Аналитика big data. Что это такое и зачем нужно?

Big data — это популярные сегодня слова, которые знают не только профессионалы, но и любители: программисты, аналитики, оптимизаторы. Не секрет, что наполнение информации в виртуальном пространстве происходит ускоренными и даже гигантскими темпами, соответственно, меняются технологии их анализа.
Аналитика big data открывает широкие возможности, позволяя проанализировать модель поведения каждого пользователя на сайте в режиме реального времени, соответственно, ему будет предложена максимально подходящая реклама, товар, услуга.

Big data — это много?

На самом деле важно сделать так, чтобы не приходилось обрабатывать гору ненужной информации. Быстрее всего данные накапливаются в производственной сфере, например, при работе электрических станций генерируются за каждую минуту, даже за каждую секунду несколько десятков тысяч данных. Кроме того, такой большой поток информации актуален для государственного и коммерческого сектора.

Аналитика big data

Современные технологии позволяют отслеживать практически каждого человека, так как каждый из нас совершает покупки онлайн в интернете или в крупных сетях магазинов, путешествует по городу и за его пределами с включенным мобильным телефоном – везде оставляет так называемый «информационный след». Например, весьма популярный видео хостинг youtube утверждает, что загрузка видео происходит каждую минуту 24 часа в сутки.

Big data выполняет задачи:
• Хранение и управление большими объемами информации
• Работа с неструктурированной информацией
• Анализ big data

Аналитика Big data

Аналитика позволяет производить анализ не только быстро, но и не обрабатывать лишнюю неполезную информацию, сохраняя ресурсы. Следует обратить внимание на следующие моменты:

• Map-Reduce. Если приходится провести аналитику данных, то не всегда есть возможность извлечь параметры в другое место для работы с ними (к примеру, в STATISTICA Enterprise Analysis Server). Это невозможно, так как требует много времени, большой объем трафика, и именно данный алгоритм позволяет упростить работу, так как он распределяет данные на узлы, предварительно обрабатывает, свертывает, то есть объединяет. Если говорить кратко, то он значительно упрощает и убыстряет аналитику.

• Моделирование, углубленная статистика. Иногда нет необходимости обрабатывать большой объем данных, так как они не меняются во времени. Гораздо эффективнее, проще и быстрее анализировать динамические показатели. Например, когда работает электростанция, то ежеминутно и даже ежесекундно происходят выбросы в атмосферу, которые фиксируются и затем поступают в обработку. Но в процессе работы электростанции многие данные остаются неизменными, например, температура печей — это лишь один пример. Прогнозное моделирование призвано не принимать в расчет постоянные и неменяющиеся данные, а работать лишь с динамическими показателями.

На самом деле анализ Big Data не направлен на выведение статистических итогов в соответствии со всеми данными. Гораздо важнее иметь возможность поделить исходные параметры на небольшие сегменты с помощью разных методов, плюс, использовав прогностическое моделирование, выстроить множество моделей для маленьких групп наблюдений.