Что такое Big Data

Big Data, или большие данные – это объемные, разнородные и быстрорастущие наборы данных, которые постоянно генерируются из различных источников, таких как транзакции, публикации в социальных сетях, изображения, видео, датчики, Интернет вещей (IoT) и другие, и которые обрабатываются и хранятся с помощью специальных алгоритмов. Они постоянно генерируются и обновляются в режиме реального времени и позволяют компаниям получать актуальную аналитическую информацию, выявлять тренды и закономерности для принятия решений.

Как работает технология Big Data

Опишем главные этапы работы Big Data.

Сбор данных. Информация собирается из различных источников, таких как социальные сети, веб-логи, мобильные устройства и другие, с помощью инструментов для извлечения, перемещения и загрузки данных.
Хранение данных. Они хранятся в распределенных файловых системах, таких как HDFS (Hadoop Distributed File System), базах данных NoSQL или в облачных хранилищах. Для этого используются технологии масштабирования, например горизонтальное масштабирование с добавлением новых узлов.
Обработка данных. В этом процессе применяются технологии для параллельной обработки больших объемов информации, такие как MapReduce, Apache Spark и Flink, позволяющие распределять задачи по нескольким компьютерам, что значительно повышает производительность. Также используются фреймворки для обработки потоковых данных в реальном времени, например Apache Kafka и Apache Flink.
Анализ данных. Они анализируются с помощью алгоритмов машинного обучения, статистического анализа, визуализации и других методов. Применяются инструменты бизнес-аналитики, Data Mining и наука о данных.
Визуализация данных. Результаты анализа визуализируются с помощью интерактивных панелей, карт и дашбордов для облегчения интерпретации. Для этого используются такие инструменты, как Tableau, Power BI, Qlik и другие.

Как обрабатывают Big Data

Вот основные способы обработки Big Data:

распределенная обработка с помощью Apache Hadoop и других подобных платформ. Данные делятся на части и распределяются по нескольким узлам кластера. Применяется модель программирования MapReduce для параллельных вычислений. Обработка выполняется на разных узлах одновременно;
обработка потоков данных в реальном времени. Применяются сервисы Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm и другие. Потоки входящих данных обрабатываются непрерывно по мере их поступления с выполнением аналитических запросов;
обработка с использованием Apache Spark. Используется высокопроизводительный кластерный движок. Поддерживается пакетная и потоковая обработка. Данные кэшируются в памяти для ускорения повторных операций;
облачные решения. Сервисы AWS, Azure, Google Cloud и другие. Масштабируемые и эластичные ресурсы для обработки. Полностью управляемые решения;
распределенные базы данных NoSQL. К примеру, Apache Cassandra, MongoDB, Couchbase. Оптимизированы для хранения и обработки больших объемов данных

Где применяется аналитика Big Data

Сферы применения аналитики больших данных включают:

розничную торговлю. Анализ покупательского поведения, потребностей, предпочтений и тенденций. Прогнозирование спроса. Оптимизация ценообразования. Персонализированный маркетинг и таргетированные рекламные кампании;
дистрибуцию и логистику. Оптимизация маршрутов и управление транспортными потоками. Отслеживание цепочек поставок. Управление складскими запасами;
телекоммуникации. Анализ использования сети и трафика. Предотвращение мошенничества и несанкционированной активности. Улучшение качества обслуживания клиентов;
производство. Предиктивное обслуживание оборудования. Оптимизация производственных процессов. Мониторинг и повышение качества продукции;
финансовые услуги. Обнаружение мошеннических транзакций и управление рисками. Высокочастотный трейдинг и анализ рынков. Персонализированные инвестиционные рекомендации;
здравоохранение. Анализ электронных медицинских карт. Выявление тенденций и закономерностей в заболеваемости. Персонализированная медицина и оптимизация лечения;
государственный сектор. Борьба с преступностью и терроризмом. Оптимизация государственных услуг и программ. Повышение эффективности работы государственных органов.

Вопросы-ответы

Data Science включает обработку и хранение любых данных, а не только больших.

Data Scientists – анализируют БД и строят прогнозы; аналитики данных – анализируют наборы данных и строят результаты; Data-инженеры – отвечают за технические аспекты сбора и обработки данных, а также разработчики, специалисты по машинному обучению, системные администраторы и другие.