Привет друзья!
Успех компании все чаще измеряется ее способностью использовать огромные объемы собранных данных для извлечения действенных выводов, необходимых для роста и оптимизации. В связи с этим многие стали вкладывать средства в этот новый бизнес-ресурс и даже называют данные новой нефтью.
Но что же такое аналитика больших данных и почему начинающим специалистам по работе с данными важно изучать методы анализа больших данных?
В этой статье речь пойдет о том, как работает на практике концепция больших данных. Мы рассмотрим плюсы и минусы внедрения этой технологии в свою стратегию, а также то, каким может быть будущее аналитики больших данных.
1. Что такое аналитика больших данных?
Аналитика больших данных - это подмножество аналитики, в котором к большим массивам данных, определяемым как "большие данные", применяются аналогичные аналитические инструменты и концепции для выявления скрытых закономерностей, полезных корреляций, важных рыночных тенденций, определения предпочтений клиентов и многих других возможных идей.
Одно из заблуждений заключается в том, что аналитика больших данных связана только с очень большими массивами данных, однако она выходит за рамки простого объема данных.
Большие данные также включают в себя 4 атрибута: скорость, объем, разнообразие и достоверность. Именно эти атрибуты определяют, насколько большой массив данных полезен для решения определенных бизнес-задач. Если ваша компания хочет делать более точные прогнозы потребительского спроса, то наличие большего объема данных в режиме реального времени позволит проводить аналитику, что приведет к принятию более обоснованных бизнес-решений.
Поскольку большие данные - это богатый, но сложный ресурс, для их обработки нельзя использовать существующие методы. Большие данные могут включать очень большие и разнообразные массивы данных различных типов, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Размер некоторых из них может составлять от терабайта до зеттабайта!
Многие из появляющихся новых методов используют сложные алгоритмы машинного обучения. Выбор этих методов зависит от конкретной задачи. Для текстовых данных можно использовать:
- интеллектуальный анализ данных
- статистические алгоритмы
- прогностическая аналитика
- обработка естественного языка
- глубокое обучение
Многие из этих методов часто используются в комбинации друг с другом, поскольку большие массивы данных содержат различные типы данных.
2. Процесс анализа больших данных
Хотя конкретные этапы могут отличаться в зависимости от конкретного случая использования, типичный проект по анализу больших данных включает в себя три основных этапа.
Важно отметить, что их можно проходить не в последовательном порядке: Опытные аналитики знают, что процесс анализа больше похож на итерационный цикл, когда вы возвращаетесь к предыдущим этапам для дальнейшей доработки и расширения набора данных, а также для получения выводов из него.
Это позволяет оптимизировать работу на каждом этапе и получать наиболее актуальные сведения для принятия решений.
Если мир бизнес-аналитики вас заинтересовал, но вы не знаете, с чего начать, почему бы не попробовать курс "Аналитик с нуля до Junior" от GeekBrains? Станьте профессиональным инженером-аналитиком и получите одну из самых востребованных профессий. На программе Вы научитесь собирать и обрабатывать данные, визуализировать и интерпретировать их. Получите знания по основам создания и развития процессов, функциональных и бизнес-моделей деятельности. Научитесь формировать метрики и показатели и работать с ними. Сможете превращать информацию в понятные отчеты и графики, делать выводы на ее основе, помогая специалистам и системам принимать решения на основе данных.
Сбор данных
Прежде чем приступить к реализации любого аналитического проекта, необходимо найти подходящие данные.
В проектах по анализу больших данных, как правило, используются данные из различных источников. Это могут быть как базы данных вашей компании, так и общедоступные данные.
Это могут быть данные из социальных сетей, устройств Интернета вещей, метаданные, мультимедийные файлы, транзакции клиентов и многое другое.
Иногда данные могут быть уже структурированы (например, типы данных четко определены). В других случаях данные являются неструктурированными и требуют обработки перед анализом.
В качестве примера можно привести данные из постов в социальных сетях, где на каждую запись приходятся как текстовые, так и мультимедийные файлы. Однако чаще всего встречаются полуструктурированные данные, представляющие собой смесь обоих типов.
Предварительная обработка данных
Теперь, когда вы получили большой набор данных, необходимо выполнить ряд небольших шагов, прежде чем использовать его. Мы называем этот этап предварительной обработкой, так как вам необходимо "обработать" ваши данные, чтобы проверить их качество и точность.
Часто это утомительный и сложный этап, который многие склонны пропускать, но всегда помните поговорку "мусор на входе, мусор на выходе". Качество полученных результатов зависит только от качества данных.
Поскольку данные, собранные в естественных условиях, часто содержат ошибки, несоответствия и дублирование, сначала необходимо просеять их, чтобы удалить и исправить эти записи. Затем, возможно, потребуется преобразовать данные в подходящий формат (например, перевести временные метки в машиночитаемый формат времени). Затем можно применить преобразования для стандартизации и агрегирования значений в единицах, которые лучше подходят для анализа.
Наконец, для удобства анализа необходимо интегрировать эти очищенные и преобразованные наборы данных в единую базу данных. На этом этапе необходимо продумать способ хранения и управления данными. Это зависит от типа и объема набора данных, и существует множество вариантов, отвечающих потребностям и бюджету любого проекта, включая базы данных NoSQL или облачные платформы хранения данных.
Анализ данных
Теперь мы подошли к ключевому этапу аналитического процесса. Здесь вам предстоит выбрать одну из множества аналитических моделей и применить их к большому набору данных с целью выявления закономерностей, тенденций, корреляций и глубоких выводов.
Ваш подход будет определяться тем, какая информация вам нужна - описательная или прогностическая. Если вы хотите получить представление о тенденциях развития потребителей и о том, как бизнес готов удовлетворить эти потребности, то, возможно, достаточно проанализировать ключевые показатели эффективности (KPI), агрегировав данные и представив сводную статистику.
Если же вы хотите посмотреть, какое будущее может ожидать вашу отрасль, то можно обратиться к более продвинутым методам машинного обучения, которые помогут представить прогнозируемые тенденции.
3. Аналитика больших данных: Преимущества
В цифровом мире бизнесу не обойтись без аналитики больших данных. Давайте рассмотрим два основных преимущества такого подхода.
Снижение уровня мошенничества
Большие массивы данных, генерируемые в режиме реального времени, позволяют компаниям лучше выявлять любые риски и аномалии, которые могут способствовать выявлению мошеннических действий.
Это особенно актуально для финансовой отрасли, где компании могут терять деньги из-за ответственности за мошеннические операции. Банки могут использовать аналитику больших данных для раннего выявления и прогнозирования потенциальных рисков, принятия упреждающих мер по их предотвращению и, как следствие, значительной экономии средств.
Аналогичным образом, страховые компании могут более эффективно выявлять мошеннические претензии в масштабе, сокращая необходимость в объемной бумажной работе и ручном расследовании сотрудниками.
Принятие решений на основе данных
Большинство бизнес-аналитиков предпочитают аналитику больших данных, поскольку она обеспечивает систематический способ получения действенных выводов, которые могут быть преобразованы в бизнес-стратегию.
Традиционные методы, такие как качественные исследования или анализ гораздо меньших массивов данных, могут оказаться не в состоянии обеспечить столь глубокий анализ важных тенденций.
Например, розничная компания может изучить, как ее массивные базы данных, отслеживающие каждую транзакцию покупателя в течение определенного времени, позволяют получить целостное представление о покупательских привычках каждого клиента. В дальнейшем они могут сегментировать эти данные, чтобы определить, какие товары покупаются в определенное время, что позволяет лучше обосновать маркетинговые кампании, поскольку компании могут вкладывать средства в стимулирование продаж именно тогда, когда покупатели с наибольшей вероятностью совершат покупку.
Это наглядный пример того, как аналитика больших данных значительно снижает стоимость маркетинговых кампаний и одновременно увеличивает доход.
4. Аналитика больших данных: Проблемы
Аналитика больших данных открывает широкие возможности для повышения эффективности и роста бизнеса, но в то же время она содержит и некоторые проблемы, которые необходимо принимать во внимание.
Рассмотрим две проблемы, возникшие в последние годы.
Конфиденциальность данных
Если вы следите за новостями о технологическом развитии в области данных и искусственного интеллекта, то вас не удивит тот факт, что все чаще звучат призывы к компаниям установить оградительные барьеры в отношении использования собираемых ими данных.
С течением времени эта проблема будет только усиливаться, поскольку все большее число компаний вовлекается в сбор больших массивов данных в рамках своей повседневной деятельности. Кроме того, многие беспокоятся не только о конфиденциальности своих данных, но и о том, насколько надежно они защищены. Обеспечить безопасное хранение и управление большими массивами данных технически непросто.
Во многих компаниях не хватает сотрудников, знающих, как применять надежные меры безопасности для предотвращения утечек данных. К счастью, отрасль начала реагировать на эту потребность инновационными идеями.
Например, SOC 2 - это отраслевая структура, которая подтверждает готовность компании к проведению аудита безопасности, наличию плана реагирования на инциденты и внутреннего контроля доступа к базам данных или хранилищам кода.
Качество данных
Данные записываются в больших объемах, на высокой скорости и в различных форматах. Если не предусмотреть очистку и преобразование данных перед их использованием в средствах анализа данных, то все записанные данные могут оказаться непригодными для использования. Поэтому очень важно, чтобы аналитики тщательно очищали данные и устраняли любые ошибки на этапе предварительной обработки.
Это может быть сложным процессом, но аналитики могут обратиться к более современным инструментам, которые помогут быстрее очищать большие объемы данных.
5. Будущее аналитики больших данных
Аналитика больших данных только начинается, и на горизонте уже маячит множество ожидаемых достижений. По мере того как генерация больших данных будет становиться все более распространенной, а их хранение - все более дешевым, аналитика больших данных, вероятно, будет со временем приобретать все большую популярность.
Дорого, но в будущем это оправдает себя
В настоящее время аналитика в реальном времени является относительно дорогостоящей и сложной для внедрения в большинстве компаний, однако можно ожидать, что в будущем ситуация изменится. Аналитика больших данных в реальном времени требует от предприятий создания системы, способной обрабатывать и анализировать данные сразу же после их получения. Для этого необходимо создать инфраструктуру и нанять сотрудников с высоким техническим уровнем подготовки для обслуживания этой системы.
Несмотря на то что создание такой системы требует больших затрат, отдача от нее может быть очень высокой: аналитика больших данных в реальном времени позволяет принимать более точные и быстрые решения. Например, аналитика в реальном времени в финансовой сфере позволяет мгновенно выявлять мошенничество.
Техническое регулирование
Однако технологическое регулирование также может определить траекторию развития этой области. В связи с обеспокоенностью по поводу конфиденциальности и безопасности данных многие правительства прибегают к регулированию для обеспечения более эффективного управления данными.
Например, в Европе еще в 2018 году было введено Общее положение о защите данных (GDPR), которое в первую очередь регулирует правила размещения и обработки персональных данных компаниями.
В США закон Калифорнии о защите персональных данных потребителей (CCPA) направлен на то, чтобы калифорнийцы имели право знать, какие персональные данные собираются компаниями, и имели право на их удаление. Подобные нормативные акты, вероятно, станут более распространенными в разных юрисдикциях, что повлияет на способы использования аналитики больших данных.
Дальнейшие шаги
Мы рассмотрели значение аналитики больших данных и то, как она уже изменила и будет продолжать определять будущее бизнес-операций во всем мире.
Аналитика больших данных изменила подход к решению бизнес-задач и открыла множество возможностей для оптимизации операций с целью сокращения затрат, получения более глубоких знаний для улучшения качества обслуживания клиентов и более точного прогнозирования будущих тенденций.
Научиться применять инструменты анализа больших данных в повседневных проектах может быть непросто. Однако наилучший подход к любому сложному проекту - это поэтапный подход. Подумайте, как вы будете получать данные: будет ли это комбинация собственных данных компании и открытых источников информации? Как вы будете обрабатывать их перед анализом?
Обязательно проведите проверку качества в процессе предварительной обработки, поскольку качество данных не менее важно, чем выбранные вами алгоритмы машинного обучения. Подумайте, как вы будете защищать безопасность и конфиденциальность данных, соответствует ли ваш проект действующим правовым нормам сбора и использования данных.
Спасибо за внимание и до новых встреч!
