Использование Big data в современном мире

Вспомните себя при покупке ноутбука в 2000-х годах с хранилищем в 40 гигабайтов. «Вау, как же много места для хранения!» — думали Вы.

А сколько всего данных в мире?

Самый простой смартфон имеет до 30-ти гигабайт памяти, а топовый – до 600 гигабайт. Но дни впечатления гигабайтами давно прошли, так как объем данных по всему миру увеличивается в геометрической прогрессии. Пришло время говорить о терабайтах (1 тис. гигабайт), петабайтах (1 млн гигабайт), эксабайтах (1 млрд гигабайт) и зетабайтах (1 трлн гигабайт).

История и эволюция больших объемов данных (Bid data)

Концепция понятия “Big Data” существует уже много лет. Современные организации понимают, что получаемые данные и цифры (оценки результативности предприятия) принесут выгоду в результате применённой аналитики. Даже в 1950-х годах, за десятилетия до того, как кто-то произнес термин “Big Data”, организации использовали базовую аналитику для раскрытия понимания и тенденций.

Сейчас же, когда вопрос “Есть ли у тебя компьютер?” звучит странно, количественный анализ требует использование открытий выдающихся математиков Карла Фридриха Гаусса, Жозефа Фурье, Даниила Бернули, Леонарда Эйлера, Джона фон Неймана и других. Анализ огромного количества данных занимает много времени, за которое конкурент успеет вывести бизнес на следующий этап принятия решений.

Новые преимущества позволяют максимально эффективно и быстро оценить текущее положение бизнеса и понять, что делать в дальнейшем. Если когда-то предприятие собирало данные, чтобы посредством анализа извлечь информацию для понимания, то сейчас организации анализируют данные для принятия немедленных решений. Способность действовать оперативно дает бизнесу конкурентное преимущество.

Для чего нужны большие данные (Big data)?

Первое применение анализа больших объемов данных появилось в таких действиях, как поиск мошенничества с кредитными картами, предвидение и вмешательство в данный процесс. 61% компаний заявляют, что большие данные являются источником дохода, поскольку они способны глубоко понять поведение клиентов.

Проблема данных заключается в неструктурированности, рассредоточены, а скорость создания не позволяет их каталогизировать.

Проблема современных программных обеспечений в “Big data analysis”

1. Объем данных превышают производительность
Данные находятся во множествах хранилищ, что усложняет анализ из большого количества источников. Технологии хранения данных могут справиться с этой проблемой в некоторой степени, но большинство из них ограничены и не могут всё в себе вместить. К тому же, Вы можете столкнуться с трудностями открытия файла из-за проблем с производительностью устройства ☹.

2. Неудовлетворительная скорость работы
Скорость — это не только время перемещения данных, но и изменения. Сколько времени потребуется для консолидации больших объемов данных и в последующем распространения их? Даже самые современные информационные технологии и программы не решают эти проблемы в полной мере.

3. Разнообразие получаемых данных
Предприятия знают о существовании больших объемы информации, которые не вписываются в традиционные технологии хранения баз. Но они не осознают простоту и скорость получения и хранения этой информации в соответствующих решениях. Также эти соответствующее типы данных должны быть не просто информацией, а ключом в быстром и качественном анализе.

4. Правдивость полученных данных
Правдивость говорит о шуме, нормальности, точности или полезности данных. Шум являет собой неструктурированные данные. В этом случае Вам нужно использовать инструмент «фильтрация данных», с помощью которого вы сможете получить необходимые данные. Но даже в 2019 году это является проблемой.

Программное решение проблем обработки и анализа данных

Много ли программных решений сможет разрешить указанные проблемы? В полной ли мере эти решения смогут закрыть вопросы раз и навсегда?

Ответ один: малое количество программ способны удовлетворить эти запросы.

IDEA включает в себя интерпретатор Python, с помощью которого можно сделать углубленный анализ и полную автоматизацию процессов аудита и анализа данных. Также IDEA решает проблему больших массивов данных, импорт данных с огромного количества источников и форматов (даже PDF). Обладает возможностью подключаться к другим программным решениям, чтобы никакая информация при импорте не была утеряна. Данные в программном обеспечении защищены, после чего Вы будете уверены в том, что всё было проанализировано.

IDEA предоставляет уникальную функцию Project Overview, которая графически отображает все задачи, выполненные в ходе анализа (в том числе при создании, удалении или изменении баз данных). Также вы сможете использовать историю вашего проекта для выполнения тех же процедур для следующей задачи с помощью автоматически сгенерированного кода. Недостатки программы заключаются в языке интерфейса — последняя версия программы не переведена на русский язык.

В заключение:

• Благодаря конкуренции программные решения совершенствуют для повышения продаж.
• Выбирая инструмент для решения задач, стоит учитывать сложность и важность задачи, штат и квалификацию специалистов, бюджет на покупку программного обеспечения.