Використання Big data у сучасному світі

Згадайте себе, коли купували ноутбук у 2000-х роках зі сховищем 40 гігабайтів. «Вау, як же багато місця для зберігання!» – думали Ви.

А скільки всього даних у світі?

Найпростіший смартфон має до 30-ти гігабайт пам’яті, а топовий – до 600 гігабайт. Але дні враження гігабайтами давно пройшли, обсяг даних по всьому світу збільшується у геометричній прогресії. Прийшов час говорити про терабайти (1 тис. гігабайт), петабайти (1 млн гігабайт), ексабайти (1 млрд гігабайт) і зетабайти (1 трлн гігабайт).

Історія й еволюція великих обсягів даних (Bid data)

Концепція поняття “Big Data” існує вже багато років. Сучасні організації розуміють, що ці дані і цифри (оцінки результативності підприємства) принесуть вигоду в результаті застосованої аналітики. Навіть у 1950-х роках, за десятиліття до того, як хтось сказав термін “Big Data”, організації використовували базову аналітику для розкриття розуміння і тенденцій.

Зараз же, коли питання “Чи є у тебе комп’ютер?” звучить дивно, кількісний аналіз вимагає використання відкриттів видатних математиків Карла Фрідріха Гаусса, Жозефа Фур’є, Данила Бернули, Леонарда Ейлера, Джона фон Неймана та інших. Аналіз величезної кількості даних займає багато часу, за яке конкурент встигне вивести бізнес на наступний етап прийняття рішень.
Нові переваги дозволяють максимально ефективно і швидко оцінити поточний стан бізнесу і зрозуміти, що робити надалі. Якщо колись підприємство збирало дані, щоб за допомогою аналізу витягти інформацію для розуміння, то зараз організації аналізують дані для прийняття негайних рішень. Здатність діяти оперативно дає бізнесу конкурентну перевагу.

Для чого потрібні великі дані (Big data)?

Перше застосування аналізу великих обсягів даних з’явилося в таких діях, як пошук шахрайства з кредитними картами, передбачення і втручання в цей процес. 61% компаній заявляють, що великі дані є джерелом доходу, оскільки вони здатні глибоко зрозуміти поведінку клієнтів.

Проблема даних полягає в неструктурованості, розосереджені, а швидкість створення не дозволяє їх каталогізувати.

Проблема сучасних програмних забезпечень в “Big data analysis”

1. Обсяги даних перевищують продуктивність
Дані знаходяться у безлічі сховищ, що ускладнює аналіз з великої кількості джерел. Технології зберігання даних можуть впоратися з цією проблемою в деякій мірі, але більшість з них обмежені і не можуть все в собі вмістити. До того ж, Ви можете зіткнутися з труднощами відкриття файлу через проблеми з продуктивністю пристрою ☹.

2. Незадовільна швидкість роботи
Швидкість — це не тільки час переміщення даних, а й зміни. Скільки часу буде потрібно для консолідації великих обсягів даних і в подальшому поширення їх? Навіть найсучасніші інформаційні технології і програми не вирішують ці проблеми в повній мірі.

3. Різноманітність одержуваних даних
Підприємства знають про існування великих об’ємів інформації, які не вписуються в традиційні технології зберігання баз. Але вони не усвідомлюють простоту і швидкість отримання та зберігання цієї інформації у відповідних рішеннях. Також ці відповідні типи даних повинні бути не просто інформацією, а ключем у швидкому та якісному аналізі.

4. Правдивість отриманих даних
Правдивість говорить про шум, нормальність, точність або корисність даних. Шум являє собою неструктуровані дані. В цьому випадку Вам потрібно використовувати інструмент «фільтрація даних», за допомогою якого ви зможете отримати необхідні дані. Але навіть у 2019 році це є проблемою.

Програмне рішення проблем обробки та аналізу даних

Чи багато програмних рішень зможе дозволити зазначені проблеми? Чи повною мірою ці рішення зможуть закрити питання раз і назавжди?

Відповідь одна: мала кількість програм здатні задовольнити ці запити.

Excel

Excel – популярна програма для роботи з електронними таблицями за допомогою графічного інтерефейсу.

Ми часто використовували Excel для консолідації та аналізу. З цим завданням таблиці Microsoft справляються добре, хоча і не завжди швидко. В останній версії Excel ми не зможемо максимізувати рядки. А використовуючи функцій розділу «Аналіз даних», виникають проблеми з часом розрахунку або відбувається зависання.

MATLAB

MATLAB – програмне рішення, націлене на розробку алгоритмів розрахунку.

Застосовується, головним чином, в інженерних розрахунках. Відоме простотою в роботі і зручним графічним інтерфейсом. Недоліками є неповна підтримка математично-статистичних функцій. Хоча і функціонал розширено інтеграцією C++ і Java, існує складність застосування.

SAS

SAS – об’ємна і складна система для статистичної обробки даних.

Знаменита наявністю інструментарію для роботи з кластерами (розподіленими системами), дозволяє працювати з великими масивами даних. Але написання SAS Macros має свої складнощі: вважко читається, недостатня гнучкість навіть для простих математичних перетворень.

R

R – об’єктно-орієнтована open-source мова програмування для статистичного аналізу.

Користувачі програмного забезпечення R-Studio знають про гнучкість процесу аналізу. Проблема стоїть у складності вивчення і можливих труднощах обробки великих обсягів даних. Багато функцій R не працюють швидко (понад декілька мільйонів рядків).

CaseWare IDEA

CaseWare IDEAпотужний і зручний для користувача інструмент аналізу даних, розроблений для допомоги аудиторам, бухгалтерам та іншим фінансовим спеціалістам швидко виконати аналіз даних. 

IDEA включає в себе інтерпретатор Python, за допомогою якого можна зробити поглиблений аналіз і повну автоматизацію процесів аудиту та аналізу даних. Також IDEA вирішує проблему великих масивів даних, імпорт даних з величезної кількості джерел і форматів (навіть PDF). Володіє можливістю підключатися до інших програмних рішень, щоб ніяка інформація при імпорті не було загублено. Дані в програмному забезпеченні захищені, після чого Ви будете впевнені в тому, що все було проаналізовано.

IDEA надає унікальну функцію Project Overview, яка графічно відображає всі завдання, виконані в ході аналізу (в тому числі при створенні, видаленні або зміні баз даних). Також ви зможете використовувати історію вашого проекту для виконання тих же процедур для наступного завдання за допомогою автоматично згенерованого коду. Недоліки програми полягають в мові інтерфейсу – остання версія програми не переведена на російську мову.

На закінчення:

  • Завдяки конкуренції для підвищення продажів програмні рішення вдосконалюють .
  • Обираючи інструмент для вирішення завдань, варто враховувати складність і важливість завдання, штат і кваліфікацію фахівців, бюджет на покупку програмного забезпечення.

Related Posts

Leave a Reply