Мы живем в мире, управляемом данными. Количество цифровых данных, создаваемых каждый день, ошеломляет – более 2.5 квинтиллиона байт в день! Поскольку данные поступают отовсюду – из социальных сетей, с устройств, от датчиков – компании не могут позволить себе их игнорировать. Но огромные объемы разрозненных и неорганизованных данных бесполезны. Ключевым моментом является структурирование его для анализа.
Давайте изучим большие данные, почему структура имеет значение и как заставить эти данные работать!
Неустанный рост больших данных
Эксперты прогнозируют, что объем глобальных данных вырастет с 33 зеттабайт в 2018 году до 175 зеттабайт к 2025 году. Это похоже на то, как если бы каждый человек ежедневно создавал в 5 раз больше данных!
Движущей силой этого экспоненциального роста являются резкое падение стоимости хранения данных, повсеместное распространение Интернета и такие технологии, как датчики Интернета вещей. Неструктурированные данные составляют основную часть, в том числе:
- Социальные сети – 500 миллионов твитов, 4 петабайта данных Facebook ежедневно.
- Обмен сообщениями – 294 миллиарда электронных писем отправляется каждый день.
- Видео – более 500 часов загружаются на YouTube каждую минуту.
- Изображения: ежедневно в Instagram публикуется 95 миллионов фотографий и видео.
Этот взрыв неструктурированных данных усложняет жизнь компаниям, полагающимся на традиционные базы данных. Это требует новых стратегий для хранения, обработки и извлечения ценности.
Почему структура имеет значение для больших данных
Давайте сравним структурированные и неструктурированные данные. Думайте о структурированных данных как об аккуратно организованных внутри таблиц или баз данных, а о неструктурированных данных, разбросанных по документам, электронным письмам, аудио и видео.
Структурированные данные обеспечивает:
- Согласованность – форматированные модели данных
- Доступность – легко искать и запрашивать
- Анализируемость – простота агрегирования для получения ценной информации
Неструктурированные данные как правило:
- Беспорядок – данные сложно интерпретировать
- Дорогостоящий – требует обширной обработки.
- Разрозненный – запертый в изолированных системах
Например, колл-центр службы поддержки клиентов получает 1 миллион электронных писем ежегодно. Помещение этих разговоров в базу данных, допускающую запросы, увеличивает их полезность. Структурированные данные позволяют получить жизненно важную аналитику настроений клиентов, общих проблем и оптимальных ответов.
По данным IDC, организации, использующие неструктурированные данные, могут повысить производительность до 430%!
Структурирование больших данных за 4 ключевых шага
Превратить огромные объемы разрозненных и беспорядочных данных в структурированное сокровище непросто. Успех требует комплексного подхода:
1. Сбор данных
Во-первых, соответствующие данные должны быть идентифицированы и извлечены из таких источников, как веб-сайты, приложения, устройства и документы. Например, сайт электронной коммерции может ежедневно собирать информацию о ценах конкурентов.
2. очищающий
Затем удалите ненужную информацию, исправьте несоответствия, выполните дедупликацию и проверьте данные. Качество данных критически влияет на последующий анализ.
3. Моделирование
Затем организуйте данные — разработайте схемы и таксономии базы данных. Структура варьируется в зависимости от целей — реляционные базы данных для транзакций, хранилища данных для бизнес-аналитики, графовые базы данных для анализа отношений.
4. загрузка
Наконец, заполните структурированные базы данных. Для больших данных часто используется распределенное хранилище, такое как Hadoop, в сочетании со Spark для обработки.
Анализ турбонаддува со структурированными данными
Структурированные данные позволяют использовать такие мощные методы, как:
Машинное обучение – Модели раскрывают скрытую информацию и предсказывают будущие тенденции на основе огромных объемов исторических данных. Структурированные данные необходимы для обучения.
Сбор данных – Сложные запросы в сочетании со статистическим анализом выявляют скрытые закономерности и корреляции в больших структурированных наборах данных.
Сетевой анализ – Изучение структурированных данных о взаимоотношениях позволяет аналитикам выявлять ключевые узлы, кластеры и уязвимости сети.
Ведущие специалисты по работе с большими данными указывают на структуру как на необходимое условие для расширенной аналитики. Исследование McKinsey показало, что компании, использующие такие методы, как машинное обучение, превосходят конкурентов до 30%!
Реальные примеры
Структурированные данные приносят конкретные преимущества во всех отраслях:
Ритейла – Структурированные данные точек продаж, объединенные с информацией о клиентах, позволяют проводить персонализированные рекламные акции.
Производство – Данные временных рядов датчиков анализируются для прогнозирования сбоев оборудования до их возникновения.
Финансы – Структурированные данные о транзакциях по кредитным картам преобразуются в надежные модели обнаружения мошенничества.
Здоровье – Неструктурированные клинические записи и отчеты, структурированные с использованием НЛП для ускорения исследований.
Правительство – Миллиарды неструктурированных веб-страниц стали доступными для поиска с помощью графов знаний.
Общая нить? Структура открывает возможности для превращения данных в идеи!
Основные вынос
- Большие данные экспоненциально масштабируются в структурированных, неструктурированных и полуструктурированных формах.
- Неструктурированные данные представляют собой огромный недостаточно используемый актив для большинства организаций.
- Структурирование больших данных имеет решающее значение для реализации расширенной аналитики, такой как машинное обучение и интеллектуальный анализ данных.
- Рабочий процесс извлечения, очистки, моделирования и загрузки данных обеспечивает успех структурирования.
- Преимущества структурированных данных реальны — от повышения производительности до конкурентных преимуществ.
Поток данных не показывает никаких признаков замедления. Организации должны принять стратегии по структурированию этого ценного актива, иначе они рискуют отстать. Превратите большие данные в свое большое преимущество с помощью мощи структуры!
