Что такое большие данные (Big Data) и как они устроены

Big Data — это большие массивы информации. Бизнес анализирует их, чтобы принимать стратегические решения: развивать продукт и клиентский сервис, увеличивать прибыль и долю рынка. Поэтому специалисты в области данных востребованы: по мнению исследователей, спрос на экспертов в Big Data в 2025 году растет. Разбираемся, что собой представляют технологии больших данных, зачем они нужны и как их освоить.

Что такое Big Data

Это гигантские объемы неоднородной информации, а также технологии для работы с ними. Большие данные используются в бизнесе, и их анализ помогает находить скрытые закономерности, прогнозировать события и принимать точные решения.

Несколько сфер, где работают с Big Data:

• Интернет-магазины анализируют поведение клиентов, чтобы рекомендовать им подходящие товары и предлагать скидки.
• Банки проверяют миллионы транзакций в реальном времени — это помогает обнаружить и пресечь попытки мошенничества.
• Сельскохозяйственные компании анализируют данные с датчиков и дронов, чтобы отслеживать состояние почвы и качество урожая.

Интернет-магазины создают персональные рекомендации товаров на основе заказов

Характеристики больших данных

Информация считается Big Data, если она соответствует параметрам модели 6V.

Velocity — скорость. Сведения поступают ежесекундно, поэтому для их обработки нужны огромные вычислительные мощности. Например, сигналы с датчиков самолета генерируются непрерывным потоком и относятся к большим данным. А годовой отчет компании — не Big Data: информация для него копится постепенно и обновляется не так часто.

Volume — объем. Big Data ежедневно занимают минимум 150 Гб. Все, что меньше, — обычные данные.

Variety — разнообразие. Информация может быть разного типа и формата. Например, в базе интернет-магазина цифровой профиль клиента состоит из истории просмотра товаров, поведения на сайте, поисковых запросов, отзывов.

Veracity — достоверность. Информацию получают из надежных источников, затем специалисты по данным проверяют ее, исправляют ошибки и удаляют лишнее.

Variability — изменчивость. Поток информации нестабилен: на него влияют скорость передачи данных, количество источников, поведение пользователей.

Value — ценность. Собранные данные должны помогать в решении бизнес-задач. Так, HR-менеджеру нет смысла анализировать историю поисковых запросов соискателей, а интернет-магазину эти сведения важны: по ним можно лучше понять потребности клиентов.

Как работает технология Big Data

Работа с большими данными строится в несколько этапов. Сначала сведения собирают и помещают в хранилище, затем анализируют.

Сбор данных. Компании извлекают информацию из источников двумя способами.

• При потоковом сборе сведения поступают непрерывно в реальном времени, как, например, информация о местоположении водителя в службах такси.
• При пакетном методе данные накапливаются и отправляются порциями — так происходит ежедневная выгрузка логов с сайта.

Чаще всего данные собирают автоматически — с помощью скриптов и программ. Для этого используют разные источники:

• соцсети, мессенджеры, поисковые системы — из них берут информацию о просмотрах, лайках, репостах, комментариях, запросах;
• журналы событий — хранят данные о кликах, переходах по ссылкам, дочитываниях;
• показания приборов и устройств IoT (интернета вещей) в умных домах и на производстве;
• публичные информационные системы — государственные реестры, открытая статистика, биржевые котировки;
• платежные системы — данные о транзакциях по банковским картам, покупках в онлайн-магазинах.

Пример источника информации о посещаемости и поведении на сайте — Яндекс Метрика

Хранение. Собранные данные IT-специалисты размещают на надежных отказоустойчивых серверах. Объем информации часто перегружает локальные хранилища, поэтому пользуются услугами облачных провайдеров.

Обработка. Дата-аналитики исследуют данные, чтобы получить полезную для бизнеса информацию. В зависимости от целей различают четыре уровня аналитики.

• Описательная — детализирует текущие или ранние события, отвечает на вопрос «Что происходит / произошло?». Статистика продаж или количество посетителей сайта за период — результаты описательной аналитики. Она служит основой для остальных уровней.
• Диагностическая — помогает определить, почему случилось событие: выявить причинно-следственные связи, найти корень проблемы или фактор успеха. Например, можно установить, что продажи упали, потому что конкурент запустил акцию, и часть покупателей ушла к нему.
• Прогнозная — позволяет предсказывать события. С помощью статистических моделей и алгоритмов машинного обучения аналитики исследуют данные, находят закономерности и проецируют их на будущее. Так стриминговый сервис анализирует историю просмотров пользователя, сравнивает ее с предпочтениями других людей и предлагает фильмы, которые ему, скорее всего, понравятся.
• Предписательная — не только прогнозирует события, но и дает рекомендации, чтобы достичь лучшего результата. Например, системы навигации показывают пробки и советуют маршрут, который поможет быстрее доехать до точки назначения. Для сравнения сценариев используют сложные системы моделирования и искусственный интеллект. Это аналитика самого продвинутого уровня.

Если думаете о карьере в аналитике данных, выпуск подкаста «Вышка On the Line» поможет понять, какие навыки нужны и подходит ли вам эта профессия.

Где используются технологии больших данных

В бизнесе

Анализ Big Data помогает повышать производительность, эффективнее использовать ресурсы и увеличивать прибыль компании.

В продажах и маркетинге мониторят информацию о поведении клиентов: историю покупок, просмотры, клики по объявлениям, реакции на рассылки, действия в соцсетях. Эти данные позволяют:

• сегментировать клиентов и точнее попадать в целевую аудиторию, повышать конверсию и лояльность;
• оптимизировать рекламные кампании в реальном времени и увеличивать их эффективность;
• прогнозировать и предупреждать отток аудитории;
• выбирать удобное время для звонков и сообщений клиентам;
• менять цены в зависимости от спроса, времени суток и других факторов;
• управлять складскими запасами — прогнозировать спрос на товары, избегать недостатка или избытка.

Авиакомпания анализирует историю полетов клиента, чтобы предлагать актуальные рейсы из его города

В производстве собирают показания с датчиков и результаты контроля качества. Анализ этих данных помогает решать разные задачи.

• Автоматически выявлять брак. Камеры фотографируют продукт, программа сравнивает изображение с эталоном и отмечает дефекты.
• Предсказывать поломки оборудования, чтобы вовремя провести обслуживание, сэкономить на ремонте и исключить риск простоев.
• Уменьшать потребление ресурсов. Например, экономить электроэнергию — автоматически регулировать мощность оборудования в зависимости от показаний умных счетчиков, графика работы, погодных условий.

В логистике анализируют данные о движении транспорта, погоде, сроках доставки. На их основе строят самые быстрые маршруты.

В сфере финансов исследуют транзакции, кредитные истории, поведение клиентов и новости рынка. Так, использование Big Data позволяет банкам определять платежеспособность заемщиков и кредитные риски, а трейдерам — анализировать рынок и автоматически совершать биржевые сделки.

Банковские системы анализируют доходы и расходы клиентов, чтобы определять кредитные лимиты

В сферах государственного значения

Технологии больших данных делают жизнь удобнее и безопаснее.

• В медицине анализ Big Data помогает точнее ставить диагнозы и назначать лечение.
• В городском хозяйстве — корректировать расписание общественного транспорта, уменьшать пробки, планировать развитие инфраструктуры.
• В сфере безопасности — предотвращать киберпреступления.
• В науке — прогнозировать изменения климата и стихийные бедствия, отслеживать численность биологических видов, изучать космос.

Как начать работать с большими данными

С Big Data могут работать не только технические специалисты. Навыки анализа полезны экономистам, маркетологам, предпринимателям — всем, кто принимает решения на основе фактов.

Чтобы использовать большие данные в бизнесе, важно понимать, какие показатели стоит отслеживать: по клиентам, продажам, продукту, маркетингу. Эту информацию собирают и хранят профильные сервисы: CRM-платформы с аналитическими модулями, системы веб-аналитики и BI-дашборды. Вы отбираете нужные метрики, настраиваете отчеты и строите графики.

Профессионально с Big Data работают:

• дата-инженеры — проектируют и строят системы сбора и хранилища данных;
• дата-аналитики — изучают данные, делают выводы и готовят отчеты;
• дата-сайентисты — разрабатывают модели машинного обучения и проводят исследования.

Осваивать профессии удобно онлайн: можно учиться из любой точки мира и совмещать занятия с работой. Такая возможность есть в Вышке Онлайн. Обучение построено на реальных кейсах, поэтому знания вы сможете сразу применить на практике. После завершения вы получите диплом государственного образца с приложением на английском языке.

По направлению Big Data Вышка Онлайн предлагает несколько магистерских программ.

• «Аналитика больших данных». Включает весь цикл работы с Big Data: от баз и хранилищ до внедрения ML-моделей. Вы сможете работать аналитиком данных, продуктовым и бизнес-аналитиком.
• «Инженерия данных». Поможет обрести разные навыки: от проектирования надежных хранилищ и создания систем обработки до оптимизации процессов анализа. Это путь к карьере дата-инженера.
• «Магистр по наукам о данных». Программа дает старт для карьеры специалиста по анализу данных, разработчика ML-моделей, дата-сайентиста.

Чек-лист: подходит ли вам работа с Big Data

• У вас есть базовые навыки программирования, например на Python или R, либо вы готовы их освоить.
• Вы умеете составлять SQL-запросы или хотите этому научиться.
• Вам интересно разбираться в сложных технологических стеках.
• Вас не пугает работа с большим потоком неоднородной информации.
• Вам нравится искать закономерности и структурировать хаос.
• Вы внимательны к деталям, но при этом можете держать в голове общую картину и цель.
• Вы готовы постоянно учиться, потому что технологии Big Data развиваются очень быстро.
• Вы терпеливы и настойчивы.
• Вы не боитесь рутинной работы.

Если хотя бы в 5 пунктах вы узнали себя — у вас уже есть основа, чтобы двигаться в сферу Big Data. Следующим шагом может стать углубленное изучение Python, SQL, основ статистики и других дисциплин.