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.
Recommended Posts
Топ-10 прогнозов для ЦОД
27.12.2017