Работа с Big Data: основные этапы и методы анализа

Big data, или большие данные, — жизненно важная часть многих отраслей, например: IT, здравоохранения, финансов, науки. Анализ больших данных стал необходимым элементом технологий продвижения товаров, сокращения расходов и управления бизнесом в целом. В статье погрузимся в работу с большими данными, узнаем, кто их обрабатывает, изучим основные этапы и методы анализа.

Что такое и откуда берутся большие данные

Bid data — это большие неструктурированные объемы данных, которые еще и постоянно растут, потому что информация поступает с большой скоростью.

Первое, что нужно понять, — откуда берутся большие данные. Big data может «прийти» из социальных медиа, транзакций, медицинских записей, данных счетчиков аналитики, отзывов и многого другого. Подробнее об источниках и методах сбора big data можете узнать в этой статье и в таблице ниже.

Существует ли small data

Да. Помимо big data выделяют так называемые малые данные (small data): управляемые наборы данных, которые проще обработать и которые не так сложны.

На первый взгляд, разделить большие и малые данные просто: чем данных больше, тем ближе они к big data. Однако объем анализируемых данных — не единственный критерий для их разделения: чтобы считаться большими данными, информация должна иметь сложную структуру и быстро растущие объемы.

Например, таблица в Excel на несколько сотен тысяч строк с именами, телефонами, имейлами и другой информацией о пользователях кажется примером данных большого объема. Но данные в этой таблице уже структурированы. Из нее легко вытащить все основные выводы и цифры, например: сколько всего клиентов, сколько из них оставили имейл, сколько совершили покупки выше определенной стоимости. Поэтому таблица относится к малым данным.

Примером больших данных может служить информация о пациентах медицинской компании. Эти данные очень разнообразны (личная информация, история болезни, результаты анализов, обследований, геном). Чтобы их обработать, нужны специальные алгоритмы машинного обучения и мощные вычислительные ресурсы.

В чём ценность больших данных

Решения, которые приняты на основе анализа big data, точны. Данные в больших объемах дают идеи:

• как оптимизировать бизнес;
• прогнозировать тенденции в отрасли;
• мониторить рынок и конкурентов;
• персонализировать продукты под клиентов и их сегменты;
• стимулировать инновации.

Сегодня хранить и обрабатывать большие данные становится всё дешевле. В 1956 году компания IBM представила первый коммерческий жесткий диск — IBM 350. Он мог хранить только три с половиной мегабайта данных, весил больше тонны и был размером с два больших холодильника. Сегодня флешка размером с ноготь может хранить сто двадцать восемь гигабайт, что в тридцать четыре тысячи раз больше, чем первый жесткий диск.

К 2010 году объемы данных начали измерять в петабайтах. Один петабайт равен миллиону гигабайт. Для примера: в 2011 году Библиотека Конгресса США хранила около трех петабайт данных, а Facebook в 2013 году обрабатывал пятьсот терабайт данных ежедневно.

В 2020 году появилась необходимость использовать еще бОльшую единицу — зеттабайт. Это миллион петабайт. По оценкам IDC, к 2025 году объем всей информации мира достигнет ста семидесяти пяти зеттабайт.

Прогресс в области хранения больших объемов информации очевиден, и поэтому аналитика big data становится всё более экономически выгодной.

Существуют опасения по поводу больших данных. Во-первых, есть риск нарушения конфиденциальности информации ради увеличения эффективности. Этическую дилемму представляет вопрос «кто должен иметь право доступа к такой информации». Во-вторых, существуют риски неправомерного использования больших данных (не для персонализации торгового предложения, а для шантажа, перепродажи личных данных и других преступлений).

Как происходит обработка big data

Работа с большими данными состоит из нескольких этапов:

1. Данные нужно собрать из разных источников.
2. Собранные данные — очистить, трансформировать и привести к одному формату.
3. Извлечь полезную информацию из данных с помощью доступных технологий и методов.
4. Представить выводы в понятном и доступном виде.

Анализ больших данных — это простые действия: выбирать, группировать, агрегировать и сортировать. Базы данных хорошо справляются с этими задачами.

Кто занимается обработкой больших объемов цифровых данных

С big data работают:

• дата-инженеры,
• дата-сайентисты,
• аналитики данных.

Дата-инженеры разрабатывают инфраструктуру для хранения больших данных: готовят системы, в которых информация будет храниться и обрабатываться. Дата-сайентисты ищут сами данные и закономерности в них, строят математические модели и на их основе делают прогнозы.

Обработка больших данных — в основном задача аналитиков данных. Именно они занимаются сбором, подготовкой к статистическому анализу, интерпретацией и часто работают с уже подготовленными наборами данных.

Дата-инженеры и дата-сайентисты используют схожий набор инструментов для анализа больших данных, но задачи аналитиков более описательные и менее прогностические.

Что делают аналитики big data

Аналитики данных начинают с подготовки к обработке:

• собирают информацию из файлов, баз данных, комментариев и отзывов, с веб-сайтов и API;
• очищают данные от ошибок, дубликатов, испорченных вхождений;
• приводят данные к единому формату.

После этого данные можно подвергать обработке и анализировать:

• применить к ним методы статистического анализа;
• выявить закономерности и тенденции;
• построить прогностические модели.

Чем больше объемы данных, тем точнее прогнозы и выводы. Аналитик после обработки данных делает заключение и передает его владельцам бизнесов, продукта, маркетологам и любым другим специалистам, которые тоже отвечают за продвижение товара, маркетинговую стратегию, эффективность продаж и производства. Поэтому результаты обработки и полезные данные должны быть представлены наглядно. Для этого аналитики:

• создают дашборды, графики и диаграммы;
• формулируют понятные выводы;
• пишут рекомендации.

Чтобы уметь всё это, нужны теоретические знания и опыт обработки big data. Знания могут дать эксперты Skypro на курсе «Аналитик данных», а практический опыт работы с большими данными вы приобретете на занятиях и во время выполнения проектов.

Методы анализа больших данных

Анализ больших данных — это извлечение полезной информации из больших наборов данных. Есть разные методы анализа, то есть способы извлечения этой информации:

1. Машинное обучение. Создает модели для предсказания результатов и поиска закономерностей в данных.
2. Анализ потоков данных. Обрабатывает непрерывный поток данных в момент их поступления.
3. Анализ сетей. Изучает связи между элементами для понимания их взаимовлияния.
4. Текстовая аналитика. Анализирует тексты для понимания их смысла и настроения.
5. Кластеризация и сегментация. Разбивает большие данные на группы с общими свойствами.
6. Регрессионный анализ. Изучает влияние одного параметра на другой для предсказания изменений.
7. Ассоциативный анализ. Выявляет связи и закономерности между элементами данных.

Технологии обработки больших данных

Для эффективной работы с большими данными используют специализированные технологии:

1. Hadoop. Помогает хранить и обрабатывать большие объемы данных.
2. Apache Spark. Быстро обрабатывает большие данные, особенно в оперативной памяти.
3. NoSQL базы данных: например, Cassandra и MongoDB, которые хранят информацию без четкой структуры.
4. Apache Kafka. Работает с потоками данных в реальном времени.
5. Elasticsearch. Ищет и анализирует данные в больших объемах.
6. Tableau и Power BI. Представляют big data в формате таблиц и дашбордов.
7. Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse Analytics. Облачные сервисы для работы с большими данными.
8. Data Lakes. Хранят большие объемы данных в исходном формате.

Важная часть работы с большими данными — это системы управления базами данных (СУБД). Они нужны, чтобы управлять, хранить и подвергать обработке много информации. СУБД работают с разными типами данных. Это могут быть таблицы, тексты, картинки и видео. СУБД делают работу быстрее, потому что большие данные обрабатываются на нескольких серверах одновременно, а еще СУБД быстро находят нужную информацию благодаря современным методам.

Зачем компаниям анализ таких объемов данных

Большие данные — это огромные возможности для любых компаний.

Они используются, чтобы оптимизировать бизнес-процессы, улучшать отношения с клиентами, проводить научные исследования, обрабатывать пользовательские запросы. Аналитика больших данных может помочь в продвижении товаров, в найме сотрудников (чтобы уменьшить затраты на поиск), может защитить от мошенников (быстро находить аномалии покупательского поведения) и многое другое.

Рассмотрим основные процессы, которые возможны благодаря обработке данных.

Есть даже исследование, которое описывает использование больших данных, чтобы оптимизировать энергопотребление. Энергокомпании могут:

• смотреть, как разные группы людей используют энергию;
• предсказывать, когда система будет занята больше всего;
• находить странные изменения в потреблении, чтобы выявить проблемы или кражи.

Еще с помощью больших данных компании могут:

• динамически изменять цены, чтобы снизить нагрузку на систему;
• планировать, сколько энергии понадобится, и строить новые мощности.

Насколько анализ больших данных востребован в 2024 году

То, что персонализация на основе big data — долгосрочный тренд, подтверждается мнениями специалистов. В 2020 году предполагалось, что к 2024 году объем рынка big data в России достигнет 300 млрд ₽. В 2023 году специалисты сделали переоценку: в оптимистичном сценарии рынок достигнет 319 млрд ₽, а в пессимистичном — 189 млрд ₽, что всё равно говорит об увеличении на 19 млрд ₽.

Сейчас на российском рынке есть много крупных игроков, которые осуществляют обработку и анализ big data для больших компаний, в том числе государственных.

По информации GeekLink, средняя зарплата аналитика данных составляет 205 000 ₽, а медианная зарплата, по информации от Хабр Карьера, — 160 000 ₽.

Если вы хотите работать с big data и заниматься ее обработкой, поступайте на курс «Аналитик данных» в Skypro. Вас научат работать с большими данными в Excel, основам логики, теории вероятности и бизнеса. Еще покажут обработку любых объемов данных с помощью SQL и Python и научат визуализировать результаты исследования.

Главное о работе с большими данными

1. Работа с big data — это анализ огромных объемов данных, которые плохо структурированы и быстро копятся (из-за высокой скорости поступления).
2. Больших данных всегда много, но еще они поступают из разных источников, например из социальных медиа и медицинских записей, и обычно плохо структурированы.
3. Анализ малых данных (информация меньших объемов, которая хорошо структурирована) проходит проще и быстрее, но тоже важен и дает компаниям полезную информацию.
4. Анализ big data помогает компаниям принимать точные и обоснованные решения. Так они могут улучшать бизнес-процессы, прогнозировать тренды и персонализировать предложения клиентам.
5. Дата-инженеры разрабатывают инфраструктуру, где хранятся данные; дата-сайентисты создают модели для предсказания и выявления закономерностей, а аналитики данных занимаются их сбором, подготовкой и интерпретацией. Они проводят статистический анализ и формулируют понятные выводы. В основном обработкой таких объемов данных занимаются именно дата-аналитики.
6. Анализ big data проходит в несколько этапов. Нужно их собрать из разных источников, очистить от ошибок и убрать дубликаты, а также привести большие данные в единый формат, чтобы подвергнуть их обработке. После этого аналитики ищут закономерности, тренды и интерпретируют big data.
7. Поскольку с выводами на основе больших данных работают не только аналитики, их представляют в формате графиков, диаграмм, таблиц и интерактивных дашбордов. Кроме того, аналитики пишут рекомендации для предприятий.
8. Есть много методов очищения и подготовки больших данных к работе, например: машинное обучение для предсказания результатов, текстовая аналитика для понимания текстового контента и кластеризация для группировки данных с общими свойствами.
9. Большие данные нужны практически во всех сферах, например: в медицинской области анализ данных позволяет прогнозировать эпидемии, в ритейле — оптимизировать ассортимент и предложения, а в финансах — выявлять мошеннические действия и персонализировать продукты.
10. Поскольку спрос на работу с большими данными растет, а стоимость их хранения уменьшается, всё больше компаний инвестируют в это направление. В свою очередь специалисты по обработке данных — дата-аналитики — становятся более востребованными.