Big data – новая разработка, без которой уже трудно представить деятельность в любой сфере

Big data

Принято считать, что Big data является основным трендом развития IT на сегодняшний день. Это связано с тем, что объёмы информации растут огромными темпами, при этом основная составляющая информации носит неструктурированный характер.

В связи с этим вопрос обработки информации значительно усложняется. То же самое касается её корректной интерпретации. Благодаря технологии Big data эти вопросы становятся разрешимыми. Стоит отметить, что эта разработка станет полезна в самых разных сферах деятельности.

Что такое Big data?

Большие данные представляют собой определённую базу, которую можно сравнить с обыкновенной, с основным отличием в том, что она умеет хранить и обрабатывать большие объёмы информации. Конечно, это не единственное отличие, стоит принять во внимание и технические различия, требующиеся на реализацию процесса хранения и обработки.Что такое Big data

Таким образом, традиционная база данных имеет следующие характеристики: объем памяти исчисляется до терабайт, использует централизованный способ хранения; в основе лежит вертикальная модель структурированных данных с сильной взаимосвязью данных.

Big data, в отличие от первой, предлагает такую картину: объёмы данных, которые способна обработать база от петабайт до эксабайт; децентрализованная система хранения; горизонтальная модель полу структурированных или вовсе не структурированных данных в основе со слабой взаимосвязью.

К основным принципам и характеристикам работы базы Больших Данных можно отнести следующее.

  • Самая главная характеристика — это объем. Большие объёмы накопленных данных затрудняют их обработку и хранение. Big data позволяет решить этот вопрос, предлагая более усовершенствованные инструменты.
  • Скорость обработки информации также имеет немалое значение. На сегодняшний день к этой характеристике выдвигают всё больше требований, многие стремятся реализовать обработку в режиме реального времени. Это также под силу базам Больших данных. Такая разработка позволяет одновременно проводить обработку и анализ разных видов данных: структурированных, полуструктурированных и неструктурированных. А также соответствующей самым разным форматам. На сегодняшний день накоплено гораздо большее количество неструктурированной информации. Она всё больше поступает из социальных сетей и имеет вид разноформатных данные. Такая информация требует совершенно другого подхода, чем структурированная, и прежде чем стать полезной требует комплексного анализа.
  • База Больших данных способна обеспечить достоверность имеющихся данных. У большинства компании возникают затруднения с аналитикой, так как они не могут отличить действия роботов от реального поведения человека. Big data решает этот вопрос.
  • База Больших Данных должна быть полезна и иметь определённую ценность для организации, которая её использует.

Хорошая Big data включает в себя все перечисленные особенности. Благодаря этому сферы использования этой технологии пополняются все новыми направлениями.

Сейчас наиболее распространённой является банковская и маркетинговая сфера. А также много пользы принесёт такая технология в сфере клиентского сервиса.

Технологии Big data

Несмотря на то, что сама технология хранения больших данных была изобретена сравнительно недавно на сегодняшний день её можно считать полностью устоявшейся и играющей немалую роль в большинствеТехнологии Big data направлений деятельности человека. Начиная разговор о технологиях, использующихся для обеспечения работы Big data нужно изначально разделить их на программное обеспечение процесса, оборудование и услуги сервисного обслуживания. А теперь обо всём подробнее.

Программы для обработки Big data

Стоит отметить, что на сегодняшний день имеется пять видов ПО.

  1. SQL представляет собой язык структурированных обращений, который позволяет работать с Big data. С его помощью становится возможным создание модифицированных данных. Управление массивом накопленных данных осуществляется с помощью, соответствующей СУБД.
  2. NoSQL этот подход расшифровывается как «не только SQL». Содержит несколько способов реализации базы Больших данных, отличающихся от традиционных, использующихся для стандартных баз. Такой подход хорошо использовать для информационной базы, собранной на основе данных из социальных сетей.
  3. MapReduce используется для выполнения вычислений над большим количеством данных в параллельном режиме. При этом не данные отправляются в программу, а определённым данным предлагается отдельная программа. Обработка происходит последовательно двумя методами, из названий которых сложилась сама технология. При этом MAP выбирает нужные данные, а Reduce их агрегирует.
  4. Hadoop чаще всего применяется для реализации контекстных и поисковых процессов на сайтах, имеющих высокую нагрузку. Характерной особенностью системы является защита от поломки. Каждый блок имеет копию на соседнем узле.
  5. SAP HANA высокопроизводительная версия первого варианта ПО. Призвана обеспечить высокую скорость обработки принятых запросов.

Оборудование

Основным оборудованием считаются серверы и инфраструктурные объекты. Серверы представляют собой непосредственное хранилище для собранной информации, а инфраструктура — средства ускорения, источники питания, обеспечивающие бесперебойную работу, серверные консоли и тому подобное.

Услуги сервиса

Этот раздел обеспечения функционирования Big data обеспечивает построение самой архитектуры БД. А также её обустройство и оптимизацию под конкретные нужды и обеспечение безопасности хранения информации.

Все эти составляющие в комплексе представляют собой отдельные платформы, предназначенные для обработки баз Больших Данных.

Ускорить загрузку сайта поможет валидация сайта. 

Что влияет на юзабилити сайта, читайте в нашей статье

Неудачный дизайн и длинные тексты негативно влияют на поведенческие реакции посетителей сайка. Как этого избежать, узнайте здесь

Применение Big data

После того как появилось понимание того, что из себя представляет Big data стоит отдельно рассмотреть её применение в разных областях. Эта технология представлена в самых разных областях деятельности, Применение Big dataдаже на уровне государственного управления. Но более наглядно можно рассмотреть примеры применения в финансовой сфере, маркетинговой и в бизнесе.

Банк

Активнее всего используют базы Больших Данных именно кредитные организации.

Связано это с тем, что первые дают возможность быстрого анализа и определения платёжеспособности потенциального заёмщика.

Например, уральский банк активно использует информационную базу для анализа клиентов. Это дало возможность банку делать специализированные индивидуальные предложения потенциальным клиентам. Подобное решение помогло увеличить кредитный портфель более чем на 50%.

Эту же практику активно используют Альфа Банк и Сбербанк. При этом последний при помощи технологии сегментирует своих клиентов, а также предотвращает действия мошенников и управляет рисками.

Бизнес

В бизнесе также активно реализована стратегия использования информационных баз. В настоящее время технология Big data активно применяется 75% специалистов розничной торговли. При этом считается, что именно эта технология является необходимой для развития и продвижения компании.

Исходя из опыта М-Видео, можно отметить что внедрение технологий улучшает планирование логистики и сокращает затраты времени на подготовку периодических отчётностей, особенно за большие промежутки времени. Многие компании используют информационные базы для формирования индивидуальных предложений.

Маркетинг

В сфере маркетинга возможности информационных баз, вообще, трудно переоценить. Благодаря им можно спроектировать новый продукт, и составить масштабную маркетинговую кампанию. Обращение к базам в режиме реального времени позволяет более глубоко анализировать полученную информацию, оперативно проверять выдвинутые гипотезы и проводить эксперименты.

Технология больших данных отлично зарекомендовала себя в определении таких критериев: интересы ЦА, активность потребителей, спрос, сбор информации по целевой аудитории.

Исходя их этого, Big data представляет собой лучший и наиболее точный инструмент для построения прогнозов и предсказания будущего рекламных кампаний.

Как видно, базы больших данных нашли своё место во всех сферах деятельности человека. На сегодняшний день трудно представить себе какую-либо сферу, в которой Big data не нашла бы применение.



ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО (ЭТО ВАЖНО):







Популярные статьи
Технология блокчейн — настоящее и будущее базы данных
Технология блокчейн — настоящее и будущее базы данных

Эфириум — ещё одна криптовалюта, получившая признание
Эфириум — ещё одна криптовалюта, получившая признание

Дополненная реальность: что собой представляет и где используется?
Дополненная реальность: что собой представляет и где используется?

Семантическая разметка: что это такое и зачем она нужна
Семантическая разметка: что это такое и зачем она нужна

Как правильно использовать формат передачи данных JSON-LD
Как правильно использовать формат передачи данных JSON-LD

Виртуальная реальность: её особенности и виды представления
Виртуальная реальность: её особенности и виды представления

Поиск человека по e-mail: способы подбора электронных адресов человека по его имени и фамилии
Поиск человека по e-mail: способы подбора электронных адресов человека по его имени и фамилии

Эффективное семантическое ядро сайта: составь и поймай трафик
Эффективное семантическое ядро сайта: составь и поймай трафик

Лайткоин — аналог и прямой конкурент Биткоинов
Лайткоин — аналог и прямой конкурент Биткоинов

Нейронные сети: виды, принцип работы и области применения
Нейронные сети: виды, принцип работы и области применения

Почему важно мониторить упоминание сайта в интернете
Почему важно мониторить упоминание сайта в интернете

Экспертность текста — залог успешного продвижения!
Экспертность текста — залог успешного продвижения!

Принцип работы поисковой системы
Принцип работы поисковой системы

Криптовалюты: что из себя представляют и какие экземпляры достойны большего внимания?
Криптовалюты: что из себя представляют и какие экземпляры достойны большего внимания?

Влияние времени загрузки сайта на его продвижение: способы с помощью которых можно повысить скорость загрузки сайта
Влияние времени загрузки сайта на его продвижение: способы с помощью которых можно повысить скорость загрузки сайта

Важность полезности текста в современной оптимизации с точки зрения пользователей и поисковых систем
Важность полезности текста в современной оптимизации с точки зрения пользователей и поисковых систем

Продвижение сайта в ТОП самостоятельно, возможно ли это?
Продвижение сайта в ТОП самостоятельно, возможно ли это?

Хлебные крошки – элемент навигации сайта и инструмент его оптимизации
Хлебные крошки – элемент навигации сайта и инструмент его оптимизации

Как проанализировать сайт конкурентов
Как проанализировать сайт конкурентов

Посетители сайта: что нужно для удержания клиента
Посетители сайта: что нужно для удержания клиента

Показать еще


Нашли ошибку в тексте?

Выделите фрагмент с ошибкой.
Нажмите