marketingu a péče o zákazníky. Analýza velkých objemů dat umožňuje jakékoli organizaci, která pracuje s velkými objemy dat, odvozovat z těchto dat smysluplné přehledy. Tady je jen několik z mnoha možností, které se používají:

  • Vývoj produktů. Analýza velkých objemů dat pomáhá organizacím definovat, co jejich zákazníci chtějí, tím, že odhaluje jejich potřeby prostřednictvím velkých objemů obchodních analytických dat a řídí vývoj budoucích funkcí a strategii plánování vývoje.
  • Přizpůsobení. Streamovací platformy a online prodejci analyzují zapojení uživatelů a vytváří více přizpůsobená prostředí ve formě doporučení, cílených reklam, upsellingu a věrnostních programů.
  • Správa dodavatelského řetězce. Prediktivní analýza definuje a predikuje všechny aspekty dodavatelského řetězce, včetně zásob, nákupu, doručování a vracení zboží.
  • Zdravotnictví. Analýzu velkých objemů dat je možné používat k získávání klíčových poznatků z dat o pacientech, což poskytovatelům péče pomáhá objevovat nové možnosti diagnostiky a léčby.
  • Cenotvorba. Data o prodeji a transakcích je možné analyzovat a vytvářet optimalizované cenové modely, které společnostem pomáhají dělat rozhodnutí v oblasti cen umožňující maximalizovat příjmy.
  • Prevence podvodů. Finanční instituce využívají dolování dat a strojové učení ke zmírňování rizik tím, že zjišťují a predikují vzorce podvodných aktivit.
  • Provozní prostředí. Analýza finančních dat pomáhá organizacím zjišťovat a snižovat skryté provozní náklady, což šetří peníze a zvyšuje produktivitu.
  • Získávání a udržování zákazníků. Online prodejci využívají historii objednávek, data o vyhledávání, online recenze a další zdroje dat k predikcím chování zákazníků. Ty pak můžou využívat ke zlepšování míry udržení zákazníků.

Další informace o analýze velkých objemů dat na podnikové úrovni

Analýza velkých objemů dat – výhody a výzvy

Jak ukazuje množství případů použití, jsou velké objemy dat přínosem pro organizace v mnoha různých odvětvích a v nejrůznějších kontextech. Vzhledem ke komplexní povaze infrastruktury velkých objemů dat je však třeba zvažovat i některé problémy. Tady je několik výzev souvisejících s velkými objemy dat, na které je potřeba se zaměřit:

  • Udržování uspořádanosti a dostupnosti dat. Největší výzvou spojenou s velkými objemy dat je vyřešit, jak spravovat obrovské objemy přicházejících informací tak, aby správně proudily do vašich aplikací. Je důležité, abyste se vyhnuli uspořádání do sil, udržovali integraci dat a plánovali infrastrukturu na základě efektivní strategie správy.
  • Řízení kvality. Udržování přesnosti a kvality vašich dat může být obtížné a časově náročné, zejména pokud data přichází rychle ve velmi velkém objemu. Před provedením jakékoli analýzy budete chtít zajistit, aby procesy shromažďování, zpracování a čištění dat byly integrované, standardizované a optimalizované.
  • Zabezpečení dat. Se vzrůstajícím počtem případů úniků dat je ochrana vašich dat důležitější než kdykoli v minulosti. S růstem analytického systému roste i možnost problémů v oblasti zabezpečení, jako jsou falešná data, úniky dat, problémy s dodržováním předpisů a chyby v zabezpečení softwaru. Šifrování dat, pravidelné auditování zabezpečení a řádná péče pomáhají zmírnit některé z těchto obav.
  • Výběr správných nástrojů. Vybrat si z velkého množství dostupných nástrojů a technologií může být těžké. Proto je důležité, abyste se vzdělávali, udržovali si přehled a pokud je to možné, v případě potřeby si najali nějakého odborníka nebo se s ním poradili.

Bez ohledu na to, kolik práce může vyžadovat efektivní nastavení a správa systémů, stojí výhody používání analýzy velkých objemů dat za vynaložené úsilí. Pro každého, kdo hledá informovanější přístup k řízení organizace založený na datech, je dlouhodobý přínos využívání velkých objemů dat neocenitelný. Tady je několik příkladů:

  • Rychlejší získávání přehledů. Díky bezkonkurenční rychlosti a efektivitě pomáhá analýza velkých objemů dat organizacím rychleji převádět informace na přehledy. Tyto přehledy pak slouží k informovanému rozhodování o produktech, provozu, marketingu a dalších obchodních iniciativách.
  • Efektivita nákladů. Obrovské množství dat vyžaduje úložiště, jehož údržba může být nákladná. S příchodem více škálovatelných systémů úložišť však můžou organizace maximalizovat provozní efektivitu a zároveň snížit náklady. To znamená vyšší ziskové marže a produktivnější systémy.
  • Spokojenost uživatelů. Pokročilé funkce business intelligence při používání velkých objemů dat umožňují nejen analyzovat zákaznické trendy, ale také predikovat chování zákazníků prostřednictvím prediktivní analýzy. Díky tomu, že se organizace dozví více o tom, co jejich uživatelé chtějí, můžou vytvářet přizpůsobené produkty, které splňují potřeby těchto uživatelů.

Nejčastější dotazy

  • V současnosti jsou data generována s nebývalým rozsahem a rychlostí. Díky analýze velkých objemů dat teď můžou organizace v celé řadě odvětví využívat tento příliv informací k získávání přehledů, optimalizaci provozu a predikování budoucích výsledků a podporovat tak růst.

    Proč je analýza velkých objemů dat důležitá

  • Cloud computing a analýzy velkých objemů dat se vzájemně nevylučují. Právě naopak – nejlépe fungují společně. Uchovávání, zpracovávání a analýzy velkých objemů dat vyžadují správné výpočetní prostředky a robustní infrastrukturu. Cloud computing poskytuje tyto prostředky ve formě dostupnosti na vyžádání, která je potřebná k uchovávání a zpracovávání dat v cloudu ve velkém měřítku.

    Další informace o analýzách v cloudovém měřítku

  • Analýzy velkých objemů dat vstupují do celé řady dovedností – v závislosti na vaší roli. Pokud pracujete jako datový analytik, naučíte se provádět pokročilé analýzy ve velkém měřítku, vytvářet datové modely a asistovat při řízení dat. Pokud působíte jako datový vědec, naučíte se vytvářet a spravovat prostředí úloh, sestavovat modely strojového učení a nasazovat řešení strojového učení.

    Další informace o různých kariérách v oblasti zpracování dat na Microsoft Learn

  • Stejně jako v případě jiných platforem pro velké objemy dat se infrastruktura pro jejich analýzy v Azure skládá z mnoha jednotlivých služeb, které spolupracují s cílem odvozovat z dat cenné poznatky. Ty zahrnují opensourcové technologie založené na platformě Apache Hadoop a také spravované služby pro uchovávání, zpracovávání a analýzy dat, mezi něž patří Azure Data Lake Store, Azure Data Lake Analytics, Azure Synapse Analytics, Azure Stream Analytics, Azure Event Hub, Azure IoT Hub a Azure Data Factory.

    Další informace o architektuře pro velké objemy dat

Začínáme s bezplatným účtem Azure

Používejte oblíbené služby analýzy zdarma po dobu 12 měsíců – více než 40 služeb, které jsou vždy bezplatné, a kredit 200 USD, který můžete využít během prvních 30 dnů.

Spojte se s prodejním specialistou na Azure

Získejte rady, jak začít používat analýzu v Azure. Využijte možnost ptát se, seznámit se s cenami a osvědčenými postupy a získat pomoc s návrhem řešení, které bude vyhovovat vašim potřebám.