Аналітика великих даних

Щодня користувачі генерують велику кількість даних. Щоразу, коли вони відкривають вашу електронну пошту, використовують ваш мобільний додаток, позначають вас у соціальних мережах, заходять у ваш магазин, роблять онлайн-покупку, розмовляють із представником служби підтримки клієнтів або запитують про вас віртуального помічника, ці технології збирають і обробляють ці дані для вашої організації. І це лише ваші клієнти. Щодня співробітники, ланцюжки постачання, маркетингові зусилля, фінансові команди тощо також генерують велику кількість даних. Великі дані – це надзвичайно великий обсяг даних і наборів даних, які надходять у різноманітних формах і з багатьох джерел. Багато організацій визнали переваги збору якомога більшої кількості даних. Але недостатньо лише збирати та зберігати великі дані — їх потрібно також використовувати. Завдяки технологіям, що швидко розвиваються, організації можуть використовувати аналітику великих даних, щоб перетворювати терабайти даних у корисні ідеї.

Що таке аналітика великих даних?

Аналітика великих даних описує процес виявлення тенденцій, закономірностей і кореляцій у великих обсягах необроблених даних, щоб допомогти приймати обґрунтовані рішення. Ці процеси використовують знайомі методи статистичного аналізу, наприклад кластеризацію та регресію, і застосовують їх до більших наборів даних за допомогою нових інструментів. Великі дані стали модним словом з початку 2000-х років, коли можливості програмного та апаратного забезпечення дозволили організаціям працювати з великими обсягами неструктурованих даних. Відтоді нові технології — від Amazon до смартфонів — зробили ще більший внесок у створення значних обсягів даних, доступних організаціям. У зв’язку зі стрімким зростанням кількості даних для зберігання та обробки великих даних були створені перші інноваційні проекти, такі як бази даних Hadoop, Spark і NoSQL. Ця галузь продовжує розвиватися, оскільки інженери обробки даних шукають шляхи інтеграції величезних обсягів складної інформації, створеної датчиками, мережами, транзакціями, розумними пристроями, використанням Інтернету тощо. Навіть зараз методи аналізу великих даних використовуються разом із новими технологіями, такими як машинне навчання, для виявлення та масштабування більш складної інформації.

Принципи

Аналітика великих даних стосується збору, обробки, очищення та аналізу великих наборів даних, щоб допомогти організаціям операціоналізувати свої великі дані.


1. Збір даних

Збір даних виглядає по-різному для кожної організації. Завдяки сучасним технологіям організації можуть збирати як структуровані, так і неструктуровані дані з різних джерел — від хмарних сховищ до мобільних додатків і датчиків IoT у магазинах тощо. Деякі дані зберігатимуться в сховищах даних, де інструменти та рішення бізнес-аналітики матимуть до них легкий доступ. Необроблені або неструктуровані дані, які є занадто різноманітними або складними для сховища, можуть бути призначені метаданими та зберігатися в озері даних.


2. Обробка даних

Коли дані зібрані та збережені, їх потрібно правильно організувати, щоб отримати точні результати аналітичних запитів, особливо якщо вони великі та неструктуровані. Доступні дані зростають експоненціально, що робить обробку даних проблемою для організацій. Одним із варіантів обробки є пакетна обробка, яка розглядає великі блоки даних з часом. Пакетна обробка корисна, коли між збором і аналізом даних проходить довший час. Потокова обробка розглядає невеликі пакети даних одночасно, скорочуючи час затримки між збором і аналізом для швидшого прийняття рішень. Потокова обробка складніша і часто дорожча.


3. Очищення даних

Великі чи малі дані потребують очищення, щоб покращити якість даних і отримати кращі результати; усі дані мають бути правильно відформатовані, а будь-які повторювані чи невідповідні дані мають бути видалені або враховані. Брудні дані можуть затьмарювати та вводити в оману, створюючи недосконалість.


4. Аналіз даних

Переведення великих даних у придатний для використання стан потребує часу. Коли він буде готовий, розширені аналітичні процеси можуть перетворити великі дані на важливу інформацію. Деякі з цих методів аналізу великих даних включають:


Напрямки і задачі

Можливість швидше аналізувати більше даних може принести великі переваги організації, дозволяючи їй більш ефективно використовувати дані для відповідей на важливі запитання. Аналітика великих даних важлива, оскільки вона дозволяє організаціям використовувати колосальні обсяги даних у різних форматах із багатьох джерел для виявлення можливостей і ризиків, допомагаючи організаціям швидко рухатися та покращувати свої результати. Деякі переваги аналітики великих даних включають:



Великі дані приносять великі переваги, але вони також створюють серйозні проблеми, такі як нові питання конфіденційності та безпеки, доступність для бізнес-користувачів і вибір правильних рішень для потреб вашого бізнесу. Щоб заробити на вхідних даних, організаціям доведеться вирішити наступне: