Co to jest Big Data?
W związku z coraz większą powszechnością narzędzi cyfrowych generujemy coraz więcej danych. Wcześniej ilość dostępnych informacji umożliwiała nam ich pomiar, analizę i stosunkowo łatwe przechowywanie przy użyciu klasycznych narzędzi. Dzisiaj, aby wydobyć wartość z danych, niezbędna jest odpowiednio duża przestrzeń dyskowa do ich przechowywania oraz narzędzia do szybkiego przetwarzania, często w czasie rzeczywistym. Projekty Big Data wymagają zatem stworzenia odpowiedniej architektury i infrastruktury. Odpowiedzią na te potrzeby jest Cloud Computing.
Definicja Big Data
Kiedy mówimy o Big Data, mamy na myśli bardzo duże zbiory danych. Generujemy je, wykonując wiele codziennych rutynowych działań, korzystając z aplikacji czy odwiedzając strony WWW. Tak duża ilość danych jest niemożliwa do przetworzenia dla pojedynczej osoby lub klasycznego narzędzia analitycznego. Aby zautomatyzować proces gromadzenia i przetwarzania ogromnych zbiorów danych, firmy prywatne, organy administracji publicznej, sieci społecznościowe, aplikacje mobilne oraz instytuty badawcze wdrażają projekty Big Data.
Na rynku pojawiły się nowe narzędzia do przechowywania i rozproszonego przetwarzania danych: Hadoop, Apache Spark, Kafka, Flink, MongoDB, etc. Celem Big Data jest wydobycie wartości z danych, które nie są wartościowe, jeśli wykorzystuje się je w oderwaniu od innych danych. W ślad za tymi nowymi narzędziami i zastosowaniami pojawiły się nowe zawody: analitycy danych, inżynierzy danych, eksperci ds. Big Data. Rolą tych osób jest operacyjne wsparcie firm.
Big Data w modelu 4V
Aby lepiej zrozumieć, czym jest Big Data, należy wspomnieć o czterech kluczowych aspektach: "volume", "velocity", "variety" i "veracity" (z ang. duża ilość danych, duża prędkość ich przetwarzania, duża różnorodność i prawdziwość).
- Volume - duża ilość
Wszystkie firmy i instytucje generują ogromne zbiory danych pochodzących z wielu różnych źródeł. Takie nieuporządkowane dane nie mają większej wartości, jednak w momencie, kiedy zostają ustrukturyzowane i zestawione z innymi danymi, stają się zdecydowanie cenne.
Infrastruktura używana do realizacji projektów Big Data musi zatem dysponować bardzo dużą przestrzenią dyskową, aby poradzić sobie z napływem danych, który może wzrastać wraz z rozwojem projektu.
- Velocity - duża prędkość przetwarzania
Przechowywane informacje mogą szybko stać się przestarzałe, jeśli nie zostaną przetworzone w odpowiednim czasie. Dlatego do gromadzenia i przetwarzania danych potrzebne są narzędzia analityczne działające w czasie rzeczywistym. Narzędzia tradycyjne zarządzają przepływem informacji z opóźnieniem, dają też bardzo małe możliwości ich zestawiania. Natomiast nowe narzędzia zorientowane na zbiory Big Data oferują metody analizy i przetwarzania o zwiększonej wydajności i zapobiegają w ten sposób utracie aktualności danych.
- Variety - duża różnorodność
Im bardziej zróżnicowane są źródła informacji, tym wyższą jakość będą miały wyniki ich analizy. Różnorodność ta obejmuje również wiele formatów gromadzonych zasobów. Zbierane są dane szeregu czasowego, geograficzne i transakcyjne oraz dane wyodrębnione z danego kontekstu (audio, wideo i tekst). Skuteczne przetwarzanie Big Data opiera się na umiejętności zestawienia różnorodnych danych w celu wydobycia z nich cennych informacji. Służy to ulepszeniu produktu, modernizacji usługi, zrozumieniu potrzeb klientów, zaplanowaniu przyszłych działań do wdrożenia.
-
Veracity - prawdziwość
Oprócz wielkości zbiorów danych, różnorodności i prędkości przetwarzania, bardzo istotnym aspektem jest ich dokładność.
Przetwarzanie Big Data jest kosztowną operacją, która stanowi duże wyzwanie dla przyszłości firm. Jeżeli dane są nieprawidłowe lub niedokładne, wynik ich analizy również będzie nieprawidłowy. Może to prowadzić do podejmowania nietrafnych decyzji.
Przykłady zastosowania Big Data
- Rozwój produktów
Wykorzystanie analizy predykcyjnej i wizualizacji danych podczas rozwoju produktu pomaga lepiej zrozumieć potrzeby kupujących i na nie odpowiedzieć. Produkty udoskonalane lub opracowywane jako zupełnie nowe odzwierciedlają wówczas rzeczywiste oczekiwania odbiorców.
- Konserwacja predykcyjna
Wymiana przestarzałego sprzętu z odpowiednim wyprzedzeniem oraz przewidywanie awarii mechanicznych to jedne z kluczowych wyzwań przedsiębiorstw. Pomocna jest tutaj analiza predykcyjna, która pozwala zidentyfikować maszyny wymagające wymiany. Przyczynia się to do znacznych oszczędności w firmie.
- Przewidywanie przyszłych potrzeb
Przewidywanie potrzeb w nadchodzących latach jest zadaniem niezwykle delikatnym. Big Data umożliwia formułowanie takich prognoz w oparciu o solidne dane i pozwala wyznaczyć krótko-, średnio- i długoterminowe strategie. Jest to zatem ważne narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji.
- Przeciwdziałanie oszustwom
Średnie i duże przedsiębiorstwa muszą stawiać czoła coraz bardziej wyrafinowanym próbom oszustw. Oszustwa te są często trudne do zauważenia, ponieważ kryją się w cyfrowych strumieniach danych. Ponieważ jednak opierają się na powtarzalnych schematach i technikach manipulacji, istnieje możliwość ich wykrycia. Czujność i analiza podejrzanych zdarzeń pozwalają na podjęcie odpowiednich działań zapobiegawczych.
- Przygotowanie danych na potrzeby projektów Machine Learning
Uczenie maszynowe sztucznej inteligencji wymaga dużych zbiorów danych. Im więcej danych, tym dokładniejszy wynik uczenia. Big Data umożliwia czyszczenie, kwalifikowanie i strukturyzację danych zasilających algorytmy Machine Learning.
Technologie Big Data
- Apache Hadoop
Jest to framework open source, który umożliwia wykorzystanie ogromnych ilości danych przez aplikacje. Hadoop może przechowywać petabajty informacji, rozdzielając je na różne węzły klastra. Dane można efektywnie przeszukiwać przy użyciu architektury MapReduce.
Oprogramowanie to działa jak magazyn danych i umożliwia wydobywanie z nich cennych informacji. Obsługuje ponadto awarie sprzętu, które mogą wystąpić w części infrastruktury i zapobiega tym samym utracie danych i przerwom w działaniu usług.
- Apache Spark
Spark to framework wykorzystywany do przetwarzania danych statycznych lub w czasie rzeczywistym. Swoista architektura danych sprawia, że działa on szybciej niż MapReduce - system przetwarzania Hadoop. Ponieważ Spark nie dysponuje funkcją przechowywania rozproszonych informacji, może być używany łącznie z Hadoop do wydobywania wartości z danych lub łącznie z rozwiązaniami do przechowywania obiektów S3.
- MongoDB
Duża objętość Big Data wymaga odejścia od klasycznego modelu ustrukturyzowanych relacyjnych baz danych. MongoDB to system zarządzania rozproszonymi bazami danych NoSQL. Definiuje on na nowo sposób integracji i obsługi danych i doskonale odpowiada na potrzebę bardzo szybkiego przetwarzania Big Data.
- Python
Python uważany jest za język najczęściej wykorzystywany do projektów Machine Learning. Jest kompatybilny z większością systemów operacyjnych. Chętnie używają go programiści i analitycy danych ze względu na łatwość obsługi i oszczędność czasu przy tworzeniu algorytmów. Oferuje wiele bibliotek, które ułatwiają programistom pracę w obszarach IT, takich jak data science, data analytics czy zarządzanie danymi.
Odkryj nasze rozwiązania Big Data i cloud:
Big Data w centrum cyfrowej transformacji
Istnieje wiele nieustrukturyzowanych źródeł danych i ich typów (aktywność w sieci, obiekty podłączone do Internetu, nawyki konsumpcyjne klientów, CRM, etc.). Dobrze opracowana strategia marketingu internetowego pozwala firmom przekuć surowe dane w wartość. Wyniki analiz zinterpretowane przez analityków danych stają się bardzo cenne w procesie decyzyjnym, zwłaszcza dotyczącym relacji z klientami. Modelowanie architektury Big Data i włączanie jej do procesów transformacji cyfrowej za pomocą rozwiązań analitycznych jest częścią łańcucha decyzyjnego.
Sztuczna inteligencja i Big Data
Sztuczna inteligencja, podobnie jak ludzie, potrzebuje informacji. Im więcej dostępnych danych, tym wydajniejsza nauka. Dlatego algorytmy potrzebują ogromnych ilości danych zgromadzonych z wielu różnych źródeł.