В этой статье рассматриваются проблемы больших данных, и исследуется, почему так много проектов по работе с большими данными не оправдывают ожиданий. В ней также представлены семь наиболее распространенных препятствий, с которыми сталкиваются предприятия, и предлагается план действий по их преодолению и максимально эффективному использованию больших данных.
Большие данные могут стать революционным инструментом для бизнеса во всех отраслях, но, как и все инструменты, их эффективность зависит от того, насколько хорошо они используются, а многим организациям оказалось особенно сложно владеть большими данными.
Чтобы оставаться конкурентоспособными в условиях, когда все больше внимания уделяется данным, предприятия должны научиться извлекать выгоду из технологии аналитики больших данных.
Что такое большие данные?
Большие данные [англ. Big Data] — это больше, чем просто информация в больших количествах, точнее, это данные, слишком большие и сложные, чтобы ими можно было управлять или обрабатывать традиционными методами.
Проблемы больших данных могут возникнуть даже при обработке части миллионов терабайт данных, генерируемых ежедневно, так как это требует значительных вычислительных мощностей и емкости хранилища. Для поддержания всех этих данных и раскрытия их потенциала также требуются знания в области качества данных, управления и анализа данных.
Точно так же, как больший размер выборки гарантирует, что научные эксперименты будут более репрезентативными для реального мира, большие данные позволяют лучше понять реальные события и тенденции.
При этом даже небольшой объем данных может быть полезен для компаний, которые знают, как их использовать, чтобы больше узнать, например, о поведении клиентов, эффективности продуктов и тенденциях рынка.
В рамках данной статьи мы не станем углубляться в детальное описание теории больших данных, а лишь заострим внимание на трех ключевых составляющих:
Объем
Это самый простой из трех вариантов, поскольку большие данные естественным образом включают в себя огромные объемы данных. Огромный объем информации в этих наборах данных делает традиционные системы хранения и управления практически бесполезными.
Скорость
Большие данные также велики по своей скорости, то есть по скорости сбора и обработки новой информации. Обработка должна быть быстрой, чтобы успевать за скоростью обработки информации.
Разнообразие
Информация в этих наборах данных поступает в разных форматах из множества источников — например, промышленных устройств, каналов социальных сетей, электронной почты — и может включать текст, данные о продажах, видео, изображения или информацию датчиков, и это лишь некоторые из них. Такое богатое разнообразие дает более полную картину того, что хочет понять бизнес.
Более подробно о теории данных в рамках короткого видео
Именно эти три измерения создают общий повод задуматься о больших данных и проблемах работы с ними.
Проблемы больших данных
В современном мире большие данные играют ключевую роль во многих аспектах нашей жизни, от маркетинга и продаж до аналитики и прогнозирования. Однако, несмотря на все преимущества, большие данные также создают ряд проблем и вызовов, которые необходимо учитывать при работе с ними.
В этой главе мы рассмотрим основные проблемы big data, связанные с большими данными, а также предложим стратегии для их решения. Однако сначала перечислим 7 ключевых проблем больших данных:
- масштабируемость и хранение
- безопасность и конфиденциальность
- качество данных (стандарты, неточность, аномалии)
- правовые и этические аспекты
- энергопотребление
- необходимость анализа данных
- нехватка специалистов
А теперь рассмотрим варианты решения проблемы больших данных по каждому пункту.
Безопасность
Безопасность является одним из наиболее значительных рисков, связанных с большими данными. Киберпреступники чаще нападают на предприятия, хранящие конфиденциальную информацию, и каждая утечка данных может стоить времени, денег и репутации.
Аналогичным образом, законы о конфиденциальности данных, затрудняют сбор огромных объемов данных, одновременно затрудняя соблюдение стандартов конфиденциальности пользователей.
Чтобы обеспечить безопасность данных, можно предпринять следующие меры:
- Шифрование позволяет защитить данные от несанкционированного доступа.
- Ограничьте доступ к данным только тем, кому это необходимо для выполнения своих обязанностей.
- Убедитесь, что пользователи проходят аутентификацию перед доступом к данным.
- Регулярно создавайте резервные копии данных, чтобы предотвратить их потерю.
- Обучите сотрудников правилам работы с конфиденциальной информацией.
- Следите за активностью пользователей и системными событиями, чтобы выявить возможные угрозы безопасности.
- Установите антивирусное программное обеспечение для защиты от вредоносных программ.
- Регулярно обновляйте программное обеспечение, чтобы устранить уязвимости.
Хранение данных
Хранение больших данных может оказаться непростой и дорогостоящей задачей. Только в первом квартале 2023 года предприятия потратили более 20 миллиардов долларов на вычислительную инфраструктуру и хранилище, а найти место для хранения быстро растущих объемов больших данных может стать непосильной задачей.
Для решения проблемы хранения данных можно использовать следующие подходы:
- Оптимизация данных. Перед тем, как сохранять данные, их можно обработать и сжать, чтобы уменьшить объем.
- Использование распределенного хранения. Данные можно хранить на нескольких серверах, чтобы снизить нагрузку на каждый отдельный сервер.
- Применение облачных хранилищ. Многие облачные сервисы предлагают большое количество места для хранения данных по низким ценам.
- Вертикальное масштабирование. Если требуется больше места для хранения, можно увеличить мощность сервера или добавить дополнительные диски.
- Горизонтальное масштабирование. Можно добавить больше серверов для хранения данных, если требуется больше пропускной способности.
- Архивация данных. Статические данные, такие как документы и изображения, можно архивировать с помощью сжатия и дедупликации.
- Сегментация данных. Данные можно разделить на более мелкие части для хранения на разных серверах или в разных хранилищах.
Качество данных
Качество данных — точность, актуальность и полнота данных — является еще одной распространенной проблемой. Принятие решений человеком и машинное обучение требуют обширных и надежных данных, но более крупные наборы данных с большей вероятностью будут содержать неточности, неполные записи, ошибки и дубликаты. Неустранение проблем с качеством приводит к необоснованным решениям и потере дохода.
Прежде чем анализировать большие данные:
- их необходимо пропустить через инструменты автоматической очистки
- проверить и исправить дубликаты
- удалить аномалии
- дополнить недостающую информацию
- стандартизировать данные
Этические проблемы больших данных
Большие данные также сопряжены с некоторыми этическими проблемами. Сбор такого большого количества информации означает повышенную вероятность того, что в нее будет включена личная информация. Помимо вопросов о конфиденциальности пользователей, предвзятость в данных может привести к предвзятому ИИ, который еще больше усугубляет человеческие предрассудки.
Чтобы избежать этических проблем, предприятиям следует сформировать комитет по этике данных или, по крайней мере, проводить регулярный процесс этической проверки для проверки политики сбора и использования данных и обеспечения того, чтобы компания не посягала на неприкосновенность частной жизни людей. Очистка данных, определяющих такие факторы, как раса, пол и сексуальность, также поможет исключить из уравнения информацию, склонную к предвзятости.
Хотя размер является одним из самых сильных преимуществ больших данных, подумайте, нужна ли вам вся информация, которую вы собираете: отказ от хранения деталей, которые не служат конкретной цели, добавляющей ценность, сведет к минимуму области, в которых вы можете пересечь этические границы.
Энергопотребление
Хранение и обработка больших объемов данных приводит к увеличению энергопотребления.
Для решения проблемы энергопотребления, связанной с обработкой и хранением больших данных, можно использовать следующие подходы:
- повышение эффективности оборудования
- разработка и внедрение новых технологий (энергоэффективные процессоры и накопители)
- виртуализация и облачные вычисления
- горизонтальное и вертикальное масштабирование
- использование искусственного интеллекта и машинного обучения.
Отсутствие опыта у специалистов
Технические проблемы, возможно, легче всего распознать, но проблемы на стороне пользователя также заслуживают внимания, и одна из самых серьезных — отсутствие опыта работы с большими данными.
Для понимания больших данных и управления поддерживающей их инфраструктурой требуется набор навыков, которых нет во многих организациях. По всей стране ощущается нехватка соискателей работы с навыками, востребованными предприятиями, и ситуация не становится лучше.
Однако есть решение для этой проблемы. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на внешних сотрудниках, поощряйте таланты в области обработки данных внутри компании. Предлагайте возможности профессионального развития и обучения аналитика в области науки о данных.
Другой вариант — искать аналитические решения с низким кодом или без него, которые не требуют квалифицированных программистов. Точно так же готовое программное обеспечение и решения для обработки больших данных с открытым исходным кодом стали более распространены, чем когда-либо, что упрощает использование больших данных без большого опыта.
Анализ данных
Легко забыть, что большие данные — это ресурс, а не решение. Вы должны знать, как интерпретировать и применять информацию, чтобы она оправдала затраты и сложность. Учитывая огромный размер этих наборов данных, анализ может занять много времени, и его сложно выполнить с помощью традиционных подходов.
Большие данные слишком велики и разнообразны, чтобы их можно было быстро и точно проанализировать вручную. Люди также склонны упускать из виду тонкие тенденции и связи в море информации. ИИ для анализа данных играет ключевую роль.
Искусственный интеллект превосходно справляется с детальными задачами, требующими большого объема данных, что делает его идеальным инструментом для извлечения ценной информации из больших данных. Конечно, сам по себе ИИ — всего лишь инструмент, но он также подвержен ошибкам. Используйте аналитику ИИ в качестве отправной точки, а затем проверяйте и уточняйте ее вместе с экспертами-аналитиками, чтобы убедиться, что вы действуете на основе точной и актуальной информации.
Устраните проблемы big data
Большие данные — сложная проблема. Огромный объем и разнообразие данных, а также скорость их сбора создают технические проблемы для предприятий, стремящихся создать инфраструктуру для их обработки, хранения и анализа.
В статье были рассмотрены основные проблемы больших данных, такие как масштабируемость, безопасность, хранение, обработка и энергопотребление. Для решения этих проблем были предложены различные стратегии и подходы, включая оптимизацию данных, использование распределенного хранения, облачных сервисов и искусственного интеллекта.
Кроме того, было отмечено, что для успешной работы с большими данными необходимо уделять внимание обучению и подготовке специалистов, а также учитывать правовые и этические аспекты работы с данными. В целом, работа с большими данными представляет собой сложную и многогранную задачу, требующую комплексного подхода и внимания к деталям.
