Как использовать большие данные: определение, возможности, сферы применения

Источники больших данных

Big Data (большие данные) — структурированные или неструктурированные массивы данных большого объема.

Big Data имеют несколько отличительных особенностей, делающих их не просто базой данных:

Существуют три типа источников больших данных:

• те, что создаются отдельными лицами, и добровольно ими передаются;
• сведения, полученные без вмешательства человека;
• относящиеся к фиксированному моменту времени.

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 29966

Все действия, выполняемые в сети интернет, являются источником больших данных. Ежесекундно в Instagram* выкладывают порядка одной тысячи фотографий и отправляют как минимум 3 млн сообщений. Личный вклад каждого человека составляет около 1,7 мегабайта в секунду.

Также Big Data включают в себя различные социальные источники вроде данных о перемещении людей внутри и за пределами страны, сведений о смертности и рождаемости, медицинских записей.

Во время использования большие данные генерируются как машинами, так и «интернетом вещей». Различные приборы вроде смартфонов, городских видеокамер, умных колонок и метеоспутников отправляют данные на Big Data.

Сведения о транзакциях поступают при совершении денежных переводов, банковских операций, покупках и поставках товаров.

Принципы работы с большими данными

Зная определение Big Data, можно выделить главные принципы работы с ними, в частности, речь идет:

• О горизонтальной масштабируемости. В связи с тем, что поток данных никогда не приостанавливается и количество поступающей информации только увеличивается, система должна иметь возможность расширения. При увеличении объема данных в 3 раза – просто в 3 раза увеличить объем железа в кластере.
• Об отказоустойчивости. Принцип горизонтальной масштабируемости предполагает, что в кластере может быть большое количество машин, так, к примеру, Hadoop-кластер Yahoo имеет более 42 000 аппаратов. Определенно, какие-то из них рано или поздно начнут выходить из строя. Важно быть готовыми к подобным сбоям и тогда удастся их пережить без значительных последствий.
• О локальности данных. В больших системах информация может быть распределена между сотнями машин. Но важно понимать, что, если физически данные хранятся на одном сервере, а обрабатывают их на другом, то расходы на передачу между ними могут превысить траты на саму обработку. Так что следует соблюдать принцип локальности данных и обрабатывать их на том же аппарате, где они хранятся.

Технологии, позволяющие использовать большие данные

При получении и сохранении данных необходимо выполнить их анализ и предъявить заказчику в доступном для него виде: в качестве таблиц, графиков и различных алгоритмов. Так как большой объем не позволяет использовать традиционные способы обработки, то следует действовать так:

• анализировать все данные (а это 1015 байт);
• находить взаимосвязи по всему массиву (также и скрытые);
• делать обработку и анализ данных в реальном времени.

Как раз по этой причине для работы с Big Data существуют особые технологии.

Технологии, позволяющие использовать большие данные

Для обработки и использования больших данных применяются как СУБД NoSQL алгоритмы, так и MapReduce, Hadoop, которые помогают в работе с неясно структурированными сведениями:

• MapReduce — фреймворк для сходных вычислений большого объема данных (до нескольких Петабайт). Разработчик – Google (2004 г.).
• NoSQL (от англ. Not Only SQL, не только SQL). Его наиболее часто применяют при работе с разобщенными данными, благодаря этому алгоритму можно решить проблемы масштабируемости и доступности посредством атомарности и согласованности сведений.
• Hadoop — создан фондом Apache Software Foundation. Этот комплект утилит, библиотек и фреймворков необходим, чтобы разрабатывать и выполнять распределенные программы, работающие на кластерах из сотен и тысяч узлов.

Сюда же можно отнести языки программирования R и Python и продукты Apache.

Сферы, в которых используют большие данные

• В промышленных областях

Данные Big Data – это в том числе и продукт внедрения IoT-систем на производствах, где устанавливаются датчики на оборудовании и в помещениях, а потом проходят анализ собранных ими данных. Полученную информацию можно использовать для отслеживания состояния оборудования, моделирования производственных процессов, выявления и предотвращения поломок и ошибок.

Дарим скидку от 60%
на обучение «Аналитик больших данных» до 22 сентября

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

Забронировать скидку

Так, к примеру, после аварийного отключения электропитания у «Газпром нефти» сбоил автоматический перезапуск насосов. Именно большие данные помогли решить эту проблему. Специалисты проанализировали более 200 миллионов записей с контроллеров систем управления, которые позволили им смоделировать работу аппаратов и выявить причину сбоев.

Только до 19.09

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.

• В сфере перевозок

При помощи больших данных проще планировать маршруты и время доставки товаров, что позволяет избежать простоя транспорта. Ведь на транспортировку товаров влияют многие факторы, вроде: загрузки складов, дорожных пробок, состояния парка машин и расположения автозаправок.

Так, компания ПЭК, после запуска Центра управления перевозками на базе Big Bata смогла делать прогнозы загрузки 189 складов по всей России на несколько недель вперед и планировать маршруты грузового транспорта.

Сферы, в которых используют большие данные

• В области розничной торговли

То, как ведут себя заказчики в магазинах и на интернет-страницах, тоже отправляется на Big Data. Эти данные позволят предугадать, что именно пользователи будут покупать и, соответственно, использовать эту информацию для увеличения продаж:

• предоставлять информацию о сопутствующей продукции во время приобретения основного товара;
• устраивать распродажи на популярные продукты;
• организовывать рассылку с данными о персональных скидках и предложениях, к примеру, предлагать автомобилистам скидки на товары по уходу за автомобилем.

Читайте также!

Язык программирования Java: стоит ли его изучать

Подробнее

Так, у онлайн-ритейлера Amazon есть раздел рекомендаций, который формируется на основании больших данных. Созданная система построена на машинном обучении — она анализирует действия потребителей, совершенные покупки, время года и иные факторы.

• В финансовых вопросах

Банки принимают положительное решение о выдаче кредитов только по отношению тех лиц, которые точно смогут вернуть деньги. В противном случае финансовое учреждение понесет значительные финансовые потери. Благодаря анализу и использованию больших данных в своей работе данные компании могут выявить как платежную способность клиентов, так и оценить возможные риски.

К примеру, Mastercard является не только системой, через которую можно проводить платежи, также она накапливает информацию, которая способствует выявлению неплатежеспособности клиентов. Mastercard оказывает услуги по предупреждению финансовых организаций о том, с кем не стоит иметь дела.

• В области управления персоналом

Перед тем как нанять работников, важно отобрать именно тех, кто заинтересован в трудовой деятельности и соответствует требованиям компании. Такую задачу тоже можно решить при помощи Big Fata путем сбора данных о кандидатах, выявлении закономерностей в размещенных резюме, использовании полученной информации для подготовки скриптов либо роботизированной системы и нейросетей.

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

Робот-рекрутер Вера от компании Stafory умеет сортировать резюме, производить обзвон сотрудников, имеет функцию распознавания голоса и определяет наиболее заинтересованных кандидатов. Многие предприятия уже применяют для поиска специалистов. Так, Вера оказала помощь компани  PepsiCo взять на работу 10 % от требуемого количества работников.

• В области медицины

В сфере медицины Big Data планируется использовать для диагностирования и лечения заболеваний, однако большая часть проектов до сих пор на стадии разработки, но есть и уже те, что используются в настоящее время.

Так, больничная система Artemis, установленная в одной из клиник Торонто, успешно собирает и проводит анализ данных по новорожденным, ежесекундно анализируя 1260 показателей. Получаемая информация помогает поставить диагноз, чтобы вовремя оказать помощь младенцу.

Сферы, в которых используют большие данные

• В образовательной системе

В сфере образования такая сильная система, как большие данные, используется для того, чтобы помочь студентам при выборе специализации. Big Data проводит анализ способностей учащихся и помогает в выборе будущей профессии.

В университете Остин Пии, который находится в Америке, была создана рекомендательная система подбора курсов. Данная программа анализирует данные об успеваемости и находит студентов с похожими интересами и навыками, вследствие чего подбирает индивидуальные направления обучения. Рекомендации соответствуют наклонностям студентов в 90 % случаев.

• В области маркетинга

Big Data помогают заранее прогнозировать спрос на продукцию и понять, на сколько выгодна будет реализация товара на рынке.

К примеру, платформой Netflix для просмотра фильмов и сериалов регулярно пользуются 150 миллионов человек. В компании проводится анализ поведения клиентов: какие сериалы они смотрят, какие бросают, даже не досмотрев серию, какие моменты пересматривают дважды. Опираясь на психологию аудитории, компания имеет возможность рекомендовать ей соответствующие фильмы.

Направления и навыки для работы с большими данными

В сфере Big Data имеется много направлений. Но в целом их можно разделить на две категории:

• Big Data E.
• Big Data Analytics (Scientist).

Эти поля зависят друг от друга, но все же имеют некоторые отличия.

Big Data engineering – это разработка каркаса, сбор и хранение информации. Система преобразует существующие сведения в более доступный вид для потребительских и внутренних приложений.

Для тех, кто хорошо разбирается в компьютерах и обладает навыками программирования, но совершенно ничего не понимает в математике и статистике, подойдёт Big Data Engineering.

Для тех, кто хорош как в программировании, так и в математике, кто с легкостью распишет, что такое теория вероятностей, и знает, что такое комбинаторика, подойдёт Big Data Analytics.

Где научиться работать с большими данными

На факультете аналитики Big Data от GeekBrains можно получить знания по сборке и анализу данных, научиться извлекать полезные сведения и находить закономерности. По завершении курсов вы сможете самостоятельно анализировать предположения и оказывать помощь предпринимателям в принятии правильных решений.

Этот курс для:

• Новичков. Он поможет стать специалистом в области анализа больших данных, даже если никогда не слышали об IT-сфере.
• Дебютантов в аналитике. Он предоставит необходимые условия для быстрого карьерного роста: методологию, комплексный запас знаний и практика работы с продвинутыми инструментами, типовые образцы.
• Давно работающих IT-специалистов. Поможет с подбором наиболее востребованного и прибыльного направления.

Читайте также!

Языки программирования для создания игр

Подробнее

Основная информация

• Продолжительность курса – 1 год и 6 месяцев
• 4-8 занятий в месяц
• До 9 работ в ваше портфолио
• Обеспечение получения работы
• Выдача диплома соответствующего образца после обучения

На данный момент почти все крупные компании работают с большими данными: осуществляют их сбор, проводят анализ, используют в числе других технологий. По информации отчетных данных, рынок Big Bata увеличивается примерно на 12,3% в год, и к 2027-му достигнет 105,08 млрд.

Теперь вы в курсе, где и как использовать большие данные и что необходимо предпринять, чтобы стать профессионалом в таком перспективном направлении, как Big Data.

*Instagram — организация, деятельность которой признана экстремистской на территории Российской Федерации.

Автор статьи:

Редакция сайта GeekBrains Шеф-редактор раздела Программирование