Контакты
Как работать с большими данными?
НазадПодпишитесь на нашу новостную рассылку
Нажимая кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных
11.10.2021
Последнее десятилетие большие данные – одна из самых актуальных тем в IT и бизнесе. По данным IDC, количество создаваемых и хранимых файлов увеличивается более чем вдвое каждые два года, и 90% из них составляют неструктурированные данные. Для бизнеса отсутствие инструментов по работе с большими данными может сильно замедлить развитие компании и привести к значительному недополучению прибыли.
Современный рынок труда развивается с тенденцией взаимозаменяемости и многопрофильности сотрудников в компании. Инструменты работы с большими данными позволяют управлять множество информационных систем одновременно, а также снизить влияние человеческого фактора и убрать пагубную завязку на одном человеке, когда в один момент можно потерять солидное количество информации
Прежде чем говорить о способах работы с большими данными, разберемся с понятием Big Data.
Термин «большие данные» был предложен редактором журнала Nature Клиффордом Линчем в 2008 году. Он стал определять Big Data, как любые массивы неоднородных данных, накапливающихся быстро и регулярно. Как со многими понятиями, единого определения Big Data не существует. Под “Big Data” может пониматься огромный объем структурированной или неструктурированной информации, хранящейся на цифровом носителе. Также большими данными могут называть технологии поиска, обработки и применения информации в больших объемах.
Много – это сколько?
Как отделить большие данные от обычных? 1 миллион строк в Excel - это уже Big Data? Или надо хотя бы миллиард? Информация из анкет всех студентов высшего учебного заведения с момента его открытия - это достаточно много? А если это текстовой файл на сотни тысяч слов, который весит всего несколько мегабайт?
Для описания больших данных были определены характеристики или правило VVV
Объем (Volume) – данные измеряются по физической величине и занимаемому пространству на цифровом носителе. К большим данным относят массивы свыше 150 Гб в сутки.
Скорость обновления (Velocity) – данные регулярно пополняются и обновляются, поэтому для работы с ними нужны специальные технологии и решения по управлению большими данными.
Разнообразие типов данных (Variety) – информация может быть структурированными, неструктурированными или структурированными частично. В социальных сетях, например, большие данные представлены не только в виде текста, но и видео, аудио, изображений и прочего.
В последствии к 3-м основным VVV, стали добавлять и другие характеристики.
Например, изменчивость (variability) – потоки данных могут быть подвержены пикам и спадам, в связи с сезонностью или социальным явлениям. Чем изменчивее поток данных, тем сложнее его анализировать. Значение данных (Value) – информация может различаться по сложности восприятия и анализа и задача программы определить степень важности той или иной информации, чтобы структурировать ее быстрее.
Зачем использовать Big Data?
До того, как большие данные стали рабочим инструментом в мире бизнеса, компании хранили тонны информации в своих базах данных, не зная, что с ними делать. Однако, в 2017 году уже более 53% компаний в США и Канаде так или иначе использовали технологии больших данных для развития своего бизнеса.
Найти применение Big Data можно практически в любой индустрии. В сфере здравоохранения анализ больших данных помогает избежать болезни, обнаруживая их на ранней стадии. Big Data широко используется в банковском секторе, где помогает распознавать незаконные действия, такие как отмывание денег. С помощью Big Data можно анализировать бизнес-процессы, предсказывать поведение клиентов, изучать глобальное потепление, управлять производством и даже разрабатывать искусственный интеллект.
В среднем из-за низкого качества данных компании во всем мире теряют от 9,7 до 14,2 миллионов долларов в год. Низкое качество данных может привести к принятию неверных решений или использованию неправильной бизнес-стратегии. Это, в свою очередь, приведет к низкой производительности, создаст недоверие между покупателями и брендом и приведет к потере репутации этого бренда на рынке. Вот почему инструменты бизнес-аналитики (BI), управления мастер данными (MDM) и программное обеспечение для визуализации данных жизненно важны для успеха бизнеса сегодня.
Как управлять большими данными компании?
Для реализации потенциала больших данных, организации должны иметь общую стратегию управления данными. В большинстве компаний используется сразу несколько информационных систем для выполнения разных бизнес-процессов. Например, системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), планирования ресурсов предприятия (ERP), управления цепочками поставок (SCM), управления корпоративным контентом, и другие. Рано или поздно в компании возникает необходимость связать существующие сервисы, приложения или информационные системы друг с другом. Здесь на помощь приходят технологии Big Data.
Одним из решений, позволяющих управлять множеством информационных систем компании, является интеграционная шина данных (ИШД). Целью Dataguru является создание единого информационного поля. Инструмент Dataguru позволяет интегрировать гетерогенные информационные системы, производить обмен между ними, нормализовывать и консолидировать данные, а также работать с данными НСИ из единого места.
Возможность управлять информационными процессами предприятия оперативно не только сэкономит время и деньги, но и снизит влияние человеческого фактора на работу компании. Зачастую информационные системы внедряются слоями по мере роста компании и возникновения новых потребностей. В итоге происходит путаница с данными и нарушение взаимодействия систем. Задача интеграционной шины данных - максимально автоматизировать интеграционные процессы и сократить время синхронизации данных.
Dataguru предлагает несколько готовых решений для управления данными, настраиваемых под нужды каждого клиента индивидуально. Образовательным учреждениям это поможет создать сводную отчетность и централизованно управлять базами знаний о сотрудниках ВУЗа, студентах и абитуриентах. Финансовые службы смогут координировать региональные и районные базы данных. Компании получат возможность объединить все базы по клиентам, поставщикам и сотрудникам в одном месте, управляя и внося изменения с одного рабочего места.
Для примера возьмем кейс построения единого информационного пространства для высшего учебного заведения.
В результате отсутствия эффективного решения по управлению большими данными возникает ряд проблем, например неактуальные данные. Наличие не связанных друг с другом разнородных систем приводит к возникновению конфликта данных при попытке их объединения.
Dataguru обеспечивает централизованный и унифицированный обмен данными между всеми информационными системами по принципу сервис-ориентированной инфраструктуры. Это значит, что обмен сообщениями будет происходить через единую точку, что гарантирует прозрачность процессов, сохранность данных и исключение возникновения конфликтов в информационном поле. В результате унификации механизмов работы с данными увеличится эффективность и продуктивность сотрудников. Поиск и использование информации становится проще и быстрее.
Например, время выявления конфликта данных и нахождение причины чаще всего занимает меньше 5-ти минут. Представьте сколько времени занял бы поиск проблемы “вручную”. Не один час, а скорее не один день. Инструмент работы с большими данными Dataguru был создан для того, чтобы сделать жизнь проще, а бизнес эффективнее. Надеемся, статья заставила задуматься о том, как много пользы может принести эффективный инструмент работы с большими данными.
Специалисты Dataguru могут провести бесплатную консультацию и демонстрацию работы системы. Вместе мы определим круг задач, которые будут решены благодаря внедрению интеграционной шины данных. После настройки Dataguru под нужды конкретной компании возможно организовать обучение сотрудников.
Современный рынок труда развивается с тенденцией взаимозаменяемости и многопрофильности сотрудников в компании. Инструменты работы с большими данными позволяют управлять множество информационных систем одновременно, а также снизить влияние человеческого фактора и убрать пагубную завязку на одном человеке, когда в один момент можно потерять солидное количество информации
Прежде чем говорить о способах работы с большими данными, разберемся с понятием Big Data.
Термин «большие данные» был предложен редактором журнала Nature Клиффордом Линчем в 2008 году. Он стал определять Big Data, как любые массивы неоднородных данных, накапливающихся быстро и регулярно. Как со многими понятиями, единого определения Big Data не существует. Под “Big Data” может пониматься огромный объем структурированной или неструктурированной информации, хранящейся на цифровом носителе. Также большими данными могут называть технологии поиска, обработки и применения информации в больших объемах.
Много – это сколько?
Как отделить большие данные от обычных? 1 миллион строк в Excel - это уже Big Data? Или надо хотя бы миллиард? Информация из анкет всех студентов высшего учебного заведения с момента его открытия - это достаточно много? А если это текстовой файл на сотни тысяч слов, который весит всего несколько мегабайт?
Для описания больших данных были определены характеристики или правило VVV
Объем (Volume) – данные измеряются по физической величине и занимаемому пространству на цифровом носителе. К большим данным относят массивы свыше 150 Гб в сутки.
Скорость обновления (Velocity) – данные регулярно пополняются и обновляются, поэтому для работы с ними нужны специальные технологии и решения по управлению большими данными.
Разнообразие типов данных (Variety) – информация может быть структурированными, неструктурированными или структурированными частично. В социальных сетях, например, большие данные представлены не только в виде текста, но и видео, аудио, изображений и прочего.
В последствии к 3-м основным VVV, стали добавлять и другие характеристики.
Например, изменчивость (variability) – потоки данных могут быть подвержены пикам и спадам, в связи с сезонностью или социальным явлениям. Чем изменчивее поток данных, тем сложнее его анализировать. Значение данных (Value) – информация может различаться по сложности восприятия и анализа и задача программы определить степень важности той или иной информации, чтобы структурировать ее быстрее.
Зачем использовать Big Data?
До того, как большие данные стали рабочим инструментом в мире бизнеса, компании хранили тонны информации в своих базах данных, не зная, что с ними делать. Однако, в 2017 году уже более 53% компаний в США и Канаде так или иначе использовали технологии больших данных для развития своего бизнеса.
Найти применение Big Data можно практически в любой индустрии. В сфере здравоохранения анализ больших данных помогает избежать болезни, обнаруживая их на ранней стадии. Big Data широко используется в банковском секторе, где помогает распознавать незаконные действия, такие как отмывание денег. С помощью Big Data можно анализировать бизнес-процессы, предсказывать поведение клиентов, изучать глобальное потепление, управлять производством и даже разрабатывать искусственный интеллект.
В среднем из-за низкого качества данных компании во всем мире теряют от 9,7 до 14,2 миллионов долларов в год. Низкое качество данных может привести к принятию неверных решений или использованию неправильной бизнес-стратегии. Это, в свою очередь, приведет к низкой производительности, создаст недоверие между покупателями и брендом и приведет к потере репутации этого бренда на рынке. Вот почему инструменты бизнес-аналитики (BI), управления мастер данными (MDM) и программное обеспечение для визуализации данных жизненно важны для успеха бизнеса сегодня.
Как управлять большими данными компании?
Для реализации потенциала больших данных, организации должны иметь общую стратегию управления данными. В большинстве компаний используется сразу несколько информационных систем для выполнения разных бизнес-процессов. Например, системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), планирования ресурсов предприятия (ERP), управления цепочками поставок (SCM), управления корпоративным контентом, и другие. Рано или поздно в компании возникает необходимость связать существующие сервисы, приложения или информационные системы друг с другом. Здесь на помощь приходят технологии Big Data.
Одним из решений, позволяющих управлять множеством информационных систем компании, является интеграционная шина данных (ИШД). Целью Dataguru является создание единого информационного поля. Инструмент Dataguru позволяет интегрировать гетерогенные информационные системы, производить обмен между ними, нормализовывать и консолидировать данные, а также работать с данными НСИ из единого места.
Возможность управлять информационными процессами предприятия оперативно не только сэкономит время и деньги, но и снизит влияние человеческого фактора на работу компании. Зачастую информационные системы внедряются слоями по мере роста компании и возникновения новых потребностей. В итоге происходит путаница с данными и нарушение взаимодействия систем. Задача интеграционной шины данных - максимально автоматизировать интеграционные процессы и сократить время синхронизации данных.
Dataguru предлагает несколько готовых решений для управления данными, настраиваемых под нужды каждого клиента индивидуально. Образовательным учреждениям это поможет создать сводную отчетность и централизованно управлять базами знаний о сотрудниках ВУЗа, студентах и абитуриентах. Финансовые службы смогут координировать региональные и районные базы данных. Компании получат возможность объединить все базы по клиентам, поставщикам и сотрудникам в одном месте, управляя и внося изменения с одного рабочего места.
Для примера возьмем кейс построения единого информационного пространства для высшего учебного заведения.
В результате отсутствия эффективного решения по управлению большими данными возникает ряд проблем, например неактуальные данные. Наличие не связанных друг с другом разнородных систем приводит к возникновению конфликта данных при попытке их объединения.
Dataguru обеспечивает централизованный и унифицированный обмен данными между всеми информационными системами по принципу сервис-ориентированной инфраструктуры. Это значит, что обмен сообщениями будет происходить через единую точку, что гарантирует прозрачность процессов, сохранность данных и исключение возникновения конфликтов в информационном поле. В результате унификации механизмов работы с данными увеличится эффективность и продуктивность сотрудников. Поиск и использование информации становится проще и быстрее.
Например, время выявления конфликта данных и нахождение причины чаще всего занимает меньше 5-ти минут. Представьте сколько времени занял бы поиск проблемы “вручную”. Не один час, а скорее не один день. Инструмент работы с большими данными Dataguru был создан для того, чтобы сделать жизнь проще, а бизнес эффективнее. Надеемся, статья заставила задуматься о том, как много пользы может принести эффективный инструмент работы с большими данными.
Специалисты Dataguru могут провести бесплатную консультацию и демонстрацию работы системы. Вместе мы определим круг задач, которые будут решены благодаря внедрению интеграционной шины данных. После настройки Dataguru под нужды конкретной компании возможно организовать обучение сотрудников.