Wprowadzenie do analizy danych Big Data
Wprowadzenie do analizy danych Big Data
Co to jest analiza danych big data?
Analiza danych big data odnosi się do metod, narzędzi i aplikacji używanych do zbierania i przetwarzania dużych zestawów różnorodnych danych o dużej prędkości przepływu oraz uzyskiwania z nich szczegółowych informacji. Te zestawy danych mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak Internet, urządzenia mobilne, poczta elektroniczna, media społecznościowe i inteligentne urządzenia sieciowe. Często zawierają dane generowane z dużą prędkością i zróżnicowane w formie, od ustrukturyzowanych (tabele baz danych, arkusze programu Excel) przez częściowo ustrukturyzowane (pliki XML, strony internetowe) po nieustrukturyzowane (obrazy, pliki dźwiękowe).
Tradycyjne formy oprogramowania do analizy danych nie są przystosowane do obsługi tego poziomu złożoności i skali, dlatego też wykorzystuje się systemy, narzędzia i aplikacje zaprojektowane specjalnie do analizy danych big data.
Źródło: Jakub Piskorowski
Dlaczego analiza danych big data jest ważna?
Teraz już wiesz, czym jest analiza danych big data. Ale dlaczego ma znaczenie? I co najważniejsze, w jaki sposób zrozumienie i wykorzystanie danych big data może nam pomóc?
Dane są wplecione w tkankę naszego codziennego życia. Wraz z rozwojem technologii mobilnych, mediów społecznościowych i inteligentnych technologii związanych z Internetem rzeczy (IoT) przesyłamy obecnie więcej danych niż kiedykolwiek wcześniej - i to z zawrotną prędkością. Dzięki analizie danych big data organizacje mogą teraz wykorzystywać te informacje do szybkiego ulepszania sposobu pracy, myślenia i dostarczania wartości swoim klientom. Z pomocą narzędzi i aplikacji dane big data mogą posłużyć do uzyskiwania szczegółowych informacji, optymalizacji operacji oraz przewidywania przyszłych wyników.
Ta możliwość uzyskiwania szczegółowych informacji w celu podejmowania lepszych i bardziej świadomych decyzji jest powodem, dla którego dane big data są tak ważne. W ten sposób sprzedawca detaliczny może ulepszyć swoje targetowane kampanie reklamowe, a hurtownik - być w stanie rozwiązać problem wąskich gardeł w łańcuchu dostaw. Również w ten sposób dostawca usług opieki zdrowotnej może odkryć nowe opcje dla opieki klinicznej w oparciu o trendy danych pacjentów. Analiza danych big data umożliwia bardziej całościowe, oparte na danych podejście do podejmowania decyzji, co z kolei sprzyja wzrostowi, wydajności i innowacyjności.
Teraz, gdy już znasz znaczenie danych big data i znaczenie analizy danych, przyjrzyjmy się tamu, jak działa analiza danych big data.
Źródło: azure.microsoft.com
Jak działa analiza big data. Technologie i narzędzia
Jak działa analiza danych big data?
Rozwiązania analityczne uzyskują szczegółowe informacje i przewidują wyniki, analizując zestawy danych. Aby jednak dane mogły być skutecznie analizowane, muszą być najpierw przechowywane, porządkowane i czyszczone przez szereg aplikacji w zintegrowanym, kilkuetapowym procesie przygotowywania krok po kroku:
Zbieranie. Dane w postaci ustrukturyzowanej, częściowo ustrukturyzowanej i nieustrukturyzowanej są zbierane z wielu źródeł w Internecie, na urządzeniach mobilnych i w chmurze. Następnie są zapisywane w repozytorium - magazynie typu data lake lub magazynie danych - w celu przygotowania do przetwarzania.
Przetwarzanie. W fazie przetwarzania przechowywane dane są weryfikowane, sortowane i filtrowane, co przygotowuje je do dalszego wykorzystania i poprawia wydajność zapytań.
Czyszczenie. Po przetworzeniu dane są poddawane procesowi czyszczenia. Konflikty, nadmiarowości, nieprawidłowe lub niekompletne pola oraz błędy formatowania w zestawie danych są korygowane i czyszczone.
Analiza. Dane są teraz gotowe do analizy. Analizowanie danych big data jest realizowane za pomocą narzędzi i technologii, takich jak eksploracja danych, sztuczna inteligencja, analiza predykcyjna, uczenie maszynowe i analiza statystyczna, które pomagają określać i przewidywać wzorce i zachowania w danych.
Źródło: Jakub Piskorowski
Najważniejsze technologie i narzędzia do analizy danych big data
Choć często mówi się o niej jako o pojedynczym systemie lub rozwiązaniu, w rzeczywistości analiza danych big data składa się z wielu indywidualnych technologii i narzędzi współpracujących ze sobą w celu przechowywania, przenoszenia, skalowania i analizowania danych. Narzędzia do analizy danych big data mogą się różnić w zależności od posiadanej infrastruktury, ale oto niektóre z tych najpopularniejszych:
Zbieranie i przechowywanie
Hadoop. Apache Hadoop, jedna z pierwszych platform spełniających wymagania analizy danych big data, to ekosystem typu open source, który przechowuje i przetwarza duże zestawy danych w rozproszonym środowisku obliczeniowym. Platformę Hadoop można skalować w górę lub w dół w zależności od potrzeb, co sprawia, że jest to wysoce elastyczna i ekonomiczna platforma do zarządzania danymi big data.
Bazy danych NoSQL. W przeciwieństwie do tradycyjnych baz danych, które są relacyjne, bazy danych NoSQL nie wymagają, aby ich typy danych były zgodne ze stałym schematem lub strukturą. Dzięki temu mogą obsługiwać wszystkie typy modeli danych, co jest przydatne podczas pracy z dużymi ilościami danych częściowo ustrukturyzowanych i pierwotnych. Ze względu na swoją elastyczność, bazy danych NoSQL okazały się również szybsze i bardziej skalowalne niż relacyjne bazy danych. Niektóre popularne bazy danych NoSQL to na przykład MongoDB, Apache CouchDB i Azure Cosmos DB.
Magazyny typu data lake i magazyny danych. Dane zebrane ze źródeł muszą być następnie zapisane w centralnym silosie do dalszego przetwarzania. Magazyn typu data lake przechowuje dane pierwotne i nieustrukturyzowane, które są następnie gotowe do wykorzystania w różnych aplikacjach, natomiast magazyn danych to system, który pobiera ustrukturyzowane, wstępnie zdefiniowane dane z różnych źródeł i przetwarza je do użytku operacyjnego. Obie opcje mają różne funkcje, ale często współpracują ze sobą, tworząc dobrze zorganizowany system przechowywania danych.
Przetwarzanie
Oprogramowanie do integracji danych (integration software). Narzędzia do integracji danych łączą i konsolidują dane z różnych platform w jedno ujednolicone centrum, takie jak magazyn danych, dzięki czemu użytkownicy mają scentralizowany dostęp do wszystkich informacji, których potrzebują do wyszukiwania danych, raportów analizy biznesowej i celów operacyjnych.
Przetwarzanie danych w pamięci. Podczas gdy tradycyjne przetwarzanie danych jest oparte na dyskach, przetwarzanie danych w pamięci wykorzystuje pamięć RAM do przetwarzania danych. To znacznie zwiększa szybkość przetwarzania i transferu danych, umożliwiając organizacjom zbieranie szczegółowych informacji w czasie rzeczywistym. Platformy przetwarzania danych, takie jak Apache Spark, wykonują przetwarzanie wsadowe i przetwarzanie strumienia danych w czasie rzeczywistym w pamięci.
Czyszczenie
Narzędzia do wstępnego przetwarzania i czyszczenia danych. Aby zapewnić najwyższą jakość danych, narzędzia do czyszczenia danych usuwają błędy, naprawiają błędy składni, usuwają brakujące wartości i usuwają duplikaty. Narzędzia te następnie standaryzują i walidują dane, aby były gotowe do analizy.
Analiza
Wyszukiwanie danych. Analiza danych big data uzyskuje szczegółowe informacje z danych za pomocą procesów odkrywania wiedzy, takich jak wyszukiwanie danych, które wyodrębnia podstawowe wzorce z dużych zestawów danych. Wykorzystując algorytmy zaprojektowane w celu identyfikacji istotnych relacji między danymi, wyszukiwanie danych może automatycznie identyfikować bieżące trendy w danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych.
Analiza predykcyjna. Analiza predykcyjna pomaga budować modele analityczne, które przewidują wzorce i zachowania. Jest to osiągane dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego i innych rodzajów algorytmów statystycznych, które pozwalają określić przyszłe wyniki, ulepszyć operacje i zaspokoić potrzeby użytkowników.
Analizy w czasie rzeczywistym. Łącząc szereg skalowalnych, kompleksowych potoków przesyłania strumieniowego, rozwiązania przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym, takie jak usługa Azure Data Explorer, przechowują, przetwarzają i analizują dane międzyplatformowe w czasie rzeczywistym, umożliwiając natychmiastowe uzyskanie szczegółowych informacji.
Źródło: azure.microsoft.com
Źródło: Jakub Piskorowski
Korzyści, zastosowania i wyzwania analizy Big Data
Zastosowania i przykłady analizy danych big data
Obecnie wiele głównych branż wykorzystuje różne rodzaje analizy danych, aby podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące strategii produktu, operacji, sprzedaży, marketingu i obsługi klienta. Analiza danych big data umożliwia każdej organizacji, która pracuje z dużymi ilościami danych, uzyskanie z nich znaczących szczegółowych informacji. Oto tylko kilka spośród wielu rzeczywistych zastosowań:
Rozwój produktu. Analiza danych big data pomaga organizacjom określić, czego chcą ich klienci, odkrywając ich potrzeby dzięki dużym ilościom danych z analizy biznesowej, sterując rozwojem funkcji i strategią planu.
Personalizacja. Platformy przesyłania strumieniowego i sprzedawcy internetowi analizują zaangażowanie użytkowników, aby stworzyć bardziej spersonalizowane środowisko w postaci rekomendacji, targetowanych reklam, sprzedaży dodatkowej i programów lojalnościowych.
Zarządzanie łańcuchem zaopatrzenia. Analiza predykcyjna określa i prognozuje wszystkie aspekty łańcucha zaopatrzenia, w tym zapasy, zaopatrzenie, dostawy i zwroty.
Opieka zdrowotna. Analiza danych big data może być wykorzystywana do zbierania kluczowych szczegółowych informacji z danych pacjentów, co pomaga dostawcom usług opieki zdrowotnej w odkrywaniu nowych diagnoz i opcji leczenia.
Ceny. Dane dotyczące sprzedaży i transakcji mogą być analizowane w celu tworzenia zoptymalizowanych modeli cenowych, co pomaga firmom podejmować decyzje cenowe, które maksymalizują ich przychody.
Zapobieganie oszustwom. Instytucje finansowe wykorzystują wyszukiwanie danych i uczenie maszynowe do ograniczania ryzyka poprzez wykrywanie i przewidywanie wzorców nieuczciwych działań.
Operacje. Analiza danych finansowych pomaga organizacjom wykryć i zredukować ukryte koszty operacyjne, co z kolei pozwala zaoszczędzić pieniądze i zwiększyć produktywność.
Pozyskiwanie i utrzymanie klientów. Sprzedawcy internetowi wykorzystują historię zamówień, dane wyszukiwania, recenzje online i inne źródła danych do przewidywania zachowań klientów, które mogą wykorzystać do poprawy wskaźnika utrzymania klientów.
Źródło: Jakub Piskorowski
Korzyści i wyzwania związane z analizą danych big data
Jak pokazują liczne przypadki użycia, dane big data przynoszą korzyści organizacjom w wielu branżach i w różnych kontekstach. Jednak biorąc pod uwagę złożony charakter ich infrastruktury, dane big data przysparzają również pewnych problemów, które należy wziąć pod uwagę. Oto kilka najistotniejszych wyzwań związanych z danymi big data:
Utrzymanie porządku i dostępności danych. Największym wyzwaniem związanym z danymi big data jest ustalenie, jak zarządzać ogromną ilością napływających informacji, aby zapewnić ich prawidłowy przepływ w aplikacjach. Niezwykle ważne jest unikanie silosów, zachowanie integracji danych i planowanie infrastruktury wokół skutecznej strategii zarządzania.
Kontrola jakości. Utrzymanie dokładności i jakości danych może być trudne i czasochłonne, zwłaszcza gdy dane napływają szybko i w dużej ilości. Przed przeprowadzeniem jakiejkolwiek analizy należy upewnić się, że procesy zbierania, przetwarzania i czyszczenia danych są zintegrowane, znormalizowane i zoptymalizowane.
Zapewnienie bezpieczeństwa danych. W obliczu rosnącej liczby naruszeń danych ochrona danych jest ważniejsza niż kiedykolwiek. W miarę rozwoju systemu analitycznego rośnie także prawdopodobieństwo problemów związanych z bezpieczeństwem, takich jak fałszywe dane, wycieki, problemy ze zgodnością z przepisami i luki w oprogramowaniu. Szyfrowanie danych, przeprowadzanie inspekcji zabezpieczeń i dokładanie należytej staranności (due diligence) pomaga zminimalizować niektóre z tych zagrożeń.
Wybór właściwych narzędzi. Mnogość dostępnych narzędzi i technologii może być przytłaczająca. Dlatego ważne jest, aby się kształcić, być na bieżąco i, jeśli to możliwe, zatrudnić specjalistę lub konsultować się ze nim w razie potrzeby.
Pomimo tego, jak wiele pracy może wymagać skonfigurowanie systemów i efektywne zarządzanie nimi, korzyści płynące z zastosowania analizy danych big data są warte wysiłku. Dla każdego, kto szuka bardziej świadomego, opartego na danych podejścia do sposobu prowadzenia organizacji, długoterminowe korzyści płynące z danych big data są nieocenione. Oto tylko niektóre z nich:
Szybsze uzyskiwanie szczegółowych informacji. Dzięki niezrównanej szybkości i wydajności analiza danych big data pomaga organizacjom w szybszym przekształcaniu danych w szczegółowe informacje. Te szczegółowe informacje są następnie wykorzystywane do podejmowania świadomych decyzji dotyczących produktów, operacji, marketingu i innych inicjatyw biznesowych.
Opłacalność. Ogromne ilości danych wymagają magazynu, którego utrzymanie może być kosztowne. Jednak dzięki pojawieniu się bardziej skalowalnych systemów pamięci masowej organizacje mogą teraz zmaksymalizować wydajność operacyjną przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. Oznacza to wyższe marże zysku, a także bardziej wydajne systemy.
Zadowolenie użytkowników. Zaawansowane funkcje analizy biznesowej danych big data nie tylko analizują trendy klientów, ale także przewidują zachowania za pomocą analizy predykcyjnej. Dowiadując się więcej o tym, czego chcą ich użytkownicy, organizacje mogą tworzyć spersonalizowane produkty, które spełniają te potrzeby.
Źródło: azure.microsoft.com
Zadanie - analiza danych Big Data
1. Dokumentacja procesu analizy big data
Przygotuj dokument opisujący cały proces analizy danych big data. Dokument powinien obejmować szczegółowy opis etapów od zbierania danych, poprzez ich przetwarzanie i czyszczenie, aż po analizę końcową. Każdy etap powinien być opisany pod kątem technik i narzędzi używanych w praktyce oraz zawierać omówienie wyzwań związanych z poszczególnymi etapami, takich jak zapewnienie jakości danych czy bezpieczeństwo.
W dokumencie:
Zbieranie danych: Opisz metody pozyskiwania danych z różnych źródeł (np. media społecznościowe, transakcje, sensory IoT). Wyjaśnij, jakie wymagania i trudności mogą się pojawić przy zbieraniu dużych, różnorodnych zbiorów danych.
Przetwarzanie i czyszczenie: Opisz techniki wstępnego przetwarzania danych, takie jak usuwanie duplikatów, uzupełnianie brakujących wartości, formatowanie i standaryzacja. Uwzględnij narzędzia stosowane na tym etapie, takie jak Apache Hadoop, Spark, czy narzędzia do ETL.
Analiza danych: Przedstaw, jak różne metody analizy big data, np. analizy statystyczne, modele predykcyjne, analizy sieci, wspierają organizacje w podejmowaniu decyzji. Omów znaczenie wizualizacji danych i narzędzia takie jak Tableau czy Power BI.
Praktyczne zastosowania: Zamieść przykłady wykorzystania analizy big data w różnych branżach (np. medycyna, handel, przemysł), ilustrując, jak wspiera to procesy biznesowe.
Wyzwania i etyka: Omów wyzwania związane z zarządzaniem danymi big data, takie jak zapewnienie prywatności, bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami prawnymi, a także problemy etyczne.
Efekt końcowy: Dokument powinien być przejrzysty, podzielony na sekcje oraz zawierać podsumowanie wniosków.