Big Data — что это такое? Простыми словами рассказываем о главном

Сегодня расскажем, что такое Big Data (биг дата), простыми словами, чтобы стало ясно раз и навсегда.

Big Data — это область IT-сферы, которая изучает, анализирует, обрабатывает и взаимодействует с большими объемами данных. Биг дата — это все инструменты, подходы, методы обработки всех известных типов больших данных.

Специалисты биг дата чаще всего работают с неструктурированными данными, обработка которых дает структурированные данные в табличном представлении, используемые далее по назначению.

 

Что это такое — Big Data (биг дата), простыми словами

Первый вопрос, который очень часто возникает: «А когда простые данные становятся Big Data?». На самом деле, точного определения нет, и граница между «биг дата» и «не биг дата» очень размыта. Можно привести несколько интересных определений, когда данные становятся действительно большими и попадают под статус Big Data, а вы уже выберете себе наиболее подходящий. Итак, биг дата — это:

• когда среднесуточный объем данных переваливает за 100 Гб;
• когда поступаемый объем данных становится проблемным;
• когда с данными не справляется один компьютер;
• когда с данными не справляется один человек;
• когда данные невозможно обрабатывать в Excel из-за их объема;
• абсолютно любой размер данных;
• когда для данных нужно использовать больше одного инструмента;
• и др.

На самом деле, действительно невозможно точной цифрой определить, когда данные становятся биг дата. Эта цифра будет варьироваться в зависимости от контекста и ситуации, в которых она употребляется. Например, если у вас на компьютере собрано 15 терабайт видео и их нужно обработать. Используя персональный компьютер, вы вряд ли сможете обработать такое количество данных в указанное время, поэтому это будет биг дата. В то же время, отправляя электронное письмо с вложением файлов на 200 Мб, почтовый сервер может эту операцию не пропустить из-за объема — это тоже будет биг дата.

 

Классификация биг дата

Big Data — это большой объем разноплановых данных, но при этом все данные поддаются классификации и их можно разделить на 3 основные группы:

1. Структурированные биг дата, которые имеют четкую связь между собой и чаще всего представлены в виде таблиц.
2. Слабоструктурированные биг дата не имеют табличного представления или четких взаимоотношений, но имеют определенные общие индикаторы для придания им слабой организованности.
3. Неструктурированные Big Data вообще не имеют никаких общих взаимосвязей и представлены в неорганизованном порядке.

 

Как характеризуются биг дата

Любые биг дата можно охарактеризовать 4 особенностями:

1. Большой объем. Это объем, который постоянно увеличивается и становится критичным, так как его неорганизованная структура вызывает разного рода проблемы.
2. Скорость генерации данных. Биг дата постоянно генерируются с большой скоростью. К примеру, поисковые системы с поисковыми запросами, новые аккаунты в соцсетях и новые соцсети и др. Одни возникающие данные генерируют другие данные.
3. Большое разнообразие. Вся окружающая нас информация очень разнообразна: видео, текст, изображение, таблицы, записи, числа, показания датчиков, реакции индикаторов и др. И все они имеют собственную ценность.
4. Достоверность биг дата. Данная особенность относится к качеству окружающих нас данных. Насколько они верны? Как от этого зависит их ценность? Потому что любая информация с низкой достоверностью содержит большое количество «шумов». «Шум» — это бессмысленная информация.

 

Основные термины, окружающие биг дата

Big Data — это большие данные и много различных терминов, связанных с ними и с их обработкой. Несколько популярных терминов:

1. Облачные вычисления. Все мы знаем, что такое облако. Так вот, данный термин подразумевает работу с биг дата в облаке, что в первую очередь облегчает доступ к обрабатываемым данным.
2. Прогнозная аналитика. Это технология обрабатывания биг дата, при которой вырабатывается модель для реализации прогнозов каких-то событий.
3. Описательная аналитика. Данный термин подразумевает технологию обрабатывания данных, при которой меньше всего внимания уделяется уточненным деталям и идет концентрация на общие свойства данных.
4. База данных. Все данные должны где-то размещаться, чтобы с ними можно было взаимодействовать. База данных — это место сохранения данных.
5. Хранилище данных. Из отзывов реальных людей можно увидеть оценить уровень обслуживания в определенном игровом казино Вулкан в Казахстане . Такие комментарии о казино дают необходимую информацию о качестве сервиса, честности правил или скорости выплат выигрышей. Эти отклики настоящих игроков помогут новым пользователям выбрать надежный и хороший игорный зал для азартных развлечений. Это структура хранения информации, при которой у руководителя компании есть возможность наблюдать и использовать эти данные самостоятельно в собственных целях.
6. Бизнес-аналитика. Это набор различного инструментария, который используется для определения, аналитики и прогноза бизнес-деятельности.
7. Apache Hadoop. Это фреймворк, который применяется для обработки биг дата.
8. Apache Spark. Это целый движок для работы с биг дата, к которому можно подключить API-интерфейсы для взаимодействия с популярными языками программирования, применяющимися для работы с Big Data: Java, Scala, R, Python и др.
9. Интернет вещей. Это технология, при которой осуществляется коммуникация между физическими устройствами: станками, датчиками, видеокамерами, индикаторами и т. д.
10. Машинное обучение. Это технология обучения компьютеров, при которой активно используются биг дата.
11. Интеллектуальный анализ данных. Это анализ биг дата, который осуществляется по каким-то заданным критериям для выборки определенной информации.

 

Заключение

Невзирая на размеры, биг дата — это всегда работа с большим объемом данных. Big Data — это способность использовать большие объемы данных для благих целей. Работа с биг дата имеет очень важное значение в современном мире, поэтому она задействована во многих сферах человеческой деятельности.

Специалисты по биг дата всегда были и будут востребованы хотя бы потому, что объемы данных растут в геометрической прогрессии изо дня в день.