Big Data повсюду: как собирают и анализируют большие данные

Выражение «большие данные» мы слышим так часто, что пора номинировать его на Слово десятилетия. Но что оно значит на самом деле? Чем большие данные отличаются от маленьких, кто и как их собирает и как использует для бизнеса и правительства? Рассказываем в подробной статье.

Количество информации, созданной людьми, стремительно растёт. В 2025 году ожидается, что объемы данных достигнут 400 зеттабайт (в одном зеттабайте 1 миллиард гигабайт), что в 10 раз больше, чем в 2020 году. Это создает спрос на специалистов, обладающих навыками работы с данными, независимо от их типа и структуры. Большие данные становятся все более значимыми, и это требует применения современных технологий для их анализа и обработки.

Анализ данных (английские термины — data analysis и data mining) — это процесс обработки, исследования и интерпретации крупных объемов информации для извлечения ценных знаний и построения гипотез о закономерностях. В контексте биг дата, этот процесс становится сложнее из-за объема, разнообразия и скорости поступления данных. Методы анализа больших данных включают в себя статистическую методику (включая регрессионный анализ, корреляционный анализ), машинное обучение (нейронные сети, деревья принятия решений), разбор текстов и изображений, графовый анализ, а также методы обработки естественного языка.

Анализ данных требует не только использования подходящих методов, но и правильное формирование и предварительную обработку данных, а также интерпретации результатов для принятия обоснованных решений.

Великое множество данных окружает нас повсюду, но лишь небольшую долю можно анализировать и использовать для практичных вещей. Как правило, в интересах бизнеса, для продажи товаров и услуг. Поиск по интернету, например, преобразуется в систематизированные данные и используется компаниями, чтобы узнавать наши предпочтения. Если сайт собирает и хранит информацию о своих клиентах, он использует полученные результаты для принятия важных решений. Искали электрочайник на маркетплейсах? Интернет-магазины используют эту информацию для того, чтобы показать вам персонализированную рекламу о разных моделях чайников, а также предложить сладости, чайные сервизы и эксклюзивные сорта заварки.

Анализ данных играет ключевую роль в современном бизнесе из-за ряда важных причин.

Во-первых, он позволяет компаниям лучше понять своих клиентов и рынок в целом и создавать продукты и услуги, которые нужны потребителям.

Во-вторых, анализ данных помогает принять обоснованные бизнес-решения на основе фактов и цифр, что помогает снизить риски и увеличить прибыль.

В-третьих, он позволяет выявлять скрытые паттерны и тенденции и на их основе прогнозировать будущие тренды для эффективных стратегических решений.

Анализ данных — неотъемлемая часть современного бизнеса. Этот инструмент помогает компаниям быть конкурентоспособными и успешными на рынке.

Среди экспертов, работающих с Big Data, больше всего аналитиков данных. Эти специалисты собирают, обрабатывают данные и делают выводы, помогающие в принятии бизнес-решений. Они проводят А/B-тесты, строя модели и оценивая перспективы продукта. А анализ поведения пользователей показывает взаимосвязи с другими процессами, позволяя прогнозировать реакцию клиентов и делать выводы о пользователях, что снижает риски для бизнеса. Анализ данных необходим для любых бизнесов, даже малых, которые обрабатывают информацию о клиентах, продажах, выручке.

При этом классификация данных, с которыми работает аналитик, может быть разной: маркетинг, финансы, продукты.

Кроме того, в сфере аналитики данных существуют и другие профессии:

Data Scientists (Ученые по данным). Выполняют аналитическую работу, собирают статистику, строят модели машинных обучений, выявляют закономерности и тренды, помогают принимать решения на основе данных. Ключевые навыки: статистика, машинное обучение, основы программирования, анализ данных, визуализация данных.

Data Engineer (Инженер по данным). Разрабатывает и поддерживает инфраструктуру для хранения, обработки и анализа больших объемов данных. Ключевые навыки: программирование (Python, Java, Scala), базы данных, облачные технологии, Big Data.

Data Architect (Архитектор данных). Разрабатывает архитектуру систем хранения и обработки данных, обеспечивает их масштабируемость и безопасность. Ключевые навыки: опыт в проектировании систем по сбору и обработке данных, знания о различных технологиях хранения данных, понимание бизнес-требований.

Business Intelligence Analytics (BI-аналитик, или специалист по Business Intelligence). Составляет бизнес-планы, создает убедительные презентации и наглядные отчеты. Этот эксперт всегда использует как внешние рыночные данные, так и внутренние данные своей компании. Ключевые навыки: анализ данных, бизнес-анализ, навыки презентации, инструменты бизнес-аналитики.

Каждая из профессий имеет свои специфические задачи и функции, но объединяет их стремление к извлечению ценной информации из данных.

Сегодня методы анализа больших данных вышли за пределы простого хранения и обработки информации, став настоящим источником ценных инсайтов и знаний. В мире аналитики Big Data лидируют такие технологические гиганты, как Google, Amazon, Facebook, где успешно применяются методы машинного обучения, искусственного интеллекта и другие инновационные подходы для анализа данных. Но именно поэтому последние год были сложными для российского сектора BI.

В России в 2020-е годы спрос на данные для принятия решений значительно вырос, и BI-платформы стали наиважнейшим фактором конкурентоспособности, особенно для телекома, ритейла и финансовых услуг. Наблюдался растущий интерес к аналитике в фармацевтике, банковском секторе и промышленности. Но при этом в 2022-м году западные поставщики интеллектуальных программных решений для Big Data покинули российский рынок, а отечественные не были готовы их заменить.

Российские организации адаптировались к новым условиям, переобучали команды, искали новых специалистов и выбирали ПО для импортозамещения. Разработчики сложных зрелых продуктов успешно улучшали свои программы и увеличивали продажи, но большинство вендоров BI-систем не были достаточно зрелыми и столкнулись с проблемами при масштабировании.

Но при всех вызовах и проблемах рынок BI-систем в России активно развивался вплоть до 2024 года, и это развитие будет продолжаться. Поэтому спрос на решения для анализа данных и на квалифицированных специалистов в этой сфере по-прежнему высок.

Известные компании активно применяют аналитику больших данных и извлекают из них полезную информацию. Это позволяет им повысить эффективность своей деятельности и принимать обоснованные решения. Big Data используются для оптимизации производственных процессов, улучшения качества продукции и повышения конкурентоспособности на рынке. Вот несколько известных примеров:

Netflix. Платформа анализирует в огромных количествах данные о поведении пользователей, такие как история просмотров, оценки фильмов и телешоу, время просмотра и даже паузы и перемотки. Благодаря этим данным Netflix предлагает пользователям контент, который им нравится, что увеличивает время, проведенное на платформе, и снижает количество отписок.

Amazon. Компания анализирует данные о покупках, поиску, поведении на сайте и даже погодные условия, чтобы предсказывать спрос на товары и управлять запасами. Кроме того, Amazon использует данные для создания персонализированных рекомендаций товаров.

Walmart. Анализирует данные о продажах, о том, как ведут себя клиенты, о сезонных трендах и даже данные социальных сетей, чтобы предсказывать спрос и оптимизировать запасы. Также компания использует аналитику для динамического ценообразования. Это позволяет Walmart уменьшить количество товаров, которые остаются непроданными, повысить уровень удовлетворенности клиентов и увеличить прибыль.

Как видите, аналитика данных востребована в самых разных сферах бизнеса.

Источники полезных и перспективных данных очень разнообразны. Вот несколько примеров:

1. Изучение поведения посетителей на веб-сайтах и в мобильных приложениях. Даёт информацию о том, какие страницы привлекают больше всего внимания, сколько времени уходит на выбор товара или услуги, какие разделы вызывают наибольший интерес.
2. Анализ данных о покупках, которые собираются из систем учета продаж и клиентских баз данных (CRM). Помогает понять, какие товары и в каком количестве покупают пользователи.
3. Данные из «интернета вещей»: их собирают с различных датчиков производственного оборудования или других устройств. Такие сведения говорят о характеристиках работы оборудования, об условиях окружающей среды и о предпочтениях пользователей домашней электроники.
4. Социологические исследования. Данные о демографических характеристиках населения, их предпочтениях в питании, семейном положении и других аспектах жизни.
5. Записи камер на улицах и в помещениях. Следят за потоком людей в разное время дня и фиксируют их маршруты.
6. Сбор информации из разных источников. Наборы с «маленькими» данными объединяются и становятся «большими».

Собранные данные хранятся разными способами:

• В «озере данных» — на ресурсе, где информация не обработана и данные не структурированы. В будущем анализ таких данных может представлять собой более сложную задачу, но зато на этапе их загрузки всё проходит быстро, ведь материал не надо сортировать.

• В базе данных. Если информацию хранят в базе, необходимо её подготовить, что включает очистку и организацию. Этот процесс требует времени и иногда может приводить к утрате части собранных данных, которые на первый взгляд кажутся несущественными, но со временем могут оказаться важными. Есть разные форматы баз: NoSQL, ACID

• В хранилище данных. Это система из нескольких баз, а иногда и инструментов для анализа. Хранилищу присуща сложная архитектура.

Начнем с рабочего цикла Data Scientist-а — эксперта по анализу данных.

1. Сбор данных с датчиков, API, баз данных, электронных таблиц, изображений и видео.
2. Обработка. Очистка, преобразование и упорядочение исходных данных, ведь изначально данные не структурированные.
3. Разведочный анализ данных (EDA). На этом этапе выявляют закономерности, чтобы обнаружить взаимосвязи между переменными.
4. Обучение моделей. Эксперт стоит модель на основе закономерностей, выявленных в данных, а также настраивает алгоритмы.
5. Оценка. Насколько производительной и эффективной получилась модель? Чтобы это выявить, надо подобрать подходящие метрики.
6. Развертывание. Интеграция модели в существующие системы.

Самый важный здесь — процесс обработки данных, или их анализа. Специалисты в области науки о данных используют разные методы, чтобы обработать объемные массивы информации.

Анализ больших данных — это широкий спектр методов, которые невозможно перечислить в рамках одного текста. Однако мы рассмотрим основные подходы.

Интеграция данных

Это одновременно и обработка, и анализ, результат которого — приведение неоднородной информации к единому формату. Включает удаление избыточных данных и загрузку недостающих, иногда обращаясь к другому источнику.

Статистический анализ

Отличается вычислениями, в результате которых получается результат в процентах. Анализ данных для выявления закономерностей, проверки гипотез и прогнозирования итогов — все это возможно благодаря статистическим методам. Они основаны на количественных данных и предоставляют итоги работы в цифровом формате. Чем крупнее выборка, тем показательнее результат статистического анализа.

Что можно подсчитать с помощью статистического анализа

• Простые проценты, например, конверсию на сайте.

• Средние значения данных из разных групп, например, среднее время просмотра страницы у посетителей сайта разного возраста.

• Соотношение разных сегментов покупателей. Например, процентную долю каждой возрастной группы.

• Корреляцию между двумя явлениями. Например, количеством запущенных лендингов и числом новых клиентов.

Описательная статистика

Анализ ключевых параметров набора данных, включая стандартное отклонение, среднее значение, медиану. Эти параметры служат для разъяснения фундаментальных атрибутов изучаемой выборки. Например, отклонение от среднего иллюстрирует разнообразие данных, в то время как среднее значение дает представление о наиболее обычных показателях в группе.

Корреляционный анализ

Корреляционный анализ дает возможность исследовать, насколько тесно связаны между собой различные переменные. Например, можно исследовать, есть ли зависимость между возрастом покупателя и средним чеком. Этот метод позволяет раскрыть взаимосвязь между переменными, однако он не говорит о причинно-следственной связи. Простыми словами, если средний чек меньше у тех покупателей, которые старше, это не говорит о том, что с возрастом покупательская способность снижается.

Регрессионный анализ

Показывает, как один фактор воздействует на другой и помогает прогнозировать результаты, основываясь на определённых данных. Например, как рекламный бюджет влияет на объёмы продаж. Суть регрессионного анализа в выявлении взаимосвязей между различными переменными и использовании этих знаний для предсказания будущих изменений.

Кластерный анализ

Метод кластеризации дает возможность объединять элементы в группы, исходя из их взаимной похожести. Так, анализируя поведение разных групп покупателей маркетплейса, можно разработать для них индивидуальные предложения. Применение кластерного анализа способствует обнаружению неочевидных категорий данных и облегчает понимание их структуры.

Независимо от сферы применения и используемой технологии, цель анализа данных — извлечение полезной информации из данных и обоснованные решения на основе аналитики.