Опубликовано Оставить комментарий

Немного про Big Data

Big data

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.

Добавить комментарий