StandUp «Путь в IT» с Павлом Волей
Кнопка закрыть топ-бар
ГлавнаяБлогАнализ больших данных: будущее за Big Data
Анализ больших данных
2 517
Время чтения: 16 минут

Анализ больших данных: будущее за Big Data

Сохранить статью:
Сохранить статью:
В статье рассказывается:
  1. Суть анализа больших данных
  2. Методы сбора и хранения больших данных
  3. Методы и технологии анализа больших данных
  4. Профессии в сфере анализа больших данных
  5. Спрос на специалистов в сфере анализа больших данных
  6. Обучение аналитике больших данных от GeekBrains

Анализ больших данных – это то, с чем сегодня сталкиваются компании, ведущие свою деятельность практически в любой сфере: маркетинг, ритейл, медицина, рынок недвижимости и т. д. Везде, где есть необходимость обрабатывать большие массивы информации, используются данные технологии, и востребованы специалисты.

Результаты анализа применяются для принятия стратегических решений, продвижения продукции и услуг, в социально значимых проектах и программах. О том, что такое Big Data, как с этим работают, насколько перспективна профессия, вы узнаете из нашего материала.

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.
Суть анализа больших данных
Суть анализа больших данных

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.

Цель такой деятельности состоит в получении результатов, которые могут восприниматься человеком и эффективны при постоянном приросте, распределении по многочисленным узлам вычислительной сети. Стоит пояснить, что речь идет об узлах, появившихся в конце 2000-х годов и выступающих в роли альтернативы традиционным системам управления базами данных и решениям класса «Business Intelligence».

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.

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.

Методы сбора и хранения больших данных
Методы сбора и хранения больших данных

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.

Сегодня вычислительные системы открывают доступ к огромным массивам информации, для хранения которой создают дата-центры с мощнейшими серверами. Используются не только традиционные, материальные серверы, но и облачные хранилища, так называемые «озера данных» или «data lake», то есть содержащие большой объем сведений из одного источника, не имеющий четкой структуры.

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.

Методы и технологии анализа больших данных
Методы и технологии анализа больших данных

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».

Также существует пара крупных классов моделей, позволяющих принимать решения относительно стоимости товаров. Первый основывается на рыночных ценах на определенный продукт. Он собирает и анализирует информацию о ценниках в магазинах, после чего на основе заключений по определенным правилам составляет прайс.

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.

ТОП IT-профессий
2022 года с доходом
от 170 000 ₽
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:

Александр Сагун
Александр Сагун
Исполнительный директор Geekbrains
pdf иконка

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2022

pdf иконка

Подборка 50+ ресурсов об IT-сфере

pdf иконка

ТОП сервисов и приложений, на которые следует перейти уже сегодня

pdf иконка 3,7 MB
Уже скачали 11760 pdf иконка
  • 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.

В рамках анализа больших данных в бизнесе используют разные инструменты и технологии:

  • 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.
Зарегистрируйся на интенсив StandUp «Путь в IT»
с Павлом Волей
и получи подборку
полезных документов от Geekbrains
Павел Воля Павел Воля
Только до 26 мая
Бесплатно
Павел Воля
Tелеведущий и гуманитарий

Мы вместе с экспертами по построению карьеры подготовили документы, которые помогут не ошибиться с выбором и определить, какая профессия в IT подходит именно вам.

Благодаря этим гайдам 76% наших студентов смогли найти востребованную профессию своей мечты!

Скоро мы уберем их из открытого доступа, успейте скачать бесплатно:

pdf иконка

Женщины в IT: мифы и перспективы в карьере

pdf иконка

Как прокачать свою технику речи

pdf иконка

100 тыс. руб за 100 дней с новой профессией

Список из 6 востребованных профессий с заработком от 100 тыс. руб

pdf иконка

Критические ошибки, которые могут разрушить карьеру

Собрали 7 типичных ошибок, четвертую должен знать каждый!

pdf иконка

Гайд по профессиям в IT

5 профессий с данными о навыках и средней заработной плате

pdf иконка 4,7 MB
pdf иконка 107 MB
Уже скачали 12641 pdf иконка

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.

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.

Профессии в сфере анализа больших данных
Профессии в сфере анализа больших данных

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.

Обладатель второй профессии занимается непосредственно анализом больших данных, на основе готовых систем, которые создаются Big data engineering. Он рассматривает закономерности, разрабатывает методы классификации и прогнозирования. На заключительном этапе данный специалист должен интерпретировать полученные результаты.

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.

Уже очевидно: те компании, которые отказываются от анализа больших данных, лишают себя выгоды. По сведениям «The Bell» в 2014 году дистрибьюторы «Caterpillar» упустили прибыль в размере $9 – $18 миллиардов, не внедряя подобные технологии обработки. На данный момент на 3,5 миллионах единиц техники корпорации стоят датчики для сбора сведений о ее состоянии, износе ключевых деталей – так упрощается управление затратами на обслуживание.

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.

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.

Обучение аналитике больших данных от GeekBrains
Обучение аналитике больших данных от GeekBrains

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.

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.

Оцените статью
Рейтинг: 5
( голосов 1 )
Поделиться статьей
Добавить комментарий

Забрать
гарантированный
подарок
Забрать гарантированный
подарок
Скачать файл

Зарегистрируйся на интенсив StandUp «Путь в IT» с Павлом Волей и получи подборку полезных документов от Geekbrains

pdf-файл 302mb

Поздравляем!
Вы выиграли:

2-х дневный интенсив "Путь в IT"

Не пропустите сообщение!
Мы скоро свяжемся с вами!

Редирект для продолжения диалога