Big Data – неструктурированные или структурированные системы больших данных, обрабатываемых специальными инструментами и методами. Используются для анализа, статистики, составления прогнозов, а также принятия эффективных решений.
Что такое система Big Data?
Система сбора и последующей обработки данных используется в самых различных областях деятельности. Big Data необходимы для анализа всех значимых факторов, принятия оптимальных решений, построения моделей-симуляций для тестирования определенных идей, продуктов или решений.
Основными источниками Big Data являются:
- IoT, все подключенные к данной системе устройства;
- блоги, социальные сети, СМИ;
- такие данные компаний, как заказы услуг и товаров, транзакции, профили клиентов интернет-магазинов и банков, каршеринга, такси;
- показания различных приборов, включая информацию, получаемую со спутников, разнообразных измерители состава воды, воздуха, информация с метеорологических станций;
- статистические данные, касающиеся показателей о смертности и рождаемости, перемещении люди между отдельными городами и государствами;
- медицинские данные, включая результаты диагностики, информация о заболеваемости по отдельным регионам, анализы;
- корпоративные данные – файловые хранилища, внутренние базы и архивы.
Зачем существует Big Data, для решения каких задач используется?
Применение Big Data позволяет решить такие задачи:
- поиск, исправление ошибок, устранение ненужных и ошибочных данных, некорректной информации, которая может стать причиной получения неверных выводов;
- построение аналитических моделей с учетом такой информации, как стаж, возраст, образование;
- построение аналитической модели для предсказания целевых переменных, определения зависимости между различными факторами.
Чем обрабатывают большие массивы?
Для работы используются такие методы:
- регрессионный и кластерный способы анализа, классификация;
- краудсорсинг, получение данных при наличии добровольно помощи со стороны третьих лиц;
- интеграция и смешение данных разного типа, обработка получаемой информации;
- использование методов машинного обучения;
- использование аналитики прогнозов, имитационного моделирования;
- распознавание определенных образов, статистический и пространственный анализ;
- визуализация данных, использование для этого графиков, рисунков, таблиц или графиков.
Все используемые методы можно объединить в четыре группы. Это использование описательной аналитики, позволяющей выяснить закономерности и причины наличия или отсутствия эффективности в исследуемой области, построить кривую спроса, отразить зависимость объема продаж и цены. Вторая группа – использование методов прогнозирования, расчета вероятных изменений. Третья группа – предписательная аналитика, позволяющая максимально быстро и точно выявить проблемные точки, рассчитать сценарии для их устранения. Четвертая группа – методы диагностической аналитики для выявления случайных связей, аномалий между действиями и событиями.
Профессии, связанные с Big Data
Выделяют две основные профессии, относящие к базовым – это инженер данных и дата-сайентист. В первом случае специалист обеспечивает получение данных для обработки, во втором – выполняется построение моделей. Инженеры в Big Data выполняют следующие обязанности:
- хранение, перемещение массивов информации;
- создание и обеспечение работы хранилищ неструктурированных и структурированных данных;
- работа с инфраструктурой данных, конвейерами, потоками;
- изучение, подготовка работ с данными, очистка, подготовка, работа с аномалиями.
Область социальной аналитики и работа с данными востребована во многих отраслях деятельности. Это не только бизнес, но и телеком-операторы, где дата-инженеры, и аналитики занимаются сбором и обработкой информации о клиентах, построением эффективных моделей работы. Чтобы быть успешным специалистов в области Big Data, необходимо иметь профессиональные навыки, связанные с умением решения поставленных задач, визуализировать модели, обладать терпением и развитой фантазией. К решению поставленных задач надо подходить индивидуально, но с учетом специфики деятельности. Также надо быть готовым к тому, что шаблонов при работе с Big Data нет, то есть наблюдаются постоянные обновления и адаптация под конкретные условия.
Аналитик Big Data – профессия перспективная, востребованная сегодня в самых различных областях деятельности. Именно такие специалисты занимаются обработкой массивов информации, ищут логические связи, выявляются факторы для повышения эффективности бизнеса.