Оригинальное название:

Big Data For Dummies

Авторы:

Judith Hurwitz, Alan Nugent, Fern Halper, Marcia Kaufman

Правовую поддержку обеспечивает юридическая фирма AllMediaLaw

www.allmedialaw.ru

Кто владеет миром?

Кто владеет информацией, тот владеет миром. А если речь идет о целом океане информации? Этот океан ежедневно пополняется, изменяется, обновляется и устаревает, он содержит массу уникальных полезных сведений, и он относительно доступен. Но «видит око, да зуб неймет» – до недавнего времени принцип взаимодействия бизнеса с большими данными оставался примерно таким. Технологические возможности обработки Big Data не позволяли нормально структурировать и использовать в бизнес-целях столь колоссальные объемы информации.

Сейчас анализ больших данных стал неотъемлемым элементом работы компаний в самых разных сферах – от медицины до гостиничного бизнеса. При этом большие данные не единый рынок, а совокупность технологий управления информацией. И это не «еще одно хорошее решение, которое может оживить бизнес», – внедрение больших данных требует развитой инфраструктуры и четкого плана действий. Но игра стоит свеч: Big Data позволяет обеспечить максимальную эффективность и огромную экономию ресурсов: компании, идущие впереди, это доказали.

Как использовать потенциал Big Data на благо своему бизнесу? Саммари объясняет ключевые принципы работы с большими данными.

Что такое большие данные

Ежедневно мы производим огромное количество информации: посты в социальных сетях, отзывы на сайтах, фото- и видеозаписи, данные навигаторов, датчики оборудования… А распространение все более компактных и мощных мобильных устройств обещает, что в дальнейшем этот поток данных будет только увеличиваться. Мы уже научились искать нужную информацию в интернете, а вот анализировать разноплановые сведения из разных источников, да еще обращать этот анализ на пользу дела – навык будущего. Но работать над ним можно и нужно уже сегодня. Чрезвычайное разнообразие информации – и серьезная трудность, и серьезное преимущество.

Три ключевых параметра больших данных:

1) чрезвычайно большой объем;

2) чрезвычайно высокая скорость обработки;

3) чрезвычайное разнообразие.

Технология больших данных, которая сегодня выглядит столь современно и многообещающе, – не открытие последних лет, но результат полувекового развития принципов управления данными.

Как развивалась технология Big Data

Этап 1. Управляемые структуры. Технологии шагнули навстречу бизнесу в начале 1970-х, когда компания IBM занялась разработкой реляционных систем управления базами данных. Был разработан язык структурированных запросов (SQL) и специальные утилиты управления данными, позволившие кодировать информацию на высоком уровне абстракции (в таком виде работать с ней было гораздо проще). Однако хранение информации (а ее объем все увеличивался) и доступ к ней (по-прежнему медленный) оставались проблемой. Когда объем данных стало почти невозможно контролировать, программисты нашли выход, придумав хранилища данных. Их коммерческие версии появились в 1990-е годы и сразу стали востребованны: имея в хранилище данные за разные годы, компании лучше представляли свою работу, более гибко оперировали финансовой отчетностью, могли оценить перспективы. Следующим шагом стало создание объектно ориентированных^[1] систем управления, обеспечивших единый подход к работе с разнородными данными.

Этап 2. Управляемая сеть. Интернет 1990-х в разы увеличил количество контента. Теперь требовались платформы, которые бы объединили инструменты работы с текстами, видео- и аудиоматериалами, изображениями. Распознавание информации и управление неструктурированными данными становилось все более насущной задачей. И такие платформы появились, а с ними пришла идея метаданных (обычным пользователям они известны как теги). Мир становился все виртуальнее. А выгоды, которые обещал этот новый мир, были вполне реальными.

Этап 3. Управление большими данными. Еще несколько лет назад компании вынуждены были довольствоваться выборками интересующей их информации – хранение и обработка данных были слишком дороги. Это сужало стратегические возможности бизнеса и казалось не таким уж выгодным делом. В 2000–2010 годы хранение и обработка информации удешевились в разы: компьютерная память становится все совершеннее, облачные сервисы все популярнее, виртуализация бизнес-среды все шире. При этом прежние идеи типа хранилищ данных не устарели – большие данные не сводятся лишь к одному инструменту, работать с ними – значит использовать достижения всех этапов развития этих технологий.

Типы данных

Данные могут быть структурированными и неструктурированными.

Структурированные данные имеют определенную длину и формат. Даты сделок, имена и адреса клиентов, данные GPS, сведения штрихкода на кассе супермаркета – все это структурированные данные. Представим себе, сколько товаров ежедневно проходит через кассы всех магазинов в мире – дух захватывает от такого объема данных! Эти данные генерируются и тогда, когда мы проходим по ссылке на любой сайт. Они помогают представить потребительские привычки, предсказывают наше поведение.

Это самый древний вид данных: ведущие учет товаров месопотамские писцы тоже имели дело с именами и адресами клиентов.

Неструктурированные данные не имеют определенного формата. Метеоданные и результаты спутниковой фотосъемки, измерения сейсмоактивности, записи с камер наблюдения и результаты опросов, наконец, привычные электронные письма и все наши «цифровые следы» (соцсети, онлайн-покупки, штрафы за превышение скорости) – это неструктурированные данные.

В среднем 80 % данных любого предприятия – неструктурированные. Настоящий клондайк для предприимчивых бизнесменов, не так ли? Между тем до последнего времени не существовало технологий, которые бы помогали работать с этим типом данных. Их можно было лишь анализировать вручную. Тем самым пропадали колоссальные возможности.

А сегодня? Вы набираете в поисковой строке желаемый товар, а через минуту контекстная реклама сама возникает в браузере. С точки зрения программиста, это типичный результат комплексного взаимодействия структурированных и неструктурированных данных. Более того, только их взаимодействие (и желательно в режиме реального времени) и имеет смысл в качестве бизнес-стратегии.

Бизнес больше не может работать с изолированными хранилищами информации – самые актуальные решения в этой области связаны с интеграцией данных. За это отвечают метаданные. Они обеспечивают кратчайший путь к искомой информации. Данные о банковском счете, содержащие собственно номер счета, а также имя и адрес клиента, – типичный пример метаданных. Теги, которыми мы маркируем посты в соцсетях, – тоже метаданные.

Специфика работы с данными

Специфика работы с данными определяется их типом. Данные могут быть:

♦ передаваемыми (их также называют данными в движении), они транслируются непосредственно в ходе производственного процесса – показания медицинских датчиков, приборы слежения;

♦ хранимыми (или данными в покое) – данные соцсетей, статистика продаж, переписка клиентов с кол-центрами.

Цикл работы с данными включает три этапа:

• сбор данных;

• систематизация;

• обобщение.

На первый взгляд, в этом списке нет того, чего бы не знал и специалист середины XX века. Конкретное же содержание работы, как будет показано далее, может быть очень специфическим и разнообразным. К тому же сегодня в этом цикле появилась четвертая характеристика:

• достоверность данных.

Большие данные – океан информации, который, однако, питается тысячами информационных ручейков и речушек. Реляционные базы данных^[2], изобретенные в XX веке, имели дело с высокоструктурированными упорядоченными данными, связанными с определенным аспектом деятельности. Сегодня ситуация изменилась. Чтобы у компании сложилась реалистичная картина происходящего, собранные данные должны охватывать множество источников, часто неструктурированных.