Только до 28.11
Вечерний «Путь в ИТ» с Иваном Ургантом
Кнопка закрыть топ-бар
ГлавнаяБлогКак использовать большие данные: определение, возможности, сферы применения
Как использовать большие данные
3 272
Время чтения: 16 минут

Как использовать большие данные: определение, возможности, сферы применения

3 272
Время чтения: 16 минут
Сохранить статью:
Сохранить статью:
В статье рассказывается:   
  1. Источники больших данных
  2. Принципы работы с большими данными
  3. Технологии, позволяющие использовать большие данные
  4. Сферы, в которых используют большие данные
  5. Направления и навыки для работы с большими данными
  6. Где научиться работать с большими данными
  7. Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
    айти, дизайн или маркетинг.
    Бесплатно от Geekbrains

Термин Big Data сейчас на слуху, но то, как использовать большие данные (именно так переводится данное словосочетание) представляют не все. Кто-то скажет, что это какое-то заумное программирование, другие отметят, что эта сфера интересна только для крупных корпораций.

Доля правды в таких рассуждениях есть, однако большие данные могут применяться в различных сферах, и не только крупными компаниями.

Другая сторона вопроса относится к сфере обучения Big Data и перспективам их развития в целом. В нашем материале мы расскажем, что скрывается за этим термином, как большие данные используются в бизнесе, а также поговорим, кому и как стоит учиться работой с Big Data.

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:

Данные небольших объемов Данные больших объемов
Информация о сотрудниках компании. Такие данные известны заранее и имеют определенные характеристики, которые можно структурировать в таблице Excel Список действий работников. К примеру, это могут быть все сведения, которые накапливаются в течение деятельности колл-центра, штат которого составляет 1000 человек
Сведения об именах и возрасте всех пользователей социальной сети — это лишь большая база данных Входящие и исходящие сообщения, переходы по ссылкам, лайки и репосты всех пользователей социальной сети
Видеозаписи с городских камер видеонаблюдения Информация, поступающая с систем видеофиксации, включающая в себя ситуацию на дорогах, нарушения правил дорожного движения, номера автомобилей; данные о пользователях метрополитеном, полученные благодаря системе распознавания лиц

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.

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.

Источники больших данных
Источники больших данных

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 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.
ТОП-30 IT-профессий
2022 года с доходом
от 200 000 ₽
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

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

doc иконка

Подборка 50+ ресурсов об IT-сфере

Только лучшие телеграм-каналы, каналы Youtube, подкасты, форумы и многое другое для того, чтобы узнавать новое про IT

pdf иконка

ТОП 50+ сервисов и приложений от Geekbrains

Безопасные и надежные программы для работы в наши дни

pdf 3,7mb
doc 1,7mb
Уже скачали 16049 pdf иконка

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.

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 28.11
Как за 3 часа
разбираться в IT
лучше, чем 90%
новичков и выйти на
доход в 200 000 ₽?
Приглашаем вас на бесплатный онлайн-интенсив «Путь в IT»! За несколько часов эксперты GeekBrains разберутся, как устроена сфера информационных технологий, как в нее попасть и развиваться.
Александр Волчек CEO GeekBrains

Интенсив «Путь в IT» поможет:

  • За 3 часа разбираться в IT лучше, чем 90% новичков.
  • Понять, что действительно ждет IT-индустрию в ближайшие 10 лет.
  • Узнать как по шагам c нуля выйти на доход в 200 000 ₽ в IT.
При регистрации вы получите в подарок:
pdf иконка

«Колесо компетенций»

Тест, в котором вы оцениваете свои качества и узнаете, какая профессия в IT подходит именно вам

doc иконка

«Критические ошибки, которые могут разрушить карьеру»

Собрали 7 типичных ошибок, четвертую должен знать каждый!

pdf иконка

Тест "Есть ли у вас синдром самозванца?"

Мини-тест из 11 вопросов поможет вам увидеть своего внутреннего критика

Хотите сделать первый шаг и погрузиться в мир информационных технологий? Регистрируйтесь и смотрите интенсив:
Только до 28 ноября
Осталось 17 мест
  • 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 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.

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.

Благодаря рекомендациям этой системы на Amazon осуществляется до 35% продаж, а 86% заказчиков отмечают, что данные советы помогают решить, что именно им купить.
  • 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.

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.

Имея достаточное количество информации о пациенте, легко поставить диагноз и оценить риск заболеть в ближайший период.

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 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.

Big Data Analytics — среда для применения больших объемов информации из тех систем, что разработаны Big Data Engineering. Детальное изучение больших данных состоит из разбора тенденций, закономерностей и разработки определенных систем классификации и прогнозирования.

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.

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.

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

Забрать
гарантированный
подарок

Получите бесплатно подборку файлов от GeekBrains:

Осталось 17 мест

Поздравляем! Вы выиграли 4 курса по ИТ профессиям. Чтобы закрепить подарок и получить к нему доступ, заполните информацию в открывшемся окне

×
Петр Озеров
Петр Озеров печатает ...