czym jest big data

Czym jest Big Data?

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on email
Share on print

W branży IT nie ma chyba obecnie bardziej gorącego terminu niż Big Data. Analiza zbiorów danych jest dzisiaj kluczowa podczas rozwijania produktów cyfrowych. Użytkownicy Internetu, aplikacji i telefonów komórkowych, dostarczają tysiące informacji o swoich zachowaniach, które można odpowiednio grupować i wykorzystywać.

Wszystko, codziennie czyności człowieka i maszyn w świecie cyfrowym, wytwarzają terabajty danych. Do niedawna mówiło się, że matematyka jest królową wszystkich nauk, bowiem wszystko, co możemy opisać w postaci liczb pozwala nam zrozumieć otaczającą rzeczywistość, a także projektować modele dotyczące przyszłości. Dzisiaj monitorowanie naszych zachowań, przyzwyczajeń, a także planów na przyszłość jest znacznie łatwiejsze, wszystko to za sprawą tysięcy danych, które produkuje każdy użytkownik Internetu. Ich analiza, przetwarzanie i gromadzenie to elementy procesu określanego mianem Big Data

Nowoczesne technologie i narzędzia Big Data umożliwiają zaawansowaną analizę danych dostarczającą firmom informacji np. o zachowaniach konsumenckich, ścieżkach samochodów autonomicznych, zachowaniach podejmowanych w trakcie zagrożenia, czy prozaicznych czynnościach takich jak scrollowanie treści na ekranie telefonu.

Obecnie Big Data to podstawa działania wielu sektorów gospodarki. Niezwykle istotny jest tu sam sposób zarządzania danymi, który wpływa na na wartość informacji końcowych. Zatem nie ilość, a jakość i metoda ich przetwarzania są najbardziej istotne. Dane skutecznie usprawniają działanie niemal wszystkich sfer działania człowieka na świecie, pozwalają na jeszcze lepszą decyzyjność, wspomagają tworzenie skutecznych strategii, zmniejszają koszty, redukują czas pracy, umożliwiają tworzenie oferty doskonale dopasowanej do oczekiwań klienta, pomagają zarządzać aglomeracjami miejskimi i autostradami. Rozwój jaki zapewnia Big Data, został dostrzeżony przez wiele branż. Obecnie z tego typu danych korzystają instytucje sektora publicznego, banki, przedsiębiorstwa produkcyjne, handlowe oraz wiele innych. 

Jeżeli do naszej układanki z danych dodamy miliardy użytkowników dostarczających informacji w czasie rzeczywistym, otrzymujemy narzędzie, które pozwala zarządzać ludzkością w skali globalnej. Jednocześnie oczywistym jest, że powstanie również mnóstwo szumów i bezwartościowych danych, których przetrzymywanie, analizowanie i przetwarzanie jest nie tylko stratą czasu, ale i pieniędzy.

Nikt nie byłby w stanie przetworzyć wszystkich informacji, jakie generują internauci i użytkownicy komórek, dlatego na pewnym etapie trzeba dokonać analizy jakościowej. Prawidłowe segregowanie informacji to zadanie analityków Big Data. Najskuteczniejszym sposobem jest wybór najważniejszych partii informacji i wykorzystanie znanych i dostępnych narzędzi analitycznych. Najważniejszym algorytmem wykorzystywanym do tego celu jest MapReduce stworzony przez Google.

Big Data nie tylko dla dużych

Analizować dane można również na poziomie mniejszych organizacji i wcale nie musi to wiązać się z niebotycznymi nakładami pracy analityka. Najprostszym i najskuteczniejszym sposobem gromadzenia i analizy informacji, może okazać się wdrożenie systemu CRM (Customer Relationship Management). Dobrze prowadzona baza danych w postaci CRM to szereg korzyści. Do najważniejszej należy zaliczyć: automatyzację procesów i filtrowanie zgromadzonych przez nas danych, możliwość tworzenia modeli predykcyjnych, czy szybkie wyszukiwanie interesujących nas rekordów.

Dobrym przykładem może być sytuacja, gdy jednym kliknięciem myszki jesteśmy w stanie wyselekcjonować z naszej bazy wszystkie osoby, które wzięły udział wydarzeniu, by wysłać do nich spersonalizowane zaproszenia kolejną jego edycję. W bazie CRM można przechowywać adresy, numery telefonów, okoliczności pozyskania kontaktu, prowadzić z nie kampanie e-mailowe i sms-owe, a także zarządzać pozyskiwaniem darowizn. Ostatnie rozwiązanie może okazać się kluczowe w kontekście działania organizacji, bowiem pozwala w sposób profesjonalny zarządzać kampaniami fundraisingowymi. 

Najpopularniejsze programy analizy Big Data

Jednym z najpopularniejszych programów do analizy wielkich zbiorów danych jest MapReduce służący do przetwarzania dużych zbiorów danych w sposób równolegle. Ostatnimi czasy stał się bardzo popularny dzięki platformom takim jak Hadoop czy Spark. Z narzędzia korzysta się wszędzie tam, gdzie dane liczy się w terabajtach. Wiele technologicznych start-upów z Doliny Krzemowej produkuje ogromne ilości danych, dlatego  znajduje on zastosowanie w Google czy Spotify. Nauka tego narzędzia może okazać się niezwykle lukratywnym zajęciem.

Zastosowanie tego narzędzia umożliwia rozproszenie wprowadzonych zbiorów danych między wiele serwerów, które porządkują je i wybierają właściwe elementy i rekordy zgodnie z regułami zapytania. Uzyskane w ten sposób wyniki gromadzi się i przetwarza do postaci wynikowej. Efektem końcowym jest mniejsza ilość danych, ponieważ zostały one wcześniej odpowiednio pogrupowane oraz poddane procesowi niezbędnej redukcji. 

Istnieją również inne narzędzia, które z powodzeniem mogą być wykorzystywane przez analityków. Wybór najwłaściwszego zależy od preferencji użytkownika i oczekiwanych przez niego rezultatów. Wśród wielu dostępnych na rynku, warto wymienić takie jak: 

Hadoop otwarta platforma programistyczna napisana w języku Java przeznaczona do rozproszonego składowania i przetwarzania wielkich zbiorów danych przy pomocy klastrów komputerowych.

Apache Storm – darmowy, rozproszony system obliczeniowy działający w czasie rzeczywistym o otwartym kodzie źródłowym. Apache Storm ułatwia przetwarzanie strumieni danych i , można go używać z dowolnym językiem programowania.

Cassandra – rozproszony system zarządzania bazą danych również o charakterze open source. Został zaprojektowany do obsługi dużej ilości rozproszonych danych na wielu serwerach, który będzie nadal funkcjonował nawet jeśli jeden z serwerów przestanie działać.

MongoDB – otwarty, nierelacyjny system zarządzania bazą danych napisany w języku C++. Charakteryzuje się dużą skalowalnością, wydajnością oraz brakiem ściśle zdefiniowanej struktury obsługiwanych baz danych.

Neo4j – system zarządzania bazą danych grafów opracowany przez Neo4j, Inc. Opisany przez jego twórców jako transakcyjna baza danych zgodna z ACID z natywnym przechowywaniem i przetwarzaniem grafów, Neo4j jest najpopularniejszą bazą danych grafów według rankingu DB-Engines.

RapidMiner – Platforma do analizy danych, która zapewnia zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się, eksploracji tekstu i analizy predykcyjnej.

Apache Mahout – to projekt Apache Software Foundation mający na celu tworzenie darmowych implementacji rozproszonych lub w inny sposób skalowalnych algorytmów uczenia maszynowego, skoncentrowanych głównie na algebrze liniowej.

Lucene – otwartoźródłowa biblioteka programistyczna oferująca funkcje wyszukiwania informacji. Pozwala zarówno na zbieranie, indeksowanie oraz wyszukiwanie tekstu, co umożliwia stosunkowo proste dodanie funkcji wyszukiwania tekstu do istniejących serwisów jak i budowanie nowych serwisów wyszukiwania informacji.

Big Data – naucz się analizować dane

Nie ulega wątpliwości, że analiza danych jest jedną z najbardziej perspektywicznych gałęzi IT. Dla każdego, kto poszukuje szczęścia w dochodowym sektorze IT, zainteresowanie się analizą Big Data bez wątpienia może być bardzo perspektywicznym  kierunkiem. Strony z kursami pełne są materiałów edukacyjnych dotyczących: Hadoopa, MapReduce’a, Sparka, Apache Storm. 

Wstęp do Big Data

Coursea – Big Data Specialization
Harvard University – Real-world case studies to jumpstart your career
Google – Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals
IBM – IBM Data Science Professional Certificate

Kursy Hadoop:

Udemy – Big Data, Hadoop oraz MapReduce w języku Python – 2020
Coursea – Hadoop Platform and Application Framework
Udemy – Learn Big Data: The Hadoop Ecosystem Masterclas
Pluralsite – The Building Blocks of Hadoop – HDFS, MapReduce, and YARN

Kursy MapReduce

Udemy – Big Data, Hadoop oraz MapReduce w języku Python – 2020
Udemy – Hadoop MAPREDUCE in Depth | A Real-Time course on Mapreduce
Pluralsite – The Building Blocks of Hadoop – HDFS, MapReduce, and YARN

W Internecie bez problemu znajdziemy kursy związane z tematyką Big Data, bez wątpienia, jeżeli jesteśmy zieloni w temacie, najlepiej zacząć od któregoś z kursów wymienionych na początku. Następnie gdy zaczniemy rozumieć środowisko Big Data i programowania w danym języku, możemy wybrać narzędzie lub dział, który nam najbardziej odpowiada. Świat Big Data pełen jest problemów, które należy rozwiązać. Jeżeli zastanawiamy się nad nową specjalizacją czy umiejętnością, warto zastanowić się czy nie chcemy dać szansy jednej z najbardziej rozwojowych dziedzin IT.

 

UDOSTĘPNIJ
Facebook
Twitter
LinkedIn
Email
Druk
AUTOR WPISU
TAGI
×