Big Data и лучшие инструменты аналитики в 2021 году

Вероника Голубева

ведущий аналитик данных в «Сбере»

Десять лет назад данные по всему миру начали активно расти, открывая возможности по улучшению клиентского опыта. На текущий момент понятие Big Data уже прочно вошло в обиход по всему миру. Львиная доля этих данных собирается через Интернет, а остальная часть с помощью устройств с возможностью выхода в сеть. Также еще один важный фактор роста — это растущее число виртуальных online офисов.

Компании заинтересованы как в найме экспертов Big Data, так и людей хорошо разбирающихся в инструментах аналитики. Руководители команд ищут сотрудников, обладающих компетентными навыками и демонстрирующих талант и когнитивные способности, которые стали бы ценным активом для выполнения нишевых обязанностей компании. Много из того, что было ценным раньше утратило свою ценность и наоборот. В любом случае, давай подробнее разберем что такое Big Data.

Мы без остановки производим гигантское количество данных через социальные сети, общественный транспорт и интернет покупки. Их объемы завораживают дух. Ежедневно мы загружаем 95 миллионов изображений и видео, 340 миллионов твитов и 1 миллиард документов. Всего мы производим 2,5 квинтиллиона байт в день, кто-то из вас помнит сколько это нулей? Вот поэтому их и называют Big Data.

Хотя данные проникли почти во все ниши и служат одной из главных движущих сил успеха современных компаний, но термин Big Data используется не так давно. К слову, Google Trends демонстрирует интерес пользователей к этому словосочетанию с 2011 года. Сегодня этот термин находится в активной ротации, являясь одним из наиболее часто используемых в корпоративной среде. У этого термина нет четких границ и определения, кто-то считает что Big Data начинается со 100 Гб (500 Гб, 1 Тб, что угодно), кто-то с данных которые невозможно обработать в Excel или с данных которые невозможно обработать на одном компьютере, а кто-то причисляет к ним любые данные. Поэтому существует и альтернативное мнение, что Big Data не существует, это вымышленный персонаж, который маркетологи используют, чтобы заставить компании тратить деньги.

Так что же это за концепция? По сути, Big Data — это серия подходов, инструментов и методов, используемых для обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объемов и значительного разнообразия для получения результатов, воспринимаемых людьми, которые доказывают свою эффективность в условиях непрерывного роста. Большие данные служат альтернативой традиционным системам управления базами данных и решениям в рамках Business Intelligence.

Таким образом, большие данные не относятся к определенному количеству данных или даже к самим данным. Вместо этого термин означает методы обработки данных, которые позволяют распределенную обработку информации. Эти методы могут применяться как к огромным наборам данных (например, содержание всех страниц в Интернете), так и к небольшим (например, к содержанию этой статьи).

Большие данные имеют важное значение для глобального бизнеса, поскольку большее количество данных приводит к более точному анализу, который, в свою очередь, обеспечивает более эффективное принятие решений, повышение операционной эффективности и сокращению затрат.

Три больших кита Big Data

Когда мы говорим о больших данных, мы не можем не упомянуть три ключевых свойства: объем, скорость и разнообразие. Эти три вектора позволяют нам понять, чем большие данные выгодно отличаются от управления данными старой школы.

Объем

Количество данных должно быть достаточно. Вам придется обрабатывать огромные объемы неструктурированных данных с низкой плотностью. И размер данных является наиболее важным показателем при определении возможной извлекаемой ценности, так как чем больше данных, тем точнее можно получить результат на них. Клики-потоки, системные журналы и системы потоковой обработки обычно генерируют достаточные по объему данные.

Разнообразие

Давно прошли те времена, когда данные собирались из одного места и возвращались в едином формате. Сегодня данные бывают всех форм и размеров, включая видео, текст, звук, графику и даже выкалывание на бумаге. Таким образом, большие данные предоставляют возможности для использования новых и существующих данных и разработки новых способов сбора данных в будущем.

Скорость

Под скоростью обычное подразумевается, как быстро данные попадают к нам из различных систем для дальнейшего с ними взаимодействия. Некоторые данные могут появляться в режиме реального времени, а некоторые поступают пачками. Поскольку большинство платформ обрабатывают входящие данные с разной скоростью, важно не ускорять процесс принятия решения, не имея всей необходимой информации.

Лучшие инструменты для работы с Big Data

Программное обеспечение Big Data Analytics широко применяется для эффективной обработки данных и достижения конкурентного преимущества на рынке. Эти программные аналитические инструменты помогают отслеживать текущие рыночные изменения, потребности клиентов и другую различную ценную информацию. Давайте рассмотрим самые популярные инструменты аналитики 2021 году.

Apache Hadoop

Apache Hadoop занимает первое место в нашем списке. Большие данные будет сложно обрабатывать без Hadoop, и специалисты по данным хорошо это знают. Hadoop — это не только полностью открытая и бесплатная система хранения больших данных, но и сопутствующий набор утилит, библиотек, фреймворков, дистрибутивов для разработки.

Эта основополагающая технология хранения и обработки больших данных является проектом верхнего уровня Apache Software Foundation.

Hadoop состоит из четырех частей:

1. HDFS — это распределенная файловая система, предназначенная для работы на стандартном оборудовании.
2. MapReduce — модель распределённых вычислений, представленная компанией Google, используемая для параллельных вычислений.
3. YARN— технология, предназначенная для управления кластерами.
4. Библиотеки — для работы остальных модулей с HDFS

X-plenty

Эта облачная масштабируемая платформа входит в число лидеров в своей нише, предлагая решения ETL и инструменты конвейера данных. X-plenty обрабатывает как структурированные, так и неструктурированные данные и объединяется с различными источниками, включая Amazon Redshift, хранилища данных SQL, базы данных NoSQL и облачные службы хранения. Основные преимущества:

• легкое преобразование данных;
• REST API;
• гибкость в использовании;
• превосходная безопасность;
• различные источники данных;
• клиентоориентированный подход.

Spark

Сегодня этот мощный инструмент аналитики с открытым исходным кодом является одним из основных в арсенале компаний, включая Amazon, eBay и Yahoo. Apache Spark — это технология для работы с большими данными посредством распределенных вычислений в оперативной памяти, что увеличивает скорость обработки. Он основан на Hadoop и является по сути эволюцией концепции MapReduce, используя другие типы вычислений, включая интерактивные запросы и потоковую обработку.

Spark создан для широкого спектра рабочих задач, таких как пакетные приложения, итерационные алгоритмы, интерактивные запросы и потоковая передача. Это делает его идеальным вариантом как для любительского использования, так и для профессиональной обработки больших объемов данных.

Cassandra

Если вы знакомы с базами данных NoSQL, вы наверняка сталкивались с Cassandra. Это бесплатная база данных NoSQL с открытым исходным кодом, и она хранит значения в виде пар ключ-значение. Этот инструмент — идеальный выбор, когда вам требуется масштабируемость и высокая доступность без ущерба для производительности.

Благодаря своим архитектурным особенностям Apache Cassandra имеет следующие преимущества:

• масштабируемость и надежность за счет отсутствия центрального сервера;
• гибкая схема данных;
• высокая пропускная способность, особенно для операций записи;
• собственный SQL-подобный язык запросов;
• настраиваемая согласованность и поддержка репликации;
• автоматическое разрешение конфликтов.

Talend

Talend — это аналитическая программа, а точнее бесплатный инструмент ETL с открытым исходным кодом, которая упрощает и оптимизирует интеграцию больших данных. ETL упрощает преобразование необработанных данных в информацию, которую можно использовать для практической бизнес-аналитики (BI). Программное обеспечение Talend может похвастаться такими функциями, как облако, большие данные, интеграция корпоративных приложений, качество данных и управление основными данными. Он также содержит единый репозиторий для хранения и повторного использования метаданных и проверки качества данных.

Особенности:

• более быстрая разработка и развертывание;
• меньше расходов и бесплатная загрузка;
• современное решение;
• единая платформа;
• огромное преданное сообщество.

Существует широкий спектр инструментов для работы с большими данными, которые помогают хранить, анализировать, составлять отчеты и делать с данными намного больше. Это программное обеспечение превращает скудные биты данных в мощное топливо, которое стимулирует глобальные бизнес-процессы и способствует принятию решений, основанных на знаниях.

Итоги

Когда-то использование больших данных произвело революцию в области информационных технологий. Сегодня компании используют ценные данные и внедряют инструменты больших данных, чтобы превзойти своих конкурентов. На конкурентном рынке как устоявшиеся компании, так и новички применяют стратегии, опираясь на обработанные данные, чтобы зафиксировать сигнал, отследить пожар и получить прибыль.

Большие данные позволяют организациям определять новые возможности и создавать новые типы компаний, которые могут комбинировать и анализировать отраслевые данные. Таким образом, чистые, актуальные и наглядные данные предоставляют полезную информацию о продуктах, оптимизируют бизнес-операции и влекут за собой значительные экономические преимущества.