- Суть аналитики больших данных
- Кто работает с большими данными
- 3 этапа анализа больших данных
- Сбор информации
- Предварительная обработка данных
- Анализ собранной информации
- Преимущества аналитики больших данных
- Снизить вероятность мошеннических действий
- Разрабатывать качественные управленческие решения
- Часто задаваемые вопросы об аналитике данных
- Какие виды аналитики используют компании?
- Чем отличается Big Data от Data Science?
- Как правильно хранить большие данные?
25 рабочих гипотез для увеличения конверсии на 40%
Скачать материалы
Что это такое? Аналитика больших данных – не какой-то один процесс, это несколько этапов работы с информацией. Конечный результат – готовый массив, на основе которого строятся прогнозы, предлагаются решения, разрабатываются новые продукты.
Что учесть? Желательно, чтобы в компании за работу с большими данными отвечал конкретный специалист – аналитик Big Data. Он обладает набором инструментов и навыков, чтобы выдавать агрегированные данные и сводную статистику по ним.
Суть аналитики больших данных
Многие слышали про существование больших данных. Объем информации, генерируемой человечеством, непрерывно растет из года в год. Цифры впечатляют: в 2020 году на серверах хранилось около 40-44 зеттабайт (1 ЗБ ~ 1 миллиард ГБ), а в 2025 году (по прогнозам) объем данных увеличится до 400 зеттабайт.
Закономерно растет потребность в специалистах, которые занимаются обработкой структурированных/неструктурированных данных при помощи современных технологий.
Анализируя массивы данных, компании по крупицам собирают важную информацию. Специальные сервисы аналитики помогают выявить тенденции, спрогнозировать динамику финансовых и производственных показателей, а также изыскать возможности для оптимизации бюджета. Чтобы снизить издержки, организации готовы экспериментировать с различными инструментами.
В аналитике больших данных для изучения Big Data используются стандартные аналитические инструменты и концепции. Перед специалистами стоят разные задачи: определить скрытые закономерности и полезные корреляции, выявить основные рыночные тенденции, выяснить предпочтения потребителей.
Для Big Data характерны следующие атрибуты:
- скорость;
- объем;
- разнообразие;
- достоверность.
Эти свойства позволяют понять, подходит ли большой массив данных для решения конкретной задачи. К примеру, бизнес-аналитика и системы больших данных используются при прогнозировании потребительского спроса. Если сотрудники компании в онлайн-режиме имеют доступ к объемной базе данных, им проще анализировать информацию и разрабатывать эффективные управленческие решения.
Работа с большими данными имеет свои особенности. Некоторые массивы Big Data обладают огромным весом – от терабайта до зеттабайта. К тому же, в базах встречаются данные, которые относятся к разным типам (структурированные, полуструктурированные и неструктурированные). Для их обработки применяются разные методы.
Современные подходы к изучению Big Data построены на сложных алгоритмах машинного обучения. Выбор метода обусловлен поставленной задачей. Например, для работы с данными, которые представлены в текстовом формате, подходят:
- статистические алгоритмы;
- интеллектуальный анализ данных;
- прогностическая аналитика;
- обработка естественного языка;
- глубокое обучение.
Обычно при обработке больших массивов данных применяется одновременно несколько методов.
Кто работает с большими данными
Аналитик Big Data (специалист по анализу больших данных) – крайне востребованная профессия. Главная задача этого сотрудника – изучение и структурирование огромных объемов разнородной информации. Например, в банковском секторе это транзакции, у операторов связи и интернет-провайдеров – звонки и трафик, а в розничной торговле – количество посещений и покупок.
Анализируя большие данные, аналитику необходимо выяснить, как коррелируют между собой факторы «сырой информационной истории» (производственный процесс продукции, химическая реакция). Результаты исследования применяются во многих сферах – от бизнеса до медицины.
Аналитика больших массивов данных – сложный и трудоемкий процесс. Хороший специалист по работе с Big Data должен обладать следующими компетенциями:
- Быстро вникать в нюансы той сферы, для которой анализируется информация. Любая отрасль, будь то медицина, нефтегазовая промышленность или ритейл, обладает своей спецификой.
- Знать методы статистического анализа данных и иметь опыт построения математических моделей (нейронные и байесовские сети; кластеризация; регрессионный, факторный, дисперсионный и корреляционный анализы и др.).
- Собирать информацию из всевозможных источников, структурировать ее и загружать в аналитическую базу данных.
- Бегло читать и переводить техническую документацию на английском языке.
- Писать хотя бы простой код на Python, Java и Scala. Этот навык необходим для работы с фреймворком Spark, который незаменим в системной аналитике больших данных.
- Владеть SQL.
- Пользоваться инструментами Hadoop.
3 этапа анализа больших данных
Как правило, аналитика больших массивов данных включает в себя три основных этапа:
Сбор информации
Работа с Big Data подразумевает взаимодействие с различными источниками информации. Помимо сведений из внутренних баз данных, используются материалы, размещенные в свободном доступе. В частности:
- информация из аккаунтов в социальных сетях;
- метаданные;
- сведения, полученные от loT (гаджетов, объединенных интернетом вещей);
- мультимедийные файлы;
- транзакции клиентов.
Если данные структурированы (то есть их типы четко определены), можно сразу приступать к анализу. В противном случае сначала необходимо обработать собранную информацию.
К примеру, публикации, размещенные на странице в социальной сети, содержат текстовые и мультимедийные файлы. Обычно эти данные являются полуструктурированными, поскольку сочетают в себе одновременно оба формата.
Предварительная обработка данных
После того как собран достаточный объем релевантных сведений, важно проверить, насколько они качественны и точны. Не стоит игнорировать данный этап.
Объективность полученных выводов напрямую зависит от качества данных, с которыми предстоит работать («мусор на входе, мусор на выходе»).
В массивах, собранных в естественных условиях, могут встречаться ошибки и несоответствия. К тому же, иногда информация дублируется. Чтобы улучшить качество исходных данных, нужно выполнить несколько манипуляций:
- просеять массивы и убрать повторы;
- привести сведения к удобному формату (к примеру, преобразовать временные метки в машиночитаемый формат времени);
- конвертировать значения в подходящие единицы, чтобы оптимизировать процесс стандартизации и агрегирования.
Следующий шаг – интегрировать очищенные и преобразованные массивы в единую базу. В зависимости от типа и объемов информации, нужно найти оптимальный способ хранения и управления данными. Можно выбрать, допустим, базы данных NoSQL или облачные платформы. Все зависит от поставленных задач и финансовых возможностей компании.
Анализ собранной информации
Выяснив специфику исходных данных, необходимо подобрать подходящую аналитическую модель. В процессе анализа у специалиста должно сформироваться представление о существующих закономерностях, тенденциях, корреляциях.
Важное значение имеет тип информации – она может быть описательной или прогностической.
Если необходимо проанализировать запросы клиентов и определить, каким образом компания может закрыть их потребности, достаточно промониторить KPI (ключевые показатели эффективности). Результаты исследования целесообразно оформить в виде сводной таблицы.
Когда стоит более масштабная задача, например, оценить перспективы развития отрасли, нужно обратить внимание на продвинутые методы машинного обучения. Эти технологии позволят составить точный прогноз.
Преимущества аналитики больших данных
Аналитика больших данных помогает компаниям успешно расти и развиваться в современных условиях. Анализ Big Data позволяет решить важные бизнес-задачи.
Снизить вероятность мошеннических действий
Обрабатывая в онлайн-режиме большие объемы информации, аналитики обращают внимание на все риски и аномалии, которые могут указывать на недобросовестность сотрудников компании, клиентов или контрагентов.
Как известно, если по вине банка клиент понес потери в результате действий мошенников, финансовая организация должна компенсировать ущерб. Аналитика больших массивов данных помогает спрогнозировать потенциальные риски и предотвратить противоправные действия.
Анализ Big Data популярен среди страховых компаний. Он позволяет существенно снизить нагрузку на рядовых сотрудников, которые вынуждены тратить много времени на бумажную волокиту.
Разрабатывать качественные управленческие решения
Аналитика больших данных помогает компаниям проводить глубокий анализ информации и делать объективные выводы. Результаты исследований имеют важное значение при разработке стратегии организации.
Стандартный набор аналитических инструментов (в частности, качественные методы, анализ массивов данных меньшего размера) применяется для оптимизации ограниченного числа бизнес-процессов. С помощью этих методов сложнее детально проанализировать важные тенденции.
К примеру, компании, специализирующиеся на розничной торговле, собирают огромные базы данных, фиксируя все транзакции покупателя на протяжении интересующего периода времени. Эти массивы помогают проанализировать покупательские привычки каждого клиента. Кроме того, данная информация позволяет выяснить, какие товары являются более востребованными в конкретный промежуток времени.
Если грамотно сегментировать исходные данные, можно оптимизировать маркетинговую стратегию: у компании появляется возможность точечно стимулировать продажи отдельных категорий товаров.
Системная аналитика больших данных помогает правильно распределить бюджет на продвижение, избежать лишних расходов и получить дополнительный доход.
Часто задаваемые вопросы об аналитике данных
Какие виды аналитики используют компании?
Большие данные исследуются с помощью следующих инструментов:
- Описательная аналитика (descriptive analytics). Как показывает практика, это самый распространенный подход. Этот метод позволяет получить ответ на вопрос «Что произошло?» и провести анализ актуальных и исторических данных.
- Прогнозная/предикативная аналитика (predictive analytics). Ее задача – отталкиваясь от имеющихся данных, спрогнозировать тенденции на будущее.
- Предписательная аналитика (prescriptive analytics). Объединяет результаты, полученные на первых двух этапах. Предлагает варианты использования собранной информации.
- Диагностическая аналитика (diagnostic analytics). Помогает выяснить, в чем кроется причина того или иного события. Кроме того, этот метод показывает, как между собой взаимосвязаны определенные факты и действия, а также позволяет выявить существующие аномалии.
Чем отличается Big Data от Data Science?
Data Science – это междисциплинарная область знаний, которая отвечает за сбор, обработку и анализ структурированной/неструктурированной информации. Наука о данных специализируется преимущественно на работе с массивами стандартного объема. Однако иногда анализируются и большие данные.
Главные инструменты Data Science – методы математического и статистического анализа, а также специальное ПО. Специалист по работе с данными должен найти в исходной информации что-то ценное и предложить варианты практического применения полученных выводов.
Как правильно хранить большие данные?
Массивы Big Data имеют огромный объем. Соответственно, хранить все базы данных на одном устройстве не получится. Для этих целей потребуется распределенная система.
Среди аналитиков больших данных пользуется популярностью экосистема Hadoop, состоящая из сотен узлов. Она включает в себя множество утилит и библиотек, предназначенных для хранения и обработки информации. Чтобы полноценно использовать предложенный функционал, необходимо знать основы Java, Scala и Python.
Подводя итог, стоит отметить, что системная аналитика больших данных позволяет оптимизировать многие бизнес-процессы. Например, анализ Big Data помогает сократить издержки, улучшить качество сервиса, спрогнозировать наиболее вероятные тенденции на будущее. Конечно, внедрить методы аналитики больших данных в повседневные проекты довольно сложно. Необходимо четко сформулировать цель и планомерно двигаться к ее достижению.
