Что такое большие данные? 10 самых популярных инструментов для работы с большими данными

Опубликовано: 2023-01-18

Что такое большие данные?

Большие данные относятся к большому объему структурированных и неструктурированных данных, которые генерируются и собираются с высокой скоростью, что затрудняет их обработку с использованием традиционных инструментов обработки данных. Эти большие наборы данных могут поступать из различных источников, таких как социальные сети, данные датчиков и записи транзакций. Данные анализируются для раскрытия информации и принятия более эффективных решений.

Большие данные обычно включают в себя наборы данных, размеры которых выходят за пределы возможностей широко используемых программных инструментов для сбора, отбора, управления и обработки данных в течение допустимого прошедшего времени. «Размер» больших данных — это постоянно меняющаяся цель, на данный момент набор данных считается большими данными, если его размер варьируется от нескольких десятков терабайт до многих петабайт данных. Тремя основными характеристиками больших данных являются объем, скорость и разнообразие.

Объем относится к количеству сгенерированных данных, которое может быть в петабайтах или эксабайтах. Эти данные могут поступать из различных источников, таких как социальные сети, данные датчиков и записи транзакций, и могут быть структурированными или неструктурированными.

Скорость относится к скорости, с которой данные генерируются и должны быть обработаны. Эти данные генерируются в режиме реального времени, и их необходимо быстро анализировать и обрабатывать, чтобы они были полезными.

Разнообразие относится к различным типам генерируемых данных, таких как текст, изображения, аудио и видео. Эти данные могут быть структурированными, частично структурированными или неструктурированными, и для их обработки и анализа требуются специальные инструменты и методы.

Большие данные используются в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение, розничная торговля и транспорт, для получения информации и принятия более эффективных решений. Расширенная аналитика, такая как машинное обучение и искусственный интеллект, часто используется для анализа больших данных с целью выявления скрытых закономерностей, тенденций и идей.

Некоторые примеры больших данных

Данные из социальных сетей , такие как твиты, публикации в Facebook и фотографии в Instagram, которые могут дать представление о настроениях и поведении потребителей.
Данные датчиков , например данные, собранные с устройств Интернета вещей, которые могут дать представление о производительности оборудования и состоянии окружающей среды.
Финансовые данные , такие как цены на акции и объемы торгов, которые могут дать представление о рыночных тенденциях и инвестиционных возможностях.
Медицинские данные , такие как электронные медицинские карты и данные геномики, которые могут дать представление о здоровье пациентов и помочь в разработке новых методов лечения.
Розничные данные , такие как данные о продажах и история покупок клиентов, которые могут дать представление о покупательском поведении потребителей и помочь в управлении запасами.
Транспортные данные , такие как данные GPS от транспортных средств и данные о дорожном движении, которые могут дать представление о схемах движения и помочь в оптимизации маршрута.
Регистрируйте данные с веб-серверов , которые могут предоставить информацию о поведении пользователей и помочь в оптимизации веб-сайта.
Геномные данные , которые могут дать представление о генетической предрасположенности к заболеваниям и помочь в персонализированной медицине.

Это всего лишь несколько примеров из множества источников больших данных, которые создаются и собираются сегодня. Информацию, которую можно извлечь из больших данных, можно использовать для повышения эффективности, оптимизации операций и стимулирования роста бизнеса.

Типы больших данных

Структурированные данные . Этот тип данных организован в определенном формате, например, в реляционной базе данных. Примеры структурированных данных включают финансовые транзакции, записи клиентов и данные датчиков.
Полуструктурированные данные . Этот тип данных имеет некоторую структуру, но не такую сильную, как структурированные данные. Примеры частично структурированных данных включают электронную почту, сообщения в социальных сетях и файлы журналов.
Неструктурированные данные . Этот тип данных не имеет предопределенной структуры и может иметь различные формы, такие как текст, изображения, аудио и видео. Примеры неструктурированных данных включают изображения, видео, аудио и текстовые документы.
Потоковые данные : данные этого типа генерируются и обрабатываются в режиме реального времени, и для их обработки и анализа требуются специальные инструменты и методы. Примеры потоковых данных включают данные социальных сетей, данные датчиков и данные финансового рынка.
Темные данные : этот тип данных представляет собой данные, которые организация собирает, обрабатывает и хранит, но никогда не использует. Темные данные могут быть неструктурированными и могут быть найдены в различных формах, таких как электронные письма, сообщения в социальных сетях и файлы журналов.
Публичные данные : данные этого типа генерируются государственными организациями, исследовательскими институтами и другими организациями, которые делают данные общедоступными. Публичные данные можно использовать для исследований и для улучшения государственных услуг.

Каждый из этих типов данных имеет свои уникальные характеристики и требует различных инструментов и методов для обработки и анализа. Понимание различных типов больших данных может помочь организациям принимать более эффективные решения о том, как управлять своими данными, хранить и анализировать их.

Преимущества больших данных

Обработка больших данных имеет ряд преимуществ, в том числе:

Улучшение процесса принятия решений . Анализируя большие объемы данных, организации могут обнаруживать идеи и закономерности, которые не были бы видны при использовании традиционных методов. Это может привести к лучшему принятию решений и стратегическому планированию.
Повышение эффективности . Обработка больших данных может помочь организациям выявить недостатки и оптимизировать операции. Например, это может помочь в управлении запасами, оптимизации цепочки поставок, а также в выявлении и предотвращении мошенничества.
Разработка новых продуктов . Большие данные можно использовать для получения информации о поведении потребителей, которая может быть использована для разработки новых продуктов и услуг.
Персонализация . Большие данные можно использовать для создания персонализированного опыта для клиентов, например персонализированных маркетинговых кампаний и рекомендаций по продуктам и услугам.
Экономия средств . Выявляя неэффективные процессы и оптимизируя операции, обработка больших данных может помочь организациям сэкономить деньги.
Обнаружение мошенничества . Большие данные можно использовать для обнаружения мошеннических действий, таких как мошенничество с кредитными картами или мошенничество со страховыми выплатами.
Прогностическое обслуживание . Большие данные можно использовать для прогнозирования вероятности отказа оборудования, что позволяет организациям планировать техническое обслуживание, сокращать время простоя и повышать эффективность.
Прогнозное моделирование . Большие данные можно использовать для создания прогнозных моделей, которые могут помочь организациям прогнозировать будущие события, такие как продажи, поведение клиентов и многое другое.

В целом, обработка больших данных может предоставить организациям ценную информацию и помочь им принимать более взвешенные решения, повышать эффективность и стимулировать рост.

Лучшие инструменты и программное обеспечение для работы с большими данными

№1 Apache Hadoop

Apache Hadoop — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое позволяет распределять большие наборы данных между несколькими компьютерными кластерами с помощью простого в использовании интерфейса программирования.

Функции:
- Распределенное хранение и обработка больших наборов данных
- Масштабируемость, так как систему можно легко расширить, добавив новые узлы
- Отказоустойчивость, так как данные реплицируются между узлами
- Поддержка широкого спектра форматов данных и систем хранения
- Высокая пропускная способность
- Интеграция с другими инструментами для работы с большими данными, такими как Apache Spark и Apache Hive.

Веб-сайт Apache Hadoop

# 2 Апач Спарк

Apache Spark — это распределенная вычислительная система с открытым исходным кодом, которая может быстро обрабатывать большие наборы данных.

Функции:
- Обработка данных в памяти для быстрого анализа
- Способность обрабатывать различные типы форматов данных и систем хранения.
- Поддержка SQL, потоковой передачи и машинного обучения
- Интеграция с другими инструментами для работы с большими данными, такими как Apache Hadoop и Apache Kafka.
- Может работать в кластере или на одной машине
- Высокоуровневые API для Java, Python и Scala

Веб-сайт Apache Spark

#3 Апач Кафка

Apache Kafka — это распределенная платформа потоковой передачи событий с открытым исходным кодом, которая может обрабатывать большие объемы, высокую пропускную способность и потоки данных с низкой задержкой.

Функции:
- Высокая пропускная способность, отказоустойчивая потоковая передача данных
- Поддержка обработки данных в реальном времени
- Масштабируемость, так как систему можно легко расширить, добавив новые узлы
- Поддержка широкого спектра форматов данных и систем хранения
- Интеграция с другими инструментами для работы с большими данными, такими как Apache Storm и Apache Hadoop.

Веб-сайт Apache Кафка

#4 Эластичный поиск

Elasticsearch — это поисковая система, основанная на библиотеке Lucene, которую можно использовать для полнотекстового поиска, анализа производительности и ведения журналов.

Функции:
- Поиск и аналитика в реальном времени
- Масштабируемость, так как систему можно легко расширить, добавив новые узлы
- Способность обрабатывать различные типы форматов данных и систем хранения.
- Расширенные функции поиска, включая фасетный поиск и геопространственный поиск.
- Интеграция с другими инструментами для работы с большими данными, такими как Logstash и Kibana.

Веб-сайт Elasticsearch

# 5 Таблица

Tableau — это программное обеспечение для бизнес-аналитики и визуализации данных, которое может подключаться к широкому спектру источников данных и создавать интерактивные визуализации и информационные панели.

Функции:
- Интерфейс перетаскивания для создания визуализаций
- Поддержка широкого спектра источников данных, включая платформы больших данных.
- Функции интерактивности и совместной работы, такие как возможность совместного использования визуализаций и информационных панелей.
- Расширенная аналитика, такая как прогнозирование и статистическое моделирование
- Интеграция с другими инструментами для работы с большими данными, такими как R и Python.

Веб-сайт таблицы

# 6 Апач Шторм

Apache Storm — это распределенная вычислительная система реального времени, которая может обрабатывать потоки данных в режиме реального времени.

Функции:
- Обработка данных в режиме реального времени
- Масштабируемость, так как систему можно легко расширить, добавив новые узлы
- Способность обрабатывать различные типы форматов данных и систем хранения.
- Поддержка нескольких языков программирования, включая Java, Python и Ruby.
- Интеграция с другими инструментами для работы с большими данными, такими как Apache Kafka и Apache Hadoop.

Веб-сайт Apache Storm

# 7 Клаудера

Cloudera — это дистрибутив Apache Hadoop, включающий дополнительные инструменты и службы для управления и анализа больших данных.

Функции:
- Распределенное хранение и обработка больших наборов данных
- Масштабируемость, так как систему можно легко расширить, добавив новые узлы
- Способность обрабатывать различные типы форматов данных и систем хранения.
- Расширенная аналитика, такая как машинное обучение и SQL
- Интеграция с другими инструментами для работы с большими данными, такими как Apache Spark и Apache Kafka.
- Доступен как в версии с открытым исходным кодом, так и в корпоративной версии.

Веб-сайт Cloudera

№ 8. МонгоБД

MongoDB — это документно-ориентированная база данных NoSQL, которая может обрабатывать большие объемы неструктурированных данных.

Функции:
- Поддержка JSON-подобных документов
- Поддержка горизонтального масштабирования
- Поддержка расширенного языка запросов
- Поддержка аналитики в реальном времени
- Интеграция с другими инструментами для работы с большими данными, такими как Apache Spark и Apache Hadoop.
- Доступен как в версии с открытым исходным кодом, так и в корпоративной версии.

Веб-сайт MongoDB

# 9 Блоки данных

Databricks — это облачная платформа для обработки данных, машинного обучения и аналитики.

Функции:
- Поддержка Apache Spark
- Масштабируемость, так как систему можно легко расширить, добавив новые узлы
- Способность обрабатывать различные типы форматов данных и систем хранения
- Расширенная аналитика, такая как машинное обучение и SQL
- Интеграция с другими инструментами для работы с большими данными, такими как Apache Kafka и Elasticsearch.
- Доступен как в версии с открытым исходным кодом, так и в корпоративной версии.

Веб-сайт блоков данных

№10 Таленд

Talend — это инструмент интеграции больших данных, который позволяет интегрировать и управлять большими данными из различных источников.

Функции:
- Способность обрабатывать различные типы форматов данных и систем хранения
- Поддержка нескольких языков программирования, включая Java, Python и Ruby.
- Поддержка обработки данных в реальном времени
- Поддержка качества данных и управления данными
- Интеграция с другими инструментами для работы с большими данными, такими как Apache Hadoop, Apache Spark и MongoDB.
- Доступен как в версии с открытым исходным кодом, так и в корпоративной версии.

Сайт Таленд

Это одни из самых популярных инструментов и программного обеспечения для работы с большими данными, доступных в настоящее время, но есть и много других вариантов. Стоит отметить, что многие из этих инструментов имеют конкретные варианты использования, и важно выбрать правильный инструмент для работы.