Big Data: инструменты работы с большими массивами данных

Ежедневно в сети перемещаются огромные объёмы информации. Облачные технологии, цифровые экосистемы, мультимодальные платформы и масштабные программные решения генерируют колоссальные массивы данных, которые необходимо хранить, структурировать, обрабатывать и анализировать. В исходном виде такая информация малоинформативна для человека, поэтому для её преобразования в понятную форму используются технологии Big Data.

GigaChat — генерация картинок,
текстов и многого другого

Попробовать в браузере

Встраивайте GigaChat API в свои проекты

GigaChat 2 Lite

GigaChat 2 Pro

GigaChat 2 Max

900 000 токенов для генерации текста за 0₽

12 месяцев

Еще тарифы

Попробовать GigaChat API

Что такое Big Data?

Каждый вычислительный процесс оставляет цифровой след. Он выражен в журналах логов — текстовых файлах с информацией о пользователях, работе приложений и производительности серверов. Кроме того, ежедневно создаются и передаются огромные объёмы документов, изображений, аудио, видеофайлов и другой информации.

Большие объёмы таких данных невозможно эффективно обработать в Excel, средствами обычных офисных приложений или одного компьютера. Для их хранения и анализа требуются распределённые вычислительные системы и специализированные инструменты.

Работа с большими объёмами информации объединена понятием Big Data. Под этим термином понимают методы, технологии и инструменты хранения, обработки и анализа больших массивов структурированных и неструктурированных данных. Термин получил широкое распространение в конце 2000-х годов, когда объёмы генерируемой информации начали стремительно расти.

Мировая информационная база по приблизительным оценкам составляет 46 триллионов гигабайт.

Среди источников получения информации:

• всемирная сеть — сайты, социальные сети, веб-приложения, онлайн-сервисы и игры;
• корпоративные информационные системы, базы данных и архивы;
• промышленное оборудование, IoT-устройства, датчики и системы мониторинга;
• мобильные устройства и телекоммуникационная инфраструктура.

Большие данные могут быть представлены в разных формах:

• архивы лабораторных анализов пациентов диагностического центра;
• показатели с датчиков крупного промышленного оборудования;
• отчёты системы ГЛОНАСС в логистической службе;
• подробные сведения обо всех покупках в интернет-магазине;
• региональная и федеральная статистика.

В первые годы методы Big Data использовались в большей степени для научных исследований. Сейчас это перспективный инструмент развития бизнеса и построения маркетинговых стратегий. Главные вопросы работы с массивными данными — безопасный обмен и автоматизированный анализ.

Лучшие инструменты для Big Data от Сбера

Российский IT-рынок активно развивается. Сегодня доступны различные платформы и сервисы для хранения, обработки и анализа больших данных, а также инструменты искусственного интеллекта, которые помогают извлекать ценную информацию из структурированных и неструктурированных данных.

GigaChat API — ИИ для анализа больших данных

Генеративная модель обрабатывает огромные массивы информации, выявляет закономерности, помогает формировать отчёты и аналитические сводки. GigaChat API интегрируется в продукт или корпоративную систему бизнеса и упрощает жизнь всем, кто тратит много времени на рутинные задачи.

Этот ИИ для анализа больших данных также подходит для работы с текстовым контентом. Инструмент помогает:

• классифицировать данные;
• анализировать эмоциональную окраску текста;
• извлекать имена людей, мест, организаций.

Встроенные инструменты обработки естественного языка (NLP) — парсинг, токенизация и семантический анализ — делают продуктивной даже работу с неструктурированными данными.

GigaChat API — нейросеть для больших данных, которая подходит для создания персонализированного контента. Инструмент способен генерировать письма, описания продуктов, уникальные пользовательские рассылки.

API в ИИ для Big Data помогает централизованно собирать и обрабатывать данные из нескольких источников, что обеспечивает комплексный анализ. Например, можно интегрировать GigaChat через API с базой данных компании. Нейросеть будет анализировать описания процессов, регламенты, инструкции и другие документы, а затем — формулировать краткий ответ на вопрос. Это поможет специалистам компании быстрее решать текущие задачи и не тратить время на самостоятельный анализ результатов поиска.

Платформа Sber Process Mining — no-code-инструмент, поэтому позволяет работать с ней бизнес-аналитикам с любым уровнем знаний в программировании.

Какие есть характеристики у Big Data?

Многофункциональные платформы анализа применимы именно для массивных данных, которые невозможно обработать вручную. Для правильного понимания терминологии необходимы знания о базовых характеристиках Big Data.

К ним относятся данные, которые соответствуют нескольким критериям:

• В классическом понимании имеют суточный объём свыше 150 Гб. Текущий обмен информацией всё чаще измеряется в терабайтах.
• Регулярное обновление и обработка онлайн. Логи о различных операциях непрерывно поступают в журнал.
• Информация неоднородна. Файлы могут иметь разные форматы, размеры. Могут быть оформлены в структуру или разрознены.
• Потоки информации отличаются изменчивостью, могут иметь пики загрузки, периодичность, зависимость от сезонов и других обстоятельств.
• Дата-файлы имеют разные степени значимости, которые алгоритм анализа должен определить и структурировать.
• Сохраняется возможность визуализации результатов анализа. Например, в автоматическом режиме нельзя перевести в наглядный формат неоцифрованную информацию.
• Достоверность, точность информации и допустимость способов её получения. Некорректные сведения приведут к аналитическим ошибкам.

Первые три параметра считаются базовыми. Остальные дорабатывались и дополнялись по мере развития технологии. Каждый пункт имеет англоязычное наименование с названием на букву «V», поэтому принцип определения соответствия данных категории Big Data называют «VVV» по количеству базовых характеристик. Остальные понятия для сохранения единства принципа также имеют заглавную «V».

Критерии, соответственно, называются:

• Volume;
• Velocity;
• Variety;
• Variability;
• Value;
• Visualization;
• Veracity.

Сервисы для работы с большими массивами данных учитывают эти характеристики и позволяют правильно распределять и обрабатывать информацию.

Как работает технология Big Data?

Весь процесс работы с большими данными можно разделить на три этапа:

• сбор файлов различного формата из доступных источников;
• выбор способа хранения и размещение в хранилище;
• автоматический анализ и обработка результатов.

Цель технологии — представить пользователю максимально подробную картину о предметах, явлениях, процессах, операциях. Это позволяет проанализировать существующие модели и выстроить желаемые с учётом обнаруженных ошибок, дублирований, узких мест. Система использует принципы Machine Learning для предсказания сбоев в процессе.

Важное отличие такого анализа — прогнозирование. Система выстраивает возможные модели развития и оценивает результаты их применения в будущем. Этот тип аналитики называется предиктивным.

Принципы работы с большими данными

Для обработки больших пластов информации необходимо соблюдать некоторые принципы, на которых построено большинство инструментов автоматизации и анализа.

Основные характеристики решений для работы с Big Data:

• Расширяемость. Любая платформа, которая работает с большими данными, должна иметь лёгкую горизонтальную масштабируемость. Вычислительные возможности должны расти прямо пропорционально растущим информационным потокам.
• Отказоустойчивость. Оборудование и вычислительные возможности могут давать сбои. Система должна предусматривать резервные возможности для бесперебойной работы всего кластера.
• Локализация. Обработка различных объёмов информации происходит на тех же выделенных серверах, на которые они распределены. Это сокращает время и расходы на транспортировку.

Где применяется аналитика больших данных?

Big Data давно стала одним из важнейших инструментов цифровой трансформации бизнеса. Чем больше информации удаётся собрать и обработать, тем точнее становятся прогнозы, аналитика и принимаемые управленческие решения. На основе больших данных компании анализируют поведение клиентов, совершенствуют продукты и услуги, оптимизируют бизнес-процессы и находят новые точки роста.

Практически в любой организации аналитика больших данных помогает решать задачи в трёх основных направлениях:

• оценка текущего состояния бизнеса на основе объективных показателей;
• анализ рынка и конкурентной среды;
• изучение поведения клиентов и целевой аудитории.

Крупные финансовые организации, IT-компании и предприятия промышленности используют Big Data для выявления мошеннических операций, управления рисками, прогнозирования спроса, повышения эффективности производства и защиты персональных данных. Государственные структуры применяют технологии больших данных для оценки эффективности реализации социальных и экономических программ, а также при планировании развития территорий.

В здравоохранении анализ больших данных помогает совершенствовать диагностику заболеваний и прогнозировать потребность в медицинской помощи. Логистические компании оптимизируют маршруты доставки и загрузку транспорта. Производственные предприятия прогнозируют необходимость технического обслуживания оборудования. В электронной коммерции Big Data используется для персонализации предложений и повышения качества клиентского сервиса. Игровая индустрия анализирует поведение пользователей для разработки новых механик и повышения вовлечённости аудитории.

Внутри компаний технологии Big Data широко применяются подразделениями внутреннего контроля, аудита, риск-менеджмента, маркетинга, клиентской аналитики и операционной эффективности. По мере роста объёмов цифровой информации инструменты анализа становятся доступнее не только крупному бизнесу, но и компаниям среднего и малого сегмента.

Благодаря развитию облачных сервисов, готовых аналитических платформ и генеративного искусственного интеллекта организациям всё реже требуется самостоятельно создавать сложную инфраструктуру обработки данных. Достаточно разобраться в принципах работы с Big Data и выбрать инструменты, которые соответствуют задачам бизнеса и требованиям к обработке данных.