Информационные технологии развиваются в геометрической прогрессии, а вместе с ними растет и объем данных, который требуется хранить на тех или иных устройствах. Сюда же можно отнести «вес» новых приложений и файлов. Все это привело к тому, что пользователи начали сталкиваться с одним очень интересным термином и задумываться: big data – что это, и как работает. Именно с этим словосочетанием предстоит познакомиться в предложенной статье.
Определение
Биг Дата или большие данные – это целые комплексы информации, собранные в «пачки». Они просто огромных размеров. Если дать обычному компьютеру соответствующие сведения, он не справится с поставленными задачами. Обработка завершится неудачей.
Большие данные собираются различного формата, относятся к неструктурированным и могут содержать те или иные ошибки. Накапливаются очень быстро. Задействуются для совершенно разных целей.
Big Data – вовсе не обычная база данных. Чтобы понять этот факт, требуется дать изучить несколько примеров. Сначала указываются небольшие сведения, после – большие (через «/»):
- Записи о работниках компании. Здесь материалы и свойства заранее предопределены. Возможно формирование Excel-таблицы./Журнал сведений о действиях работников предприятия. Дать четкую характеристику не получится. Собираются материалы непосредственно во время выполнения должностных обязанностей.
- Все личные данные юзеров в Facebook./Тапы по экрану во время работы с Фейсбуком, а также отправленные и получаемые сообщения, репосты и лайки.
- Архив записей с камер наблюдения (типа «Безопасный город»)./Видеофиксация нарушений ПДД. Здесь тоже дать конкретику заранее не представляется возможным.
Для работы с большими данными приглашают специально обученных людей. Но об этом будет рассказано позже. В первую очередь требуется изучить, какие особенности и нюансы имеют большие объемы информации.
История возникновения
Работы с большими данными ведутся на постоянной основе. И объем получаемой информации возрастает в геометрической прогрессии. То, что несколько десятилетий назад казалось объемным, сейчас – мизер.
Впервые большие «даты» возникли в 70-х годах прошлого столетия. Тогда образовались центры обработки информации. К 2005 году по мере роста технологического прогресса фирмы стали разбираться в масштабах контента пользователями интернет сервисов (YouTube, VK, Facebook и так далее).
В этот же момент создали первую платформу, которая по мере роста количества поступаемых материалов научилась работать с большими объемами. Ее название – Hadoop. Ныне это – стек технологий для обработки информации. Далее популярность набрал некий NoSQL. Представляет собой некую совокупность методов для создания систем управления BigData.
Свойства
Большие данные – технологии обработки материалов в электронной форме, которые превосходят тысячи Терабайтов. С течением времени их количество сильно возрастает. Сюда включают Петабайты и Эксабайты.
У Big Data есть различные характеристики. Они еще называются свойствами:
- Скорость. Рассматриваемые «даты» обрабатываются и могут быть собраны из самых разных источников. Скорость получения информации невероятно высокая. Если данной особенности нет, к Биг Data сведения из интернета и других источников не будут иметь никакого отношения. Также стоит запомнить – упомянутые «объекты» генерируются постоянно.
- Объем. Анализ данных проводится не только быстро, но и массово. Из называния рассматриваемого понятия становится ясно – соответствующие материалы несут много информации. Без своего огромного размера BigData не являлись бы таковыми.
- Многообразие. Перечисленные характеристики немыслимы без разнообразия. Биг Data несут в себе сведения, относящиеся к совершенно разным типам. Главное отличие оные – наличие структурированных сведений. Такие могут сохраняться в базах данных сразу же.
По этим трем характеристикам удается отличить соответствующие «IT-составляющие». В последние годы происходит резкий рост реальной востребованности большого количества электронных материалов. Это привело к образованию нескольких новых свойств:
- ценность;
- достоверность.
Первая каждой корпорацией устанавливается в индивидуальном порядке. Необходимо оценить, способны ли задействованные материалы принести ту или иную пользую бизнесу. Достоверность говорит сама за себя. Это понимание, насколько данные BigData правдивы и заслуживают доверия публики. Ведь неточности идут во вред организациям и их деятельности. И не важно, о крупной компании идет речь или о мелкой.
Как происходит работа
В той или иной сфере деятельности работа с Big Data осуществляется согласно установленной модели поведения. Она нужна для того, чтобы формировать новые бизнес-подходы и не путаться. Производится в 3 этапа:
- интеграция;
- управление;
- анализ данных.
Каждый «шаг» имеет собственные нюансы и особенности, зная о которых, аналитик может предоставлять качественные услуги предприятию.
Интегрирование
Это – начало работы с системой. Фирма осуществляет внедрение различных информационных технологий (искусственных интеллект, суперкомпьютеры и так далее), а также специальных систем, которые позволят собирать из всевозможных источников большой объем сведений.
При интегрировании подключаются инструменты для обработки и форматирования электронных материалов. Это требуется в целях упрощения дальнейшего применения «даты».
Управление
Заранее решаются вопросы относительно того, где именно хранить Big Data. Их исход зависит от разнообразных критериев. Главными служат предпочтения по формату и технологии обрабатывания.
Чтобы в будущем проблемы никого не беспокоили, существуют алгоритмы установки «мест хранения» больших материалов. Они предусматривают использование локальных хранилищ для реализации поставленной задачи. Также предприятия способны работать с частными и публичными облачными сервисами. Такой прием позволяет экономить ресурсы и финансы без какого-либо ущерба.
Анализ
Рассматриваемые «хранилища» становятся полезными непосредственно после проведения так называемого анализа. Он служит завершающим звеном взаимодействия. Чтобы справиться с поставленной задачей, задействуют разнообразные методы работы. Пример – машинное обучение или генетические алгоритмы. В результате происходит отсеивание «лишних» сведений. Для клиентов и сотрудников предприятия остаются только наиболее важные, качественные и полезные материалы.
О методах работы
При помощи искусственного интеллекта и других высокотехнологичных устройств происходит обработка информации большего размера, нежели при задействовании «обычных гаджетов». Пример – нейро сети.
Всего существуют следующие методы работы с большими «датами»:
- анализы социальных сетей (отдельно – настроений, правил обучения, дерева классификации);
- машинное обучение;
- генетические алгоритмы;
- регрессионный анализ.
Это – основные варианты развития событий. Далее каждый из них будет рассмотрен более подробно. Тогда за один раз пользователь сможет точно понять, с чем ему предстоит иметь дело.
Машинное обучение
Оно помогает при:
- обнаружении спама и рекламы;
- сборе Big Data относительно пользовательских предпочтений и создании рекомендаций;
- поиске наилучшего контента для того, чтобы привлекать и удерживать новых клиентов (та же контекстная реклама);
- установке юртарифов;
- определении вероятности того, насколько конкретное дело является выигрышным/выгодным.
Пример – человек в интернете просматривает новости или ищет информацию в Google. Алгоритм изучает соответствующие сведения и предлагает нечто схожее. Искусственные интеллекты без явных признаков программирования способны создавать прогнозы путем уже известных свойств. Последние извлекаются из «обучающих данных».
Анализ соцсетей и настроений
В случае с настроением метод задействован для:
- улучшения обслуживания путем анализа комментариев;
- настройки стимулов и услуг, чтобы удовлетворить потребителей;
- узнать, что думает публика, на основе мнений в социальных сетях.
В случае с социальными сетями анализ используется, чтобы:
- прояснить принципы формирования связей между людьми из разных слоев населения;
- уточнить важность конкретной личности в обществе;
- отыскать минимальные связи для соединения двух человек;
- понять структуру социального типа клиентской базы.
Последний вариант особо полезен при телекоммуникациях.
Правила ассоциации
Этот подход необходим для:
- размещения продуктов так, чтобы увеличивались их продажи;
- извлечения данных о посетителях веб-страничек;
- анализа биоданных;
- отслеживания системных журналов, чтобы вовремя определять потенциальных злоумышленников;
- определения, стали ли покупатели одного товара покупать другую продукцию чаще.
Использует соответствующих подход обычно каждая торговая точка. Задействуются материалы, получаемые посредством POS-систем.
Дерево классификаций
Этот метод применяется при:
- автоматическом присваивании документов тем или иным категориям;
- классификации по различным группам тех или иных организмов;
- разработке Личный Кабинетов для учащихся в режиме онлайн.
При помощи статистической классификации в Big Data производится определение категорий, к которым можно отнести новое наблюдение.
Генетический алгоритм
Применяется при:
- составлении расписаний;
- расчете оптимального сырья для производства;
- создании «искусственно творческого» контента – игры слов, шуток, анекдотов.
Вдохновляются принципами работы эволюции. Сконцентрированы на наследовании, естественном отборе и мутации.
Регрессия
Регрессионный анализ используется для решения следующих задач:
- определение степени удовлетворенности посетителей;
- изучение принципов воздействия погоды на частоту звонков в службы поддержки;
- определение влияния на стоимость жилья его района и размеров.
Предусматривает прием манипулирование независимыми переменными. Это делается для того, чтобы просмотреть принципы влияния на зависимые сведения.
Как собирается и обрабатывается
Big Data – то, что самостоятельно собрать и обработать не получится. Загрузка больших сведения отнимает немало ресурсов и финансов. Поэтому разработчики создали спецподходы, упрощающие соответствующие операции.
Задумываясь, что такое Big Data, пользователи должны понимать, какие инструменты могут пригодиться для хранения и обработки оных. Сейчас для этого используются:
- Hadoop Apache – пакетно-ориентированных сервис. Реализовывает поставленные задачи на нескольких машинах. После – масштабируется до огромного количества серверов.
- HPPC – имеет открытый исходных код. Это – суперкомпьютер DAS. Он предусматривает обработку материалов не только в пакетном режиме, но и в «состоянии реального момента». Для реализации используются суперкомпьютеры, а также кластеры из обычных ПК.
- Storm – система, которая ведет обработку в реальном времени. Задействует для этого Eclipse Public License, у которого имеется открытая исходная кодификация.
В зависимости от ситуации Big Data будет обрабатываться теми или иными средствами. Обычно их выбор остается за аналитиками или специалистами по «большим данным».
Перспективы развития
Для простого анализа Big Data не так необходимы. Но у всех возникает вопрос о том, насколько соответствующая область в ближайшие десятилетия будет востребована. Сейчас она «на высоте», а что будет через 5-10 лет, неизвестно.
Blockchain и Big Data – перспективные и дополняющие друг друга области. Примерно с 2015-2016 года активно появляются в СМИ и набирают обороты. Криптографически безопасные технологии способны обеспечить надежную защиту сведений, сохраняя ее конфиденциальность. Для того, чтобы решить проблемы Big Data, используется Блокчейн.
Также стоит отметить, что почти все отрасли деятельности людей занимаются инвестициями в большие данные. Аналитика рассматриваемых «материалов» поможет отслеживать транзакции и обнаруживать скрытые схемы (при подключении Блокчейна). Все это – весьма перспективно и актуально. А с учетом того, что современный мир активно развивает IT-технологии, Big Data и их ценность с течением времени будет только увеличиваться.
Как стать специалистом в «отрасли»
Знать о характеристиках больших данных, а также уметь работать с ними должны специально обученные люди. Их так и называют – специалисты по BigData.
Самообразование в данном случае никак не поможет. Это не программирование, которому можно обучиться «с нуля» собственными силами. В ВУЗах России пока тоже не слишком часто предлагают соответствующее направление. Но выход есть.
Для того, чтобы разбираться в Big Data и стать настоящим специалистом, можно выбрать один из следующих вариантов развития событий:
- пройти обучение за рубежом по большим данным;
- отдать предпочтение специализированным курсам;
- найти ВУЗ в РФ, который поможет стать Big Data Engineer.
Выбор не такой уж большой. В основном люди отдают предпочтение курсам. Они бывают как дистанционные, так и «очные». Первый вариант пользуется большим спросом, нежели второй. Для успешного обучения требуются базовые знания информатики и IT-технологий. Проще всего освоиться в соответствующей отрасли будет инженерам, а также «технарям» и «айтишникам».
Теперь ясно, что такое Big Data, для чего и как они применяются. Стать специалистом в этой перспективной сфере может каждый, но для этого придется изрядно постараться. Большой труд окажется вознагражден достойно.
