Большие данные — это массивные и сложные наборы информации, которые невозможно обрабатывать с помощью традиционных инструментов управления данными. Объем — это лишь одна из характеристик больших данных. К другим важным аспектам относятся скорость их изменения, разнообразие форматов и качество результатов их анализа. В совокупности эти элементы помогают понять, что такое большие данные и как их нужно использовать.
Традиционные системы данных предполагают использование одного компьютера или централизованного хранилища. Большие же данные обрабатываются с применением распределенных вычислений — сети из множества компьютеров и систем хранения. При таком подходе нагрузка распределяется между несколькими одновременно задействованными устройствами, каждое из которых обрабатывает только часть данных. Благодаря распределенным вычислениям преодолеваются ограничения отдельных процессоров и устройств хранения. Это позволяет эффективно и почти в реальном времени обрабатывать большие объемы сложных данных.
Когда речь заходит о больших данных и их отличии от обычных, упоминаются пять ключевых характеристик, которые описаны ниже.
- Объем. Данные генерируются в огромных количествах. Это происходит повсеместно: от онлайн-транзакций и информации с датчиков до публикаций в социальных сетях и видеопотоков.
- Скорость. Данные поступают и обрабатываются очень быстро. Они создаются, передаются и анализируются в реальном или почти реальном времени.
- Разнообразие. Данные представлены в различных форматах: от структурированных таблиц до неструктурированного контента, например аудиофайлов, изображений и текста без форматирования.
- Достоверность. Данные могут быть неточными или несогласованными. Характеристика достоверности отражает надежность данных — насколько они очищены и непротиворечивы, особенно если поступают из источников с неполной информацией или большим количеством "шума".
- Ценность. Данные должны приносить пользу. Ценность больших данных заключается в том, что сделанные на их основе аналитические выводы помогают принимать решения, оптимизировать процессы и достигать значимых результатов.
В совокупности эти пять характеристик определяют уникальность больших данных. Одна организация может генерировать сложные данные в рамках взаимодействия с клиентами, работы с цепочками поставок и использования систем для сотрудников и облачных приложений. Сбор и анализ больших данных позволяют объединять всю эту информацию, управлять
потоком данных во всех системах и выявлять закономерности, которые помогают принимать обоснованные решения и улучшать показатели.
Как работают большие данные?
Работа с большими данными предполагает объединение сложных наборов данных из разных источников, эффективное управление ими и анализ информации для достижения поставленных целей. Эти этапы тесно взаимосвязаны, и каждый из них играет важную роль в преобразовании необработанной информации в полезную аналитику.
Интеграция. Большие данные поступают из множества систем, форматов и источников, включая облачные платформы, приложения и подключенные устройства.
Соединители данных — это инструменты, программы или интерфейсы, которые позволяют интегрировать информацию из разных систем в единую среду, где ее можно просматривать, упорядочивать и подготавливать к анализу. Обычно в такой массив включаются исторические данные и данные в режиме реального времени, структурированные и неструктурированные форматы, а также информация со всей организации.
Управление. После объединения информацию необходимо подготовить к использованию. Этот процесс включает очистку, маркировку, защиту и упорядочивание данных. Также при необходимости применяют правила
управления данными и контроля доступа. При внедрении правильных систем управление данными становится общей ответственностью всех команд, а не только ИТ-отдела.
Анализ. На этапе анализа данных выявляются закономерности, тенденции и взаимосвязи. Аналитики, разработчики и профильные эксперты используют инструменты для работы с большими данными, чтобы исследовать текущее положение дел, находить потенциальные возможности и проверять гипотезы. В одних случаях данные анализируются в реальном времени, а в других — в пакетном режиме. Но при любых условиях цель у этого процесса одна — получить полезные сведения, которые помогут принять решения и улучшить результаты.
Интеграция, управление и анализ составляют основу работы с большими данными. Когда все процессы отлажены, организации работают быстрее, принимают более обоснованные решения и адаптируются к изменениям с ясным пониманием ситуации и большей оперативностью.
