Великі дані — набори інформації (як структурованої, так і неструктурованої) настільки великих розмірів, що традиційні способи та підходи (здебільшого засновані на рішеннях класу бізнесової аналітики та системах управління базами даних) не можуть бути застосовані до них. Альтернативне визначення називає великими даними феноменальне прискорення нагромадження даних та їх ускладнення. Важливо також відзначити те, що часто під цим поняттям у різних контекстах можуть мати на увазі як дані великого об'єму, так і набір інструментів та методів (наприклад, засоби масово-паралельної обробки даних системами категорії NoSQL, алгоритмами MapReduce, чи програмними каркасами проекту Hadoop). 

Мета та переваги

Кінцевою метою цієї обробки є отримання результатів, які легко сприймаються людиною та є ефективними в умовах безперервного росту й розподілення інформації по численних вузлах обчислювальної мережі.

Для характеристики великих даних використовують «три V»: їх обсяг, швидкість накопичення нових даних та їх обробки та різноманіття типів даних, які можуть оброблятися.

До основних переваг використання технології можна віднести:

• отримання якісно нових знань шляхом комплексного аналізу усієї інформації у єдиному аналітичному сховищі;

• розширення функціональності наявних інформаційних систем підтримки бізнесу;

• збільшення ефективності використання апаратних ресурсів серверів;

• забезпечення мінімальної вартості використання всіх видів інформації внаслідок можливості використання ПЗ з відкритим кодом і хмарних технологій.

Критика великих даних пов'язана з тим, що їх зберігання не завжди приводить до отримання вигоди, а швидкість оновлення даних і «актуальний» часовий інтервал не завжди розумно порівнянні.

Приклади застосування

Серед відомих випадків застосування великих даних можна назвати перемогу Барака Обами на президентських виборах 2012 року. Аналітики виборчого штабу Обами активно використовували big data для аналізу настроїв виборців та коригування програми кандидата. Великі дані також є одним з ключових інструментів роботи Агентства національної безпеки США — у дата-центрі, що знаходиться у штаті Юта аналізуються дані, які АНБ збирає про користувачів в інтернеті.

Планування міст

Соціальні мережі та геолокаційні сервіси представляють величезні обсяги інформації, аналіз якої є дуже важливим для прикладних задач містобудування, таких як проектування транспорту, аналіз суспільної думки, виявлення та координація надзвичайних ситуацій тощо.

Медицина

Медичні Великі дані допомагають запобігти розвитку хвороби на ранній стадії завдяки аналізу серцево-судинного тиску, пульсу, дихання та рівня цукру в крові.

У Великій Британії методи big data прийняті «на озброєння» Міністерством охорони здоров'я. Аналізуючи інформацію про те, які рецепти виписують медики, аналітики міністерства намагаються оцінювати потреби британців в ліках та оптимізувати доставки препаратів в різні частини країни.

У 2013 році завдяки електронній медкартці, де зберігалась уся інформація про пацієнта, вчені знайшли залежність між мозковою деградацією та цукровим діабетом.

Засоби масової інформації

Щоб зрозуміти, як медіа використовують великі дані, спочатку необхідно надати певний контекст механізму, який використовується для медіапроцесу. Нік Кулдрі та Джозеф Туроу припустили, що медіа та рекламники підходять до великих даних як до багатьох корисних точок інформації про мільйони людей. Схоже, галузь відходить від традиційного підходу до використання певних медіа-середовищ, таких як газети, журнали чи телевізійні шоу, і натомість залучає споживачів за допомогою технологій, які досягають цільових людей у оптимальний час і в оптимальних місцях. Кінцева мета полягає в тому, щоб подати або передати повідомлення або вміст, який (з точки зору статистики) відповідає мисленню споживача. Наприклад, видавничі середовища дедалі більше адаптують повідомлення (рекламу) і контент (статті), щоб вони звернулися до споживачів, які були виключно зібрані за допомогою різноманітних дій з аналізу даних.

• Орієнтація на споживачів (для реклами маркетологами)

• Збір даних

• Журналістика даних: видавці та журналісти використовують інструменти великих даних, щоб надати унікальну та інноваційну інформацію та інфографіку.

Технології

NoSQL

Серед NoSQL-рішень, що застосовуються, виділяються: MongoDB — крос-платформова документо-орієнтована система керування базами даних з підтримкою JSON та динамічних схем, Apache Cassandra — масштабована база даних, орієнтована на стійкість до відмов та HBase — масштабована розподілена база даних з підтримкою структурованого зберігання даних великого обсягу та ін.

MapReduce

MapReduce — це програмна модель та програмний каркас, що її реалізує, розроблені компанією Google для проведення розподіленої паралельної обробки великих масивів даних з використанням кластерів звичайних недорогих комп'ютерів. Програма MapReduce складається із функції Map(), яка обробляє пари ключ/значення і генерує набір проміжних пар ключ/значення, і функції Reduce(), яка зводить докупи всі проміжні значення пов'язані з одним і тим же проміжним ключем

Термін «MapReduce» означав спочатку тільки власницьку технологію Google, але зараз став загальновживаним і використовується для означення моделі програмування. Бібліотеки MapReduce були створені для різних мов програмування. Однією із найпопулярніших вільних імплементацій є Apache Hadoop.

Hadoop

Серед програмного забезпечення, що пов'язано з Hadoop, виділяють: Apache Ambari — інструмент для управління та моніторингу Hadoop кластерів, Apache Avro — система серіалізації даних, Apache Hive — інфраструктура сховища даних, яка забезпечує агрегацію даних, Apache Pig — високорівнева мова потоків даних і програмний каркас для паралельних обчислень, Apache Spark — високопродуктивний рушій для обробки даних, що зберігаються в кластері Hadoop та ін.

Методи і техніка аналізу великих даних

Методи классу Data Mining

Сукупність методів виявлення у даних раніше невідомих, нетривіальних, практично корисних знань, необхідних для прийняття рішень. До таких методів, зокрема, належать: навчання асоціативним правилам (association rule learning), класифікація (розгалуження на категорії), кластерний аналіз, регресійний аналіз, виявлення і аналіз відхилень тощо.

Краудсорсинг

Класифікація і збагачення даних силами широкого, неозначеного кола особистостей, що виконують цю роботу без вступу у трудові стосунки.

Змішання та інтеграція даних

Набір технік, що дозволяють інтегрувати різнорідні дані з розмаїття джерел з метою проведення глибинного аналізу (наприклад, цифрова обробка сигналів, обробка природньої мови, включно з тональним аналізом).

Машинне навчання

Включаючи кероване і некероване навчання — використання моделей, побудованих на базі статистичного аналізу чи машинного навчання для отримання комплексних прогнозів на основі базових моделей.

Штучні нейронні мережі

Мережевий аналіз, оптимізація, у тому числі генетичні алгоритми (genetic algorithm — евристичні алгоритми пошуку, що використовуються для розв'язання задач оптимізації і моделювання шляхом випадкового підбору, комбінування і варіації потрібних параметрів з використанням механізмів, аналогічних натуральному відбору у природі).

Імітаційне моделювання

Метод, що дозволяє будувати моделі, що описують процеси так, як вони би проходили у дійсності. Імітаційне моделювання можна розглядати як різновид експериментальних випробувань.

Просторовий аналіз

Клас методів, що використовують топологічну, геометричну і географічну інформацію, що вилучається із даних.

Статистичний аналіз

Аналіз часових рядів, A/B-тестування A/B testing, split testing — метод маркетингового дослідження; при його використанні контрольна група елементів порівнюється із набором тестових груп, у яких один чи кілька показників були змінені, щоб з'ясувати, які зі змін покращують цільовий показник.

Візуалізація аналітичних даних

Подання інформації у вигляді малюнків, діаграм, з використанням інтерактивних можливостей і анімації, як для отримання результатів, так і для використання у якості вихідних даних для подальшого аналізу. Дуже важливий етап аналізу великих даних, що дозволяє показати найважливіші результати аналізу у найбільш зручному для сприйняття вигляді.

Дані бувають: структуровані, напівструктуровані та неструктуровані. Нижче описано кожен вид і надато список інструментів з ними.

Структуровані дані

Структуровані дані - це дані, які зберігаються та представляються в чіткій організованій структурі, яка легко ідентифікується та обробляється. Це можуть бути числа, дати, таблиці баз даних тощо. Структуровані дані легко аналізувати, оскільки вони мають сталу форму та схему.

Приклад: Таблиця з інформацією про клієнтів з колонками, які містять ім'я, прізвище, адресу, номер телефону та інші поля.

Інструменти:

• Бази даних: Структуровані дані часто зберігаються в реляційних базах даних, таких як MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server або Oracle. Вони дозволяють легко здійснювати запити та аналізувати дані за допомогою SQL.

• Електронні таблиці: Інструменти, як Microsoft Excel або Google Sheets, корисні для аналізу структурованих даних в табличному форматі.

• BI-інструменти: Business Intelligence (BI) платформи, такі як Tableau, Power BI або QlikView, дозволяють створювати візуалізації та звіти на основі структурованих даних.

Напівструктуровані дані

Напівструктуровані дані є менш структурованими, ніж структуровані дані, але вони все ще містять деяку організацію та метадані, які допомагають ідентифікувати часткову структуру цих даних. Це може бути, наприклад, дані у форматі JSON, XML або HTML, де є певні теги або маркери для ідентифікації елементів даних.

Приклад: Документ JSON із відомостями про товари, де кожен товар має назву, ціну та опис, але структура може варіюватися.

Інструменти:

• Обробка документів: Для аналізу JSON, XML або HTML-даних використовуються мови програмування, такі як Python, та бібліотеки, як BeautifulSoup або lxml.

• NoSQL бази даних: MongoDB, Cassandra або Couchbase підходять для зберігання та аналізу напівструктурованих даних, оскільки вони дозволяють зберігати дані без фіксованої схеми.

• ETL (Extract, Transform, Load): Інструменти ETL, такі як Apache Nifi, Talend або Apache NiFi, допомагають витягувати дані з різних джерел та перетворювати їх в більш структурований формат.

Неструктуровані дані

• Неструктуровані дані - це дані, які не мають чіткої організованої структури або метаданих, які б допомагали ідентифікувати їхній зміст. Це можуть бути текстові документи, фотографії, відео, аудіозаписи тощо. Аналіз неструктурованих даних вимагає використання різних технік та інструментів для витягування цінної інформації.

Приклад: Новинна стаття, відгуки клієнтів у соціальних мережах, зображення з медичних звітів без структурованої мітки тощо.

Існтрументи:

• Обробка тексту: Для аналізу текстових даних можна використовувати бібліотеки для обробки природної мови (NLP), такі як NLTK та spaCy для Python.

• Комп'ютерне бачення: Для аналізу зображень та відео можна використовувати бібліотеки та фреймворки для комп'ютерного бачення, такі як TensorFlow, OpenCV або PyTorch.

• Аудіоаналітика: Для обробки аудіоданих існують бібліотеки та сервіси, такі як librosa для аналізу аудіофайлів або сервіси розпізнавання мови, наприклад Google Speech-to-Text.

Розуміння цих типів даних допомагає визначити, які методи обробки та аналізу найкраще підходять для конкретного виду інформації. У сучасному аналізі даних також важливо вміти працювати з напівструктурованими та неструктурованими даними, оскільки це дозволяє отримати більше цінної інформації з різних джерел.

Автоматична ідентифікація та захоплення даних (АІЗД) відноситься до методів автоматичної ідентифікації об'єктів, збору даних про них та введення їх безпосередньо в комп'ютерні системи без участі людини. Технології, які зазвичай розглядаються як частина АІЗД, включають QR-коди, штрих-коди, радіочастотна ідентифікація (RFID), біометричні дані (наприклад, райдужна оболонка та система розпізнавання обличчя), магнітні смуги, оптичне розпізнавання символів (OCR), смарт-карти та розпізнавання голосу . АІЗД також називають «автоматичною ідентифікацією» та «автоматичним захопленням даних».  

АІЗД — це процес або засіб отримання зовнішніх даних, зокрема, шляхом аналізу зображень, звуків чи відеозаписів . Для збору даних використовується перетворювач, який перетворює фактичне зображення або звук у цифровий файл. Потім файл зберігається, а згодом його можна аналізувати комп'ютером або порівнювати з іншими файлами в базі даних для перевірки ідентичності або надання дозволу на введення захищеної системи. Захоплення даних може здійснюватися різними способами; найкращий метод залежить від застосування.

У системах біометричної безпеки, захоплення — це набуття або процес набуття та ідентифікації таких характеристик, як зображення пальця, зображення долоні, зображення обличчя, друк райдужної оболонки або голосовий друк, що включає аудіодані, а все інше включає відеодані.

Радіочастотна ідентифікація є відносно новою технологією АІЗД, яка була вперше розроблена в 1980-х роках. Ця технологія є основою в автоматизованих системах збору, ідентифікації та аналізу в усьому світі. RFID знайшов своє значення на широкому діапазоні ринків, включаючи ідентифікацію худоби та системи автоматизованої ідентифікації транспортних засобів (AVI) через свою здатність відслідковувати рухомі об'єкти. Ці автоматизовані бездротові системи АІЗД ефективні у виробничих середовищах, де мітки штрих-коду не змогли вижити.

Огляд методів автоматичної ідентифікації

Майже всі технології автоматичної ідентифікації складаються з трьох основних компонентів, які також містять послідовні кроки в кодері даних АІЗД.

Код — це набір символів або сигналів, які зазвичай представляють буквено-цифрові символи. Коли дані кодуються, символи переводяться в машиночитаний код. Мітка або тег, що містить закодовані дані, додається до елемента, який повинен бути ідентифікований. Машина читання або сканер. Цей пристрій зчитує кодовані дані, перетворюючи їх в альтернативну форму, зазвичай електричний аналоговий сигнал.

Дешифратор даних. Цей компонент перетворює електричний сигнал в цифрові дані і, нарешті, повертається в початкові буквено-цифрові символи.

Захоплення даних з друкованих документів

Одним з найбільш корисних прикладних завдань збору даних є збір інформації з паперових документів та збереження її в базах даних (СУС, УКМ та інших систем). Існує кілька типів основних технологій, що використовуються для збору даних відповідно до типу даних:  

• OCR — для розпізнавання друкованого тексту

• ICR — для розпізнавання тексту, роздрукованого вручну  

• OMR — для розпізнавання знаків

• OBR — для розпізнавання штрих-кодів

• BCR — для розпізнавання штрих-коду

• DLR — для розпізнавання рівня документа  

Ці основні технології дозволяють витягувати інформацію з паперових документів для подальшої її обробки в корпоративних інформаційних системах, таких як УКМ, СУС та інші.  

Документи для збору даних можна розділити на 3 групи: структуровані, напівструктуровані та неструктуровані .  

Структуровані документи (анкети, тести, страхові форми, податкові декларації, бюлетені тощо) мають абсолютно однакову структуру та зовнішній вигляд. Це найпростіший тип збору даних, оскільки кожне поле даних розташоване в одному і тому ж місці для всіх документів.  

Напівструктуровані документи (рахунки-фактури, замовлення на придбання, накладні тощо) мають однакову структуру, але їх зовнішній вигляд залежить від кількості позицій та інших параметрів. Захоплення даних з цих документів є складним, але вирішуваним завданням.

Неструктуровані документи (листи, договори, статті тощо) можуть бути гнучкими за структурою та зовнішнім виглядом.

Інтернет та майбутнє

Ідея така ж проста, як її застосування є важким. Якщо всі банки, книги, взуття чи частини автомобілів обладнані мізерними пристроями, що розпізнають, повсякденне життя на нашій планеті зазнає трансформації. Такі речі, як не вистачає на складі або витрачається продуктів, більше не існуватимуть, оскільки ми точно будемо знати, що споживається з іншого боку земної кулі. Крадіжка буде справою минулого, оскільки ми будемо знати, де продукт знаходиться у всі часи. Підробляння важливих або дорогих предметів, таких як ліки, запчастини або електронні компоненти, буде зменшено або усунуто, оскільки виробники чи інші суб'єкти ланцюгів поставок завжди будуть знати, де знаходиться їхня продукція. Витрата або псування продукту буде зменшено, оскільки екологічні датчики будуть попереджувати постачальників чи споживачів, коли чутливі продукти піддаються надмірному впливу тепла, холоду, вібрації чи інших ризиків. Ланцюги поставок працюватимуть набагато ефективніше, оскільки постачальники поставлятимуть лише ту продукцію, яка потрібна тоді, коли і де вони потрібні. Споживчі та постачальницькі ціни також повинні знижуватися відповідно.

Глобальна асоціація Auto-ID Labs була заснована в 1999 році і складається з 100 найбільших компаній світу, таких як Wal-Mart, Coca-Cola, Gillette, Johnson & Johnson, Pfizer, Procter & Gamble, Unilever, UPS, компанії, що працюють в секторі технологій, такі як SAP, Alien, Sun, а також п'ять академічних науково-дослідних центрів.[8] Вони базуються в наступних університетах; MIT у США, Кембриджський університет у Великій Британії, Університет Аделаїди в Австралії, Університет Кейо в Японії та ETH Цюрих, а також Університет Сент-Галлена у Швейцарії.

Auto-ID Labs пропонує концепцію майбутнього ланцюга поставок, що базується на Інтернет-об'єктах, тобто глобальному застосуванні RFID. Вони намагаються гармонізувати технологію, процеси та організацію. Дослідження зосереджено на мініатюризації (має на меті розмір 0,3   мм / чіп), зниження ціни за один пристрій (орієнтоване приблизно на 0,05 долара за одиницю), розробка інноваційних програм, таких як оплата без будь-якого фізичного контакту (Sony / Philips), домотики (одяг, оснащений радіотегами та розумними пральними машинами), а також спортивні змагання (час на Берлінському марафоні).

AIDC 100

AIDC 100 — це професійна організація в галузі автоматичної ідентифікації та збору даних (АІЗД). Ця група складається з осіб, які внесли істотний внесок у просування галузі. Підвищення розуміння бізнесом процесів та технологій АІЗДє головними цілями організації.

1. Більш розумний, швидкий і відповідальний штучний інтелект

 По-перше, було досягнуто прогрес у використанні технології штучного інтелекту (AI), в тому числі машинного навчання (ML) і обробки природної мови (NLP), що забезпечило розуміння і прогнозування поширення вірусу й ефективності можливих контрзаходів. Крім того, методи штучного інтелекту, такі як навчання з підкріпленням (RL) і розподілене навчання (DL), були впроваджені в стратегії забезпечення безперервності бізнесу, що підвищує гнучкість і адаптованість. Gartner прогнозує, що до 2024 року 75% компаній перейдуть від пілотного AI до його експлуатації, що призведе до п’ятикратного збільшення потокової інфраструктури передачі даних і аналітики. 

2. Відхилення панелі приладів

 Візуальне середовище типу «вкажи і клацни» (point-and-click) повинне бути замінене більш автоматизованими і орієнтованими на користувача засобами отримання інформації. Це буде означати скорочення кількості певних систем інформаційних панелей на користь динамічних історій даних, що використовують технології автоматизації, такі як розширена аналітика і NLP. 

3. Інтелект прийняття рішень

 Інтелектуальна система прийняття рішень — область AI, яка забезпечує основу для найкращої практики проектування, моделювання, виконання і моніторингу моделей і процесів прийняття рішень, — є ще однією тенденцією, котра виникла під час пандемії. Згідно Gartner, більше третини великих організацій до 2023 року будуть покладатися на аналітиків інтелектуальних систем прийняття рішень, таких як моделювання рішень.

4. Х-аналітика

 X-аналітика відноситься до ряду структурованого та неструктурованого контенту, такого як текстова, відео- та аудіо-аналітика, в якій «X» є змінною даних. У поєднанні з AI та іншими автоматизованими методами X-аналітика має відіграти ключову роль у складанні планів майбутніх криз і стихійних лих із використанням можливостей ідентифікації та прогнозування.

5. Доповнене управління даними

 Доповнене управління даними включає AI і ML для оптимізації і поліпшення операцій, а також перетворює метадані, які використовуються при аудиті та в звітах, у потужні динамічні системи. Цей вид технології може аналізувати великі вибірки експлуатаційних даних, налаштовувати операції й оптимізувати конфігурацію, безпеку і продуктивність. 

6. Хмари

 Ще одна актуальна область технологій, запевняє Gartner, — це хмара, яка більше не ставить питання про те, чи важливо це для операцій з даними і аналітикою або скільки воно коштує. Важливо те, як це може відповідати вимогам продуктивності робочого навантаження, які виходять за рамки прайс-листа. Було передбачено, що публічні хмарні сервіси будуть необхідні для 90% інновацій в області даних і аналітики, оскільки особи, які приймають рішення, продовжують боротися за приведення відповідних сервісів у відповідність з правильними варіантами використання. 

7. Зіткнення світів даних і аналітики

 Пропозиція наскрізних робочих процесів, що доповнюються розширеною аналітикою, тепер стирає відмінності між ринками даних і аналітики. Це очікуване зіткнення між двома областями налаштоване на посилення взаємозв’язку та взаємодії між даними й аналітичними ролями, які раніше були розділені. У свою чергу, спектр ролей на цих двох ринках буде поширюватися на такі посади, як дослідник інформації і цивільний розробник. 

8. Маркетплейси і біржі даних

 Маркетплейси і біржі даних надають окремі платформи для компонування даних третіх сторін і зниження витрат. Gartner прогнозує, що до 2022 року 35% великих компаній будуть вести бізнес через офіційні онлайн-ринки даних, будь то покупці або продавці. 

9. Блокчейн у даних та аналітиці

 Блокчейн також зіграв свою роль у підтримці даних і аналітики, надаючи повну лінійку активів і транзакцій, а також прозорість для складних мереж учасників. За допомогою блокчейна можна відстежувати дуже багато змін, але в сфері даних його можна застосовувати для перевірки достовірності джерел інформації (фейкові новини) або підроблених відео (діпфейки). За оцінками Gartner, до 2021 року більшість приватних і ексклюзивних блокчейнів будуть замінені реєстровими СУБД, які надають більш привабливі варіанти для аудиту джерел даних на окремому підприємстві. 

10. Відносини складають основу цінності даних і аналітики

 Нарешті, Gartner передбачив процвітаюче майбутнє графічної аналітики, яка дозволяє досліджувати відносини між відповідними компаніями, приватними особами і транзакціями, а також допомагає особам, які приймають рішення, знаходити невідомі відносини в даних і аналізувати ті дані, які нелегко досліджувати за допомогою більш традиційних засобів. За прогнозами, до 2023 року 30% організацій в усьому світі будуть використовувати графічні технології для більш швидкої контекстуалізаціі при прийнятті рішень.

1. Жива картинка

Інструмент аналізу даних підтримує візуалізацію даних і аналітику для створення звітів, якими можна ділитися в браузері або вбудовувати в програму. Все це може відбуватися під час запуску Tableau або в хмарі, або локально. 

Мова запитів, на якій працює платформа Tableau, називається VizQL, яка перетворює інформаційну панель і компоненти візуалізації за допомогою перетягування у внутрішні запити. Це також вимагає невеликої потреби в оптимізації продуктивності кінцевого користувача.

2. Microsoft Power BI 

Ще одним найкращим інструментом ШІ для аналізу даних є Microsoft Power BI, яка є дуже корисною платформою бізнес-аналітики, яка дозволяє користувачам сортувати свої дані та візуалізувати їх для аналізу. Платформа дозволяє користувачам імпортувати дані практично з будь-якого джерела, і вони можуть відразу почати створювати звіти та інформаційні панелі. 

Microsoft Power BI також дозволяє користувачам створювати навчання за допомогою машини моделі та використовувати інші функції штучного інтелекту для аналізу даних. Він підтримує численні інтеграції, як-от власну інтеграцію з Excel та інтеграцію з машинним навчанням Azure. Якщо на підприємстві вже використовуються інструменти Microsoft, Power BI можна легко запровадити для створення звітів, візуалізації даних і створення інформаційних панелей. 

3. Polymer

Іншим чудовим варіантом для аналітиків даних є Polymer, який є надійним інструментом штучного інтелекту, який пропонує потужний штучний інтелект для перетворення даних у оптимізовану, гнучку та потужну базу даних. Подібно до інших чудових інструментів штучного інтелекту, одна з найкращих сторін Polymer полягає в тому, що він не потребує кодування. 

Інструмент покладається на ШІ для аналізу даних і покращення їх розуміння користувачами. Polymer досягає всього цього без тривалого процесу адаптації. Все, що потрібно зробити користувачеві, — це завантажити свою електронну таблицю на платформу, щоб миттєво перетворити її на оптимізовану базу даних, яку потім можна досліджувати для отримання інформації. 

Polymer пишається тим, що є єдиним інструментом, який робить електронні таблиці користувача «миттєво доступними для пошуку, інтелектуальними та інтерактивними». Цей інструмент використовується широким колом професіоналів, включаючи аналітиків даних, цифрових маркетологів, творців контенту тощо. 

4. Akkio

Інструмент AI дозволяє користувачам завантажувати свій набір даних і вибирати змінну, яку вони хочуть передбачити, що допомагає Akkio побудувати нейронну мережу навколо цієї змінної. Це дуже корисно для прогнозного аналізу, маркетингу та продажів. Як і багато інших найкращих інструментів у цьому списку, Akkio не потребує попереднього досвіду програмування. 

Akkio використовує 80 відсотків завантажених даних як дані навчання, а інші 20 відсотків використовуються як дані перевірки. Замість того, щоб прогнозувати результати, інструмент штучного інтелекту пропонує рейтинг точності для моделей і витягує помилкові спрацьовування. 

5. MonkeyLearn 

MonkeyLearn містить кілька інструментів аналізу тексту на базі ШІ, які миттєво аналізують і візуалізують дані відповідно до потреб користувача. Його також можна використовувати для налаштування текстових класифікаторів і екстракторів тексту, які допомагають автоматично сортувати дані відповідно до теми чи призначення, а також витягувати характеристики продукту чи дані користувача. 

Завдяки машинному навчанню для автоматизації бізнес-процесів і аналізу тексту MonkeyLearn може заощадити години ручної обробки даних. Однією з особливостей, яка найбільше подобається користувачам, є здатність MonkeyLearn автоматично отримувати дані з квитків, щойно вони надходять. Він класифікує дані за допомогою ключових слів і аналізу високого рівня тексту, а також виділяє певний текст і класифікує його для легкого сортування та обробки.

В останні роки сільськогосподарська галузь зазнала значної трансформації, спричиненої технологічним прогресом. Серед ключових рушіїв цих змін - аналітика великих даних (Big Data) і штучний інтелект (ШІ), які здійснили революцію в управлінні аграрним бізнесом. Можливість збирати, обробляти та аналізувати величезні обсяги даних у поєднанні з алгоритмами на основі штучного інтелекту відкрили нові рівні ефективності, продуктивності та стійкості в аграрному секторі. У цій статті ми розглянемо трансформаційний потенціал аналітики даних та штучного інтелекту в управлінні сучасним аграрним бізнесом та обговоримо їх практичне застосування.

Покращення процесу прийняття рішень за допомогою аналітики даних

Аналітика великих даних стала потужним інструментом для аграрного бізнесу, що дозволяє отримувати інформацію та приймати обґрунтовані рішення. Використовуючи дані, зібрані з різних джерел, таких як погодні умови, стан ґрунту, врожайність та ринкові тенденції, фермери та агробізнес можуть отримати всебічне розуміння своєї діяльності. Передові методи аналітики, включаючи прогнозне моделювання та алгоритми машинного навчання, дозволяють компаніям передбачати ризики, оптимізувати розподіл ресурсів та підвищити загальну операційну ефективність.

Наприклад, аналіз даних може допомогти фермерам визначити оптимальний час посіву та збору врожаю на основі історичних погодних умов і даних про ріст культур. Аналізуючи дані про врожайність разом з інформацією про ґрунт і поживні речовини, фермери можуть оптимізувати використання добрив і зрошення, знижуючи витрати і мінімізуючи вплив на навколишнє середовище. Крім того, аналіз ринку на основі даних дозволяє компаніям визначати споживчі вподобання і відповідно адаптувати своє виробництво, що призводить до підвищення конкурентоспроможності на ринку.

В якості прикладу компаній, які спеціалізуються на аналітиці даних для сільського господарства є стартап Descartes Labs який займається предиктивною аналітикою для прогнозування результатів діяльності аграрного бізнесу.

Оптимізація управління ресурсами за допомогою штучного інтелекту

Штучний інтелект доповнює аналітику даних, надаючи можливості інтелектуальної автоматизації та оптимізації. Алгоритми ШІ можуть аналізувати величезні обсяги даних у режимі реального часу, дозволяючи фермерам приймати проактивні рішення та швидко реагувати на мінливі умови.

Ось кілька ключових застосувань штучного інтелекту в управлінні сільськогосподарським бізнесом:

Точне землеробство

Системи на основі штучного інтелекту, оснащені датчиками, дронами та супутниковими знімками, можуть відстежувати стан посівів, виявляти зараження шкідниками та визначати ділянки, що потребують зрошення або внесення добрив. Завдяки точній націленості втручань фермери можуть оптимізувати використання ресурсів, зменшити відходи та максимізувати врожайність.

Оптимізація ланцюжка поставок

Алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати різні фактори, такі як транспортні витрати, ємність сховищ і ринковий попит, щоб оптимізувати ланцюжок поставок. Це допомагає мінімізувати транспортні затримки, запобігти псуванню та забезпечити своєчасну доставку, що призводить до підвищення прибутковості.

Управління тваринництвом

Системи моніторингу на основі штучного інтелекту можуть відстежувати поведінку тварин, параметри здоров'я та споживання корму, що дає змогу виявляти хвороби на ранніх стадіях і забезпечувати оптимальний графік годування. Це призводить до поліпшення добробуту тварин, зниження рівня смертності та покращення управління фермою.

Управління ризиками

Моделі штучного інтелекту можуть передбачати потенційні ризики, такі як екстремальні погодні явища, хвороби сільськогосподарських культур або ринкові коливання. Надаючи ранні попередження та рекомендації, ШІ дає можливість фермерам вживати превентивних заходів, зменшувати втрати та підвищувати стійкість своїх операцій.

Виклики та перспективи на майбутнє

Хоча використання аналітики даних і штучного інтелекту в управлінні сільськогосподарським бізнесом має величезні перспективи, необхідно вирішити кілька проблем. До них належать питання конфіденційності та безпеки даних, доступу до надійного зв'язку та інфраструктури, а також потреба в спеціальних навичках обробки та інтерпретації сільськогосподарських даних.

Для подолання цих викликів уряди, зацікавлені сторони галузі та науково-дослідні установи повинні співпрацювати для створення надійних систем управління даними, сприяти підвищенню цифрової грамотності та інвестувати в розробку інструментів штучного інтелекту та аналізу даних, пристосованих до конкретних потреб аграрного сектору. Крім того, необхідні постійні дослідження і розробки для підвищення точності і масштабованості алгоритмів ШІ, що забезпечить їх широке впровадження і прийняття.

Висновок

Аналітика даних і штучний інтелект трансформують сучасне управління сільськогосподарським бізнесом, дозволяючи фермерам і агробізнесу приймати рішення на основі даних, оптимізувати розподіл ресурсів і підвищувати загальну продуктивність. Використовуючи можливості даних, передової аналітики та штучного інтелекту, сільськогосподарська галузь може вирішити такі нагальні проблеми, як продовольча безпека, дефіцит ресурсів та сталий розвиток. Оскільки ці технології продовжують розвиватися, вони є ключем до більш ефективного, сталого та стійкого сільськогосподарського сектору в майбутньому.

Гістограмна оцінка даних та діаграми розмахів (які також називають "box plots") є потужними інструментами в аналізі та візуалізації даних. Як фахівець з аналітики даних, дозвольте мені розповісти вам більше про ці концепції та їх використання.

Гістограмна оцінка даних

Гістограма - це графічне зображення розподілу числових даних на певних інтервалах або "бінах". Гістограма дозволяє вам легко побачити, як дані розподілені за значеннями та визначити основні характеристики розподілу. Ось деякі ключові аспекти гістограмної оцінки даних:

• Створення гістограми: Для побудови гістограми ви ділите діапазон значень на інтервали та обчислюєте кількість точок даних, які попадають в кожен інтервал.

• Форма розподілу: Гістограма допомагає визначити, чи розподіл даних є нормальним, равномірним, скосеним або іншим.

• Центральні та розсіюючі статистики: З гістограми можна вивчити центральні статистики, такі як середнє значення та медіана, а також характеристики розсіювання, такі як дисперсія та стандартне відхилення.

Приклади використання гістограм:

• Аналіз розподілу оцінок студентів: Гістограму можна використовувати для вивчення розподілу оцінок студентів на певному іспиті або занятті.

• Маркетинговий аналіз витрат клієнтів: Гістограми можуть допомогти розуміти, як різні групи клієнтів розподілені за витратами відомостей.

• Аналіз продуктивності робітників на заводі: Гістограми можна використовувати для вивчення часу виконання конкретних завдань різними робітниками.

Діаграми розмахів (Box Plots)

Діаграма розмаху або "box plot" - це інший інструмент для візуалізації розподілу даних, який надає інформацію про медіану, квартилі та виявлення викидів. Ось як працюють діаграми розмаху:

• Box: Прямокутник представляє міжквартильний діапазон (IQR), який визначається через 25-й та 75-й перцентиль. Це дозволяє побачити, як розподілені центральні 50% даних.

• Лінії "вусів": Від кожного краю прямокутника виходять лінії, які показують мінімальне та максимальне значення даних, які не є викидами.

• Викиди: Всі точки даних, які виходять за межі "вус" розглядаються як потенційні викиди.

Приклади використання діаграм розмахів:

• Моніторинг віддаленої роботи співробітників: Діаграми розмаху можуть допомогти виявити співробітників, які працюють над годинами, а також тих, хто не витрачає достатньо часу на роботу.

• Порівняння витрат в різних географічних регіонах: За допомогою діаграм розмаху можна порівняти рівень витрат в різних місцях або регіонах.

• Оцінка ефективності лікувальних методів: Діаграми розмаху допомагають вивчити ефективність лікування пацієнтів у медичних дослідженнях.

У великому обсязі аналізу даних, гістограми та діаграми розмаху є невід'ємною частиною процесу візуалізації та розуміння розподілу даних. Вони допомагають виявити основні характеристики розподілу, викиди та взаємозв'язки між даними.

Процес Data Mining включає в себе кілька підготовчих етапів, серед яких є дублювання та очищення даних. Ось кілька ключових етапів процесу Data Mining та деякі методики та принципи, що використовуються на етапі очищення даних:

1. Збір даних: Спочатку збираються дані з різних джерел, таких як бази даних, файли, веб-сервери тощо.

2. Інтеграція даних: Дані можуть бути розподілені по різних джерелах та форматах. Етап інтеграції даних включає в себе об'єднання даних в єдину структуру.

3. Відбір даних (Data Selection): Визначення, які дані необхідні для проведення аналізу. Неважливі дані відкидаються.

4. Очищення даних (Data Cleaning): Цей етап включає в себе виявлення та виправлення помилок та непропущених значень в даних. Основні принципи та методики очищення даних включають:

   - Виявлення та видалення дублікатів (Duplicate Detection and Removal): Видалення однакових або схожих записів, які можуть виникнути внаслідок дублювання даних.

   - Обробка відсутніх значень (Handling Missing Values): Визначення та обробка відсутніх даних, наприклад, шляхом заповнення їх середніми значеннями або іншими стратегіями.

   - Виявлення та виправлення некоректних значень (Outlier Detection and Correction): Виявлення та виправлення аномальних значень, які можуть бути помилковими або неправильними.

   - Виявлення та видалення неінформативних даних (Noise Reduction): Видалення даних, які не містять інформації, або містять дуже мало інформації для аналізу.

5. Трансформація даних (Data Transformation): Зміна формату або структури даних для підготовки їх до аналізу. Це може включати в себе шкальовання, кодування категоріальних змінних тощо.

6. Візуалізація даних (Data Visualization): Важливий етап для розуміння структури даних та виявлення потенційних залежностей.

7. Моделювання даних (Data Modeling): Розробка та навчання моделей аналізу даних, таких як класифікація, кластеризація, регресія тощо.

8. Оцінка результатів (Evaluation of Results): Оцінка та інтерпретація результатів аналізу, визначення, чи вони задовольняють поставлені цілі.

9. Впровадження (Deployment): Впровадження знань та моделей, отриманих з аналізу, у реальну практику.

10. Збереження та підтримка (Maintenance): Підтримка та оновлення аналітичних моделей та знань з часом.

Процес Data Mining може варіюватися залежно від конкретних завдань та потреб організації. Очищення даних - важливий етап у цьому процесі, оскільки від якості та точності даних залежить якість результатів аналізу.

Інструменти аналітики даних є невід'ємною частиною сучасного бізнесу і досліджень. Ці інструменти допомагають організаціям вилучати цінні інсайти з великих обсягів даних, приймати обгрунтовані рішення та оптимізувати ділові процеси. Ось кілька ключових програмних засобів у сфері аналітики даних:

• Microsoft Power BI:

  • Power BI від Microsoft - це інструмент візуалізації даних, який дозволяє створювати інтерактивні та привабливі звіти та графіки. Він інтегрується з різними джерелами даних та дозволяє легко аналізувати та спільно працювати над даними.

• Tableau:

  • Tableau - це інструмент для візуалізації та аналізу даних, який дозволяє створювати складні звіти та динамічні інтерактивні візуалізації. Tableau також інтегрується з різними джерелами даних.

• QlikView/Qlik Sense:

  • Qlik Sense від Qlik - це інструмент для аналізу даних, який використовує концепцію асоціативного аналізу для виявлення взаємозв'язків у даних. Це робить аналіз більш інтуїтивно зрозумілим та динамічним.

• IBM Cognos Analytics:

  • Cognos Analytics від IBM - це інтегрований набір інструментів для бізнес-аналітики, який дозволяє створювати звіти, аналізувати дані та ділитися результатами.

• Google Analytics:

  • Google Analytics - це інструмент веб-аналітики, який дозволяє відстежувати та аналізувати поведінку користувачів на веб-сайтах. Використовується для вимірювання трафіку, конверсій та інших ключових метрик.

• SAS Analytics:

  • SAS Analytics - це широкий спектр інструментів для аналізу даних, які включають статистичний аналіз, машинне навчання та багато іншого.

• R і Python:

  • R та Python - це мови програмування, які широко використовуються для статистичного аналізу даних та машинного навчання. Існує безліч бібліотек та пакетів, які допомагають в роботі з даними в цих мовах.

Прогнозування з використанням машинного навчання (Machine Learning Forecasting) є цікавою і важливою темою в аналітиці даних. Вона включає в себе застосування алгоритмів та моделей машинного навчання для передбачення майбутніх значень на основі наявних даних. Ось деякі ключові аспекти та підходи до цієї теми:

• Типи Прогнозів:

  • Дослідження різних видів прогнозів, таких як:

    • Часові ряди: Аналіз та прогнозування змін в часі, наприклад, продажів, температури, фінансових показників.

    • Класифікація: Передбачення категорій або класів для об'єктів.

    • Регресія: Прогнозування числових значень, наприклад, ціни, кількості чого-небудь.

• Алгоритми Машинного Навчання для Прогнозування:

  • Вивчення різних алгоритмів машинного навчання, які використовуються для прогнозування:

    • Лінійна регресія: Простий метод для моделювання лінійних залежностей.

    • Випадковий ліс: Енсембльний метод, що використовує декілька різних дерев рішень.

    • Нейронні мережі: Глибокі нейронні мережі для складних завдань прогнозування.

• Підготовка Даних:

  • Ознайомлення з процесом підготовки даних для задачі прогнозування, включаючи очищення, вибір функцій, нормалізацію тощо.

• Оцінка Продуктивності:

  • Вивчення методів оцінки продуктивності моделей прогнозування, таких як середньо-квадратична помилка (MSE), коефіцієнт детермінації (R-squared) та інші.

• Гіперпараметри та Тюнінг Моделей:

  • Розуміння важливості гіперпараметрів моделей та їх оптимізація для досягнення кращої продуктивності.

• Робота з Великими Даними:

  • Дослідження викликів та методів прогнозування великих обсягів даних.

• Експлуатаційна Імплементація:

  • Розгляд аспектів впровадження прогнозування в реальних умовах, включаючи моніторинг та підтримку моделей на продукції.

• Етика та Відповідальність:

  • Вивчення етичних аспектів використання моделей прогнозування та вирішення питань відповідального застосування.

Прогнозування з використанням машинного навчання може включати в себе різноманітні застосування та вимагати глибокого розуміння як технічних аспектів, так і контекстуальних вимог задачі.

Стати аналітиком даних вимагає комбінації освіти, технічних навичок, практичного досвіду та аналітичного мислення. Ось кілька кроків, які можуть вам допомогти в цьому:

• Отримання Освіти:

  • Закінчення вищого навчального закладу в галузі, пов'язаній з аналізом даних, може бути важливим. Курси з статистики, математики, інформаційних технологій чи економіки можуть бути корисними.

• Розуміння Основ:

  • Ознайомтеся з основними поняттями статистики, математики та аналітики. Розуміння термінів, таких як середнє значення, медіана, стандартне відхилення та інші, буде важливим для вашої роботи.

• Вивчення Інструментів:

  • Освоєння інструментів для аналізу даних є ключовим. Почніть з популярних інструментів, таких як Microsoft Excel, та прогресуйте до більш потужних інструментів, таких як Python або R для статистичного аналізу.

• Програмування та Мови Запитань до Баз Даних:

  • Освоєння базових навичок програмування буде корисним. Python, SQL та R - це мови, які часто використовуються в аналізі даних. Вивчення створення запитів до баз даних також є важливим аспектом.

• Курси та Онлайн-Ресурси:

  • Вивчайте за допомогою онлайн-курсів та ресурсів. Сервіси, такі як Coursera, edX, або DataCamp, пропонують курси з аналізу даних та використання інструментів.

• Проектна Робота:

  • Робіть власні проекти. Вони можуть бути особистими або участь в реальних проектах. Проектна робота дозволяє вам застосовувати свої знання на практиці та створювати портфель.

• Працевлаштування та Стажування:

  • Шукайте можливості для роботи в сфері аналізу даних, навіть якщо це стажування чи невелика початкова посада. Практичний досвід може бути ключовим.

• Розвивайте Навички Візуалізації:

  • Навички візуалізації даних є важливим аспектом аналізу. Вивчайте інструменти, такі як Tableau, Power BI, для створення відомостей та діаграм.

• Спільнота та Мережа:

  • Приєднуйтесь до спільноти аналітиків даних, беріть участь у форумах, заходах та подіях для побудови мережі та обміну досвідом.

• Постійне Навчання:

  • Сфера аналізу даних постійно змінюється. Будьте готові вдосконалювати свої навички, слідкувати за новітніми тенденціями та вивчати нові інструменти.

• Основи Великих Даних (Big Data):

  • Вивчення основних принципів великих даних, таких як "3V" - об'єм (Volume), швидкість (Velocity) та різноманітність (Variety). Розгляд понять, таких як петабайт, MapReduce, та розподілені системи.

• Технології Обробки Великих Даних:

  • Дослідження різних технологій та інструментів, призначених для роботи з великими обсягами даних. Це може включати Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, та інші.

• Моделі Зберігання Даних:

  • Розуміння різних моделей зберігання даних для великих обсягів. Вивчення технологій, таких як NoSQL (наприклад, MongoDB, Cassandra) та NewSQL бази даних.

• Потокова Обробка Даних:

  • Ознайомлення з концепцією обробки потокових даних. Вивчення систем, які можуть обробляти дані в реальному часі, такі як Apache Kafka та Apache Flink.

• Архітектури Lambda та Kappa:

  • Розуміння архітектурних концепцій, таких як архітектура Lambda та Kappa, що дозволяють вирішувати завдання обробки великих обсягів даних.

• Стрімінгова Аналітика:

  • Вивчення методів та інструментів для проведення аналізу даних у режимі реального часу. Розробка навичок роботи з Apache Kafka Streams, Spark Streaming та іншими інструментами.

• Масштабованість та Висока Надійність:

  • Розгляд аспектів масштабованості та високої надійності в системах обробки великих обсягів даних, а також вивчення принципів дизайну для підвищення продуктивності.

• Виклики та Безпека:

  • Аналіз викликів, пов'язаних з роботою з великими обсягами даних та потоковими даними, а також питань безпеки при обробці реального часу.

• Інтеграція з Іншими Технологіями:

  • Вивчення того, як інтегрувати обробку великих даних та потокові технології з іншими складовими інфраструктури, такими як бази даних, системи зберігання та аналітичні інструменти.

Візуалізація та інтерактивні дашборди є надзвичайно важлива в сучасній аналітиці даних, оскільки ефективна візуалізація дозволяє зробити складні дані зрозумілими та допомагає приймати обґрунтовані рішення. Ось деякі ключові аспекти цієї теми:

• Основні Принципи Візуалізації:

  • Вивчення основних принципів візуалізації даних, таких як вибір кольорів, використання графіків та діаграм, відповідність аудиторії.

• Інструменти Візуалізації:

  • Ознайомлення з різними інструментами візуалізації даних, такими як Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn, Plotly, D3.js, та інші.

• Графіки та Діаграми:

  • Розуміння різних видів графіків та діаграм, таких як лінійні графіки, стовпчасті діаграми, кругові діаграми, теплові карти тощо.

• Інтерактивні Дашборди:

  • Розробка навичок створення інтерактивних дашбордів, що дозволяють користувачам взаємодіяти з даними та здійснювати аналіз в режимі реального часу.

• Візуалізація Великих Даних:

  • Вивчення методів візуалізації великих обсягів даних та розробка стратегій для представлення великих обсягів інформації в зручній формі.

• Візуалізація Геоданих:

  • Дослідження інструментів та технік візуалізації геоданих, включаючи картографію та графіки на карті.

• Анімація та Тренди:

  • Розробка навичок створення анімацій та візуалізації трендів для відслідковування змін в часі.

• Дизайн Дашбордів:

  • Вивчення дизайну дашбордів для досягнення максимальної чіткості та ефективності в сприйнятті інформації.

• Інтеграція з Бізнес-Метриками:

  • Розуміння та впровадження візуалізації для відображення ключових бізнес-метрик та KPI.

• Візуалізація у Великих Проектах:

  • Дослідження використання візуалізації у великих проектах та бізнес-середовищах.

Ця тема надає можливість не лише оволодіти конкретними інструментами візуалізації, але й розуміти стратегії та принципи, які допомагають ефективно представляти дані для прийняття рішень.