Big data

Czym jest big data?

Definicja „big data” odnosi się do niezwykle dużych zbiorów danych, które są trudne do przetworzenia i analizowania w rozsądnym czasie za pomocą tradycyjnych metod.

Big data składa się z danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i półustrukturyzowanych. Formalnie charakteryzuje się pięcioma cechami: ilością, szybkością, różnorodnością, wiarygodnością i wartością.

• Ilość (volume) opisuje ogromną skalę i rozmiar zbiorów danych z różnych źródeł, które zawierają terabajty, petabajty lub eksabajty danych.
• Szybkość (velocity) opisuje dużą prędkość, z jaką generowane są ogromne ilości nowych danych.
• Różnorodność (variety) opisuje szeroki wachlarz typów i formatów danych, które są generowane.
• Wiarygodność (veracity) opisuje jakość i integralność danych w niezwykle dużym zbiorze danych.
• Wartość (value) opisuje zdolność danych do przekształcenia się w użyteczne wnioski.

Przykłady

Big data pochodzi z wielu źródeł w różnych branżach i dziedzinach. W poniższej tabeli znajdziesz przykłady źródeł dużych zbiorów danych oraz rodzaje informacji, które obejmują.

Znaczenie

Przetwarzanie i analiza big data daje ogromne możliwości przedsiębiorstwom z różnych sektorów gospodarki. Jest ważne ze względu na potencjał do ujawniania wzorców, trendów i innych wniosków, które mogą być używane do podejmowania decyzji opartych na danych.

Big data oddziałuje praktycznie na każdy segment rynku, w którym zachodzi proces zarządzania danymi. Obejmuje to instytucje, uczelnie, banki, przedsiębiorstwa produkcyjne oraz ośrodki zdrowia.

Z biznesowej perspektywy, big data umożliwia organizacjom poprawę efektywności operacyjnej i optymalizację zasobów.

Na przykład, poprzez agregowanie dużych zbiorów danych i analizowanie zachowań klientów oraz trendów rynkowych, firma e-commerce może podejmować decyzje, które prowadzą do zwiększenia satysfakcji klientów, lojalności, a ostatecznie do wzrostu przychodów.

Nowe narzędzia open-source, które mogą przechowywać i przetwarzać duże zbiory danych, znacząco poprawiły analitykę big data. Przykładowo, aktywne społeczności Apache ułatwiają nowicjuszom wykorzystanie big data do rozwiązywania problemów z prawdziwego świata.

Rodzaje big data

Big data dzieli się na trzy główne typy: dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i półustrukturyzowane.

• Dane ustrukturyzowane są wysoko zorganizowane i mają z góry określony schemat lub format. Przechowywane są zazwyczaj w arkuszach kalkulacyjnych lub relacyjnych bazach danych. Każdy element danych ma określony typ i jest przypisany do predefiniowanych pól i tabel. Dzięki spójności i jednolitości, dane te łatwo jest wyszukiwać, analizować i przetwarzać za pomocą tradycyjnych systemów zarządzania bazami danych.
• Dane nieustrukturyzowane nie posiadają z góry określonej struktury i mogą, ale nie muszą, tworzyć jasne relacje między różnymi jednostkami danych. W celu identyfikacji wzorców, sentymentów, relacji i istotnych informacji, konieczne jest użycie zaawansowanych narzędzi AI, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rozumienie języka naturalnego (NLU) i wizja komputerowa.
• Dane półustrukturyzowane łączą elementy danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Mają częściową strukturę organizacyjną, na przykład w postaci plików XML lub JSON, i mogą zawierać pliki dziennika, dane z czujników ze znacznikami czasowymi oraz metadane.

W praktyce, dane w organizacji zazwyczaj stanowią mieszankę wszystkich trzech typów.

Na przykład, duży zbiór danych dla sprzedawcy e-commerce może obejmować ustrukturyzowane dane demograficzne klientów i zapisy transakcji, nieustrukturyzowane dane z opinii klientów na mediach społecznościowych oraz półustrukturyzowane dane z wewnętrznej komunikacji e-mailowej.

Dzięki odpowiednim narzędziom i technologiom, duża różnorodność danych pozwala uzyskać cenne informacje i wpływa na lepszą decyzyjność.

Wyzwania

Ewolucja big data od początku wieku przyniosła wiele wyzwań, które stopniowo rozwiązywano.

Początkowo, jednym z największych problemów była niezdolność tradycyjnych systemów zarządzania bazami danych do przechowywania ogromnych ilości danych generowanych w internecie.

Firmy, które zaczęły przechodzić na cyfrowe rozwiązania, produkowały dane w ilościach, jakich dotychczasowe technologie nie były w stanie obsłużyć.

W tym samym czasie dużym wyzwaniem stała się złożoność i duża ilość danych, których przetwarzanie wymagało nowoczesnych rozwiązań.

Obok tradycyjnych danych ustrukturyzowanych, media społecznościowe i IoT wprowadziły dane półustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.

Firmy musiały znaleźć sposoby na efektywne przetwarzanie i analizowanie tych zróżnicowanych typów danych, co stanowiło kolejną trudność dla tradycyjnych narzędzi.

Z czasem, wraz ze wzrostem ilości danych, wzrosła też liczba informacji niepoprawnych, niespójnych lub niekompletnych, co sprawiło, że analiza danych i zarządzanie danymi stało się jeszcze większym wyzwaniem.

Wkrótce potem zaczęły pojawiać się pytania dotyczące prywatności danych i bezpieczeństwa informacji. Organizacje musiały się zmierzyć z koniecznością bardziej przejrzystego informowania o tym, jakie dane zbierają, jak je chronią i w jaki sposób je wykorzystują.

Integracja różnych typów danych, często w celu analizy, również stanowiła problem. Duże zbiory półustrukturyzowanych danych wymagały przekształcenia w jednolity format.

Na przykład, firma mogła potrzebować połączyć dane z relacyjnej bazy z danymi z social mediów. Proces ten jest czasochłonny i technicznie skomplikowany.

Sztuczna inteligencja (AI) oraz uczenie maszynowe nieco ułatwiły przetwarzanie big data, jednak same również przyniosły nowe wyzwania.

Dzięki zaawansowanym narzędziom AI, takim jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i rozumienie języka naturalnego (NLU), możliwe stało się lepsze zarządzanie dużymi zbiorami danych.

Narzędzia big data

Praca z dużymi zbiorami danych o zróżnicowanych typach informacji wymaga specjalistycznych narzędzi i technik. Muszą one być dostosowane do obsługi i przetwarzania różnych formatów danych oraz rozproszonych struktur.

Oto kilka popularnych narzędzi do analizy danych, które mogą ci się przydać:

Azure Data Lake: Usługa chmurowa Microsoftu, która upraszcza proces pobierania i przechowywania ogromnych ilości danych.

Beam: Otwarty model programowania i zestaw API do przetwarzania danych wsadowych i strumieniowych w różnych systemach big data.

Cassandra: Otwarta, wysoce skalowalna, rozproszona baza danych NoSQL, idealna do obsługi ogromnych ilości danych na wielu serwerach.

Databricks: Zunifikowana platforma analityczna, która łączy inżynierię danych i naukę o danych do przetwarzania i analizy dużych zbiorów informacji.

Elasticsearch: Silnik wyszukiwania i analizy, umożliwiający szybkie i skalowalne wyszukiwanie, indeksowanie oraz analizę bardzo dużych zbiorów danych.

Google Cloud: Zbiór narzędzi i usług big data oferowanych przez Google Cloud, takich jak Google BigQuery i Google Cloud Dataflow.

Hadoop: Popularna otwarta platforma do przetwarzania i przechowywania dużych zbiorów danych w środowisku rozproszonym.

Hive: Otwarty magazyn danych i narzędzie do zapytań w stylu SQL; działa na Hadoop i ułatwia analizę dużych zbiorów danych.

Kafka: Otwarta, rozproszona platforma strumieniowa, umożliwiająca przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i przesyłanie wiadomości.

KNIME Big Data Extensions: Integruje moc Apache Hadoop i Apache Spark z KNIME Analytics Platform oraz KNIME Server.

MongoDB: Baza danych NoSQL zorientowana na dokumenty. Oferuje wysoką wydajność i skalowalność dla aplikacji big data.

Pig: Otwarty język skryptowy wysokiego poziomu i platforma wykonawcza do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.

Redshift: W pełni zarządzana usługa hurtowni danych Amazona, skalująca się do petabajtowych rozmiarów.

Spark: Otwarty silnik przetwarzania danych, który oferuje szybkie i elastyczne możliwości analizy oraz przetwarzania bardzo dużych zbiorów danych.

Splunk: Platforma do wyszukiwania, analizy i wizualizacji danych generowanych przez maszyny, takich jak logi i zdarzenia.

Tableau: Potężne narzędzie do wizualizacji danych, które pomaga użytkownikom odkrywać i prezentować wnioski z dużych zbiorów danych.

Talend: Otwarta platforma do integracji danych i narzędzie ETL (Extract, Transform, Load), ułatwiające integrację i przetwarzanie bardzo dużych zbiorów danych.

Big data i AI

Big data odgrywa kluczową rolę w rozwoju sztucznej inteligencji, w tym generatywnej AI. Do niedawna modele AI wymagały ogromnych ilości danych treningowych, aby mogły skutecznie wykrywać wzorce i dokonywać trafnych prognoz.

W przeszłości często mówiono: „Big data jest dla maszyn, małe dane są dla ludzi”, aby podkreślić różnicę między big data a small data.

Jednak wraz z ewolucją technologii AI i ML, potrzeba korzystania z ogromnych zbiorów danych do trenowania niektórych modeli AI i ML maleje. Jest to szczególnie ważne, gdy zarządzanie dużą ilością danych staje się zbyt czasochłonne i kosztowne.

W praktyce nie zawsze jest możliwe zebranie wystarczającej ilości danych dla każdej klasy lub koncepcji, z którą model może się zetknąć.

W związku z tym, coraz częściej stosuje się podejście, w którym modele AI są wstępnie trenowane na dużych zbiorach danych, a następnie dopracowywane przy użyciu mniejszych zestawów informacji.

Przejście od big data do small data w trenowaniu modeli AI i ML wspiera kilka kluczowych postępów technologicznych. Należą do nich uczenie transferowe oraz rozwój modeli uczenia zero-shot, one-shot i few-shot.

Dzięki tym technologiom możliwe jest tworzenie skutecznych modeli AI, nawet gdy dostępne dane są ograniczone.