Анализ больших данных: будущее за Big Data

Суть анализа больших данных

Термин «Big Data» стал широко известен не так давно – согласно «Google Trends», уровень его употребления резко возрос в 2011 году. Сегодня понятие у всех на слуху, больше всего его любят и используют в любой, даже неподходящей ситуации маркетологи.

Big Data определяют как данные:

• объем которых превышает 100Гб/500Гб/1ТБ;
• которые не могут быть обработаны в «Excel».
• не поддающиеся обработке на одном компьютере.

Однако у термина есть официальное толкование, на которое и стоит опираться при работе с анализом больших данных. Это серия подходов, инструментов и методов работы со структурированной и неструктурированной информацией, которая отличается огромным объемом и значительным многообразием.

Поэтому за интересующим нас термином скрываются не сведения в определенном объеме, а подходы, дающие возможность распределенно обрабатывать информацию. Они могут применяться к значительным и малым массивам данных, то есть как к содержанию всего, выложенного в Сеть, так и к одному тексту.

К системам анализа больших данных приходится прибегать при работе, например, со следующими источниками информации:

• логи поведения людей в Сети;
• GPS-сигналы транспортных средств, входящих в парк компаний, занимающихся доставкой;
• информация с датчиков Большого адронного коллайдера;
• оцифрованная литература, хранящаяся в РГБ;
• сведения о транзакциях клиентов определенного финансового учреждения;
• данные о покупках, совершенных людьми у крупного ритейлера.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 31976

В современном мире источников информации становится все больше, поэтому возрастает потребность в соответствующих технологиях обработки.

Методы сбора и хранения больших данных

Анализ больших данных позволяет оценивать все факторы, способные повлиять на решение. Если говорить точнее, Big Data используется для построения моделей-симуляций, обеспечивающих возможность тестирования идеи, продукта.

Основными источниками, применяемыми при анализе больших данных, являются:

• интернет вещей (IoT) и устройства с доступом к нему;
• социальные сети, блоги и средства массовой информации;
• данные компаний о транзакциях, заказах товаров, поездках на такси и каршеринге, профили клиентов;
• сведения с приборов, таких как метеостанции, измерители состава воздуха, водоемов, информация, поступающая от спутников;
• статистика субъектов и государств, включающая в себя данные о перемещениях, рождении и смертях граждан;
• данные медицинского характера, в том числе анализы, болезни, снимки, применяемые для диагностики.

В 2007 года ФБР и ЦРУ начали использовать «PRISM», известный как одна из наиболее современных систем сбора персональных данных пользователей соцсетей, сервисов «Microsoft», «Google», «Apple», «Yahoo». Также он записывает общение людей по телефону.

Применяют «Hadoop», фреймворк с набором утилит, направленных на разработку и выполнение программ распределенных вычислений. Анализ больших данных производится за счет современных инструментов, в основе которых лежат самые современные методы интеграции и управления, подготовки сведений для нужд аналитики.

Методы и технологии анализа больших данных

Сегодня человек может проводить анализ любых объемов больших данных, поскольку в его распоряжении находятся такие высокопроизводительные технологии, как грид-вычисления, аналитика в оперативной памяти. Первым этапом работы с Big Data становится структурирование – здесь отбирают лишь наиболее подходящую информацию. Большие данные все активнее используют при проведении расширенной аналитики с применением искусственного интеллекта.

Существуют такие ключевые методы анализа больших данных:

• Описательная аналитика

К так называемому «descriptive analytics» прибегают чаще, чем к другим подходам. Он позволяет понять, что произошло, проверяет и оценивает исторические данные и информацию, поступающие онлайн. Основная задача данного метода состоит в обнаружении причин и закономерностей успехов, провалов в конкретной области. Полученные данные позволяют выстраивать наиболее эффективные модели.

В данной сфере пользуются базовыми математическими функциями. С их помощью проводят социологические исследования и формируют данные веб-статистики от «Google Analytics».

Другой тип моделей предполагает построение кривой спроса, свидетельствующей об объемах продаж в соответствии с ценой. Подобный подход к работе с большими данными больше связан с анализом. Его активно используют в онлайне, также эта технология постепенно переходит из виртуального в реальный мир.

• Прогнозная аналитика

Predictive analytics необходим, чтобы на основе имеющейся информации строить прогноз относительно наиболее вероятного сценария развития ситуации. Здесь применяют готовые шаблоны, при создании которых опирались на явления с аналогичным набором свойств. Такой подход дает возможность просчитать обвал мирового фондового рынка или изменение цен, оценить возможности конкретного потребителя при выплате кредита.

• Предписательная аналитика

Prescriptive analytics считается на уровень выше, чем предыдущая разновидность. За счет нее специалист по анализу больших данных обнаруживает проблемные места в бизнесе, либо иной деятельности, подбирает сценарии, позволяющий компании защититься от трудностей.

Среди примеров анализа больших данных данным способом стоит назвать деятельность медицинских центров «Aurora Health Care». Благодаря предписывающей аналитике, клиника каждый год экономит $6 миллионов, снизив на 10 % долю повторных госпитализаций.

• Диагностическая аналитика

В рамках diagnostic analytics раскрываются причины, удается выявлять аномалии и связи между событиями, поступками. Так, «Amazon» анализирует свои продажи и валовую прибыль по различным товарам, стремясь понять, почему они не принесли запланированные суммы.

Дарим скидку от 60%
на обучение «Аналитик больших данных» до 01 декабря

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

• Специальное ПО, такое как NoSQL, MapReduce, Hadoop.
• Data mining, что предполагает применение различных техник для получения сведений из массивов ранее неизвестной информации.
• Искусственный интеллект и нейросети для создания моделей на основе Big Data, распознавания текстовой информации, изображений. Так, стратегия оператора лотерей «Столото» в рамках Data-driven Organization основана на анализе больших данных. Компания рассматривает опыт потребителей и предлагает им подходящие продукты.
• Визуализация аналитики, то есть анимированные модели или графики, при создании которых используется Big Data.

Только до 25.11

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

При сборе сведений разработчики пользуются такими основными факторами:

• Благодаря обезличиванию, персональные данные пользователей становится относительно недоступными.
• Из-за агрегированности сведений удается оперировать только средними показателями.

Читайте также!

Обработка больших данных: основные методы

Подробнее

Для онлайн обработки больших объемов информации прибегают к суперкомпьютерам, так как они в разы превосходят обычные по мощности, вычислительным возможностям.

Профессии в сфере анализа больших данных

В интересующей нас области есть немало направлений, которые можно объединить в две группы:

• Big Data engineering;
• Big Data Analytics или

Хотя их зоны ответственности в сфере информационных технологий и анализа больших данных связаны друг с другом, у них немало серьезных отличий.

Специалист, обладающий первой профессией, разрабатывает каркас, занимается сбором, хранением данных. Кроме того, благодаря ему, информация становится доступной для потребительских и внутренних приложений.

Чтобы заниматься подобной работой, ему необходимы развитые навыки программирования, также он должен понимать, как компьютеры взаимодействуют в Сети. Однако математика и статистика его мало привлекают.

Эта сфера подходит тем людям, которые разбираются в программировании, без труда решают задачи по высшей математике, знакомы с теорией вероятности, матанализом, комбинаторикой.

В целом, обязанности Big data Analytics предполагают расширенные вычисления по данным. А сфера Big data engineering – это проектирование и развертывание систем, по которым планируется производить вычисления.

Спрос на специалистов в сфере анализа больших данных

Работа с большими данными становится все более востребована. Так, в 2020 году подсчитали, что даже при не самом благоприятном развитии событий объем данного рынка в нашей стране к 2024 году увеличится с 45 до 65 миллиардов рублей. Если ситуация будет складываться позитивно, то показатели вырастут до 230 миллиардов рублей.

Рост использования больших данных в разных сферах привел к тому, что востребованы стали специалисты и обучение анализу больших данных. Академия «MADE» от «Mail.ru Group» и «HeadHunter» провели в середине 2020 года исследование, согласно итогам которого специалисты по анализу данных относятся к наиболее востребованным на рынке труда в России.

Популярные статьи

Высокооплачиваемые профессии сегодня и в ближайшем будущем

Дополнительный заработок в Интернете: варианты для новичков и специалистов

Востребованные удаленные профессии: зарабатывайте, не выходя из дома

Разработчик игр: чем занимается, сколько зарабатывает и где учится

Как выбрать профессию по душе: детальное руководство + ценные советы

За четыре года в этой области в десять раз стало больше вакансий. Свыше трети предложений для специалистов (38%) поступает от IT-компании, еще треть – от финансового сектора, и 9% приходится на бизнес. В области машинного обучения IT-компании размещают 55% вакансий, 10% – финансовый сектор, а еще 9% — сфера услуг.

Обучение аналитике больших данных от GeekBrains

На данном курсе учат собирать и анализировать сведения, извлекать полезные данные, обнаруживать закономерности, проверять гипотезы, что необходимо бизнесу для принятия взвешенных решений.

Данный курс подходит:

• Новичкам, позволяя стать специалистом в области анализа больших данных даже без опыта работы в IT-сфере.
• Начинающим аналитикам, поскольку дает все необходимое для активного продвижения по карьерной лестнице. Благодаря курсу студент получает весь необходимый объем знаний, опыт работы с актуальными методологиями, стандартами инструментами.
• Практикующим IT-специалистам, чтобы перейти в востребованное направление и повысить доход.

Читайте также!

Как использовать большие данные: определение, возможности, сферы применения

Подробнее

Развитые аналитические способности, навыки эффективной работы с алгоритмами анализа больших данных, умение обнаруживать скрытые закономерности сегодня стали теми качествами, которыми должны обладать как профильные работники, так и программисты, менеджеры, маркетологи, devops-инженеры, представители сферы product analyst, банкинга, пр.

Подобные знания становятся подспорьем для профессионалов во всех современных областях. Они позволяют не отставать от современных тенденций, пользоваться возможностями существующих технологий и получать достойную оплату труда. Благодаря нашей подборке вам будет проще продвинуться в карьере, улучшить свои профессиональные навыки, найти работу мечты и клиентов, которые высоко оценят ваше мастерство.

Автор статьи:

Редакция сайта GeekBrains Шеф-редактор раздела Программирование