Содержание статьи:
Через 10 лет мир перейдет в новую эпоху — эпоху больших данных. Вместо виджета погоды на экране смартфона, он сам подскажет вам, что лучше одеть. За завтраком телефон покажет дорогу, по которой вы быстрее доберетесь до работы и когда нужно будет выехать.
Под влиянием Big Data изменится все, чего бы не коснулся человек. Разберемся, что это такое, а также рассмотрим реальное применение и перспективы технологии.
Что такое Big data?
Большие данные — технология обработки информации, которая превосходит сотни терабайт и со временем растет в геометрической прогрессии.
Такие данные настолько велики и сложны, что ни один из традиционных инструментов управления данными не может их хранить или эффективно обрабатывать. Проанализировать этот объем человек не способен. Для этого разработаны специальные алгоритмы, которые после анализа больших данных дают человеку понятные результаты.
В Big Data входят петабайты (1024 терабайта) или эксабайты (1024 петабайта) информации, из которых состоят миллиарды или триллионы записей миллионов людей и все из разных источников (Интернет, продажи, контакт-центр, социальные сети, мобильные устройства). Как правило, информация слабо структурирована и часто неполная и недоступная.
Как работает технология Big-Data?
Пользователи социальной сети Facebook загружают фото, видео и выполняют действия каждый день на сотни терабайт. Сколько бы человек не участвовало в разработке, они не справятся с постоянным потоком информации. Чтобы дальше развивать сервис и делать сайты комфортнее — внедрять умные рекомендации контента, показывать актуальную для пользователя рекламу, сотни тысяч терабайт пропускают через алгоритм и получают структурированную и понятную информацию.
Сравнивая огромный объем информации, в нем находят взаимосвязи. Эти взаимосвязи с определенной вероятностью могут предсказать будущее. Находить и анализировать человеку помогает искусственный интеллект.
Нейросеть сканирует тысячи фотографий, видео, комментариев — те самые сотни терабайт больших данных и выдает результат: сколько довольных покупателей уходит из магазина, будет ли в ближайшие часы пробка на дороге, какие обсуждения популярны в социальной сети и многое другое.
Методы работы с большими данными:
- Машинное обучение
- Анализ настроений
- Анализ социальной сети
- Ассоциация правил обучения
- Анализ дерева классификации
- Генетические алгоритмы
- Регрессионный анализ
Машинное обучение
Вы просматриваете ленту новостей, лайкаете посты в Instagram, а алгоритм изучает ваш контент и рекомендует похожий. Искусственный интеллект учится без явного программирования и сфокусирован на прогнозировании на основе известных свойств, извлеченных из наборов «обучающих данных».
Машинное обучение помогает:
- Различать спам и не спам в электронной почте
- Изучать пользовательские предпочтения и давать рекомендации
- Определять лучший контент для привлечения потенциальных клиентов
- Определять вероятность выигрыша дела и устанавливать юридические тарифы
Анализ настроений
Анализ настроений помогает:
- Улучшать обслуживание в гостиничной сети, анализируя комментарии гостей
- Настраивать стимулы и услуги для удовлетворения потребностей клиента
- Определить по мнениям в социальной сети о чем думают клиенты.
Анализ социальных сетей
Анализ социальных сетей впервые использовали в телекоммуникационной отрасли. Метод применяется социологами для анализа отношений между людьми во многих областях и коммерческой деятельности.
Этот анализ используют чтобы:
- Увидеть, как люди из разных групп населения формируют связи с посторонними лицами
- Выяснить важность и влияние конкретного человека в группе
- Найти минимальное количество прямых связей для соединения двух людей
- Понять социальную структуру клиентской базы
Изучение правил ассоциации
Люди, которые не покупают алкоголь, берут соки чаще, чем любители горячительных напитков?
Изучение правил ассоциации — метод обнаружения интересных взаимосвязей между переменными в больших базах данных. Впервые его использовали крупные сети супермаркетов для обнаружения интересных связей между продуктами, используя информацию из систем торговых точек супермаркетов (POS).
С помощью правил ассоциации:
- Размещают продукты в большей близости друг к другу, чтобы увеличились продажи
- Извлекают информацию о посетителях веб-сайтов из журналов веб-сервера
- Анализируют биологические данные
- Отслеживают системные журналы для обнаружения злоумышленников
- Определяют чаще ли покупатели чая берут газированные напитки
Анализ дерева классификации
Статистическая классификация определяет категории, к которым относится новое наблюдение.
Статистическая классификация используется для:
- Автоматического присвоения документов категориям
- Классификации организмов по группам
- Разработки профилей студентов, проходящих онлайн-курсы
Генетические алгоритмы
Генетические алгоритмы вдохновлены тем, как работает эволюция, то есть с помощью таких механизмов, как наследование, мутация и естественный отбор.
Генетические алгоритмы используют для:
- Составления расписания врачей для отделений неотложной помощи в больницах
- Расчет оптимальных материалов для разработки экономичных автомобилей
- Создания «искусственно творческого» контента, такого как игра слов и шутки
Регрессионный анализ
Как возраст человека влияет на тип автомобиля, который он покупает?
На базовом уровне регрессионный анализ включает в себя манипулирование некоторой независимой переменной (например, фоновой музыкой) чтобы увидеть, как она влияет на зависимую переменную (время, проведенное в магазине).
Регрессионный анализ используют для определения:
- Уровней удовлетворенности клиентов
- Как прогноз погоды за предыдущий день влияет на количество полученных звонков в службу поддержки
- Как район и размер домов влияют на цену жилья
Data Mining — как собирается и обрабатывается Биг Дата
Загрузка больших данных в традиционную реляционную базу для анализа занимает много времени и денег. По этой причине появились специальные подходы для сбора и анализа информации. Для получения и последующего извлечения информацию объединяют и помещают в “озеро данных”. Оттуда программы искусственного интеллекта, используя сложные алгоритмы, ищут повторяющиеся паттерны.
Хранение и обработка происходит следующими инструментами:
- Apache HADOOP — пакетно-ориентированная система обработки данных. Система хранит и отслеживает информацию на нескольких машинах и масштабируется до нескольких тысяч серверов.
- HPPC — платформа с открытым исходным кодом, разработанная LexisNexis Risk Solutions. HPPC известна как суперкомпьютер Data Analytics (DAS), поддерживающая обработку данных как в пакетном режиме, так и в режиме реального времени. Система использует суперкомпьютеры и кластеры из обычных компьютеров.
- Storm — обрабатывает информацию в реальном времени. Использует Eclipse Public License с открытым исходным кодом.
Реальное применение Big Data
Самый быстрый рост расходов на технологии больших данных происходит в банковской сфере, здравоохранении, страховании, ценных бумагах и инвестиционных услугах, а также в области телекоммуникаций. Три из этих отраслей относятся к финансовому сектору, который имеет множество полезных вариантов для анализа Big Data: обнаружение мошенничества, управление рисками и оптимизация обслуживания клиентов.
Банки и компании, выпускающие кредитные карты, используют большие данные, чтобы выявлять закономерности, которые указывают на преступную деятельность. Из-за чего некоторые аналитики считают, что большие данные могут принести пользу криптовалюте. Алгоритмы смогут выявить мошенничество и незаконную деятельность в крипто-индустрии.
Благодаря криптовалюте такой как Биткойн и Эфириум блокчейн может фактически поддерживать любой тип оцифрованной информации. Его можно использовать в области Big Data, особенно для повышения безопасности или качества информации.
Например, больница может использовать его для обеспечения безопасности, актуальности данных пациента и полного сохранения их качества. Размещая базы данных о здоровьи в блокчейн, больница обеспечивает всем своим сотрудникам доступ к единому, неизменяемому источнику информации.
Также, как люди связывают криптовалюту с волатильностью, они часто связывают большие данные со способностью просеивать большие объемы информации. Big Data поможет отслеживать тенденции. На цену влияет множество факторов и алгоритмы больших данных учтут это, а затем предоставят решение.
Перспективы использования Биг Дата
Blockchain и Big Data — две развивающиеся и взаимодополняющие друг друга технологии. С 2016 блокчейн часто обсуждается в СМИ. Это криптографически безопасная технология распределенных баз данных для хранения и передачи информации. Защита частной и конфиденциальной информации — актуальная и будущая проблема больших данных, которую способен решить блокчейн.
Почти каждая отрасль начала инвестировать в аналитику Big Data, но некоторые инвестируют больше, чем другие. По информации IDC, больше тратят на банковские услуги, дискретное производство, процессное производство и профессиональные услуги. По исследованиям Wikibon, выручка от продаж программ и услуг на мировом рынке в 2018 году составила $42 млрд, а в 2027 году преодолеет отметку в $100 млрд.
По оценкам Neimeth, блокчейн составит до 20% общего рынка больших данных к 2030 году, принося до $100 млрд. годового дохода. Это превосходит прибыль PayPal, Visa и Mastercard вместе взятые.
Аналитика Big Data будет важна для отслеживания транзакций и позволит компаниям, использующим блокчейн, выявлять скрытые схемы и выяснять с кем они взаимодействуют в блокчейне.
Рынок Big data в России
Весь мир и в том числе Россия используют технологию Big Data в банковской сфере, услугах связи и розничной торговле. Эксперты считают, что в будущем технологию будут использовать транспортная отрасль, нефтегазовая и пищевая промышленность, а также энергетика.
Аналитики IDC признали Россию крупнейшим региональным рынком BDA. По расчетам в текущем году выручка приблизится к 1,4 миллиардам долларов и будет составлять 40% общего объема инвестиций в секторе больших данных и приложений бизнес-аналитики.
