Пропустить и перейти к основному содержимому

Что такое аналитика больших данных?

Как работает аналитика больших данных и почему она важна

Что такое аналитика больших данных?

Аналитика больших данных — это методы, инструменты и приложения, которые используются для сбора и обработки больших наборов разнородных, быстро создаваемых данных и извлечения из них ценной информации. Эти данные могут поступать из самых разных источников: браузеров, мобильных приложений, электронной почты, социальных сетей и интеллектуальных сетевых устройств. Зачастую они генерируются с высокой скоростью и не обладают строго определенной формой: они могут быть полностью структурированными (таблицы баз данных или электронные таблицы Excel), частично структурированными (XML-файлы, веб-страницы) и неструктурированными (изображения, аудиофайлы).

Традиционное программное обеспечение для анализа данных не способно справиться с такими масштабами и уровнем сложности, и здесь на помощь приходят специализированные системы, инструменты и приложения.

Чем важна аналитика больших данных?

Теперь вы знаете, что такое аналитика больших данных. Но в чем ее важность? А главное, чем нам поможет понимание и использование больших данных?

Данные неразрывно вплетены в канву нашей повседневной жизни. Сейчас, в период повсеместного использования мобильных устройств, социальных сетей и интеллектуальных технологий Интернета вещей (IoT), мы с головокружительными скоростями передаем такие объемы данных, которые ранее показались бы фантастическими. Используя информацию, предоставляемую аналитикой больших данных, нынешние организации могут быстро корректировать свои рабочие процессы и подходы, повышая качество обслуживания клиентов. Благодаря специальным инструментам и приложениями большие данные помогают получать нужные сведения, оптимизировать операции и прогнозировать возможные результаты.

Именно эта возможность получать полезную информацию, чтобы на ее основе принимать более правильные решения, делает большие данные такими важными. Они помогают розничным магазинам точно нацеливать свои рекламные компании, а оптовикам — устранять узкие места в цепочке поставок. Зная тенденции, полученные на основе анализа данных пациентов, поставщики медицинских услуг могут найти новые варианты клинической помощи. Аналитика больших данных обеспечивает более всесторонний подход к принятию решений, основанный на данных, что, в свою очередь, стимулирует рост компании, повышает эффективность процессов и ускоряет внедрение инноваций.

Теперь, когда мы разобрались с вопросом о важности больших данных и их аналитики, давайте посмотрим, как все это работает.

Как работает аналитика больших данных?

Аналитические решения позволяют по крупицам собрать полезную информацию и спрогнозировать результаты путем анализа наборов данных. Но чтобы анализ был успешным, данные необходимо где-то сохранить, а потом упорядочить и очистить. Для этого используется целый ряд приложений, которые действуют в рамках интегрированного пошагового процесса подготовки.

  • Сбор данных. Для сбора структурированных, частично структурированных и неструктурированных данных используется множество источников в Интернете, на мобильных платформах и в облаке. Собранные данные отправляются на хранение в репозиторий (озеро или хранилище данных), чтобы пройти обработку в процессе подготовки.
  • Обработка. На этапе обработки хранимые данные проверяются, сортируются и фильтруются в рамках подготовки к дальнейшему использованию. Все это позволяет повысить эффективность запросов.
  • Очистка. После обработки данные подвергаются очистке. Конфликтующие и избыточные элементы, недопустимые или незаполненные поля, ошибки форматирования в наборе данных — все это исправляется и очищается.
  • Анализ. Теперь данные готовы к анализу. Для анализа больших данных используются такие инструменты и технологии, как интеллектуальный анализ данных, ИИ, прогнозная аналитика, машинное обучение и статистический анализ. Все они позволяют выявить и спрогнозировать закономерности и поведение на основе данных.

Основные технологии и средства аналитики больших данных

Об аналитике больших данных часто говорят, как о единой системе или решении, но фактически это набор отдельных средств и технологий, которые работают вместе, обеспечивая хранение, перемещение, масштабирование и анализ данных. Этот набор может меняться в зависимости от инфраструктуры, но в нем обычно присутствуют следующие наиболее распространенные инструменты.

Сбор и хранение

  • Hadoop. Одна из первых платформ, созданная согласно требованиям к аналитике больших данных, Apache Hadoop представляет собой экосистему решений с открытым кодом, которая обеспечивает хранение и обработку больших наборов данных с помощью распределенной среды вычислений. Hadoop поддерживает вертикальное изменение масштаба в зависимости от потребностей клиента и является очень гибкой и экономичной платформой для управления большими данным.
  • Базы данных NoSQL. В отличие от традиционных реляционных баз данных, в базах данных NoSQL могут храниться данные, не соответствующие жесткой схеме или структуре. Тем самым обеспечивается поддержка любых моделей данных, что очень удобно при работе с большими объемами частично структурированных или необработанных данных. Благодаря своей гибкости базы данных NoSQL обеспечивают более высокую скорость и масштабируемость по сравнению с реляционными базами данных. К популярным базам данных NoSQL относятся MongoDB, Apache CouchDB и Azure Cosmos DB.
  • Озера и хранилища данных. Данные, собранные из различных источников, должны храниться в центральном приемнике в ожидании дальнейшей обработки. В озере данных хранятся необработанные и неструктурированные данные, которые затем подготавливаются для использования в приложениях. Хранилище данных — это система, которая извлекает структурированные, предопределенные данные из разных источников и обрабатывает их для использования в рабочей среде. Эти два варианта хранения выполняют разные функции, но нередко используются вместе, образуя хорошо организованную систему хранения данных.

Обработка

  • Программное обеспечение для интеграции данных. Средства интеграции данных подключают данные различных платформ к единой унифицированной системе (например, к хранилищу данных) и консолидируют их. Таким образом пользователям обеспечивается централизованный доступ ко всей необходимой информации для интеллектуального анализа данных, подготовки отчетов бизнес-аналитики и операционного использования.
  • Обработка данных в памяти. Традиционная обработка данных осуществляется с использованием диска, тогда как при обработке данных в памяти задействуется ОЗУ. Это позволяет значительно повысить скорость обработки и передачи данных, благодаря чему организации могут получать аналитику в режиме реального времени. Платформы обработки данных, например Apache Spark, используют память для потоковой обработки данных в реальном времени и пакетной обработки.

Очистка данных

  • Средства для предварительно обработки и очистки данных. Чтобы обеспечить высочайшее качество данных, задействуются средства очистки, которые позволяют устранить ошибки, исправить синтаксис, удалить пропущенные значения и дубликаты. После этого данные приводятся к единому стандарту и проверяются, чтобы удостоверить их готовность к анализу.

Анализ

  • Интеллектуальный анализ данных. Аналитика больших данных использует процессы обнаружения знаний, такие как интеллектуальный анализ данных, для извлечения полезных сведений из больших наборов данных и выявления закономерностей. Алгоритмы интеллектуального анализа данных позволяют определять значимые взаимосвязи между фрагментами данных и автоматически распознавать текущие тенденции как в структурированных, так и в неструктурированных данных.
  • Прогнозная аналитика. Средства прогнозной аналитики помогают создавать аналитические модели для прогнозирования закономерностей и поведения. Для этого используется машинное обучение и другие типы статистических алгоритмов, которые позволяют определять возможные в будущем результаты, оптимизировать операционные процессы и лучше удовлетворять потребности пользователей.
  • Аналитика в реальном времени. Решения для потоковой передачи данных в реальном времени, такие как Azure Data Explorer, объединяют ряд масштабируемых, универсальных потоковых конвейеров и обеспечивают хранение, обработку и анализ кроссплатформенных данных в реальном времени, мгновенно предоставляя аналитические сведения.

Примеры и использование аналитики больших данных

В наше время многие ведущие отрасли используют разные типы анализа данных для принятия более информированных решений в отношении стратегий разработки продуктов, операционных процессов, организации продаж, маркетинга и обслуживания клиентов. Благодаря аналитике больших данных организации, которые работают с большими объемами данных, могут извлекать из них полезную информацию. Вот лишь несколько таких примеров:

  • Разработка продуктов. Аналитика больших данных помогает организациям лучше понять, чего хотят клиенты. Путем аналитики больших объемов бизнес-данных организации четко определяют потребности клиентов и намечают дальнейшие направления разработки и стратегический план действий.
  • Персонализация. Платформы потоковой передачи данных и розничные онлайн-магазины анализируют данные о том, к чему пользователи проявляют интерес, чтобы разрабатывать более персонализированные рекомендации, адресную рекламу, предложения дополнительных товаров и программы лояльности.
  • Управление логистическими цепочками. Прогнозная аналитика помогает определить все аспекты цепочки поставок, включая инвентаризацию, закупки, доставку и возвраты, и получить по ним прогнозы.
  • Здраво­охранение. Аналитика больших данных позволяет извлекать ключевые сведения из данных пациентов, помогая поставщикам медицинских услуг ставить новые диагнозы и находить новые схемы лечения.
  • Ценообразование. Анализ данных о продажах и транзакциях позволяет создать оптимизированные модели ценообразования, которые помогают компаниям принимать решение о стоимости, чтобы максимально повысить свой доход.
  • Предупреждение мошенничества. Финансовые учреждения используют интеллектуальный анализ данных и машинное обучение для снижения рисков. Они отслеживают и прогнозируют последовательности, свидетельствующие о мошеннической деятельности.
  • Операции. Анализ финансовых данных помогает организациям выявить и сократить скрытые операционные затраты и тем самым сберечь средства и повысить продуктивность.
  • Привлечение и удержание клиентов. Онлайн-магазины используют историю заказов, данные поиска, онлайн-отзывы и другие источники данных, чтобы прогнозировать поведение клиентов и на основе этих данных принимать меры для их удержания.

Подробнее об аналитике больших данных корпоративного масштаба

Преимущества и сложности, связанные с аналитикой больших данных

Как показывают многие варианты использования большие данные могут с успехом использоваться организациями из самых разных отраслей и для самых разных целей. Но из-за сложности их инфраструктуры при использовании больших данных необходимо учитывать некоторые обстоятельства. Ниже перечислены некоторые сложности, связанные с использованием больших данных.

  • Упорядочивание данных и оперативный доступ к ним. Самой большой проблемой больших данных является управление гигантскими объемами входящей информации, чтобы она могла правильно циркулировать в приложениях. Важно избегать изолированных сред, поддерживать интеграцию данных и использовать эффективную стратегию управления при планировании инфраструктуры.
  • Контроль качества. Обеспечение точности и качества данных сопряжено с трудностями и может требовать много времени, особенно, если данные поступают большими объемами и с высокой скоростью. Прежде чем приступить к анализу, вам необходимо убедиться, что сбор, обработка и очистка данных интегрированы, оптимизированы и соответствуют стандарту.
  • Обеспечение безопасности данных. Нарушения безопасности данных — сейчас довольно частое явление, поэтому защита данных в наше время важна как никогда. По мере расширения аналитической системы растет и число проблем, связанных с безопасностью (сфабрикованные данные, утечки, сложности с соответствием требованиям и уязвимости программного обеспечения). Шифрование данных, регулярные аудиты безопасности и комплексная экспертиза помогут устранить часть этих проблем.
  • Правильный выбор инструментов. Разнообразие доступных средств и технологий делает выбор затруднительным. Поэтому так важно постоянно совершенствовать свои знания, следить за новостями и по возможности обращаться за консультацией к специалисту или даже нанять сотрудника с соответствующей квалификацией, если это требуется.

Сколько бы времени и усилий вы ни потратили на то, чтобы настроить ваши системы и эффективное управление ими, преимущества использования аналитики больших данных того стоят. Для тех, кто в вопросах управления хочет полагаться на более информированный подход, в основе которого лежат данные, преимущества использования больших данных неоценимы в долгосрочной перспективе. Вот лишь некоторые из них:

  • Ускоренное получение полезной аналитики. Благодаря беспрецедентной скорости и эффективности аналитики больших данных организации быстрее преобразовывают информацию в полезные сведения. Эти сведения используются для принятия осознанных решений в отношении разработки продуктов, рабочих процессов, маркетинговых кампаний и прочих бизнес-инициатив.
  • Экономичность. Для огромных объемов данных требуется хранилище, на обслуживание которого может уйти немало средств. Но с появлением более масштабируемых систем хранения организации могут существенно повысить операционную эффективность и при этом снизить затраты. На практике это означает повышение продуктивности систем и рентабельности.
  • Удовлетворенность клиентов. Передовые функции бизнес-аналитики больших данных позволяют не только проанализировать тенденции, характерные для клиентов, но и предсказать поведение благодаря прогнозной аналитике. Организация, которая точно знает, чего хотят ее клиенты, может создавать персонализированные продукты, чтобы полнее удовлетворять их потребности.

Вопросы и ответы

  • Аналитика больших данных — это процесс анализа наборов сложных данных, позволяющий принимать более обоснованные решения в отношении рабочих процессов и подходов и повышать качество обслуживания клиентов. Аналитике зачастую подвергаются наборы, включающие большие и быстро генерируемые объемы разнообразных данных, с которыми не способны справиться традиционные решения для анализа данных.

    Общие сведения об аналитике больших данных

  • В наше время данные создаются с невероятной скоростью и в беспрецедентном масштабе. Аналитика больших данных позволяет организациям из самых разных отраслей воспользоваться этим обилием информации и извлечь полезные сведения, чтобы оптимизировать операции и прогнозировать возможные результаты и тем самым обеспечить свой рост и развитие.

    Узнайте, в чем важность аналитики больших данных

  • Аналитика больших данных задействует целый ряд средств и технологий в рамках единого процесса сбора, обработки, очистки и анализа данных. В зависимости от инфраструктуры в этом процессе могут быть задействованы распределенные платформы хранения данных, нереляционные базы данных, озера и хранилища данных, обработка данных в памяти, средства интеллектуального анализа данных и средства прогнозной аналитики.

    Ознакомьтесь с основными средствами и технологиями

  • Любая организация, которая работает с большими объемами данных, может воспользоваться преимуществами масштабируемого решения для аналитики. Именно поэтому большинство ведущих отраслей, включая розничную торговлю, индустрию развлечений и Здраво­охранение, уже используют большие данные для выработки стратегии, сокращения затрат и прогнозирования потребностей клиентов.

    Смотреть дополнительные примеры и варианты использования

Начните работу с бесплатной учетной записью Azure

Воспользуйтесь преимуществом бесплатного доступа к популярным службам аналитики на 12 месяцев. Более 25 служб будут для вас бесплатны всегда, и вы получите на счет 200 долларов США, которые сможете использовать в течение первых 30 дней.

Свяжитесь со специалистом Azure по продажам

Получите советы по началу работы с аналитикой в Azure. Задавайте вопросы, узнавайте цены, пользуйтесь рекомендациями и получайте помощь в проектировании решения в соответствии со своими потребностями.