Što je analitika velikih podataka? Brzi odgovori iz različitih skupova podataka

Postoje podaci, a zatim i veliki podaci. Pa, u čemu je razlika?

Definirani veliki podaci

Jasnu definiciju velikih podataka može biti teško odrediti jer veliki podaci mogu pokriti mnoštvo slučajeva korištenja. No općenito se pojam odnosi na skupove podataka koji su toliko veliki i toliko složeni da tradicionalni softverski proizvodi za obradu podataka nisu u mogućnosti prikupiti, upravljati i obraditi podatke u razumnom vremenskom roku.

Ovi skupovi velikih podataka mogu uključivati ​​strukturirane, nestrukturirane i polustrukturirane podatke, od kojih se svaki može iskopati radi uvida.

Koliko podataka zapravo čini „velikim“, otvoreno je za raspravu, ali obično može biti u više petabajta - i za najveće projekte u opsegu eksabajta.

Često velike podatke karakteriziraju tri V:

  • ekstremna količina podataka
  • širok spektar vrsta podataka
  • brzina na kojoj treba podaci biti obrađeni i analizirani

Podaci koji čine velike baze podataka mogu doći iz izvora koji uključuju web stranice, društvene medije, stolne i mobilne aplikacije, znanstvene eksperimente i - sve više - senzore i druge uređaje na Internetu stvari (IoT).

Koncept velikih podataka dolazi s nizom povezanih komponenata koje omogućuju organizacijama da podatke iskoriste u praktičnu upotrebu i riješe brojne poslovne probleme. Uključuju IT infrastrukturu potrebnu za podršku tehnologijama velikih podataka, analitiku primijenjenu na podatke; platforme za velike podatke potrebne za projekte, srodne skupove vještina i stvarne slučajeve upotrebe koji imaju smisla za velike podatke.

Što je analitika podataka?

Ono što zaista donosi vrijednost svih organizacija koje prikupljaju velike podatke jest analitika primijenjena na podatke. Bez analitike, koja uključuje ispitivanje podataka radi otkrivanja obrazaca, korelacija, uvida i trendova, podaci su samo gomila jedinica i nula s ograničenom poslovnom upotrebom.

Primjenom analitike na velike podatke, tvrtke mogu vidjeti prednosti poput povećane prodaje, poboljšane korisničke usluge, veće učinkovitosti i sveukupnog jačanja konkurentnosti.

Analitika podataka uključuje ispitivanje skupova podataka radi stjecanja uvida ili donošenja zaključaka o tome što oni sadrže, poput trendova i predviđanja o budućim aktivnostima.

Analizirajući informacije pomoću alata za analizu velikih podataka, organizacije mogu donositi bolje informirane poslovne odluke poput kada i gdje provesti marketinšku kampanju ili predstaviti novi proizvod ili uslugu.

Analitika se može odnositi na osnovne aplikacije poslovne inteligencije ili napredniju prediktivnu analitiku poput one koju koriste znanstvene organizacije. Među najnaprednijim vrstama analitike podataka nalazi se rudarenje podataka, gdje analitičari procjenjuju velike skupove podataka kako bi identificirali odnose, obrasce i trendove.

Analitika podataka može uključivati ​​istraživačku analizu podataka (kako bi se identificirali obrasci i odnosi u podacima) i potvrdnu analizu podataka (primjenom statističkih tehnika kako bi se utvrdilo je li pretpostavka o određenom skupu podataka istinita.

Druga razlika je kvantitativna analiza podataka (ili analiza numeričkih podataka koja ima kvantificirane varijable koje se mogu statistički uspoređivati) u odnosu na kvalitativnu analizu podataka (koja se fokusira na nenumeričke podatke kao što su video, slike i tekst).

IT infrastruktura za podršku velikim podacima

Da bi koncept velikih podataka funkcionirao, organizacije moraju imati uspostavljenu infrastrukturu za prikupljanje i pohranu podataka, pružanje pristupa njima i osiguravanje informacija dok su u pohrani i u tranzitu. To zahtijeva upotrebu alata za analitiku velikih podataka.

Na visokoj razini to uključuje sustave za pohranu i poslužitelje dizajnirane za velike podatke, softver za upravljanje podacima i integraciju podataka, softver za poslovnu inteligenciju i analitiku podataka i aplikacije za velike podatke.

Većina ove infrastrukture vjerojatno će biti lokalna, jer tvrtke nastoje i dalje povećavati ulaganja u svoj podatkovni centar. No, organizacije se sve više oslanjaju na usluge računalstva u oblaku kako bi podnijele velik dio svojih zahtjeva za velikim podacima.

Prikupljanje podataka zahtijeva izvore za prikupljanje podataka. Mnoge od njih - poput web aplikacija, kanala na društvenim mrežama, mobilnih aplikacija i arhiva e-pošte - već postoje. No kako se IoT učvršćuje, tvrtke će možda morati primijeniti senzore na svim vrstama uređaja, vozila i proizvoda za prikupljanje podataka, kao i nove aplikacije koje generiraju korisničke podatke. (IoT-orijentirana analitika velikih podataka ima svoje vlastite specijalizirane tehnike i alate.)

Da bi pohranile sve dolazne podatke, organizacije moraju imati odgovarajuće mjesto za pohranu podataka. Među mogućnostima pohrane su tradicionalna skladišta podataka, podatkovna jezera i pohrana u oblaku.

Alati sigurnosne infrastrukture mogu uključivati ​​šifriranje podataka, provjeru autentičnosti korisnika i druge kontrole pristupa, sustave za nadzor, vatrozid, upravljanje mobilnošću u poduzeću i druge proizvode za zaštitu sustava i podataka,

Tehnologije velikih podataka

Uz prethodno spomenutu IT infrastrukturu koja se općenito koristi za podatke. Postoji nekoliko tehnologija specifičnih za velike podatke koje bi vaša IT infrastruktura trebala podržavati.

Hadoop ekosustav

Hadoop je jedna od tehnologija koja je najuže povezana s velikim podacima. Projekt Apache Hadoop razvija softver otvorenog koda za skalabilno distribuirano računanje.

Programska knjižnica Hadoop okvir je koji omogućuje distribuiranu obradu velikih skupova podataka u klasterima računala pomoću jednostavnih programskih modela. Dizajniran je za povećanje s jednog poslužitelja na tisuće, od kojih svaki nudi lokalno računanje i pohranu.

Projekt uključuje nekoliko modula:

  • Hadoop Common, uobičajeni uslužni programi koji podržavaju ostale Hadoop module
  • Distribuirani sustav datoteka Hadoop, koji pruža visokopropusni pristup podacima aplikacije
  • Hadoop YARN, okvir za planiranje poslova i upravljanje resursima klastera
  • Hadoop MapReduce, sustav zasnovan na YARN-u za paralelnu obradu velikih skupova podataka.

Apache iskra

Dio Hadoop ekosustava, Apache Spark je open-source klaster-računarski okvir koji služi kao motor za obradu velikih podataka u Hadoopu. Spark je postao jedan od ključnih okvira za obradu distribuiranih velikih podataka i može se implementirati na razne načine. Pruža nativne veze za programske jezike Java, Scala, Python (posebno distribuciju Anaconda Python) i R (R je posebno pogodan za velike podatke), a podržava SQL, strujanje podataka, strojno učenje i obradu grafova.

Jezera podataka

Jezera podataka su spremišta za pohranu koja sadrže izuzetno velike količine neobrađenih podataka u svom izvornom formatu sve dok podaci ne budu potrebni poslovnim korisnicima. Pomažu u povećanju rasta podatkovnih jezera inicijative za digitalnu transformaciju i rast IoT-a. Jezera podataka osmišljena su tako da korisnicima olakšaju pristup ogromnim količinama podataka kada se za tim ukaže potreba.

NoSQL baze podataka

Uobičajene SQL baze podataka dizajnirane su za pouzdane transakcije i ad hoc upite, ali imaju ograničenja poput krute sheme koja ih čini manje pogodnima za neke vrste aplikacija. NoSQL baze podataka rješavaju ta ograničenja te pohranjuju i upravljaju podacima na načine koji omogućuju veliku operativnu brzinu i veliku fleksibilnost. Mnoge su razvile tvrtke koje su tražile bolje načine za pohranu sadržaja ili obradu podataka za masivne web stranice. Za razliku od SQL baza podataka, mnoge se baze podataka NoSQL mogu horizontalno skalirati na stotinama ili tisućama poslužitelja.

Baze podataka u memoriji

Baza podataka u memoriji (IMDB) je sustav upravljanja bazom podataka koji se prvenstveno oslanja na glavnu memoriju, a ne na disk, za pohranu podataka. Baze podataka u memoriji brže su od baza podataka optimiziranih za disk, što je važno za analitiku velikih podataka i stvaranje skladišta podataka i podataka.

Vještine velikih podataka

Nastojanja za velike podatke i analitiku velikih podataka zahtijevaju određene vještine, bilo da dolaze iz organizacije ili preko vanjskih stručnjaka.

Mnoge od ovih vještina povezane su s ključnim komponentama velike podatkovne tehnologije, kao što su Hadoop, Spark, NoSQL baze podataka, baze podataka u memoriji i analitički softver.

Drugi su specifični za discipline kao što su znanost o podacima, rudarenje podacima, statistička i kvantitativna analiza, vizualizacija podataka, programiranje opće namjene te struktura podataka i algoritmi. Također je potrebno da ljudi s cjelokupnim upravljačkim vještinama vide projekte velikih podataka do kraja.

S obzirom na to koliko su uobičajeni projekti za analizu velikih podataka i nedostatak ljudi s ovim vrstama vještina, pronalaženje iskusnih stručnjaka mogao bi biti jedan od najvećih izazova za organizacije.

Slučajevi korištenja analitike velikih podataka

Veliki podaci i analitika mogu se primijeniti na mnoge poslovne probleme i slučajeve korištenja. Evo nekoliko primjera:

  • Analitika kupaca. Tvrtke mogu ispitati podatke o kupcima kako bi poboljšale korisničko iskustvo, poboljšale stope pretvorbe i povećale zadržavanje.
  • Operativna analitika. Poboljšanje operativnih performansi i bolje korištenje korporativne imovine ciljevi su mnogih tvrtki. Alati za analizu velikih podataka mogu pomoći tvrtkama da pronađu načine za učinkovitije poslovanje i poboljšanje performansi.
  • Sprečavanje prijevara. Alati i analiza velikih podataka mogu pomoći organizacijama da identificiraju sumnjive aktivnosti i obrasce koji mogu ukazivati ​​na prijevarno ponašanje i ublaže rizike.
  • Optimizacija cijena. Tvrtke mogu koristiti analitiku velikih podataka za optimizaciju cijena koje naplaćuju za proizvode i usluge, pomažući u povećanju prihoda.