Биг Дата – понятие, которое возникло в современном мире относительно недавно. Но с развитием информационных технологий и IT оно стало занимать все больше места в жизни каждого. Не всем понятно, как работать с соответствующей составляющей, что она собой представляет, а также для чего необходима. В данной статье будут раскрыты ответы на все перечисленные вопросы. А еще каждый сможет выяснить, каким образом удастся стать настоящим Big Data Engineer. Справиться с поставленной задачей не всегда легко, но, если постараться и задаться целью, все обязательно получится.
Определение
Big Дата или большие данные – это некая специальная методика обработки сведений электронного формата. Включает в себя просто огромные объемы информации, которые достигают тысячи Терабайт. Увеличивается их количество постоянно и с большой скоростью.
Если говорить простыми словами, рассматриваемый термин – это большое количество совершенно разных сведений, известных миру, поступающих в «места хранения» на постоянной основе.
Классификация
BigData обладают собственной классификацией. Условно принято разделять все большие сведения на несколько групп:
- Структурированные. Они обладают структурой таблиц, а также отношений. Сюда можно отнести Excel, а также документы CSV.
- Полуструктурированные. Еще называются слабоструктурированными. Сведения, не обладающие строгой табличной составляющей и отношениями. Имеют разнообразные маркеры, при помощи которых в реальной жизни удается отделить семантику и обеспечение иерархии полей и записей. Пример – электронные материалы о письмах по e-mail.
- Неструктурированные. Не имеют никакой четкой организации и структуры: текст на естественном языке, аудиодорожки, видеоролики, изображения.
Работа с большими данными производится только при помощи специальных технологий. Но перед тем, как браться за них, требуется понимать общие принципы анализа, а также особенности BigData.
Внимание: не стоит путать Big Data с базами данных. Это совершенно разные понятия. Второй элемент относительно небольшой по сравнению с рассматриваемым термином.
Свойства
Любой крупной компании (да и мелкой при наличии перспектив роста и развитии) требуется BigData. Определяются они по трем свойствам:
- Объем. БигДата – это просто огромный набор информации. Если бы не их размер, информация оказалась бы «обычной». С ней смог бы справиться любой компьютер.
- Скорость. Big Data – материалы, которые с течением времени только увеличиваются. Прирост информации осуществляется с колоссальной скоростью. Все, происходящее вокруг людей, тем или иным способом производит новые сведения. Большинство из них прекрасно подходит для бизнес-разработок.
- Многообразие. В БигДата включены такие особенности, как их разнообразие. Соответствующие «хранилища» забирают неоднородные электронные материалы. Представляются они совершенно разными способами: табличками, БД, числовыми последовательностями, медиафайлами и так далее.
Но с развитием технологий предприятия определили еще несколько важных свойств, которые система аналитики и работы с BigData будет воспринимать при обработке. А именно:
- Полезность. Свойство, которое каждой фирмой определяется в индивидуальном порядке. Специалист, работающий с большими датами, может найти так называемый КПД тех или иных сведений. Это помогает «отсеивать» лишнее.
- Достоверность. Слово говорит само за себя. В бизнесе должны быть задействованы только полезные и актуальные материалы. Недостоверность приводит к серьезным негативным последствиям – как для предприятия непосредственно, так и для клиентуры.
Без перечисленных свойств БигДата не может быть таковой. Если собираются только материалы одного типа, медленно и небольшого объема, к рассматриваемому термину они относиться никак не будут.
Немного истории
Определение Биг Data – это только «верхушка айсберга». Разбираться с соответствующим понятием на самом деле весьма трудно. Особенно если не понимать, как проводить дальнейший анализ материалов.
Первые упоминания Биг Data появились в 60-70-х годах прошлого века. Тогда начался активный рост и развитие информационных технологий. И продолжается подобный прогресс по сей день. Это не может не отражаться на «дате» — то, что еще 10 лет назад казалось огромным объемом, теперь является «мелочью». Чтобы убедиться в этом, достаточно посмотреть на размеры памяти современных девайсов или «вес» выпускаемого софта.
С 2005 года организации начали потихоньку разбираться в масштабах софта пользовательских интернет сервисов – YouTube, OK, VK и так далее. Тогда же появилась одна из первых платформ для работы с большими объемами данных. Она получила названием Hadoop. Сегодня так называют суперкомпьютер, стек, предназначенный для Big Дата. Чуть позже мир узнал об еще одной технологии – NoSQL, которая представлена связью методов, которыми создаются системы управления Big Data.
Этапы работы с «Датой»
Big Дата – это то, с чем обычные технологии не справятся. Для решения тех или иных бизнес-задач задействуются специальные алгоритмы, а также устройства. И обработка ведется в несколько этапов:
- интегрирование;
- управление;
- анализ данных.
У каждого этапа имеются свои проблемы, особенности и предназначение.
Интеграция
Дать определение BigData не так трудно, как обрабатывать большие объемы сведений. Начинается все с интернирования. На данном этапе корпорация внедряет основные информационные технологи (искусственный интеллект и суперкомпьютеры) для сбора больших данных. Сюда же относится введение специальных систем.
В процессе подключаются инструменты форматирования и обработки. Это помогает при дальнейшей работе с Big Data.
Осуществление управления
Рассматриваемую составляющую требуется где-то хранить. Этот вопрос решается заранее. Он напрямую зависит от предпочтительных форматов, а также технологий обработки.
В будущем не возникнет проблем с реализацией управления, если грамотно определить место хранения. Крупные корпорации пользуются облачными сервисами, а также локальными хранилищами. За счет данного приема удается значительно сэкономить финансы и ресурсы предприятия.
Проведение анализа
«Хранилища» полезны для бизнеса не сразу. Их польза начинается с момента анализа. Проводится операция специально обученными людьми – аналитиками Big Data. Данные обрабатываются при помощи разнообразных методик. К ним относят машинное обучение, регрессионный анализ и так далее.
В ходе проведенных манипуляцию осуществляется сортировка данных и их «отсеивание». Результатом становится определение наиболее полезных для конкретной организации электронных материалов. Они отличаются не только полезностью, но и качеством, а также важностью.
Какими методами работают с BigData
Big Data предусматривают различные методы обработки. Они позволяют при помощи всевозможных информационных технологий работать с большим потоком информации. Обычным компьютерам такие задачи не под силу. Искусственный интеллект и нейросети – лидеры в соответствующей сфере.
Работа с данными может производится через:
- машинное обучение;
- регрессионные анализы;
- анализы социальных сетей;
- изучение древа классификаций;
- анализ правил обучения;
- просмотр настроений;
- генетическую алгоритмизацию.
Все эти варианты используют в определенных целях. Каждый аналитик должен хорошо разбираться в предложенных методах. Это поможет понять, когда и что применять во время контактирования с BigData.
Обучение машинного типа
Эта модель предусматривает:
- выявление нежелательных сообщений и явного спама;
- сбор предпочтений пользователей в целях формирования различных рекомендаций;
- обнаружения самого хорошего метода привлечения клиентуры;
- установку различных юридических тарифов;
- определение выгодности и выигрышности того или иного дела (концепции).
Так, пользователь работает с огромным источником информации – интернетом. Во время этого происходит считывание сведений, указанных в интернет-обозревателе, а также непосредственно просмотренных веб-страничек. Специальный алгоритм учитывает все это, а затем начинает предлагает юзеру похожие ресурсы.
Машинное обучение помогает искусственному интеллекту без явного программирования прогнозировать различные события и выдачу информации, опираясь на уже известные свойства (которые извлекаются из «обучающих материалов»).
Ассоциации
Еще одно решение для работы с Big Data. Применяется для того, чтобы:
- грамотно размещать продукцию – так, чтобы люди чаще покупали ее (всю, а не конкретный товар);
- анализировать биологические сведения;
- выявлять реальных и потенциальных «недоброжелателей» путем изучения журнала системного типа;
- определять покупательские способности;
- извлекать электронные материалы обо всех пользователях, посетивших ту или иную страницу в Сети.
Метод правил ассоциаций распространен в крупных торговых сетях, где для сбора и хранения применяются специальные устройства. Они называются POS-системы.
Древо классификаций
Big Data может помочь:
- автоматически присваивать файлам категории;
- классифицировать организмы;
- разрабатывать профили и аккаунты для онлайн-клиентов.
Для этого используется метод статистической классификации (древа). В ходе реализации осуществляется определение категорий, к которым относятся новейшие и последние появившиеся наблюдения. Это – своеобразный помощник-классификатор.
Социальные сети и настроения
Социальная сеть имеет колоссальное значение для современных юзеров и компаний. Это – огромное хранилище полезной информации, которую можно использовать для разработки всевозможных инновационных бизнес-процессов.
Метод анализа соцсетей способствует:
- прояснению принципов формирования связей между пользователями;
- поиску наименьшего количества связей для того, чтобы соединить нескольких человек;
- пониманию социальной структуры потенциальных и реальных клиентов;
- уточнению значимости того или иного человека в выделенной группе.
Также рекомендуется обратить внимание на анализ настроений. Этот вариант необходим при:
- решении проблем, связанных с повышением качества обслуживания через оставляемые комментарии;
- настройке оптимального спектра услуг и предложений для предельного удовлетворения клиентуры;
- попытках понять, о чем думают пользователи, изучая социальные сети.
Впервые эти методы оказались крайне полезными в телекоммуникации. С развитием IT они стали неотъемлемой частью анализа Big Data для компаний и организаций.
Генетические алгоритмы
Помогают:
- составлять различные графики и расписания;
- рассчитывать каждый раз оптимальные расходы сырья на производство эффективных машин и устройств;
- создавать искусственно творческий софт – игры слов, шутки и им подобные.
Следуют генетические алгоритмы принципам работы эволюции. «Обращают внимание» и опираются на естественный отбор и всевозможных преобразованиях (мутациях).
Регрессионный анализ
Большой объем данных может обрабатываться путем метода регрессионного анализа. Этот поход в Big Data оказывается эффективным при:
- оценке, насколько клиентура удовлетворена теми или иными услугами/компаниями/товарами;
- определения влияния погоды на звонки в службы поддержки населения;
- выявлении того, как влияет район и размер жилья на его стоимость.
В ходе реализации используются независимые переменные. Это помогает уточнять необходимые данные и отслеживать основы влияния зависимыми материалами.
О сборе и обработке
В рассматриваемой и столь большой области приходится задумываться над тем, как собирать данные и обрабатывать их. «С ходу», «просто так» справиться с поставленной задачей не получится. Связано это с тем, что Big Data требует наличия большого пространства, а также ресурсов у задействованных устройств.
С развитием технологий в мире начали появляться и внедряться специальные подходы, которые значительно упрощают перечисленные манипуляции. Вот основные инструменты, задействованные в соответствующей сфере:
- HPPC – большой суперкомпьютер с открытым исходным кодом. Называется DAS. Обрабатывает данные в режиме реального времени или в «пакетном состоянии». Все зависит от ситуации и настроек.
- Hadoop – одна из первых и самых больших технологий обработки Big Data. Ориентирован на «пакетную» работу. Реализация осуществляется через несколько машин, которые после проводят масштабирование сведений до большого количества серверов.
- Storm – удобная и универсальная система, предлагающая обработку в режиме реального времени. Подключает Eclipse Public License. Имеет открытые исходные коды.
Нет смысла использовать сразу все перечисленные инструменты. В зависимости от возможностей и потребностей специалисты выбирают те или иные варианты.
Актуальность и перспективы
Big Data вызывает немало вопросов. Эта область сегодня развивается весьма стремительно, но люди задумываются – а стоит ли вообще углубляться в соответствующую сферу деятельности. Ведь для того, чтобы добиться успеха в качестве аналитика «больших данных», придется изучить и усвоить немало информации.
Ответ однозначен – да. В России, Америке и других развитых странах вместе с «большими сведениями» с 2015 года началось развитие так называемого «блокчейна». Это – отличное дополнение изученного термина, обеспечивающее защиту и конфиденциальность электронных материалов.
Статистика показывает – инвестициями в Big Data занимаются почти все существующие крупные и известные корпорации. Кто-то — больше, кто-то – меньше. Анализ соответствующих данных помогает обнаруживать различные скрытые схемы. Они потребуются при разработке наиболее эффективных и инновационных технологий и бизнес-проектов. А если учесть не только то, какие определение имеет Big Data, но и перспективы развития IT, можно сделать вывод – большие данные со временем окажутся еще более ценными.
Советы будущим специалистам
Стать специалистом в рассмотренной области – дело не из простых. Москва и другие регионы России на данный момент предлагают довольно мало ВУЗов, в которых учат на специалистов пор «большим материалам».
Можно воспользоваться следующими вариантами развития событий:
- отыскать зарубежный ВУЗ, где обучают на BigData Engineer;
- посетить специализированные курсы с выдачей сертификата по упомянутому направлению.
Чтобы добиться успеха, придется интересоваться IT и математикой, а также информатикой. Знания программирования тоже окажутся не лишними.
Внимание: в России для обучения на BigData Engineer и изучения технологии Big Data чаще всего используются специализированные курсы. Они проводятся как оффлайн, так и онлайн. Вот некоторые из таких профессиональных курсов:
