Big Data: особенности, источники, способы и средства обработки больших данных

Big Data представляет собой совокупность постоянно увеличивающихся данных, которые имеют единый контекст, но различные форматы, методы, инструменты для обработки. Продукты на их основании используются современными крупными компаниями.

Какие данные относятся к Big Data

Беспрерывный рост возможностей современной вычислительной техники делает невозможным определение точного размера больших данных. Сейчас информация может измеряться в терабайтах, через пару лет – в петабайтах. Поэтому к Big Data принято относить степень структурированности, а также варианты представления.

Большие Данные могут быть представлены в виде постоянно поступающих с определенных датчиков, устройств, аудиорегистраторов, видеорегистраторов потоков. В качестве их примеров выступают сообщения из социальных сетей, мессенджеров, приборов геолокации, информация с контроллеров. Электронных аварийных журналов и т. д.
 

Основные источники Big Data:

• Интернет. Сюда входят социальные сети и форумы, средства массовой информации и блоги, тематические сайты и интернет-магазины.
• Измерительные приборы. Это датчики, контролеры, регистраторы, сенсоры.
• Корпоративные компании. Во владении организаций находятся архивы и хранилища, транзакции и базы данных.

Особенности обработки больших данных

Big Data нуждаются в постоянной обработке. Это позволяет быстро реагировать на изменения, запросы пользователей, аварии, отказы оборудования, дает возможность прогнозировать разные ситуации.

Осуществляется процесс работы с большими объемами информации несколькими этапами, включающими в себя:

• Чистку. Процесс направлен на обнаружение и устранение некорректных значений, опечаток, ошибок.
• Генерацию. На этом этапе происходит подготовка к аналитическим операциям, структурирование информации.
• Создание моделей для анализа. Данные проверяются, сопоставляются. Проверяются различные гипотезы.

Способы и инструменты для работы с большими данными

Обработка Big Data – сложный, трудоемкий и затратный процесс. Чтобы повысить его результативность, производительность, необходимо использовать специальные инструменты. Они подбираются в зависимости от типа данных. Например, компания «Киевстар» предлагает клиентам аналитические опции для составления портрета потенциальных клиентов, поиска целевой аудитории, коммутирования с ЦА, выбора локаций под определенные виды бизнеса – рестораны, кафе, терминалы, банкоматы, точки продаж. Знаменитый оператор связи готов предложить уникальные технологии хранения данных, мощные эко-инструменты.

К популярным средствам обработки информации относятся краудсорсинг, машинное обучение, распознавание образов, анализ (пространственный и статический), визуализация, моделирование ситуаций. Здесь задействуются продвинутые программно-аппаратные инструменты с широкими возможностями масштабируемости, вычисления, распределения. Подбираются разнообразные языки программирования, включая R, Python и прочие.