Технології Big Data: ключові характеристики, особливості та переваги Технології Big Data: ключові характеристики, особливості та переваги

За прогнозом компанії IDC, обсяг даних у світовому масштабі щороку зростатиме приблизно на 61%. До 2025-го цей показник досягне 175 Збайт. За часів, коли інформація генерується дуже швидкими темпами, важлива роль відводиться її обробці та аналізу. Для вирішення цих завдань використовують технології Big Data. Розглянемо докладніше, що таке великі дані, у чому їхня особливості й де їх застосовують.

Що таке Big Data?

Big Data (великі дані) – це різні методи обробки структурованих і неструктурованих даних великого обсягу для використання їх із метою вирішення різних завдань.

Уперше термін Big Data з’явився у 2008 році. Його ввів редактор журналу Nature Кліффорд Лінч. Це поняття використовували в спецвипуску видання, яке присвятили активному росту обсягів інформації у всьому світі.

Незважаючи на настільки недавню появу терміна, великі дані існували й раніше, однак вони не мали великої цінності, оскільки для вивчення інформації потрібні істотні обчислювальні потужності, велика кількість часу і високі фінансові витрати. З появою технологій для обробки багатогігабітних даних (платформи Hadoop) ситуація змінилася, і Big Data знайшли застосування в різних сферах.

Ключові характеристики Big Data

Згідно з компанією Meta Group, у Big Data є три ключові характеристики – так звані 3V: Volume, Velocity і Variety.

  • Volume – великий обсяг даних;
  • Velocity – регулярне оновлення даних і постійна їхня обробка;
  • Variety – можливість одночасної обробки різних типів інформації: тексту, зображень, відео тощо.

Оскільки технологія Big Data постійно розвивалася, з часом у компанії IBM запропонували доповнити цей список четвертим V – veracity (правдивістю). У IDC до переліку додали viability (життєздатність) і value (цінність).

Звідки беруться дані й у чому їхні переваги?

Головний генератор даних – це людина. Користувачі залишають за собою інформаційний слід, відвідуючи різні сайти, роблячи запити в пошукових системах, оформляючи замовлення в інтернет-магазинах, використовуючи IoT-пристрої тощо.

До ключових джерел великих даних належать:

  • інформація з Інтернету: соціальних мереж, блогів, ЗМІ, форумів, сайтів;
  • показання різних пристроїв: IoT-датчиків, аудіо- та відеореєстраторів, розумних гаджетів, смартфонів, стільникового зв’язку тощо;
  • корпоративні відомості: архіви, внутрішні відомості підприємств і організацій та ін.

Завдяки аналітиці великих даних (Big Data Analytics) можна швидко і якісно інтерпретувати різну інформацію, знаходити закономірності і складати прогнози. Наприклад, за допомогою Big Data визначають, у якій частині міста існує потреба в певних товарах чи послугах, яка продукція зацікавить потенційних покупців, передбачають сплески захворювань і навіть місця, де найімовірніше відбудуться злочини. Чим більше відомостей вдасться вивчити, тим точнішим буде кінцевий результат.

Наприклад, метеорологи беруть дані про погоду за останні 100 років і аналізують їх. У результаті вони виявляють закономірності, у який період року/місяця настає потепління, похолодання чи починається сезон опадів. На основі цих відомостей вони можуть спрогнозувати погоду на найближчий період.

Методи аналізу великих даних

Великі обсяги інформації самі по собі не мають сенсу для людини. Щоб їх застосувати для досягнення будь-якої мети, дані необхідно проаналізувати. Для обробки відомостей використовують різні інструменти, перелік яких постійно оновлюється. Серед них виокремлюють такі техніки та методики:

  • сlassification – для передбачення поведінки споживачів у певному сегменті ринку;
  • сluster analysis – для класифікації об’єктів за групами завдяки виявленню їхніх спільних ознак;
  • сrowdsourcing – для збору інформації з великої кількості джерел;
  • data mining – для виявлення раніше невідомих і корисних відомостей, які стануть у пригоді для прийняття рішень у різних сферах;
  • machine learning – створення нейронних мереж, які самонавчаються, а також якісно і швидко обробляють інформацію;
  • signal processing – для розпізнавання сигналів на тлі шуму і їхнього подальшого аналізу;
  • змішання й інтеграція – для переведення даних у єдиний формат (наприклад, перетворення аудіо- та відеофайлів на текст);
  • unsupervised learning – для виявлення прихованих функціональних взаємозв’язків у даних;
  • візуалізація – для презентування результатів аналізу у вигляді діаграм і анімації.

Сфери застосування Big Data

Сьогодні Big Data допомагають вирішувати різні завдання в багатьох сферах, серед них: ритейл, медицина, фінанси, промисловість, енергетика, туризм, екологія, розваги. Завдяки обробці та аналізу великого масиву даних представники влади, бізнесу, науки, розробники та інші зацікавлені особи покращують якість товарів і послуг, розвивають бізнес.

В Україні великі дані використовують мобільні оператори. Вони аналізують інформацію про те, як переміщаються їхні абоненти. Це допомагає вирішувати різні завдання. Наприклад, технології Big Data дають змогу визначати, якими шляхами частіше їздять українці. На основі отриманих відомостей виділяють автомагістралі, які потребують ремонту передусім.

Широке застосування Big Data знайшли в галузі ритейлу. Вони допомагають компаніям знаходити території з їхньою цільовою аудиторією і визначати, де існує необхідність у нових магазинах. Такий підхід використовують Vodafone (Україна), мережі «АТБ-Маркет», «Сільпо» тощо.

У Києві Big Data застосовували для визначення районів із заповненими дитячими садками, відстеження пасажиропотоку й оптимізації маршрутів громадського транспорту.

Підсумок

З розвитком технологій у світі значно зросла кількість даних. Технології Big Data дають змогу якісно й оперативно отримувати користь із цього масиву інформації. З їхньою допомогою державні структури і представники бізнесу оптимізують різні процеси, а кінцеві споживачі отримують якісніші послуги.

Схожі новини