Как выбрать инструмент анализа Big Data: инструкция

Как работают инструменты анализа Big Data

Главная задача инструментов анализа больших данных – помочь компании собрать, организовать и сгруппировать данные, чтобы затем научиться извлекать из них полезные сведения и уметь их монетизировать. Для многих компаний важно, чтобы руководитель мог в любой момент запросить у системы конкретную статистику, сделать выводы об определенных закономерностях и тенденциях и тут же использовать эти сведения, принимая то или иное управленческое решение (data driven подход принятия решений).

С помощью инструментов анализа больших данных можно проводить очистку и обработку данных, хранить информацию и управлять ей, визуализировать результаты анализа. В то же время для качественной работы необходима высокопроизводительная аналитика – специальное программное ПО и аппаратные решения, обеспечивающие прогнозную аналитику, интеллектуальный анализ данных, анализ текста, оптимизацию хранения данных. Инструменты для обработки больших данных умеют быстро работать с огромными объемами сложной и динамично меняющейся информации. А еще они хорошо масштабируются при использовании больших коллекций данных.

Где применяют инструменты Big Data

Решения для анализа Big Data активно применяются в самых разных отраслях экономики.

Так, в медицине технологии используются для того, чтобы спрогнозировать результаты лечения, проанализировать снимки КТ и МРТ на наличие патологий, выявить пациентов из групп повышенного риска.

В ритейле инструменты анализа Big Data используются для разработки грамотной маркетинговой кампании (например, когда нужно понять свою целевую аудиторию, распределить покупателей по разным группам и сформулировать ключевой месседж в рекламе или УТП товара). В производстве решения внедряются, как правило, одновременно с установкой специализированных датчиков и камер в цехах, информация с которых в режиме реального времени загружается в программный инструмент для аналитики. Далее статистика, которую выдает машина, позволяет инженерам грамотнее планировать ремонты, следить за соблюдением техники безопасности на производстве, минимизировать время простоев.

В банковской сфере инструменты для обработки больших данных используются очень по-разному, начиная со скоринга клиентской базы (когда необходимо выявить платеже- и кредитоспособных клиентов) до предотвращения мошеннических операций (антифрод-решения позволяют в режиме реального времени зафиксировать аномалии в транзакциях и сообщить о них сотруднику банка). Применяют решения и для улучшения клиентского сервиса, например для анализа загруженности отделения банков и проверки жалоб, которые поступают от клиентов.

Типы инструментов

Каждый сервис для работы с большими данными обычно можно отнести к одной или нескольким категориям в зависимости от его функциональных возможностей.

Инструменты хранения и управления. Речь идет о базах данных, в которых хранятся большие объемы информации – часто в распределенных сетях. Пример: распределенная файловая система Hadoop (HDFS), базы данных NoSQL, такие как MongoDB и Cassandra.

Инструменты обработки. Их применяют для того, чтобы отсортировать, индексировать и разметить информацию для последующего анализа. Пример: Apache Airflow и Apache NiFi.

Инструменты анализа данных. Эти решения занимаются уже непосредственно аналитикой – извлекают ценные сведения из обработанного «сырья». Для этого часто применяют алгоритмы машинного обучения. Пример: на языке программирования Python популярны такие библиотека анализа данных, как Pandas, Sklearn, CatBoost, PyTorch, TensorFlow и др.

Инструменты визуализации. Их используют уже после того, как данные были подготовлены и проведена первичная аналитика. Решения часто представляют собой удобные дашборды, на которых данные представлены в понятном формате: в диаграммах, графиках, в виде информационных панелей. Пример: Superset, QlickSence, Tableau и др.

Инструменты управления и безопасности. Нельзя забывать также о требованиях конфиденциальности и безопасности, особенно если речь идет о персональных данных. Здесь пригодятся специальные инструменты. Пример: Talend и Varonis.

Инструменты для потоковой передачи. Иногда необходимо, чтобы информация обрабатывалась в режиме реального времени и руководитель мог пользоваться мгновенной аналитикой. Пример: Apache Kafka и Apache Flink.

Как выбрать решение

При выборе инструментов анализа больших данных нужно учитывать несколько важных факторов. Это поможет определиться с решением, которое точно закроет все ваши потребности и при этом не будет оснащено избыточными функциями.

1. Тип данных. Посмотрите на ваши данные: какой тип информации превалирует? Для обработки структурированных данных нужен один инструмент, для неструктурированных – другой.

2. Объем данных. Второй важный фактор – оцените объем информации, которую вам необходимо проанализировать. Нет смысла приобретать дорогостоящий инструмент, который переваривает колоссальные объемы информации, если у вас ее значительно меньше. Решение должно быть соразмерно задаче.

3. Уровень анализа. Информация какого рода вам необходима на выходе? Что именно необходимо проанализировать для решения задач вашего бизнеса? Иными словами, важно определиться с уровнем сложности анализа, ведь одни решения закрывают более простые задачи, другие нацелены на продвинутые. Так, если вам нужен инструмент, способный выдавать информацию на индивидуальном уровне, важно найти тот, который будет уметь скрупулезно детализировать данные.

4. Скорость получения. Как часто вы планируете пользоваться аналитикой и как быстро она вам нужна? Некоторые инструменты умеют обрабатывать данные в режиме реального времени, чтобы вы в любой момент могли выгрузить нужную статистику и получить своего рода «сводку последних новостей».

5. Имеющиеся системы. Оцените информационную инфраструктуру компании: какие решения у вас уже есть и с чем именно должны интегрироваться новые, для обработки данных?

6. Бюджет. На рынке инструментов анализа данных множество решений самой разной ценовой категории – лучше всего «на берегу» понять, сколько вы готовы потратить на инструмент для обработки данных, и искать подходящий в рамках этого бюджета.

К чему быть готовым

Разумеется, инструменты анализа больших данных – это не панацея, и очевидно, что не каждый из них будет работать идеально. Перед покупкой того или иного решения советуем быть готовым к следующему:

• дороговизне инструмента и его внедрения. Да, бюджет на эти цели лучше заложить заранее, загодя стоит также определиться с тем, кто будет внедрять решение и поддерживать его в дальнейшем. Порой это задачка не из простых;

• сложности решения. Приготовьтесь к тому, что инструмент может быть понятен не всем вашим сотрудникам, и об интуитивном интерфейсе речь идти не будет. Возможно, даже потребуется нанять внешних экспертов, которые помогут разобраться с инструментом и научить работе с ним ваш персонал;

• нужно очень много данных. Да, бывает так, что для корректной работы инструмента требуется «кормить» его все новыми данными, иначе, к примеру, развитие технологий искусственного интеллекта, которые находятся у него «под капотом», будет оставаться на том же уровне, а машина будет совершать раз за разом одни и те же ошибки, ведь учить ее не на чем. Возможно, потребуется организовать сбор новых дата-сетов или купить их на рынке у партнеров;

• решение может работать медленно. Перед покупкой желательно проверить, насколько «скоростной» инструмент вы получаете. Иногда с быстро меняющимися данными ПО работает не слишком хорошо;

• необъективность результатов. Да, идеальный инструмент – верный помощник руководителя при принятии решений, исключающий человеческие ошибки и т. д. И все же нужно помнить о том, что перед вами машина, работу которой, особенно на первых порах, важно тщательно проверять и подвергать сомнению результаты ее анализа.

10 популярных инструментов анализа больших данных

1. Apache Hadoop. Это платформа с открытым исходным кодом на базе Java, данные обрабатываются параллельно благодаря кластерной системе. Распределенная файловая система обеспечивает быстрый доступ к данным.

2. Cassandra. Большие объемы данных можно хранить и обрабатывать в колоночной распределенной СУБД Apache Cassandra. Эксперты отмечают, что она легко масштабируется без ущерба для скорости или производительности и способна обрабатывать петабайты информации без задержек.

3. Spark. Это решение для колоссальных объемов данных – инструмент способен обрабатывать многопетабайтные объемы данных, подходит и для ML, и для ИИ-технологий. Также Spark может управлять потоковой передачей данных с помощью Spark Streaming.

4. MongoDB. Это платформа с открытым исходным кодом, база данных для документов (NoSQL), которую удобно использовать для структурированного хранения значительного объема информации. Поддерживаются такие языки программирования, как Jscript, Python и Ruby.

5. Apache Storm. Это инструмент для небольших компаний – Storm обладает распределенной системой обработки больших данных в режиме реального времени. С Apache Storm один узел способен обрабатывать до 1 миллиона сообщений в секунду.

6. SAS. Еще один хороший инструмент, который аналитики данных сегодня используют для создания статистических моделей. Данными на этой платформе можно управлять из разных источников, где они размещены в различных форматах. Доступ к ним можно получить в виде таблиц SAS или листов Excel с помощью системы статистического анализа (SAS).

7. Apache Airflow. Это написанная на Python открытая платформа для создания, выполнения, отслеживания и управления операциями по обработке данных. Инструмент помогает разработчикам контролировать и мониторить сложные рабочие процессы в локальных и облачных средах.

8. Hive. Это СУБД, система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом для запросов, агрегирования и анализа параметров и режимов рабочих нагрузок с большими данными.

9. Clickhouse. Колоночная система управления базами данных для онлайн-обработки аналитических запросов (OLAP). Есть такие преимущества, как распределенная обработка на нескольких серверах, легкость в настройке, хорошая документация и развитое сообщество.

10. Superset. Это инструмент с открытым исходным кодом для визуализации и анализа данных. Решение умеет создавать интерактивные дашборды, графики и таблицы для анализа данных из различных источников, таких как базы данных, файлы CSV и другие.

Разумеется, это далеко не все решения, представленные на российском и мировом рынках, однако они регулярно фигурируют в профильных рейтингах. Выбрать можно и другой инструмент: главное – предварительно провести анализ потребностей бизнеса, которые он должен закрыть, и промониторить предложения вендоров. Не забудьте также оценить отзывы других клиентов, которые воспользовались их инструментами, чтобы не ошибиться.