Big Data сегодня и в будущем: актуальность методов и инструментов работы с данными

На сегодняшний день Big Data — это одна из горячих тем, объем данных и их увеличение растет с каждой секундой и необходимо иметь соответствующие инструменты, чтобы данные структурировать для дальнейшего использования.
Чтобы проще понять суть, возьмем для примера супермаркет, где на одной полке рядом лежат абсолютного разного рода товары: фрукты, чашки, домино. Big Data раскладывает товар на свои места и в итоге вам легко найти нужный товар, его цену, а также дополнительные данные, например похожие товары по цвету, характеристикам.
Целью обработки таких данных является необходимый результат для эффективного использования в дальнейшем.
Существуют методы и технологии для анализа данных:

• Машинное обучение;
• Распознавание образов;
• Визуализация аналитических данных;
• Краудсорсинг;
• Имитационное моделирование;
• Data Mining;
• Прогнозная аналитика;
• Пространственный анализ;
• Искусственные нейронные сети;
• Статистический анализ;
• Смешение и интеграция данных.

А так же технологии, позволяющие распределить обработку данных по узлам, что снижает нагрузку и помогает избежать снижения производительности.
Принцип работы основан на распределении вычислений между объединенными в кластер машинами, на которые установлено соответствующее ПО:

• SQL — язык позволяет работать с модифицированными данными, используя соответствующую СУБД;
• NoSQL — имеет некоторые отличия от стандартных способов реализации базы больших данных и хорошо подходит для собранной информации на основе данных  из соцсетей;
• MapReduce — ведется параллельная обработка данных двумя методами: один — выбирает данные, другой — агрегирует их;
• Hadoop — в основном применяют для реализации поисковых и контекстных процессов на сайте, который имеет высокую нагрузку.

Если рассматривать источники поступления данных, можно отметить следующие:

• Интернет (блоги, форумы, соцсети, другие сайты);
• Показания приборов и датчиков, а также других устройств;
• Архивы корпоративных документов.

Возьмем для примера несколько сфер для рассмотрения.

Банки используют Big Data для оптимизации затрат, повышения качество обслуживания своих клиентов, прогнозов очереди в отделения, управления рисками, анализ потребностей клиентов как существующих, так и потенциальных.
В бизнесе — это автоматический учет и оптимизация расходов, учет продукции, расчет цен.
В маркетинге специалисты получили качественный инструмент для прогнозирования. Например, рекламу можно показывать только целевой аудитории, а также расширять ее, находя новых клиентов. Оценивать их удовлетворенность продуктом, сезонную активность.
Также Big Data применяется в таких областях:

• Геоаналикика;
• Антиспам;
• Колл-центры;
• Управление оттоком;
• Развитие сети;
• Агентства по безопасности

Последняя как раз может контролировать использование больших данных (телефонные звонки, личные сообщения) для предотвращения преступлений.
Если затронуть вопрос кибербезопасности, можно выделить ряд проблем.Одна из них относится к Hadoop, данные в которой являются, по сути, файловой системой. Доступ к ним может осуществляется через разные API и это требует дополнительной защиты.
Пока что, единой методологии по обеспечению безопасности для Big Data нет. Некоторые организации предлагают свои варианты и рекомендации и, как правило, они оптимизированы под процессы каждой из этих организаций и до закрепления методологий как стандарта дело еще не дошло. В будущем системы сбора информации будут знать о нас практически все. Это дает возможность создавать рычаги давления и манипулировать обществом в целом. По прогнозам Ganter, в 2018 году около половины правовых нарушений будут касаться личных данных и некорректного их использования.
Все больше устройств начинают генерировать новую и более сложную информацию, под которую необходимо оперативно перестроиться, оптимизировать процессы анализа и обработки данных для получения более качественных и точных результатов для дальнейшей работы с ними. При этом уделяя огромное внимание вопросу безопасности, острота которого становится все сильнее. Стоит непременно задуматься об использовании Big Data для предотвращения кибератак и других угроз.

Поможем сделать анализ, настройку сервера и организовать защиту данных с учетом особенностей Вашей IT-инфраструктуры, настроить фаерволы, сделать оптимизацию производительности. Наша высококвалифицированная техническая поддержка всегда готова поддерживать безопасность Ваших серверов в актуальном состоянии на постоянной основе или по мере необходимости за счет разовых работ.