Какие данные занимают больше мировой памяти относительно остальных

Обновлено: 05.07.2024

Большие данные – это широкий термин для обозначения нетрадиционных стратегий и технологий, необходимых для сбора, упорядочивания и обработки информации из больших наборов данных. Хотя проблема работы с данными, превышающими вычислительную мощность или возможности хранения одного компьютера, не является новой, в последние годы масштабы и ценность этого типа вычислений значительно расширились.

В этой статье вы найдете основные понятия, с которыми вы можете столкнуться, исследуя большие данные. Также здесь рассматриваются некоторые из процессов и технологий, которые используются в этой области в настоящее время.

Что такое большие данные?

Точное определение «больших данных» трудно сформулировать, потому что проекты, вендоры, специалисты-практики и бизнес-специалисты используют его совершенно по-разному. Имея это в виду, большие данные можно определить как:

Большие наборы данных.
Категорию вычислительных стратегий и технологий, которые используются для обработки больших наборов данных.

В этом контексте «большой набор данных» означает набор данных, который слишком велик, чтобы обрабатываться или храниться с помощью традиционных инструментов или на одном компьютере. Это означает, что общий масштаб больших наборов данных постоянно меняется и может значительно варьироваться от случая к случаю.

Системы больших данных

Основные требования к работе с большими данными такие же, как и к любым другим наборам данных. Однако массовые масштабы, скорость обработки и характеристики данных, которые встречаются на каждом этапе процесса, представляют серьезные новые проблемы при разработке средств. Целью большинства систем больших данных является понимание и связь с большими объемами разнородных данных, что было бы невозможно при использовании обычных методов.

В 2001 году Даг Лэйни (Doug Laney) из Gartner представил «три V больших данных», чтобы описать некоторые характеристики, которые отличают обработку больших данных от процесса обработки данных других типов:

Volume (объем данных).
Velocity (скорость накопления и обработки данных).
Variety (разнообразие типов обрабатываемых данных).

Объем данных

Исключительный масштаб обрабатываемой информации помогает определить системы больших данных. Эти наборы данных могут быть на порядки больше, чем традиционные наборы, что требует большего внимания на каждом этапе обработки и хранения.

Поскольку требования превышают возможности одного компьютера, часто возникает проблема объединения, распределения и координации ресурсов из групп компьютеров. Кластерное управление и алгоритмы, способные разбивать задачи на более мелкие части, становятся в этой области все более важными.

Скорость накопления и обработки

Этот акцент на мгновенной обратной связи заставил многих специалистов-практиков отказаться от пакетно-ориентированного подхода и отдать предпочтение потоковой системе реального времени. Данные постоянно добавляются, обрабатываются и анализируются, чтобы успевать за притоком новой информации и получать ценные данные на ранней стадии, когда это наиболее актуально. Для этого необходимы надежные системы с высокодоступными компонентами для защиты от сбоев по конвейеру данных.

Разнообразие типов обрабатываемых данных

В больших данных существует множество уникальных проблем, связанных с широким спектром обрабатываемых источников и их относительным качеством.

Данные могут поступать из внутренних систем, таких как логи приложений и серверов, из каналов социальных сетей и других внешних API-интерфейсов, с датчиков физических устройств и из других источников. Целью систем больших данных является обработка потенциально полезных данных независимо от происхождения путем объединения всей информации в единую систему.

Форматы и типы носителей также могут значительно различаться. Медиафайлы (изображения, видео и аудио) объединяются с текстовыми файлами, структурированными логами и т. д. Более традиционные системы обработки данных рассчитывают, что данные попадают в конвейер уже помеченными, отформатированными и организованными, но системы больших данных обычно принимают и сохраняют данные, стараясь сохранить их исходное состояние. В идеале любые преобразования или изменения необработанных данных будут происходить в памяти во время обработки.

Другие характеристики

Со временем специалисты и организации предложили расширить первоначальные «три V», хотя эти нововведения, как правило, описывают проблемы, а не характеристики больших данных.

Veracity (достоверность данных): разнообразие источников и сложность обработки могут привести к проблемам при оценке качества данных (и, следовательно, качества полученного анализа).
Variability (изменчивость данных): изменение данных приводит к широким изменениям качества. Для идентификации, обработки или фильтрации данных низкого качества могут потребоваться дополнительные ресурсы, которые смогут повысить качество данных.
Value (ценность данных): конечная задача больших данных – это ценность. Иногда системы и процессы очень сложны, что затрудняет использование данных и извлечение фактических значений.

Жизненный цикл больших данных

Итак, как на самом деле обрабатываются большие данные? Существует несколько различных подходов к реализации, но в стратегиях и программном обеспечении есть общие черты.

Основные категории, связанные с обработкой больших данных:

Внесение данных в систему
Сохранение данных в хранилище
Вычисление и анализ данных
Визуализация результатов

Прежде чем подробно рассмотреть эти четыре категории рабочих процессов, поговорим о кластерных вычислениях, важной стратегии, используемой многими средствами для обработки больших данных. Настройка вычислительного кластера является основой технологии, используемой на каждом этапе жизненного цикла.

Кластерные вычисления

Из-за качества больших данных отдельные компьютеры не подходят для обработки данных. Для этого больше подходят кластеры, так как они могут справляться с хранением и вычислительными потребностями больших данных.

Программное обеспечение для кластеризации больших данных объединяет ресурсы многих небольших машин, стремясь обеспечить ряд преимуществ:

Объединение ресурсов: для обработки больших наборов данных требуется большое количество ресурсов процессора и памяти, а также много доступного пространства для хранения данных.
Высокая доступность: кластеры могут обеспечивать различные уровни отказоустойчивости и доступности, благодаря чему аппаратные или программные сбои не повлияют на доступ к данным и их обработку. Это особенно важно для аналитики в реальном времени.
Масштабируемость: кластеры поддерживают быстрое горизонтальное масштабирование (добавление новых машин в кластер).

Для работы в кластере необходимы средства для управления членством в кластере, координации распределения ресурсов и планирования работы с отдельными нодами. Членство в кластерах и распределение ресурсов можно обрабатывать с помощью программ типа Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) или Apache Mesos.

Сборный вычислительный кластер часто выступает в качестве основы, с которой для обработки данных взаимодействует другое программное обеспечение. Машины, участвующие в вычислительном кластере, также обычно связаны с управлением распределенной системой хранения.

Получение данных

Прием данных – это процесс добавления необработанных данных в систему. Сложность этой операции во многом зависит от формата и качества источников данных и от того, насколько данные отвечают требованиям для обработки.

Во время приема данных обычно проводится анализ, сортировка и маркировка. Этот процесс иногда называют ETL (extract, transform, load), что означает извлечение, преобразование и загрузку. Хотя этот термин обычно относится к устаревшим процессам хранения данных, иногда он применяется и к системам больших данных. среди типичных операций – изменение входящих данных для форматирования, категоризация и маркировка, фильтрация или проверка данных на соответствие требованиям.

В идеале, поступившие данные проходят минимальное форматирование.

Хранение данных

После приема данные переходят к компонентам, которые управляют хранилищем.

Обычно для хранения необработанных данных используются распределенные файловые системы. Такие решения, как HDFS от Apache Hadoop, позволяют записывать большие объемы данных на несколько нод в кластере. Эта система обеспечивает вычислительным ресурсам доступ к данным, может загрузить данные в ОЗУ кластера для операций с памятью и обрабатывать сбои компонентов. Вместо HDFS могут использоваться другие распределенные файловые системы, включая Ceph и GlusterFS.

Данные также можно импортировать в другие распределенные системы для более структурированного доступа. Распределенные базы данных, особенно базы данных NoSQL, хорошо подходят для этой роли, поскольку они могут обрабатывать неоднородные данные. Существует множество различных типов распределенных баз данных, выбор зависит от того, как вы хотите организовывать и представлять данные.

Вычисление и анализ данных

Как только данные будут доступны, система может начать обработку. Вычислительный уровень, пожалуй, является самой свободной частью системы, так как требования и подходы здесь могут значительно отличаться в зависимости от типа информации. Данные часто обрабатываются повторно: с помощью одного инструмента, либо с помощью ряда инструментов для обработки различных типов данных.

Пакетная обработка – это один из методов вычисления в больших наборах данных. Этот процесс включает разбивку данных на более мелкие части, планирование обработки каждой части на отдельной машине, перестановку данных на основе промежуточных результатов, а затем вычисление и сбор окончательного результата. Эту стратегию использует MapReduce от Apache Hadoop. Пакетная обработка наиболее полезна при работе с очень большими наборами данных, для которых требуется довольно много вычислений.

Другие рабочие нагрузки требуют обработки в режиме реального времени. При этом информация должна обрабатываться и готовиться немедленно, и система должна своевременно реагировать по мере поступления новой информации. Одним из способов реализации обработки в реальном времени является обработка непрерывного потока данных, состоящих из отдельных элементов. Еще одна общая характеристика процессоров реального времени – это вычисления данных в памяти кластера, что позволяет избежать необходимости записи на диск.

Apache Storm, Apache Flink и Apache Spark предлагают различные способы реализации обработки в реальном времени. Эти гибкие технологии позволяют подобрать наилучший подход для каждой отдельной проблемы. В общем, обработка в режиме реального времени лучше всего подходит для анализа небольших фрагментов данных, которые меняются или быстро добавляются в систему.

Все эти программы являются фреймворками. Однако есть много других способов вычисления или анализа данных в системе больших данных. Эти инструменты часто подключаются к вышеуказанным фреймворкам и предоставляют дополнительные интерфейсы для взаимодействия с нижележащими уровнями. Например, Apache Hive предоставляет интерфейс хранилища данных для Hadoop, Apache Pig предоставляет интерфейс запросов, а взаимодействия с данными SQL обеспечиваются с помощью Apache Drill, Apache Impala, Apache Spark SQL и Presto. В машинном обучении применяются Apache SystemML, Apache Mahout и MLlib от Apache Spark. Для прямого аналитического программирования, которое широко поддерживается экосистемой данных, используют R и Python.

Визуализация результатов

Часто распознавание тенденций или изменений в данных с течением времени важнее полученных значений. Визуализация данных – один из наиболее полезных способов выявления тенденций и организации большого количества точек данных.

Обработка в реальном времени используется для визуализации метрик приложения и сервера. Данные часто меняются, и большие разлеты в показателях обычно указывают на значительное влияние на состояние систем или организаций. Проекты типа Prometheus можно использовать для обработки потоков данных и временных рядов и визуализации этой информации.

Одним из популярных способов визуализации данных является стек Elastic, ранее известный как стек ELK. Logstash используется для сбора данных, Elasticsearch для индексирования данных, а Kibana – для визуализации. Стек Elastic может работать с большими данными, визуализировать результаты вычислений или взаимодействовать с необработанными метриками. Аналогичный стек можно получить, объединив Apache Solr для индексирования форк Kibana под названием Banana для визуализации. Такой стек называется Silk.

Другой технологией визуализации для интерактивной работы в области данных являются документы. Такие проекты позволяют осуществлять интерактивное исследование и визуализацию данных в формате, удобном для совместного использования и представления данных. Популярными примерами этого типа интерфейса являются Jupyter Notebook и Apache Zeppelin.

Большие данные: что именно обозначает этот термин?

Большие данные — это разнообразные данные, которые поступают с постоянно растущей скоростью и объем которых постоянно растет. Таким образом, три основных свойства больших данных — разнообразие, высокая скорость поступления и большой объем.

Основные свойства больших данных

Ценность—и достоверность—больших данных

За прошедшие годы у больших данных появились две дополнительных характеристики: ценность и достоверность. Данные имеют внутренне присущую им ценность. Однако’чтобы они приносили пользу, эту ценность необходимо раскрыть. Не менее важно то, насколько достоверны Ваши данные—и насколько им можно доверять?

Сегодня большие данные стали разновидностью капитала. Подумайте о крупнейших технологических компаниях. Ценность их предложений в значительной степени зависит от данных, которые они’постоянно анализируют, чтобы повышать эффективность и разрабатывать новые продукты.

Новейшие достижения в сфере технологий позволили значительно снизить стоимость хранилищ и вычислений, что дает возможность хранить и обрабатывать постоянно растущие объемы данных. Современные технологии позволяют хранить и обрабатывать больше данных за меньшую стоимость, что дает Вам возможность принимать более точные и взвешенные бизнес-решения.

Извлечение ценности из больших данных не сводится только к их анализу (это их отдельное преимущество). Речь’идет о комплексном исследовательском процессе с участием специалистов по глубокому анализу, корпоративных пользователей и руководителей, которые будут задавать правильные вопросы, выявлять шаблоны, делать обоснованные предположения и предсказывать поведение.

Но как мы к этому пришли?

История больших данных

Хотя сама по себе концепция больших данных не нова, изначально большие наборы данных начали использовать в 1960‘-70-х гг., когда появились первые в мире ЦОД и реляционные базы данных.

К 2005 году бизнес начал осознавать, насколько велик объем данных, которые пользователи создают при использовании Facebook, YouTube и других интернет-сервисов. В том же году появилась платформа Hadoop на основе открытого кода, которая была создана специально для хранения и анализа наборов больших данных. В то же время начала набирать популярность методология NoSQL.

Появление платформ на основе открытого кода, таких как Hadoop и позднее Spark, сыграло значительную роль в распространении больших данных, так как эти инструменты упрощают обработку больших данных и снижают стоимость хранения. За прошедшие годы объемы больших данных возросли на порядки. Огромные объемы данных—по-прежнему появляются в результате деятельности пользователей, но’теперь данные производят не только они.

С появлением Интернета вещей (IoT) все большее число устройств получает подключение к Интернету, что позволяет собирать данные о моделях действий пользователей и работе продуктов. А когда появились технологии машинного обучения, объем данных вырос еще больше.

Большие данные имеют долгую историю развития, однако их потенциал еще далеко не раскрыт. Облачные вычисления раздвинули границы применения больших данных. Облачные технологии обеспечивают по-настоящему гибкие возможности масштабирования, что позволяет разработчикам развертывать кластеры для тестирования выборочных данных по требованию. Графические базы данных также становятся все более важными благодаря их способности отображать огромные объемы данных для предоставления быстрой и всеобъемлющей аналитики.

Большие данные дают возможность получать более полные ответы, поэтому они предоставляют больше информации.
Более подробные ответы означают, что Вы можете быть уверены в достоверности данных,—что обеспечивает абсолютно новый подход к решению задач.

Примеры использования больших данных

Большие данные можно применять в самых различных сферах деятельности — от взаимодействия с заказчиками до аналитики. Вот лишь несколько сценариев практического использования.

Сложности при использовании больших данных

Большие данные — это и большие возможности и немалые трудности.

Прежде всего большие данные предсказуемо занимают много места. Хотя новые технологии хранения постоянно развиваются, объемы данных возрастают вдвое почти каждые два года. Компании до сих пор сталкиваются с проблемами роста объемов данных и их эффективного хранения.

Но недостаточно просто найти большое хранилище. Данные необходимо использовать, чтобы они приносили выгоду, и размер этой выгоды зависит от их обработки. Чистые данные, то есть данные, актуальные для заказчика и организованные для эффективного анализа, требуют тщательной обработки. Специалисты по изучению данных тратят от 50 до 80 % рабочего времени на обработку и подготовку данных для использования.

И, наконец, технологии больших данных развиваются семимильными шагами. Несколько лет назад Apache Hadoop была самой популярной технологией для работы с большими данными. Платформа Apache Spark появилась в 2014 году. Сегодня оптимальным подходом является совместное использование этих двух платформ. Чтобы успевать за развитием больших данных, требуется прилагать большие усилия.

Ознакомьтесь с дополнительными материалами о больших данных:

Как работают большие данные

Большие данные позволяют извлекать новые ценные сведения, которые открывают новые возможности и бизнес-модели. Чтобы начать работу с большими данными, необходимо выполнить три действия.

1. Интеграция.
Большие данные позволяют объединять данные из разрозненных источников и приложений. Традиционные механизмы интеграции данных, такие как средства для извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL), не справляются с подобными задачами. Для анализа наборов данных размером в терабайт или даже петабайт нужны новые стратегии и технологии.

Во время этапа интеграции происходит добавление, обработка и форматирование данных, чтобы корпоративным аналитикам было удобно с ними работать.

2. Для управления
большими данными требуется хранилище. Решение для хранения может быть размещено в локальной или облачной среде или и там и там. Вы можете хранить данные в предпочтительном формате и применять желаемые требования к обработке (и необходимые механизмы обработки) к наборам данным по мере необходимости. Большинство компаний выбирают решение для хранения данных в зависимости от того, где они хранятся в настоящее время. Облачные хранилища пользуются растущей популярностью, так как поддерживают актуальные требования к вычислениям и позволяют задействовать ресурсы по мере надобности.

3. Аналитика.
Ваши вложения в большие данные окупятся сполна, когда Вы приступите к анализу данных и начнете действовать, исходя из полученных сведений. Обеспечьте новый уровень прозрачности благодаря визуальному анализу разнообразных наборов данных. Используйте глубокий анализ данных, чтобы совершать новые открытия. Делитесь своими открытиями с другими. Создавайте модели данных с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. Примените свои данные на деле.

Лучшие рекомендации по работе с большими данными

Чтобы помочь Вам в освоении новой технологии, мы подготовили список советов, которым рекомендуем следовать. Ниже приведены наши рекомендации по созданию надежного фундамента для работы с большими данными.

Анализ больших данных сам по себе ценен. Однако Вы сможете извлечь еще большее полезных сведений за счет сопоставления и интеграции больших данных низкой плотности с уже используемыми структурированными данными.

Неважно, какие данные Вы собираете — о заказчиках, продукции, оборудовании или окружающей среде, — цель состоит в том, чтобы добавить больше релевантных единиц информации в эталонные и аналитические сводки и обеспечить более точные выводы. Например, важно различать отношение всех заказчиков от отношения наиболее ценных из них. Именно поэтому многие компании рассматривают большие данные как неотъемлемую часть существующего набора средств бизнес-анализа, платформ хранения данных и информационной архитектуры.

Не забывайте, что процессы и модели больших данных могут выполняться и разрабатываться как человеком, так и машинами. Аналитические возможности больших данных включают статистику, пространственный анализ, семантику, интерактивное изучение и визуализацию. Использование аналитических моделей позволяет соотносить различные типы и источники данных, чтобы устанавливать связи и извлекать полезные сведения.

Обнаружение полезных сведений в данных не всегда обходится без сложностей. Иногда мы даже не знаем, что именно ищем. Это ожидаемо. Руководство и специалисты по ИТ должны с пониманием относиться к отсутствию четкой цели или требований.

В то же время специалисты по анализу и изучению данных должны тесно сотрудничать с коммерческими подразделениями, чтобы ясно представлять, в каких областях имеются пробелы и каковы требования бизнеса. Чтобы обеспечить интерактивное исследование данных и возможность экспериментов со статистическими алгоритмами, необходимы высокопроизводительные рабочие среды. Убедитесь, что в тестовых средах есть доступ ко всем необходимым ресурсам и что они надлежащим образом контролируются.

Big Data – область, в которой рассматриваются различные способы анализа и систематического извлечения больших объемов данных. Она включает применение механических или алгоритмических процессов получения оперативной информации для решения сложных бизнес-задач. Специалисты по Big Data работают с неструктурированными данными, результаты анализа которых используются для поддержки принятия решений в бизнесе.

Источник

Одно из определений больших данных звучит следующим образом: «данные можно назвать большими, когда их размер становится частью проблемы». Такие объемы информации не могут быть сохранены и обработаны с использованием традиционного вычислительного подхода в течение заданного периода времени. Но насколько огромными должны быть данные, чтобы их можно было назвать большими? Обычно мы говорим о гигабайтах, терабайтах, петабайтах, эксабайтах или более крупных единицах измерения. Тут и возникает неправильное представление. Даже данные маленького объема можно назвать большими в зависимости от контекста, в котором они используются.

Как классифицируются большие данные?

Выделим три категории:

Структурированные данные, имеющие связанную с ними структуру таблиц и отношений. Например, хранящаяся в СУБД информация, файлы CSV или таблицы Excel.
Полуструктурированные (слабоструктурированные) данные не соответствуют строгой структуре таблиц и отношений, но имеют другие маркеры для отделения семантических элементов и обеспечения иерархической структуры записей и полей. Например, информация в электронных письмах и файлах журналов.
Неструктурированные данные вообще не имеют никакой связанной с ними структуры, либо не организованы в установленном порядке. Обычно это текст на естественном языке, файлы изображений, аудиофайлы и видеофайлы.

Характеристики больших данных

Большие данные характеризуются четырьмя правилами (англ. 4 V’s of Big Data: Volume, Velocity, Variety, Veracity) :

Объем: компании могут собирать огромное количество информации, размер которой становится критическим фактором в аналитике.
Скорость, с которой генерируется информация. Практически все происходящее вокруг нас (поисковые запросы, социальные сети и т. д.) производит новые данные, многие из которых могут быть использованы в бизнес-решениях.
Разнообразие: генерируемая информация неоднородна и может быть представлена в различных форматах, вроде видео, текста, таблиц, числовых последовательностей, показаний сенсоров и т. д. Понимание типа больших данных является ключевым фактором для раскрытия их ценности.
Достоверность: достоверность относится к качеству анализируемых данных. С высокой степенью достоверности они содержат много записей, которые ценны для анализа и которые вносят значимый вклад в общие результаты. С другой стороны данные с низкой достоверностью содержат высокий процент бессмысленной информации, которая называется шумом.

Традиционный подход к хранению и обработке больших данных

При традиционном подходе данные, которые генерируются в организациях, подаются в систему ETL (от англ. Extract, Transform and Load) . Система ETL извлекает информацию, преобразовывает и загружает в базу данных. Как только этот процесс будет завершен, конечные пользователи смогут выполнять различные операции, вроде создание отчетов и запуска аналитических процедур.

По мере роста объема данных, становится сложнее ими управлять и тяжелее обрабатывать их с помощью традиционного подхода. К его основным недостаткам относятся:

Дорогостоящая система, которая требует больших инвестиций при внедрении или модернизации, и которую малые и средние компании не смогут себе позволить.
По мере роста объема данных масштабирование системы становится сложной задачей.
Для обработки и извлечения ценной информации из данных требуется много времени, поскольку инфраструктура разработана и построена на основе устаревших вычислительных систем.

Термины

Облачные Вычисления

Облачные вычисления или облако можно определить, как интернет-модель вычислений, которая в значительной степени обеспечивает доступ к вычислительным ресурсам. Эти ресурсы включают в себя множество вещей, вроде прикладного программного обеспечение, вычислительных ресурсов, серверов, центров обработки данных и т. д.

Прогнозная Аналитика

Технология, которая учится на опыте (данных) предсказывать будущее поведение индивидов с помощью прогностических моделей. Они включают в себя характеристики (переменные) индивида в качестве входных данных и производит оценку в качестве выходных. Чем выше объясняющая способность модели, тем больше вероятность того, что индивид проявит предсказанное поведение.

Описательная Аналитика

Описательная аналитика обобщает данные, уделяя меньше внимания точным деталям каждой их части, вместо этого сосредотачиваясь на общем повествовании.

Базы данных

Данные нуждаются в кураторстве, в правильном хранении и обработке, чтобы они могли быть преобразованы в ценные знания. База данных – это механизм хранения, облегчающий такие преобразования.

Хранилище Данных

Хранилище данных определяется как архитектура, которая позволяет руководителям бизнеса систематически организовывать, понимать и использовать свои данные для принятия стратегических решений.

Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика (BI) – это набор инструментов, технологий и концепций, которые поддерживают бизнес, предоставляя исторические, текущие и прогнозные представления о его деятельности. BI включает в себя интерактивную аналитическую обработку (англ. OLAP, online analytical processing) , конкурентную разведку, бенчмаркинг, отчетность и другие подходы к управлению бизнесом.

Apache Hadoop

Apache Hadoop – это фреймворк с открытым исходным кодом для обработки больших объемов данных в кластерной среде. Он использует простую модель программирования MapReduce для надежных, масштабируемых и распределенных вычислений.

Apache Spark

Apache Spark – это мощный процессорный движок с открытым исходным кодом, основанный на скорости, простоте использования и сложной аналитике, с API-интерфейсами на Java, Scala, Python, R и SQL. Spark запускает программы в 100 раз быстрее, чем Apache Hadoop MapReduce в памяти, или в 10 раз быстрее на диске. Его можно использовать для создания приложений данных в виде библиотеки или для выполнения специального анализа в интерактивном режиме. Spark поддерживает стек библиотек, включая SQL, фреймы данных и наборы данных, MLlib для машинного обучения, GraphX для обработки графиков и потоковую передачу.

Интернет вещей

Интернет вещей (IoT) – это растущий источник больших данных. IoT – это концепция, позволяющая осуществлять интернет-коммуникацию между физическими объектами, датчиками и контроллерами.

Машинное Обучение

Машинное обучение может быть использовано для прогностического анализа и распознавания образов в больших данных. Машинное обучение является междисциплинарным по своей природе и использует методы из области компьютерных наук, статистики и искусственного интеллекта. Основными артефактами исследования машинного обучения являются алгоритмы, которые облегчают автоматическое улучшение на основе опыта и могут быть применены в таких разнообразных областях, как компьютерное зрение и интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный Анализ Данных

Интеллектуальный анализ данных – это применение специфических алгоритмов для извлечения паттернов из данных. В интеллектуальном анализе акцент делается на применении алгоритмов в ходе которых машинное обучение используются в качестве инструмента для извлечения потенциально ценных паттернов, содержащихся в наборах данных.

Источник

Где применяются большие данные

Аналитика больших данных применяется в самых разных областях. Перечислим некоторые из них:

Поставщикам медицинских услуг аналитика больших данных нужна для отслеживания и оптимизации потока пациентов, отслеживания использования оборудования и лекарств, организации информации о пациентах и т. д.
Туристические компании применяют методы анализа больших данных для оптимизации опыта покупок по различным каналам. Они также изучают потребительские предпочтения и желания, находят корреляцию между текущими продажами и последующим просмотром, что позволяет оптимизировать конверсии.
Игровая индустрия использует BigData, чтобы получить информацию о таких вещах, как симпатии, антипатии, отношения пользователей и т. д.

Если вы хотите освоить новую профессию или повысить квалификацию в сфере Big Data, стоит обратить внимание на курс факультета аналитики Big Data онлайн-университета GeekBrains . Программа включает основательную математическую подготовку, изучение языка Python и получение навыков практической работы с базами данных. Также изучаются Hadoop и Apache Spark – востребованные инструменты для работы с большими данными. Курс ориентирован на применение машинного обучения в бизнесе и построен по принципам практической работы над проектами с ведущими специалистами отрасли и личным помощником-куратором.

Что такое большие данные?

Большие наборы данных.
Категорию вычислительных стратегий и технологий, которые используются для обработки больших наборов данных.

Системы больших данных

Volume (объем данных).
Velocity (скорость накопления и обработки данных).
Variety (разнообразие типов обрабатываемых данных).

Объем данных

Скорость накопления и обработки

Разнообразие типов обрабатываемых данных

Другие характеристики

Veracity (достоверность данных): разнообразие источников и сложность обработки могут привести к проблемам при оценке качества данных (и, следовательно, качества полученного анализа).
Variability (изменчивость данных): изменение данных приводит к широким изменениям качества. Для идентификации, обработки или фильтрации данных низкого качества могут потребоваться дополнительные ресурсы, которые смогут повысить качество данных.
Value (ценность данных): конечная задача больших данных – это ценность. Иногда системы и процессы очень сложны, что затрудняет использование данных и извлечение фактических значений.

Жизненный цикл больших данных

Основные категории, связанные с обработкой больших данных:

Внесение данных в систему
Сохранение данных в хранилище
Вычисление и анализ данных
Визуализация результатов

Кластерные вычисления

Объединение ресурсов: для обработки больших наборов данных требуется большое количество ресурсов процессора и памяти, а также много доступного пространства для хранения данных.
Высокая доступность: кластеры могут обеспечивать различные уровни отказоустойчивости и доступности, благодаря чему аппаратные или программные сбои не повлияют на доступ к данным и их обработку. Это особенно важно для аналитики в реальном времени.
Масштабируемость: кластеры поддерживают быстрое горизонтальное масштабирование (добавление новых машин в кластер).

Получение данных

В идеале, поступившие данные проходят минимальное форматирование.

Хранение данных

После приема данные переходят к компонентам, которые управляют хранилищем.

Вычисление и анализ данных

Визуализация результатов

Читайте также: