Що таке великі дані (Big Data)?

Big Data (великі дані) – це не лише величезні обсяги інформації, що заповнюють сучасний світ. Це новий спосіб розуміння суттєвих тенденцій, які визначають наше майбутнє. Та це не просто безліч цифр та даних, але нова реальність, що відкриває перед нами нескінченні можливості.

Сьогодні багато компаній усвідомлюють важливість залучення спеціалістів у цій області та активно інвестують у програми навчання, спрямовані на підготовку фахівців. Sigma Software University пропонує широкий спектр курсів, зокрема курси Big Data та курси Data Science, а також навчальні програми з машинного навчання, аналізу даних, та інших суміжних галузей. І популярність цих курсів зростає, оскільки вони відповідають попиту на кваліфіковані кадри в цьому сегменті ринку праці.

Розгляньмо разом, що таке великі дані та як вони впливають на наше суспільство та розвиток технологій.

Виникнення та поширення терміну Big Data

Зробивши швидкий пошук у Google, ви зрозумієте, що ніхто дійсно не може з’ясувати точно, коли з’явився термін Big Data (великі дані). Одні вважають, що він існує з початку 1990-х років і віддають належне американському вченому та програмісту Джону Р. Меші, вважаючи його “батьком великих даних”, який зробив цей термін популярним. 

Другі вважають, що цей термін вперше використав  Дуглас Лейні (Douglas Laney) у своїй роботі, яка була опублікована у 1997 році.

Треті стверджують, що це термін, створений у 2005 році Роджером Мугаласом та компанією O’Reilly Media. А інші навіть переконані, що ідея великих даних справді не набрала популярності до 2010-х років. 

Проте концепція великих даних вийшла за межі простої фрази та розвинулася в окрему область досліджень та практики завдяки тому, що доступність та об’єми обробки даних постійно зростали, сприяючи розвитку цифрових технологій. Наприклад, вже зазначена на початку компанія Google використовувала великі дані (Big Data) для покращення пошукової системи шляхом аналізу величезних обсягів вебданих, що підвищило релевантність пошукових результатів. У сфері медицини аналіз великих обсягів клінічних даних допоміг у виявленні нових методів діагностики та лікування захворювань. Ці приклади та багато інших, про які ми поговоримо далі, вказують на те, як поняття “великі дані” перестало бути лише терміном та стало справжньою практичною та науковою галуззю.

Характеристики Big Data

Характеристики Big Data можна описати за допомогою так званих “п’яти V” (5V), а саме: Volume (об’єм), Variety (різноманітність), Velocity (швидкість), Veracity (достовірність) та  Variability (мінливість). Опишемо детальніше кожну з характеристик:

Volume (об’єм)

Величезний об’єм даних, що характеризує Big Data, може охоплювати терабайти або навіть петабайти інформації, яка зберігається та обробляється. Ці дані походять з різних джерел, таких як датчики, соціальні мережі, вебсайти, мобільні застосунки, транзакції, текстові дані, відео та зображення. 

Variety (різноманітність)

Великі дані представлені у різноманітних форматах, що походять з різних джерел інформації. Це можуть бути структуровані дані, такі як таблиці баз даних, або неструктуровані дані, які включають текстову інформацію, графіки, електронні листи, відео, інформацію про транзакції, бази даних або архіви. Адаптація до кожного формату вимагає індивідуального підходу та аналізу, щоб ефективно використовувати ці дані для досягнення поставлених цілей.

Velocity (швидкість)

Швидкість обробки даних стає все більш критичною, оскільки деякі застосування Big Data, такі як моніторинг транспорту чи фінансові транзакції, вимагають обробки інформації у реальному часі або близько до нього. 

Veracity (достовірність)

Достовірність даних є важливою, оскільки вона гарантує, що компанія працює на основі правдивої інформації. Припустимо, якщо компанія отримує неточні дані про своїх клієнтів, такі як невірні номери телефонів або адреси електронної пошти, це може призвести до витрат часу та ресурсів на надсилання рекламних пропозицій людям, які не зацікавлені або не відповідають цільовій аудиторії. Це також може підірвати довіру клієнтів до бренду та призвести до втрати прибутку.

Variability (мінливість)

Ця характеристика Big Data вказує на непередбачуваність даних у часі. Це означає, що дані  з часом можуть змінюватися або мати велику різницю між різними об’єктами або подіями. Наприклад, при аналізі даних про продаж товарів, можемо помітити сезонні коливання у попиті на різні товари або зміни в перевагах споживачів з плином часу. Також, мінливість може виникати в результаті різних джерел даних або методів їх збирання, що може призвести до різних інтерпретацій та аналізу.

Мінливість даних дозволяє враховувати зміни та адаптуватися до них для отримання більш точних та корисних результатів.

Технології для роботи з Big Data

Hadoop 

Hadoop, одна з найпопулярніших технологій для обробки Big Data, використовує фреймворки MapReduce та Hadoop Distributed File System (HDFS) для розподіленої обробки даних на кластерах серверів. Крім того, Hadoop може ефективно працювати з різноманітними типами даних, включаючи текст, відео, зображення та інші формати. А для обробки даних у реальному часі, Hadoop використовує компонент Apache Storm.

Apache Spark

Ця потужна технологія пропонує високошвидкісні операції над даними в пам’яті та підтримує різноманітні джерела даних. Корисною “фішкою” є те, що Spark надає високорівневі API для різних мов програмування, таких як Scala, Java, Python та R, що робить його більш доступним для розробників з різними навичками програмування.

Apache Kafka

Це розподілена система потокової обробки даних, яка дозволяє писати та зчитувати потокові дані в режимі реального часу. Важливо підкреслити, що Kafka забезпечує гарантоване доставлення повідомлень та легко масштабується, що робить її дуже популярною в бізнес-середовищах для побудови потокових архітектур даних.

NoSQL

NoSQL бази даних, такі як MongoDB, Cassandra, Couchbase, дозволяють зберігати та обробляти структуровані та неструктуровані дані в режимі реального часу. Вони часто використовуються для розподіленого зберігання даних та можуть масштабуватися горизонтально, щоб впоратися з великими обсягами інформації.

Deep Learning

Моделі глибокого навчання та штучні нейронні мережі є потужними інструментами для аналізу великих обсягів неструктурованих даних, таких як зображення, аудіо та тексти. Вони здатні здійснювати складні аналізи та виявляти складні патерни у даних, що дозволяє здійснювати більш точні та ефективні прогнози та приймати рішення.

Методи та техніки аналізу великих даних

Аналіз великих даних — це не лише наука, але й мистецтво. Великі обсяги інформації можуть приховувати цінні дані, які допоможуть у розв’язанні складних проблем або прийнятті стратегічних рішень. Однак для того, щоб ефективно аналізувати ці дані, потрібні певні методи та техніки, які дозволяють виділяти з них корисну інформацію. Найчастіше використовуються:

Machine Learning (Машинне навчання)

Цей підхід використовує алгоритми та статистичні моделі для навчання комп’ютерних систем на основі даних. Він може застосовуватися для розпізнавання образів, класифікації даних, прогнозування трендів та багатьох інших завдань.

Опрацювання даних у реальному часі (Real-time Data Processing)

Метод, який дозволяє аналізувати дані, що надходять у реальному часі, дозволяючи компаніям реагувати на події миттєво. Він часто використовується у фінансових системах для виявлення шахрайства або в інтернет-магазинах для персоналізованого рекомендаційного сервісу.

Глибокий аналіз (Deep Analysis)

Цей підхід використовується для виявлення складних зв’язків та патернів у великих обсягах даних шляхом застосування алгоритмів та статистичних методів. Він допомагає виявляти глибокі та непередбачувані взаємозв’язки у даних.

Аналіз соціальних мереж (Social Network Analysis)

Метод дослідження того, як люди взаємодіють один з одним в інтернеті. Він допомагає з’ясувати, які зв’язки між користувачами існують у великих онлайн-спільнотах та як це впливає на їхню поведінку.

Текстовий аналіз (Text Analysis)

Метод, який допомагає розбиратися у текстових даних, таких як вебсторінки повідомлення в соціальних мережах, електронні листи тощо. Він використовує різні способи для розуміння та аналізу тексту, щоб витягти з нього корисну інформацію.

Геопросторовий аналіз (Geospatial Analysis)

Цей метод використовує географічні дані для виявлення просторових патернів та взаємозв’язків. Він може застосовуватися в таких галузях, як міське планування, екологія, геологія та інші. Google Maps – це чудовий приклад геопросторового аналізу. Він використовує географічні дані для надання інтерактивних карт та навігації. Користувачі можуть шукати місця, переглядати вулиці у віртуальному режимі, знаходити найшвидший маршрут до пункту призначення, а також отримувати інформацію про розташування різних об’єктів, таких як ресторани, готелі чи бензозаправні станції.

Сфери застосування Big Data

Галузь транспорту

Виробники автотранспорту використовують дані з GPS та сенсорів засобів транспорту для аналізу шляхів та планування оптимальних маршрутів.

Uber використовує дані про місцеположення пасажирів та водіїв для ефективного управління попитом і пропозицією на своєму мобільному застосунку.

Галузь медицини

Аналіз великих обсягів клінічних даних дозволяє враховувати особливості пацієнтів та підбирати індивідуальні методи лікування. IBM Watson Health використовує Big Data для аналізу медичних даних та пошуку інноваційних методів боротьби з хворобами.

Галузь маркетингу

Retail-компанії використовують дані про покупки клієнтів для розробки персоналізованих рекламних кампаній та акцій. Netflix використовує аналітику великих даних для розробки рекомендаційних систем та підбору контенту для кожного користувача.

Соціальні мережі

Найпопулярніші платформи, такі як Facebook, Twitter та Instagram, генерують величезні обсяги даних у вигляді повідомлень, коментарів, фотографій та відео. Аналіз цих даних дозволяє розуміти тенденції у споживанні контенту, соціальні взаємодії та настрої користувачів.

Геномні дані

Послідовності ДНК та геномні дані є великими обсягами даних, які використовуються для досліджень у галузі генетики. Вони допомагають у розумінні генетичних захворювань, ідентифікації генетичних факторів, які впливають на розвиток захворювань, та розробці персоналізованих методів лікування.

Інтернет в реальному часі

Платформи, такі як Google та YouTube, обробляють мільярди запитів у реальному часі, що включає пошукові запити, перегляди відео, коментарі та інші дії користувачів. Ці дані використовуються для покращення алгоритмів пошуку, рекомендаційного сервісу та персоналізації контенту.

Переваги та недоліки використання великих даних

Переваги

• Зростання продуктивності та ефективності. Великі дані дають організаціям можливість збирати та аналізувати масиви інформації, що стимулює ефективнішу організацію процесів та управління ресурсами
• Поглиблений ринковий аналіз. За допомогою аналізу великих даних компанії отримують глибше розуміння потреб споживачів, їхніх уподобань та поведінки, що відкриває нові можливості для створення персоналізованих продуктів і послуг та підвищує рівень задоволеності клієнтів
• Швидке прийняття рішень. Можливість аналізувати великі обсяги даних в реальному часі дозволяє бізнесу оперативно реагувати на зміни на ринку, збільшуючи швидкість реакції та прискорюючи процеси управління
• Інновації. Великі дані — це джерело інноваційних концепцій та перспектив розвитку. Шляхом аналізу об’ємних даних компанії можуть відкривати нові ринкові тенденції та розуміти потреби споживачів, що сприяє розробці новаторських продуктів та послуг, які відповідають вимогам сучасного ринку

Недоліки

• Приватність та безпека. Збір та обробка великих даних може порушити приватність та загрожувати безпеці особистих даних
• Низька якість даних. Неповнота та неточність даних може призвести до невірних висновків та стратегічних помилок
• Великі витрати. Використання великих даних вимагає чималих інвестицій у технології та інфраструктуру
• Етичні питання. Використання великих даних може породжувати етичні питання, такі як використання особистих даних та ризик дискримінації
• Перевантаження інформацією. Обсяг даних може бути занадто великий, що може ускладнити їхню обробку та аналіз. Це може призвести до того, що важливі дані буде важко помітити серед надмірної кількості непотрібної інформації

Майбутнє Big Data та чи варто вивчати технології, пов’язані з великими даними

Майбутнє використання великих даних, безумовно, обіцяє надзвичайні можливості. Перший аспект полягає в тому, що зростаюча кількість даних відкриває безліч нових шляхів для виявлення та розуміння залежностей між різними явищами. Від бізнесу до медицини, великі дані допомагають уникнути багатьох непорозумінь, шляхом об’єктивного аналізу інформації.

Крім того, з розвитком технологій обробки даних, ми здатні робити це швидше, ефективніше та точніше. Штучний інтелект та машинне навчання відіграють ключову роль у розумінні та використанні великих даних, допомагаючи автоматизувати процеси аналізу та виявлення закономірностей.

З всього вищезазначеного можна зробити лише один висновок — вивчення інжинірингу великих даних є вкрай важливим. Вміння працювати з ними, аналізувати та витягати з них корисну інформацію, стає ключовим у багатьох сферах життя. І це не тільки додає можливостей у кар’єрному зростанні, а й допомагає робити світ кращим і більш інформованим місцем для всіх.

Висновок

У висновку зазначимо, що Big Data – це одна з ключових складових сучасного світу та бізнесу. За допомогою аналізу великих обсягів даних компанії здобувають цінні інсайти, які дозволяють їм приймати обґрунтовані рішення та забезпечувати конкурентну перевагу. Популярність Big Data свідчить про зростання інтересу до цієї галузі та підтримку з боку бізнесу та професійної спільноти. З розвитком технологій та збільшенням обсягів даних очікується, що значення Big Data надалі буде лише зростати, відкриваючи нові можливості для інновацій та розвитку різних сфер життя.