Следующая статья поможет вам: Обзор ажиотажа вокруг «больших данных»
2017 год только начинается, и, согласно многочисленным источникам, ажиотаж вокруг «больших данных» станет одной из тех тенденций, которые будут стимулировать развитие технологий. В этой статье мы обсудим, что важно при работе с большими данными и почему недостаточно просто данных и инструментов.
Большие данные обычно идентифицируются по следующим критериям, также известным как 3V:
- Объем. Или количество хранимых данных. Чем больше у нас данных, тем больше потенциальной информации мы можем извлечь из них. Не существует предопределенного предела минимального объема записей, чтобы считаться большими данными, но обычно это миллионы или даже миллиарды выборок.
- Разнообразие. Большие данные не приходят в одном и том же формате. Вообще говоря, это просто любая информация в любом формате, которая может помочь нам получить представление о какой-то области. Это могут быть изображения или текстовые данные лог-файлов.
- Скорость. Или скорость, с которой генерируются новые данные. Это очень важно, потому что в нашей системе должно быть достаточно места для хранения и вычислительной мощности, чтобы продолжать получать ценную информацию, пока объемы данных растут.
Ключевой фактор, определяющий большие данные заключается в том, что он использует большие объемы данных для выявления скрытых отношений и зависимостей между переменными, не связанными никакими законами и поступающими из разных источников.. Эти отношения и зависимости могут выявить идеи, которые могут помочь предприятиям работать гораздо более эффективно.
С точки зрения архитектуры система больших данных содержит следующие компоненты:
- Озеро данных. Или место, откуда берутся все данные, различные источники, хранящиеся в исходном формате, например файлы.
- Обработка больших данных. Или техники и фреймворки, которые извлекают значимые факты из озера данных. Это может сделать только человек, так как кто-то должен определить, какие именно факты вы ищете.
- Визуализация и бизнес-аналитика. Эта система использует данные из результатов обработки больших данных для принятия решений.
Итак, как видно из вышеперечисленного, большие данные — это просто цифры и значения, и без надлежащей техники это просто «цифровое кладбище». Потребность в хранилищах резко возрастает, потому что все больше и больше компаний начинают собирать больше «цифровых следов» своих пользователей, надеясь, что когда-нибудь они откроют скрытые жемчужины, идеи, которые улучшат их бизнес. Сбор данных без обработки не имеет смысла, поэтому важна техника обработки данных.
К сожалению, машины не могут понять, какие идеи вы ищете, поэтому была создана новая профессия под названием «ученый данных». Специалисты по данным похожи на охотников, которые сначала определяют, какие идеи они ищут, и используют методы и инструменты обработки данных, чтобы преобразовать количественный результат из больших данных во что-то (будь то слова, изображения, диаграммы и т. д.), что каждый может сразу понять.
Похожая профессия существовала давным-давно и называлась «аналитик данных». Аналитики данных, однако, работают с предопределенным набором данных, которые связаны друг с другом, в то время как специалист по данным пытается построить зависимости и новые алгоритмы, чтобы получить новые идеи.
Работа с большими данными требует не только инструмента и понимания бизнеса, в котором вы работаете, но также знаний в области обработки данных, прикладной математики и программирования, поскольку невозможно создать инструмент, который работает с общими данными.
В 2016 году было много вводящих в заблуждение сообщений о разнице между анализом данных и машинным обучением. Их ключевым моментом было то, что результаты, которые вы получаете от анализа данных, были воспроизводимыми, а идеи, которые вы получаете от больших данных, были предусмотрительны и предсказуемы. Специалист по данным строит модель на основе данных, которые у него уже есть, чтобы помочь предсказать будущее, в то время как анализ данных говорит о том, что произошло в прошлом.
Подводя итог: если вы хотите получить выгоду от больших данных, вам нужно сделать следующее:
- Определите, какие данные вы хотите собрать и как они сопоставляются с нужными вам сведениями.
- Создайте озеро данных внутри компании, куда вы собираете все неструктурированные данные.
- Наймите специалиста по данным, который может извлечь ценную информацию из больших данных.
- Создайте среду обработки данных, в которой специалист по данным может выполнять свои модели в больших масштабах.
- Внедряйте визуализацию информации и требуемых действий с помощью бизнес-аналитики на постоянной основе.
Большие данные — отличный источник информации, но у него нет волшебной палочки, которая сразу дает понимание. Его нужно анализировать вручную, а это требует не только времени, но и сообразительности и ясности ума.
Это открывает огромные возможности для рынка аутсорсинга, где все больше и больше компаний нанимают третьих лиц, чтобы помочь им получить представление о своем бизнесе, анализируя неструктурированные данные, которыми они владеют.