Big Data: инструменты работы с большими массивами данными

Ежедневно в сети перемещаются десятки и сотни гигабайт информации. Облачные технологии, различные экосистемы с единой структурой, мультимодальные платформы и масштабные программные решения производят колоссальные массивы информации, которые необходимо структурировать, обрабатывать, анализировать. В первозданном виде она малоинформативна для человека. Нужны инструменты для её трансформации в понятную воспринимаемую форму.

GigaChat — генерация картинок,
текстов и многого другого

Попробовать в браузере

Встраивайте GigaChat API в свои проекты

0 ₽

400 ₽ за 3 мес.

400 ₽ за 6 мес.

1500 ₽ за 3 мес.

50 000 токенов

Генерация текста GigaChat Pro

950 000 токенов

Генерация текста GigaChat Lite

1 поток

Одновременные запросы

Еще тарифы

Попробовать GigaChat API

Что такое Big Data?

Каждый вычислительный процесс оставляет цифровой след. Он выражен в журнале логов — текстовых файлов с информацией о пользователях и производительности сервера. Кроме того, в сеть загружается и пересылается огромное количество медиафайлов различных форматов. Большие объёмы такой информации невозможно обработать в Excel, для них недостаточно одного компьютера. Обработка требует значительных вычислительных мощностей.

Работа с объёмными файлами объединена в понятие Big Data. В общем понимании — это методы и инструменты обработки огромных пластов разнообразной оцифрованной информации. Термин появился в конце нулевых годов нового тысячелетия и описывал явление взрывного роста информационных потоков.

Мировая информационная база по приблизительным оценкам составляет 46 триллионов гигабайт.

Среди источников получения информации:

• всемирная сеть — сайты, социальные сети, различные веб-приложения, онлайн-игры и другое;
• корпоративные структуры — информационные базы, архивы операций и т.д;
• метрология и сотовая связь — показания непрерывной работы считывающих устройств, датчиков, базы мобильных операторов.

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 переживает период активного роста. Сформировался технологический стек для обработки разных типов информации, в том числе Big Data. Команда разработчиков Сбера создала несколько инструментов для работы с большими данными, которые позволяют безопасно обмениваться различной информацией с компаниями экосистемы и анализировать бизнес-процессы.

SberDataExchange

Сервис предназначен для безопасного и контролируемого обмена информацией в экосистеме Сбера. Обмен данными предоставляется по модели подписки. Решение SberDataExchange содержит:

• безопасный канал для обмена данными;
• гибкие настройки расписания поставки данных;
• каталог датасетов и справочников.

Компании могут быстро получить доступ к сервису через SberBusinessID. Далее настраивается тип обмена — файловый или потоковый, а также расписание автоматической передачи информации. Они могут отправляться с указанной периодичностью, после определённых событий или по запросу.

Сервис соответствует российскому законодательству и входит в единый Реестр программного обеспечения.

Sber Process Mining

Сбор информации сам по себе не представляет интереса без анализа и управления процессами, поэтому data mining и process management объединены в одно понятие — Process Mining (PM). Технология появилась в начале 2010-х годов и подразумевает объективную визуализацию бизнес-процессов. В графических схемах они представляются не так, как их видит отдельный сотрудник, а так, как они протекают на самом деле. Это позволяет обнаружить отклонения и ошибки, которые не заметит специалист.

Полная автоматизация и независимость от внутренней структуры компании позволяет получить реальную модель бизнеса без личной заинтересованности и однобокости. Программисты не всегда могут обнаружить причину проблем. Визуальные схемы PM отобразят глубинные связи и помогут выявить несоответствия.

Что включает применение методов Process Mining:

• Улучшение клиентского опыта через анализ текущего и возможного взаимодействия компании с аудиторией.
• Динамическое моделирование на цифровых двойниках для оценки воздействия различных сценариев.
• Аудит соответствия готового процесса параметрам проекта для выявления ошибок, в том числе проверка соответствия SLA.
• Оценка операционной эффективности процесса в целом или его этапов.
• Контроль и управление изменениями, которые вносятся на основе данных об операционной эффективности.

Sber Process Mining — российский продукт для интеллектуального анализа бизнес-процессов. Инструмент работает на импортонезависимых технологиях Сбера, в том числе использует мультифункциональную python-библиотеку SberPM с открытым кодом. Платформа позволяет извлекать, анализировать и оптимизировать процессы на базе сведений из журналов логов.

Важное преимущество платформы — богатый выбор метрик, на основе которых ведётся детальная аналитика.

Среди них метрики:

• уникальных активностей и переходов;
• идентификаторов процесса;
• уникальных пользователей;
• контроля визуализации бизнес-процессов.

С помощью BI-функций можно визуализировать результаты и создавать дашборды. Делиться результатами анализа и обсуждать этапы и действия сотрудники смогут с помощью встроенного чата.

Sber Process Mining позволяет вести работу с большими данными онлайн, вовремя отслеживать возникающие изменения, вносить корректировки и менять стратегии. Программа предоставляет необходимые инструменты для бенчмаркинга:

• проанализирует работу процесса в разных территориальных точках;
• определит факторы, которые влияют на особенности его протекания;
• выявит хорошие модели для внедрения во всех подразделениях.

Модуль поиска инсайтов — собственная разработка Сбера, которая способна выявить глубинные закономерности и отклонения благодаря алгоритмам машинного обучения. Также в решение встроены ML-модели векторизации и кластеризации процессов.

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.

Система Sber Process Mining имеет мощную вычислительную базу и современные российские технологии для уверенной обработки больших данных и получения точных результатов анализа. При этом форма готового набора инструментов открывает доступ к технологии любому пользователю.

Где применяется аналитика больших данных?

Big Data становится важным инструментом построения бизнес-стратегий и маркетинга. Чем больше информации можно обработать, тем точнее будут полученные результаты. На основе объёмных сведений анализируют требования клиентов к существующим продуктам, создают проекты с высоким потенциалом популярности.

В рамках любой компании большие данные помогают вести анализ в трёх аспектах:

• общая картина бизнеса с точки зрения цифр;
• оценка конкурентов;
• изучение клиентов и целевой аудитории.

Крупные IT и финансовые корпорации через обработку объёмных массивов информации предотвращают мошеннические операции и утечку персональных сведений. Государственные структуры оценивают эффективность выполнения социальных и экономических программ. Игровая индустрия анализирует поведение и предпочтения игроков, разрабатывает инструменты привлечения и удержания.

Внутри корпоративной структуры Big Data используется подразделениями внутреннего контроля и аудита, отделами оптимизации и оценки эффективности деятельности компании. Рост информационных потоков в ближайшем будущем приведёт к работе с большими данными даже в сегменте малого и среднего бизнеса. С учётом готовых веб-инструментов им не придётся нанимать IT-специалиста. Достаточно разобраться в принципах работы с Big Data и изучить функциональность Big Data Tools.