Big Data: как обрабатывать и использовать большие массивы данных

Big Data — это массивы информации, отличающиеся большим объемом, разнообразием форматов и высокой скоростью накопления. Эти данные непрерывно поступают из множества источников: от онлайн-платформ и мобильных приложений до офлайн-активности пользователей. Их анализ и хранение требуют применения специализированных технологий и алгоритмов обработки.

Говоря простыми словами, большие данные — это информационные следы, которые человек оставляет при каждом действии: от просмотра ленты в соцсетях и покупок на маркетплейсе до передвижений в физическом мире.

Впервые о больших данных начали говорить в середине нулевых, когда возникла необходимость в понимании этого явления. Так, в 2008 год журнал Nature писал, что Big Data — это любой массив информации, объем которого превышает 150 Гб. Другие эксперты предлагали относить к большим данным информацию от 8 Гб, хотя с учетом современных реалий — это крайне маленький объем. Сегодня специалисты заявляют, что к 2025 году Big Data увеличится до 175 зеттабайт.

Ключевые свойства Big Data (больших данных) принято описывать через шесть характеристик, известных как «6V»:

1. Объем (Volume)

Большие данные характеризуются колоссальным объемом информации, ежедневно генерируемой из множества источников. Обработка таких массивов — от 150 ГБ в сутки и выше — невозможна с помощью стандартных инструментов и требует специализированных решений.

2. Скорость (Velocity)

Данные поступают и обновляются с высокой скоростью, зачастую — в реальном времени. Чтобы эффективно анализировать такие потоки, необходимы мощные алгоритмы и высокопроизводительные вычислительные системы.

3. Разнообразие (Variety)

Big Data включает в себя как структурированные данные (таблицы, базы данных), так и неструктурированные — изображения, видео, аудиозаписи, тексты. Работа с такими разными форматами требует гибких подходов.

4. Достоверность (Veracity)

Качество информации имеет критическое значение. Недостоверные или неполные данные могут привести к искажённым выводам, поэтому важна точность как самих данных, так и методов их сбора.

5. Изменчивость (Variability)

Потоки данных могут меняться в зависимости от внешних факторов. Например, в транспортной отрасли данные о рейсах зависят от погодных условий, что делает анализ более сложным и динамичным.

6. Ценность (Value)

Не все данные одинаково полезны. Информация может варьироваться по значимости — одни источники легко поддаются анализу (например, комментарии в соцсетях), другие требуют глубокой аналитики (финансовые транзакции, медицинские данные).

Big Data охватывает разнообразные категории информации, поступающей из множества сфер человеческой деятельности. Эти данные классифицируют по типам, исходя из их происхождения:

Социальные данные

Это информация, которую создают пользователи во взаимодействии с цифровыми платформами — соцсетями, онлайн-сервисами и мобильными приложениями. Примеры таких данных:

• фотографии, видео, голосовые сообщения и текстовые переписки;
• геолокационные метки, хэштеги и действия в мессенджерах;
• данные с мобильных устройств, используемые для анализа передвижений и демографической активности населения.

Медицинские данные

В эту категорию входят сведения, связанные со здоровьем и медицинским обслуживанием:

• записи из электронных медицинских карт: результаты анализов, диагностика, прививки, истории заболеваний;
• клинические и научные исследования, основанные на анализе большого объема медицинских данных — например, расшифровка ЭЭГ для предсказания эффективности лечения;
• алгоритмы прогнозирования, учитывающие персональные характеристики пациентов для оценки потенциальных рисков и выбора терапии.

Финансовые данные

Информация, связанная с денежными операциями и финансовыми потоками:

• транзакции: оплата покупок, переводы, снятие средств — как в банках, так и в финтех-приложениях;
• данные с устройств IoT (интернета вещей), обеспечивающих непрерывный мониторинг процессов — от финансов до технических активов;
• мультимедийные потоки (видео, изображения), применяемые, например, для визуального анализа залогового имущества или финансовой инфраструктуры.

Технические данные

Сюда относятся сведения, полученные от цифровых и автоматизированных систем:

• данные от камер видеонаблюдения, автомобильных регистраторов, систем «умного дома» и других устройств управления;
• показания сенсоров — метеостанций, приборов контроля воздуха и воды, спутниковых измерителей;
• государственная и муниципальная статистика, включая показатели рождаемости, смертности, миграции и плотности населения.

В отличие от традиционных баз данных, Big Data характеризуется масштабируемостью, гибкостью форматов и необходимостью в специализированных инструментах анализа.

Где применяются большие данные:

Бизнес и маркетинг

Компании используют анализ больших данных для изучения клиентского поведения, прогнозирования спроса и точной настройки персонализированной рекламы. Это помогает повышать эффективность маркетинговых кампаний и увеличивать продажи.

Здравоохранение

В медицине Big Data позволяет выявлять заболевания на ранних стадиях, моделировать распространение эпидемий и подбирать индивидуальные протоколы лечения с учетом особенностей каждого пациента.

Финансовый сектор

Банковские и страховые организации используют аналитику больших данных для оценки рисков, выявления мошеннических схем и формирования персональных предложений клиентам.

Логистика и транспорт

Обработка больших объемов информации помогает оптимизировать логистические цепочки, прогнозировать задержки, сокращать расходы на транспорт и повышать точность доставки.

Научные исследования

Ученые используют Big Data для анализа климатических изменений, симуляции процессов во Вселенной и создания инновационных медицинских препаратов.

Государственные службы

Аналитика данных применяется для управления транспортными потоками, мониторинга городской инфраструктуры и повышения эффективности работы коммунальных и муниципальных систем. Например, данные с видеокамер используются для снижения уровня пробок и аварий.

Образование

Образовательные учреждения анализируют большие массивы информации для оценки прогресса учащихся, индивидуализации обучения и улучшения учебных программ.

Промышленность

На производстве Big Data используется для предсказания технических неисправностей, контроля качества продукции и точного планирования потребности в сырье и материалах.

Большие данные (Big Data) — это ключевой ресурс эпохи цифровизации бизнеса, который помогает маркетинговым агентствам принимать более эффективные решения. Вот основные причины их значимости:

• Глубокое понимание аудитории: Big Data помогает компаниям анализировать предпочтения, интересы и поведение клиентов, создавая детализированные портреты целевой аудитории. Это позволяет разрабатывать более эффективные рекламные кампании и персонализированные предложения;
• Персонализация маркетинга: с помощью больших данных бренды могут предлагать персонализированный контент и продукты. Например, стриминговые сервисы, такие как Netflix, используют анализ данных для рекомендаций контента, а интернет-магазины подстраивают витрины под конкретного пользователя;
• Прогнозирование трендов и потребностей: анализ больших объемов информации помогает предсказать изменения на рынке и готовиться к ним. Компании могут заранее адаптировать свою стратегию, опираясь на изменения предпочтений покупателей или сезонные тенденции;
• Оптимизация рекламных расходов: Big Data позволяет находить каналы продвижения с максимальной отдачей. Например, технологии анализа данных помогают оценивать эффективность рекламных кампаний в реальном времени и перенаправлять бюджет туда, где он принесет больше прибыли;
• Улучшение клиентского опыта: сбор и анализ данных помогают брендам улучшать взаимодействие с клиентами на всех этапах пути покупателя — от привлечения до удержания. Это снижает риск потери клиентов и повышает их лояльность;
• Оценка ROI маркетинговых кампаний: большие данные позволяют измерить точную окупаемость (ROI) маркетинговых инвестиций. Например, с помощью технологий отслеживания кликов, конверсий и поведения клиентов бренды могут точно понять, что приносит доход.

В современном маркетинге большие данные стали неотъемлемой частью стратегии, давая компаниям инструменты для адаптации к динамичному рынку и укрепления позиций.

Работа с Биг Дата в маркетинговых агентствах имеет свою специфику, которую важно учитывать.

Сбор больших данных для маркетинговых целей осуществляется из множества каналов: социальных сетей, CRM-систем, мобильных приложений, веб-аналитики, онлайн-опросов и офлайн-источников. Необходимо собирать любую информацию о клиентах, начиная от поведения пользователей на сайте до их покупательской истории.

Большие данные не собирают вручную. Для этого используют автоматизированные решения, которые выгружают информацию из источника и сохраняют в базе, где уже с ними начинает работать ИИ. Стоит учитывать, что наладить корректную и быструю передачу сведений — это непростая задача. Для ее выполнения обычно привлекают data-инженеров, работающих на аутсорсе или в штате. Они по техническому заданию от маркетологов выбирают источники больших данных и настраивают интеграции, чтобы база данных постоянно наполнялась.

Нужно отметить, что в Big Data входит различная информация:

• фото и видео;
• сообщения, отзывы, хештеги и другая текстовая информация;
• данные профилей в социальных сетях;
• истории действий пользователей;
• информация персональных профилей и т.д.

Выбор информации зависит от поставленной задачи. Например, если нужно составить персональные рекомендации, то будут учитываться последние покупки, оценка товаров, добавления в «Корзину», средняя стоимость заказа и т.д.

Хранение больших данных (Big Data) связано с огромными объемами информации, высокой скоростью обработки и разнообразием форматов, ввиду чего их физические невозможно держать на традиционных устройствах. Для этих целей используются специализированные инструменты, такие как распределенные файловые системы (например, HDFS в Apache Hadoop), облачные хранилища (Amazon S3, Google Cloud Storage) или гипермасштабируемые базы данных (Snowflake, Cassandra).

При хранении важно учитывать и скорость доступа и записи (Velocity). Поскольку данные в системах Big Data поступают в реальном времени или с высокой частотой, требуются высокопроизводительные технологии хранения и обработки, такие как NoSQL базы данных (MongoDB, Couchbase) или потоковые платформы (Apache Kafka).

Кроме того, данные могут быть структурированными (таблицы), полуструктурированными (JSON, XML) или неструктурированными (видео, изображения, текст). По этой причине хранилища должны поддерживать работу с разными форматами. Для этого можно использовать базы данных Elasticsearch или базовые хранилища данных на основе Lakehouse (Databricks, Delta Lake), позволяющие интегрировать и анализировать разнотипную информацию.

Для обеспечения масштабируемости и отказоустойчивости данные часто хранятся в распределенной инфраструктуре, где информация разбивается на блоки и хранится на разных серверах. Такая архитектура снижает риск потери данных и ускоряет их обработку. Ну а поскольку объемы Big Data огромны, важно использовать технологии сжатия (compression) для уменьшения занимаемого пространств, а также методы дедупликации для исключения повторяющихся данных.

Чтобы обеспечить удобство работы с Big Data, необходимо интегрировать хранилище с инструментами анализа и визуализации данных. Для этого подойдет платформа Apache Spark, позволяющая одновременно хранить и обрабатывать данные, а также системы BI (Power BI, Tableau), способные подключаться к хранилищам для построения отчетов.

Ну и, наконец, не стоит забывать об обеспечении надежной защиты больших данных. Для этого рекомендуется применять методы шифрования, аутентификации пользователей и контроля доступа.

Пример систем для хранения Big Data:

• HDFS (Hadoop Distributed File System): популярная распределенная файловая система;
• Amazon S3: облачное хранилище для хранения и анализа данных;
• Google BigQuery: облачная платформа для хранения и обработки информации;
• MongoDB: NoSQL база данных для работы с полу- и неструктурированными данными.

После сбора информацию необходимо обработать, т.е. очистить от «мусора» и структурировать по заданным параметрам. Это требует не только комплексного подхода и использования специфических инструментов и методов, но и знания следующих ключевых особенностей этого процесса:

• Масштабируемость: одной из главных особенностей обработки больших данных является необходимость работы с огромными объемами информации. Стандартные методы обработки не подходят, а потому используются распределенные вычислительные системы, такие как Hadoop или Apache Spark, которые позволяют параллельно обрабатывать данные на множестве серверов;
• Реальное время: в отличие от традиционных данных, которые можно анализировать постфактум, Big Data часто обрабатываются в реальном времени. Например, в системах мониторинга социальных сетей или в интернет-торговле, где необходимо моментально реагировать на поведение пользователей;
• Неоднородность данных: данные могут поступать в разных форматах — структурированных, полуструктурированных и неструктурированных. Это включает текст, изображения, видео, логи и другие типы информации. Чтобы эффективно их обработать, используются технологии обработки различных типов данных, такие как NoSQL базы данных;
• Качество данных: в больших данных часто встречаются ошибки или дубликаты, а также информация может быть частичной. Очистка данных и их нормализация становятся важными этапами обработки, чтобы результаты анализа были точными и полезными;
• Аналитика и машинное обучение: большие данные часто используются для выявления скрытых закономерностей и прогнозирования будущих событий. Методы машинного обучения и искусственного интеллекта применяются для классификации, кластеризации и построения предсказательных моделей;
• Безопасность и защита данных: при работе с большими данными необходимо особое внимание уделить безопасности. Для этого используются специальные алгоритмы шифрования и защиты, чтобы обезопасить данные от утечек и несанкционированного доступа;
• Инструменты и технологии: для обработки информации используются специализированные инструменты и платформы, такие как Hadoop, Apache Spark, и облачные решения от Amazon Web Services (AWS), Google Cloud и Microsoft Azure. Эти технологии позволяют управлять данными, производить их анализ и интегрировать с другими системами.

Обработка больших данных — это сложный и ресурсоемкий процесс, но он приносит огромные выгоды, включая улучшение принятия бизнес-решений, персонализацию обслуживания клиентов и создание инновационных продуктов.

Анализ Big Data — это не только очистка и структуризация, но и выявление закономерностей и аномалий, которые помогут маркетологу или сервису принять верное решение (например, предложить подходящую рекламу). Для аналитики больших данных часто используют 4 метода:

• Машинное обучение (ML): эта технология позволяет находить закономерности и повторяющиеся шаблоны в больших объемах информации. Алгоритмы обучаются на исторических данных и затем используют полученный опыт для анализа новых входных массивов;
• Обработка естественного языка (NLP): технологии NLP применяются для интерпретации и анализа текстовой информации: документов, сообщений, комментариев и других текстовых источников. Это позволяет понимать смысл и структуру текста;
• Статистическая обработка данных: методы статистики позволяют выявлять зависимости между переменными, проверять аналитические гипотезы и определять значимые отклонения и взаимосвязи в данных;
• Интеллектуальный анализ данных (Data Mining): с помощью методов кластеризации, ассоциативных правил, классификации и других инструментов из неоднородных и необработанных данных извлекаются ценные скрытые закономерности и инсайты.

Для работы с массивами разнородных сведений и визуализации результатов необходим специалист Big Data Analyst. Он способен извлечь ценную информацию и представить ее в понятном виде.

Для сбора, хранения и анализа Big Data вам потребуются специальные инструменты. Мы собрали топ-5 решений, работающих в России.

Это система для хранения, структурирования и обработки данных любых типов. Разработчик предлагает готовое решение для работы со своими массивами информации, а также продает доступ к готовым аудиторным базам, что поможет новому бизнесу быстро запустить рекламную компанию без больших временных и денежных расходов.

Данная платформа используется для сбора и упорядочивания информации о клиентах компании из онлайн- и офлайн-источников. Благодаря такой системе вы узнаете все об интересах ЦА, отследите историю взаимодействия человека и бренда, построите карту пути клиента, а таке сможете анализировать потребительский спрос и прогнозировать покупательское поведение.

В результате вы получите персонализированный и точный портрет клиента, что позволит в будущем создавать индивидуальную рекламу и повышать эффективность инвестиций в маркетинг.

Это облачная платформа, позволяющая реализовать все процессы работы с Big Data на сторонних серверах. Вы можете хранить и проводить анализ данных, используя собственные и готовые решения, включая уникальные разработки Яндекса.

Облачный сервис, обрабатывающий информацию о покупателях интернет-магазинов, размещенных в 1С-Битрикс. Он анализирует большие данные и создает релевантные предложения в реальном времени. Особенность данного инструмента — простая интеграция. Вам потребуется только подключить и настроить модуль, а не создавать сложные ИТ-решения с нуля.

Разработчики создали облачную экосистему Cloud Big Data, состоящую из комплекса сервисов для хранения и обработки данных. Разработчики VK помогут адаптировать платформу под задачи digital-агентства и настроить рабочие инструменты.

Особенность платформы — универсальность. Она подойдет для работы с любыми объемами и типами данных. При этом пользователи платят только за фактическое потребление, т.е. между крупными проектами агентство сможет изменять условия подписки для минимизации расходов.

В рамках цифровой трансформации бизнеса анализ Big Data дает точные данные, которые позволят существенно улучшить бизнес-показатели рекламных кампаний, запусков новых продуктов и т.д. Получив объективные сведения, маркетолог сможет принять верное и обоснованное решение, опирающееся на факты, а не на догадки и гипотезы.