Czym jest Big Data? Krótki przewodnik po przetwarzaniu dużych zbiorów danych

Nigdy wcześniej w historii nie mieliśmy dostępu do tak wielu danych, jak obecnie. Dane te stanowią ogromną bazę wiedzy, która okazuje się bezcenna przy podejmowaniu decyzji biznesowych, pod warunkiem, że właściciel danych wie, jak je wykorzystać. W tym miejscu wkracza technologia Big Data, umożliwiająca analizę dużych zbiorów danych i wydobycie z nich istotnych informacji. 

Historia i rozwój Big Data

Początki Big Data sięgają lat 60. i 70. XX wieku, kiedy to powstały pierwsze centra danych i stworzono technologię relacyjnych baz danych. Jednak dopiero na początku XXI wieku stała się widoczna skala danych generowanych przez użytkowników internetu, np. poprzez posty na Facebooku czy filmy na YouTube. W tym okresie pojawiły się pierwsze platformy open-source do przechowywania i analizowania zbiorów Big Data, w tym technologie takie jak Hadoop i bazy danych NoSQL, które ułatwiły zarządzanie danymi i obniżyły koszty przechowywania.

Efektywne wykorzystanie Big Data jest jeszcze przed nami. Jest to możliwe dzięki chmurze obliczeniowej i grafowym bazom danych, które umożliwiają szybką i kompleksową analizę ogromnych ilości danych.

Czym jest Big Data? O wartościach i informacjach oferowanych przez Big Data

Big Data odnosi się do złożonych zbiorów danych, które docierają do firm i są wykorzystywane do rozwiązywania problemów biznesowych, które wcześniej były trudne do rozwiązania. Kluczowe cechy Big Data to:

• Objętość (Volume): Big Data obejmuje przetwarzanie ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych o niskiej gęstości. W niektórych przypadkach może to być dziesiątki terabajtów, a czasami nawet setki petabajtów danych dla niektórych firm.
• Szybkość (Velocity): Big Data charakteryzuje się szybkim pozyskiwaniem, przetwarzaniem i wykorzystywaniem danych. Niektóre produkty mogą działać w czasie rzeczywistym lub prawie rzeczywistym.
• Różnorodność (Variety): Big Data obejmuje różne rodzaje danych, w tym dźwięk, wideo lub tekst. Ponadto dane te mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak internet, urządzenia mobilne, e-mail, media społecznościowe lub inteligentne urządzenia sieciowe.

Równie ważne w przypadku Big Data są wartość i dokładność uzyskanych danych. Odkrycie wewnętrznej wartości w zbiorach danych jest złożonym procesem, który wymaga zadawania właściwych pytań, rozpoznawania wzorców, świadomego przyjmowania założeń i przewidywania zachowań. Dokładność danych zebranych przez firmę jest kluczowa dla polegania na tych danych.

Analiza działań Big Data. Technologie i sposoby zarządzania danymi

Jak wspomniano wcześniej, Big Data obejmuje ogromne ilości danych z różnych źródeł i z dużą prędkością. Tradycyjne rozwiązania programowe są niewystarczające do zarządzania takimi zbiorami danych. Dlatego do analizy Big Data wykorzystuje się specjalnie zaprojektowane systemy, narzędzia i aplikacje.

Skuteczna analiza Big Data obejmuje kilka etapów, m.in.:

• Gromadzenie (Collection): Nieustrukturyzowane, ustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane dane są najpierw gromadzone z różnych źródeł, a następnie przechowywane w repozytorium, takim jak jezioro danych (data lake) lub hurtownia danych (data warehouse).
• Przetwarzanie (Processing): Na tym etapie dane są weryfikowane, sortowane i filtrowane.
• Czyszczenie (Cleansing): Czyszczenie danych polega na korygowaniu nadmiernych, niepoprawnych, niekompletnych, sprzecznych lub nieprawidłowo sformatowanych danych.
• Analiza (Analysis): Analiza jest przeprowadzana za pomocą narzędzi i technologii, takich jak eksploracja danych, sztuczna inteligencja, analiza predykcyjna, uczenie maszynowe i analiza statystyczna. ¹  

Celem analizy Big Data jest identyfikacja i przewidywanie wzorców i zachowań w danych.

Stosowanie Big Data. Kiedy i dla kogo? 

Technologie Big Data są wykorzystywane przede wszystkim przez sektory, które wymagają szybkiego przetwarzania ogromnych zbiorów danych. W związku z tym rozwiązania te są popularne w branżach takich jak telekomunikacja, finanse i ubezpieczenia, handel i produkcja.

Do czego można wykorzystać Big Data? Analiza dużych zbiorów danych jest korzystna dla:

• Oceny ryzyka.
• Monitorowania procesów i działań.
• Przewidywania trendów.
• Prognozowania zdarzeń i wyników biznesowych.

Jak to zastosować w praktyce?

• Firmy coraz częściej wykorzystują je do przewidywania popytu na nowe produkty lub usługi wśród klientów.
• Big Data pomaga w przewidywaniu potencjalnych awarii mechanicznych, umożliwiając skuteczniejsze utrzymanie maszyn i maksymalizując ich żywotność.
• Duże zbiory danych są wykorzystywane do trenowania modeli w uczeniu maszynowym.

Wyzwania płynące ze stosowania Big Data

Przyjrzyjmy się teraz wyzwaniom związanym z praktycznym zastosowaniem Big Data.

Po pierwsze, istnieje problem samego rozmiaru zbiorów danych poddawanych analizie. Problem polega na tym, że wolumen danych stale rośnie; mówimy o podwajaniu się danych mniej więcej co dwa lata. Tak szybki wzrost ilości danych utrudnia firmom efektywne przechowywanie tych danych.

Podobnie, przygotowanie danych do analizy, w tym wybór i czyszczenie danych, jest niezwykle czasochłonne i może zająć od 50% do 80% czasu, zanim dane będą mogły być w ogóle wykorzystane.

Kolejnym wyzwaniem związanym z Big Data jest nadążanie za ewoluującą technologią, która zmienia się bardzo szybko. 

Big Data — korzyści

Chociaż korzystanie z technologii Big Data wiąże się z kilkoma wyzwaniami, oferuje długoterminowe korzyści, w tym:

• Kompleksowe odpowiedzi: Technologia Big Data zapewnia bardziej kompleksowe odpowiedzi na pytania. 
• Szybkie wyszukiwanie informacji: Big Data umożliwia szybszy dostęp do szczegółowych informacji, ułatwiając podejmowanie świadomych decyzji biznesowych.
• Efektywność kosztowa: Skalowalne systemy przechowywania zmniejszają koszty związane z utrzymywaniem dużych wolumenów danych, jednocześnie zwiększając efektywność operacyjną.

Wnioski predykcyjne: Analiza Big Data nie tylko ujawnia trendy klientów, ale także przewiduje ich zachowania. Pozwala to na tworzenie spersonalizowanych produktów i usług dostosowanych do potrzeb klientów.

PODSUMOWANIE

Dzięki Big Data uzyskujemy lepsze zrozumienie potencjalnych klientów i otoczenia, w którym działamy. Czy ta technologia jest przeznaczona wyłącznie dla największych graczy na rynku? Wcale nie. Odpowiednie programy do analizy dużych zbiorów danych mogą przynieść korzyści nawet mniejszym firmom. Warto je wykorzystać do projektowania produktów i usług jeszcze lepiej dopasowanych do potrzeb potencjalnych klientów.