Анализ больших данных для невежественных и любопытных
18 ноября 2022 г.В 2011 году мы генерировали 2,5 миллиарда гигабайтов данных в день. Десять лет спустя мы создаем более 2,5 квинтиллиона гигабайт данные ежедневно. По мере увеличения объема данных росло и их использование в различных областях. Предприятия, правительства и другие организации по-разному используют собираемые ими данные, и одним из них является аналитика больших данных.
Аналитика больших данных уже давно является горячей темой. Но что именно? Спросите любого, и в зависимости от его источников информации вы получите множество ответов. Кто-то может назвать это гигантами Силиконовой долины, использующими пользовательские данные для продажи рекламы, а кто-то может говорить о его важности в технологических и медицинских исследованиях. Спросите человека-антиутописта, и речь пойдет о кибершпионаже и о том, как Google показывает вам рекламу продукта, который вы искали на Amazon откровенно пугает.
И если вы поищите в Интернете, большая часть литературы предназначена либо для руководителей бизнеса, либо для специалистов в области информационных технологий. Но если вы новичок в анализе больших данных или просто читаете технические блоги, мы вам поможем. Вот ваша аналитика больших данных 101. Итак, давайте перейдем прямо к делу.
Что такое аналитика больших данных?
Прежде чем мы перейдем к анализу данных, давайте обсудим, что такое большие данные. Некоторые интернет-эксперты называют это новой нефтью, а другие — золотым рудником информации. Какое бы прилагательное они ни использовали, все они указывают на жизненно важную роль больших данных в разных отраслях.
Большие данные — это информация. Это может быть информация о чем угодно и о ком угодно: электронные письма, социальные сети, потребители бизнеса, граждане страны или данные с датчиков транспортных средств и устройств. Однако не все данные являются большими данными.
Большие данные:
* Объем – большой объем данных * Разнообразие – множество источников и различных форматов и наборов данных * Достоверность — данные противоречивы * Скорость — собирается на высокой скорости в режиме реального времени * Ценность – дает ценную информацию
Извлечение ценности из больших данных — вот где на сцену выходит аналитика больших данных. Аналитика больших данных – это передовой метод, используемый для анализа объемных и разнообразных наборов данных с целью выявления основных моделей и тенденций, а также выявления корреляций между различными переменными.
Как возникла аналитика больших данных?
Большинство представителей поколения Z и миллениалов ссылаются на аналитику больших данных только в отношении Интернета, интеллектуальных устройств и корпораций. И это правильно. Технологии и потребительство расширили дискуссию о больших данных и их использовании. Однако зарождение аналитики больших данных восходит к XVII веку.
В 1663 году Джон Грант использовал огромные данные для изучения бубонной чумы. Европейский статистик первым применил статистический анализ данных. Затем, примерно 150 лет спустя, сбор и анализ данных стали основой статистики. Перенесемся в 1965 год, когда правительство США создало первый в мире центр обработки данных для хранения налоговой отчетности и данных отпечатков пальцев.
Аналитика больших данных в том виде, в каком мы ее знаем сегодня, начала формироваться после изобретения Интернета в конце 1990-х годов. В то время как объем данных увеличивался быстрее, чем когда-либо, компьютеры становились более мощными и доступными. Организации обратились к компьютерам и программированию, чтобы разобраться в данных, которые они собирали в ходе своей деятельности.
Будь то многонациональные корпорации, малый бизнес, производители или поставщики услуг, все они соревнуются в использовании аналитики больших данных для получения значимой информации из необработанных данных. В то время как компании используют аналитику для анализа поведения потребителей и рыночных тенденций, правительства используют ее для разработки политики и повышения эффективности управления.
Как работает аналитика больших данных?
Аналитика больших данных — это не волшебная палочка, которой можно взмахнуть и получить ответы на свои вопросы. Это даже не полностью автоматизированный процесс, хотя он активно использует искусственный интеллект и машинное обучение.
Организации нужна группа экспертов-программистов, ученых и аналитиков данных, которые могут работать с инструментами аналитики, а также собирать, систематизировать и извлекать из данных полезную информацию.
Аналитика больших данных состоит из четырех этапов. Они:
- Сбор данных
У каждой организации есть множество источников данных: устройства Интернета вещей, программное обеспечение для бизнеса, записи о потребителях, маркетинговые кампании и многое другое. Итак, первый шаг — определить все соответствующие источники данных и внедрить систему для сбора данных из этих источников.
- Хранение и обработка данных
Источники предоставляют либо структурированные данные (данные в табличном формате), либо неструктурированные данные (данные, не соответствующие какой-либо модели данных). Таким образом, в зависимости от разнообразия и сложности данных организации хранят данные в облачных хранилищах данных и озерах данных. Затем выделенные серверы преобразуют необработанные данные в машиночитаемые форматы.
- Очистка данных
Очистка данных – это мера контроля качества, при которой специалисты по данным удаляют повторяющиеся, устаревшие и нерелевантные данные, чтобы анализ данных давал точные результаты.
- Анализ данных
Наконец, аналитики данных используют различные методы и типы аналитики, чтобы находить закономерности, сопоставлять переменные и находить значимые выводы из данных. Они используют инструменты программирования, аналитики и бизнес-аналитики, ИИ и машинного обучения для достижения желаемых результатов.
Написание кодов, создание алгоритмов и обучение ИИ поиску трендов — сложный и длительный процесс. Итак, аналитики данных обращаются к инструментам без кода. Можно бесплатно использовать онлайн-инструментарий для обработки данных, который автоматически преобразует необработанные данные в табличный формат. Таким образом, использование формул и применение фильтров для извлечения информации становится намного удобнее.
Каковы некоторые типы аналитики больших данных?
У аналитики больших данных много пользователей, и у всех у них разные вопросы, на которые им нужны ответы. В зависимости от ответов, которые они хотят получить, они используют различные типы аналитики больших данных. В настоящее время существует четыре основных типа анализа больших данных:
- Описательная аналитика
Мы всегда хотим знать, что происходит или что произошло. Даже когда у нас есть некоторое представление о том, что происходит, мы задаем этот вопрос просто для уверенности. Компании в значительной степени полагаются на описательную аналитику для анализа своей эффективности.
Когда корпорации хотят знать, что происходит в их бизнесе, они используют описательную аналитику, чтобы получить ответы. Описательная аналитика включает в себя простые измерения и математические расчеты на основе данных. Компании обычно используют его для анализа финансовых показателей, месячного роста продаж и доходов, количества клиентов и многого другого, чтобы понять, что происходит в их бизнесе.
- Диагностическая аналитика
Диагностический анализ помогает ответить на такие вопросы, как почему что-то происходит или произошло. Анализ использует данные для определения причин события, поведения и закономерностей. Например, популярность продукта-бестселлера компании снижается, и руководство задается вопросом, почему это так, и обращается к диагностическому анализу, чтобы определить причины снижения продаж.
Они будут анализировать данные, собранные в ходе маркетинговых кампаний, телефонных звонков и электронных писем, данные о потребителях с веб-сайтов и рыночную информацию в целом. Они проведут диагностический анализ, чтобы найти и установить взаимосвязь между причинами и снижением продаж.
- Прогнозная аналитика
Предсказывать и предвидеть будущее очень интересно для нас, людей. Мы предсказываем погоду, победителя конкурса, гороскоп и даже конец света. Но мы все можем согласиться с тем, что прогнозы погоды более надежны, чем старый календарь, предсказывающий конец света. Почему? Потому что такие прогнозы, как прогнозы погоды, являются результатом интенсивной прогностической аналитики.
Из названия понятно, что прогнозная аналитика помогает прогнозировать будущие результаты. Он использует статистику, методы моделирования и машинное обучение для анализа исторических и недавних данных и прогнозирования будущих событий.
Предиктивная аналитика находит закономерности в существующих данных, которые могут повториться в будущем. Прогноз погоды — только один пример; компании используют этот аналитический метод для прогнозирования денежных потоков, производители используют его для прогнозирования выхода из строя оборудования, а страховые компании используют его для выявления мошенничества.
- Предписывающая аналитика
Если вы можете определить, что происходит и что может произойти в будущем, вы, несомненно, сможете использовать данные для планирования наилучшего плана действий. Именно здесь вступает в действие предписывающий анализ.
Организации объединяют результаты описательной и прогнозной аналитики, чтобы улучшить процесс принятия решений. Они используют данные и методы, такие как моделирование и машинное обучение, для разработки наилучшей стратегии продвижения вперед.
Netflix — прекрасный пример правильной предписывающей аналитики. Он рекомендует разный контент разным людям. Во-первых, он использует описательную аналитику для анализа того, какой контент просматривает пользователь.
Затем он использует прогнозную аналитику, чтобы предсказать, что этот пользователь может посмотреть дальше. Наконец, он объединяет результаты двух аналитик в предписывающую аналитику и рекомендует контент, который соответствует вкусу зрителя в 8 из 10 раз.
Заключение
Аналитика больших данных – это мощная технология, которую пытаются использовать большинство компаний и правительств. Это позволяет организациям внимательно следить за массами, понимать поведение и выбор и помогает улучшить процесс принятия решений. Будь то управление гражданами, создание политик или получение преимущества над конкурентами, аналитика больших данных — единственный путь вперед.
н
Оригинал