Big Data

Definicja

Podstawowe rodzaje

• Analiza opisowa: Dostarcza informacji na temat historycznych danych, pomagając zrozumieć przeszłe wzorce i trendy.
• Analiza predykcyjna: Umożliwia prognozowanie przyszłych zdarzeń na podstawie analizy historycznych danych i algorytmów uczenia maszynowego.
• Analiza preskryptywna: Identyfikuje optymalne rozwiązania w oparciu o przewidywania i rekomendacje, sugerując najlepsze działania.
• Analiza diagnostyczna: Pomaga w zrozumieniu przyczyn wystąpienia określonych zdarzeń poprzez analizę korelacji i związków pomiędzy różnymi zmiennymi.

Główne role

• Big Data znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, w tym:
• Bankowości – np. ostrzeganie przed oszustami, raportowanie o ryzyku kredytowym w przedsiębiorstwie, analityka społeczna dla handlu.
• Komunikacji, mediach i rozrywce – np. gromadzenie, analiza i wykorzystanie wiedzy o konsumentach, wykorzystanie treści z mediów mobilnych i społecznościowych, tworzenie wzorców korzystania z treści medialnych.
• Sektorze opieki zdrowotnej – np. poprawa świadczenia usług oraz obsługi klientów, ograniczenie kosztów opieki zdrowotnej.
• Edukacji – np. mierzenie efektywności postępów i rozwoju.
• Przemyśle wytwórczym i zarządzaniem zasobami naturalnymi – np. obniżenie kosztów, zwiększenie efektywności, zwiększenie sprzedaży, zwiększenie szybkości wdrażania rozwiązań innowacyjnych, bardziej efektywne badania i rozwój.
• Ubezpieczeniach – np. dostosowanie produktów do potrzeb klienta, analiza i przewidywanie zachowań klientów.
• Handlu detalicznym i hurtowym – np. kontrola lojalności klientów, inwentaryzacja, wgląd w lokalne dane demograficzne gromadzone przez sklepy detaliczne i hurtowe.
• Transporcie – np. kontrola ruchu, planowanie tras, inteligentne systemy transportowe, zarządzanie komunikacją.
• Sektorze energetycznym i usługach komunalnych – np. analiza zużycia mediów, lepsze zarządzanie aktywami i pracownikami.

Podstawowe elementy

• Bazy danych NoSQL: Systemy do przechowywania i zarządzania niestrukturalnymi danymi, takie jak MongoDB i Cassandra.
• Platformy analityczne: Narzędzia do analizy danych, takie jak Apache Hadoop, Spark i Kafka, umożliwiające przetwarzanie dużych wolumenów danych w czasie rzeczywistym.
• Algorytmy uczenia maszynowego: Modele analityczne, które wykorzystują dane do przewidywania i rekomendacji na podstawie wzorców.
• Narzędzia do wizualizacji danych: Aplikacje takie jak Tableau i Power BI, które ułatwiają prezentację wyników analizy danych w formie graficznej.
• Infrastruktura chmurowa: Środowiska takie jak AWS, Google Cloud i Microsoft Azure, umożliwiające skalowalne przechowywanie i przetwarzanie danych.

Mechanizm działania

• Zbieranie danych: Dane pochodzą z różnych źródeł, takich jak urządzenia IoT, media społecznościowe, transakcje online, logi serwerów, czujniki przemysłowe oraz systemy ERP. Zbieranie danych obejmuje zarówno dane strukturalne (np. bazy danych) jak i niestrukturalne (np. teksty, obrazy).
• Przechowywanie danych: Zebrane dane są przechowywane w dużych bazach danych, często w chmurze, aby zapewnić skalowalność i dostępność. Bazy danych NoSQL są popularne w zarządzaniu dużymi wolumenami niestrukturalnych danych.
• Przetwarzanie danych: Dane są przetwarzane w celu przygotowania ich do analizy. Narzędzia takie jak Hadoop i Spark umożliwiają rozproszone przetwarzanie danych, co skraca czas potrzebny na analizę dużych zestawów danych.
• Analiza danych: Przetworzone dane są analizowane z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów, takich jak algorytmy uczenia maszynowego, które pomagają odkryć wzorce, trendy i zależności. Analiza może być przeprowadzana w czasie rzeczywistym lub w sposób batchowy, w zależności od potrzeb.
• Wizualizacja danych: Wyniki analizy są prezentowane w formie wizualizacji, takich jak wykresy, dashboardy i mapy cieplne, które ułatwiają interpretację danych i podejmowanie decyzji.
• Podejmowanie decyzji: Na podstawie wyników analizy, organizacje mogą podejmować lepiej uzasadnione decyzje dotyczące produkcji, marketingu, zarządzania ryzykiem i innych obszarów działalności.
• Optymalizacja i aktualizacja: Wyniki analizy mogą być wykorzystywane do ciągłej optymalizacji procesów, produktów i usług. Algorytmy uczenia maszynowego są regularnie aktualizowane, aby dostosować się do zmieniających się wzorców i warunków.