В этом материале поговорим о Big Data, а также о системе под названием Bitrix. Специалисты, освоившие ее, высоко ценятся на рынке труда.
Bitrix – определение
1С-Битрикс – название специализированной профессиональной платформы, которая позволяет создавать веб-проекты той или иной сложности. Работает система с больши данными. Может обрабатывать медиафайлы. Основана на CMS.
Целевая аудитория – малый и крупный бизнес, а также предприниматели. Задействована система преимущественно при проектировании онлайн-магазинов и гипермаркетов в Сети, социальных сетях, крупных банков, новостных порталов и даже блогов.
При работе утилита отдает предпочтение традиционным алгоритмам сбора и обработки данных большого типа. Позволяет находить клиентам продукт, который подходит именно ему. Эта платформа позволяет создавать один или несколько веб-ресурсов, а также обновлять продукт по технологиям SiteUpdate.
Сильные стороны
Bitrix – это своеобразные решения в Big Data. Утилита имеет немало особенностей и преимуществ:
- высокая производительность, при которой SEO-модули предлагают встрен нные системы сканирования;
- оптимизация графических документов;
- автоматическая настройка системы сканирования страниц;
- мета-тайтлы;
- мета-десприпшн;
- наличие карты сайта (sitemap) в режиме реального времени.
У 1С-Битрикс открытый API. Разработка не требует дополнительных плагинов, в том числе разнообразных доработок. Это – готовый софт. При желании можно посредством программного интерфейса провести интеграцию собственных сервисов и систем.
Принципы обработки информации
Для улучшения продаж в Сети компании часто подключают себе Bitrix. Обработка больших данных здесь осуществляется путем сложных вычислений. Принципы следуют проведению многочисленных вычислительных процессов, которые представлены в понятной оболочке-интерфейсе. Осуществляются операции посредством облачных сервисов.
Также производится учет специфики конкретной предпринимательской деятельности. Из массивов выбирается часть BigData, которая приближает интернет-магазин к целевой аудитории максимально близко.
Операции, проводимые Bitrix, обладают надежной защитой. В процессе обеспечивается техбезопасность больших данных, носителей и доступа к БД.
Внимание: для использования Битрикса достаточно установить специализированный контент на свой сайт. Все уже готово к работе.
Big Data
Технологии Big Data используются сегодня повсеместно. Это – материалы в электронном виде, которые содержат разнообразную информацию. Обрабатываются при помощи специальных устройств с повышенной мощностью. Постоянно пополняются. И не просто Гигабайтами, а Терабайтами и так далее.
Биг Дата не стоит путать с базами данных. «Большая информация» содержит:
- самые разные форматы материалов в электронном виде (от текста до медиа);
- структурированные сведения;
- неструктурированные материалы.
БД же можно составить заранее, самостоятельно. Это – структурированное хранилище информации. Включено в BigData.
История возникновения
Большие электронные материалы используются преимущественно для аналитики, а также выстраивания различных стратегий ведения бизнеса и предпринимательской деятельности. Осуществляется это под руководством специально обученных людей (как получить специализацию, будет рассмотрено позже). Справиться с поставленной задачей помогают самые разные IT инструменты и программы.
Стремительное развитие большие «даты» получили в 2000-х годах. Это можно заметить по тому, как изменились приложения, игры и даже гаджеты. У них стал расти объем памяти. Потребовалось все это для того, чтобы увеличивать количество хранимых электронных сведений, а также для ведения обработки данных «привычными» устройствами.
Сам термин «Большие Данные» связан с Клиффордом Линчем, который в 2008 году рассказал о влиянии научных технологий и BigData в будущем. Там рассказывалось о феномене стремительного роста объема информации.
Принципы работы
Решения для бизнеса, основанные на «большой информации», подготавливаются так называемыми аналитиками. Эти люди хорошо знают, как работает рассматриваемая область.
Специальные платформы собирают данные информационного характера, которые заранее неизвестны. Пример – поисковые запросы и медиа в социальных сетях. Далее все это пропускается через алгоритмы, на выходе получая структурированные и понятные сведения. Искусственный интеллект и другие инструменты обнаруживают взаимосвязи в Биг Дата, чтобы предсказывать будущее.
Существуют различные методы работы с BigData. К ним относят:
- анализирование так называемых настроений и социальных сетей;
- ассоциации правил обучения;
- машинное обучение;
- просмотр древа классификаций;
- геналгоритмы;
- регрессионные анализы.
Больший «даты» в каждом методе работы предусматривают собственные нюансы и особенности. О них должен знать каждый специалист, планирующий посвятить себя соответствующей деятельности.
Машинное обучение
Основы, заложенные в обработку массивов посредством этого приема, предусматриваются для:
- классификации на спам и «нормальные» сведения;
- изучения пользовательских предпочтений с целью предоставления рекомендаций и контекстной рекламы;
- определения наиболее подходящего контента, который служит для привлечения клиентуры;
- определения вероятности выигрышности того или иного дела;
- установления фактов юридического типа.
Пример – юзер смотрит посты в социальных сетях, ставит лайки. Спецалгоритм изучает поступаемые «сигналы», а потом выводит на экран нечто схожее. При помощи искусственного интеллекта практически без явного программирования удается составлять прогнозы. Делается это через известные и определенные заранее свойств, полученных от так называемых «обучающих материалов».
Анализы
При анализе больших данных могут использоваться методики настроения. Они задействованы при:
- улучшении качества обслуживания клиентуры, благодаря оставляемым отзывам;
- настройке стимулирования и услуг с целью максимального удовлетворения клиентов;
- определения мнений в социальных сетях.
Также большие «даты» предусматривают анализ соцсетей, демонстрирующий взаимосвязи между людьми. Применяются при:
- прогнозировании выстраивания социальных связей разными слоями населения;
- выяснения популярности, важности и влиятельности конкретных лиц;
- обнаружении минимума связей для соединения нескольких пользователей;
- понимания структуры клиентских баз.
Есть анализ дерева классификаций, при которой статистически определяется категория, к которой можно отнести ту или иную информацию. Этот прием задействуется при:
- автоматической классификации файлов и документации;
- классификации организмов;
- разработке профилей юзеров в различных системах.
Часто всеми этими приемами относительно больших «дат» занимаются сайты. Они автоматически анализируют сведения и помогают удовлетворять пользовательские запросы.
Ассоциации
Этот вариант – обнаружение интересных взаимосвязей между имеющимися переменными массивов информации большого объема. Используются преимущественно крупным бизнесом, особенно торговыми точками.
Первое применение методов ассоциаций характерно сетями супермаркетов для того, чтобы обнаружить интересные связи между продуктами. Необходимые данные были получены при помощи так называемых POS-систем.
Сейчас данный вариант помогает анализировать биоданные, извлекать информацию о посетителях веб-сайтов для определения целевой аудитории. Правила ассоциации способствуют мерчендайзингу и поиску потенциальных злоумышленников.
Генетические алгоритмы
Генетическая алгоритмизация в больших «датах» используется для:
- формирования наиболее грамотного расписания;
- расчете материалов с целью уменьшения расходов на производство без падения качества продукции;
- создания так называемого «искусственного» творческого контента.
Этот метод основан на принципах работы эволюции. Ориентирован на наследование, естественный отбор, а также мутации.
Сбор и обработка
Для обработки больших «дат» используются различные информационные и технологичные решения. В основном этим занимаются обученные люди и специальные мощные программы.
Существуют различные подходы для работы с большими «датами». Они возникли благодаря тому, что первоначальные принципы отнимали много времени, сил и средств. Сначала все электронные материалы помещают в «озеро», после чего спецутилиты обнаруживают повторяющиеся паттерны, применяя сложную алгоритмизацию.
Для хранения и обработки больших «дат» применяются такие инструменты:
- HPPC. Некие платформы с исходными кодификациями открытого типа. Разработка LexisNexis. Это – суперкомпьютер DAS. Обрабатывает данные в пакетном режиме, а также в реальном времени. Использует целые кластеры из обычных компьютеров, а также сочетания суперкомпьютеров для реализации поставленных задач.
- Hadoop. Система обработки данных пакетно-ориентированного типа. Использует отслеживание на нескольких машинах, после чего производит масштабирование до огромного количества серверов.
- Storm. Обработка больших «дат» в режиме реального времени. Работает за счет Eclipse Public License.
- MapReduce. Основы этой модели – распределенные вычисления в компьютерных кластерах. Разработаны Google. Программы разделяются на огромное количество простейших задач, которые выполняются в узлах кластера. После сводятся естественным образом в конечные результаты.
- NoSQL. Источников данных очень много. NoSQL – определение, характеризующее дату нереляционных БД и различных хранилищ. Не относится к конкретному продукту или технологиям.
- R – программирование (язык), используемый для обработки данных статистического характера. Применяется при задействовании графики. Встречается при анализе больших данных довольно часто. Стал считаться стандартом статистических приложений и платформ.
Стоит обратить внимание на то, что техники и методы использования технологий в сфере BigData стремительно меняются. И поэтому в интернете появились совершенно новые техники соответствующей составляющей.
Техники Big Data
Компания McKinsey – одна из самых известных консалтинговых организаций. Она определяет несколько техник работы с данными большого типа:
- Майнинг. Глубинный анализ, добыча, интеллектуальное изучение данных. Это некая связь методов обнаружения сведений совершенно разного типа, которые необходимы для принятия тех или иных решений. Сюда можно отнести классификацию, обучение ассоциациям, кластерные и регрессионные анализы, обнаружение отклонений.
- Краудсорсинг. Может классифицировать и обогащать данными силами неопределенного и крупного круга лиц, которые выполняют ту или иную работу. Трудовые отношения между ними не зарегистрированы.
- Смешение и интеграция. Набор неких техник для получения интеграции разнородных материалов из тез или иных источников. Применяется для глубинного анализа. Пример – обработка естественного языка и цифровизация сигналов.
- Нейросети. Основой является сетевой анализ и оптимизация, включая генетические алгоритмы.
- Имитационное моделирование. Подобные техники позволяют строить модели, которые описывают процессы так, как бы они осуществлялись на самом деле. Это некое экспериментальное испытание.
- Пространственные анализы больших данных. Построен на топологических, геометрических, географических материалах. Именно они извлекаются из данных.
- Статистическое анализирование. Распространенный прием, который использует большинство современных компаний для быстрого решения маркетинговой проблемы. Построен на основе сравнения с набором тестовых групп, где некоторые показатели подлежали предварительной корректировке.
- Визуализация аналитики. Аналитика Big Data, при помощи которой информация представлена в виде диаграмм, рисунков, интерактивных файлов, анимации. Это требуется не только для того, чтобы найти тот или иной результат, но и для более удобного дальнейшего изучения и обработки. Человек воспринимает подобную интерпретацию проще всего.
Для обработки крупных массивов данных любой сайт использует специальные технологии. А специально обученные люди для управление данными применяют специализированный контент. Огромным спросом пользуется вышеупомянутый Битрикс.
Как научиться работать с BigData и Bitrix
В рассмотренной теме хорошо разбираются специально обученные люди. Их называют аналитиками больших данных. Они осваивают методы обработки огромного количества информации, а также осваивают Битрикс, разбираются в инструментах Big Data.
Для того, чтобы стать специалистом в соответствующей сфере, придется изрядно постараться. Существуют различные формы получения специализированного образования:
- В ВУЗах. Именно специальности «специалист по большим данным» ни в Москве, ни в других регионах России отыскать не получится. Поэтому предпочтение предстоит отдавать иностранным ВУЗам. Отечественные университеты изучают BigData по направлениям, связанным с IT и программированием.
- Самообразование. Не лучший вариант для тех, кто вообще раньше не имел опыта работа с IT. Требует много времени и сил. Вряд ли «с нуля» и без посторонней помощи удастся стать специалистом по Биг Дата. Разве что получится освоить систему Битрикс.
- Курсы. Чтобы хорошо изучить tools, BigData и Bitrix, можно пойти на специализированные курсы. Есть как очные, так и дистанционные варианты. Отличное и относительно быстрое решение. Можно выбрать специализацию как для новичков, так и для более продвинутых специалистов.
Если сочетать сразу несколько подходов, удастся за несколько лет достичь определенного успеха в соответствующей сфере. Но учиться придется всегда, так как BigData стремительно и постоянно развиваются.
Прокачать свои навыки владения инструментами и технологиями работы с большими данными можно онлайн на образовательной платформе OTUS:
