מהי ניתוח נתונים גדולים? תשובות מהירות ממערכי נתונים מגוונים

יש נתונים, ואז יש נתונים גדולים. אז מה ההבדל?

מוגדרים נתונים גדולים

הגדרה ברורה של נתונים גדולים יכולה להיות קשה לאתר משום שביג נתונים יכול לכסות מספר רב של מקרי שימוש. אך באופן כללי המונח מתייחס לקבוצות נתונים כה גדולות בנפחן ומורכבות כל כך, עד שמוצרי תוכנה מסורתיים לעיבוד נתונים אינם מסוגלים ללכוד, לנהל ולעבד את הנתונים בפרק זמן סביר.

ערכות נתונים גדולות אלה יכולות לכלול נתונים מובנים, לא מובנים ומבנים למחצה, אשר כל אחד מהם ניתן לכרות לצורך תובנות.

כמה נתונים למעשה מהווים "גדול" פתוח לדיון, אך בדרך כלל הם יכולים להיות בכפולות של פטה-בייטים - ולפרויקטים הגדולים ביותר בתחום האקס-בייטים.

לעתים קרובות, נתונים גדולים מאופיינים בשלושת ה- V:

  • נפח נתונים קיצוני
  • מגוון רחב של סוגי נתונים
  • המהירות שבה הנתונים צריכות להיות מעובד ומנותח

הנתונים המהווים חנויות נתונים גדולות יכולים להגיע ממקורות הכוללים אתרי אינטרנט, מדיה חברתית, יישומים שולחניים וניידים, ניסויים מדעיים, ויותר ויותר חיישנים ומכשירים אחרים באינטרנט של הדברים (IoT).

הרעיון של ביג דאטה מגיע עם קבוצת רכיבים קשורים המאפשרים לארגונים להשתמש בנתונים לשימוש מעשי ולפתור מספר בעיות עסקיות. אלה כוללים את תשתית ה- IT הדרושה לתמיכה בטכנולוגיות ביג דאטה, האנליטיקה המופעלת על הנתונים; פלטפורמות הביג דאטה הדרושות לפרויקטים, מערכי מיומנויות קשורים, ומקרי השימוש בפועל הגיוניים לביג דאטה.

מהי ניתוח נתונים?

מה שבאמת מספק ערך מכל ארגוני הנתונים הגדולים שאוספים הוא הניתוח המופעל על הנתונים. ללא ניתוח, שכולל בחינת הנתונים כדי לגלות דפוסים, מתאמים, תובנות ומגמות, הנתונים הם רק חבורה של אפסים עם שימוש עסקי מוגבל.

על ידי שימוש באנליטיקה על נתונים גדולים, חברות יכולות לראות יתרונות כמו מכירות מוגברות, שיפור שירות לקוחות, יעילות גבוהה יותר ותוספת כוללת בתחרותיות.

ניתוח נתונים כולל בדיקת מערכי נתונים כדי לקבל תובנות או להסיק מסקנות לגבי מה שהם מכילים, כגון מגמות וחיזויים לגבי פעילות עתידית.

על ידי ניתוח מידע באמצעות כלים לניתוח נתונים גדולים, ארגונים יכולים לקבל החלטות עסקיות מושכלות יותר כמו מתי ואיפה לנהל קמפיין שיווקי או להציג מוצר או שירות חדש.

אנליטיקה יכולה להתייחס ליישומי בינה עסקית בסיסית או לניתוח חיזוי מתקדם יותר, כמו אלה המשמשים ארגונים מדעיים. בין הסוגים המתקדמים ביותר של ניתוח נתונים הוא כריית נתונים, שם אנליסטים מעריכים מערכי נתונים גדולים כדי לזהות קשרים, דפוסים ומגמות.

ניתוח נתונים יכול לכלול ניתוח נתונים חקרני (לזיהוי דפוסים וקשרים בנתונים) וניתוח נתונים מאשרים (יישום טכניקות סטטיסטיות כדי לברר אם הנחה לגבי מערך נתונים מסוים נכונה.

הבחנה נוספת היא ניתוח נתונים כמותי (או ניתוח של נתונים מספריים שיש בהם משתנים ניתנים לכימות הניתנים להשוואה סטטיסטית) לעומת ניתוח נתונים איכותני (שמתמקד בנתונים לא מספריים כמו וידאו, תמונות וטקסט).

תשתית IT לתמיכה בביג דאטה

כדי שמושג הביג דאטה יעבוד, ארגונים צריכים שיהיה להם תשתית כדי לאסוף ולאחסן את הנתונים, לספק להם גישה ולאבטח את המידע בזמן שהוא נמצא באחסון ובמעבר. זה דורש פריסה של כלי ניתוח נתונים גדולים.

ברמה גבוהה, אלה כוללים מערכות אחסון ושרתים המיועדים לתוכנת נתונים גדולים, ניהול נתונים ואינטגרציה, תוכנות מודיעין עסקי וניתוח נתונים ויישומי ביג דאטה.

חלק ניכר מתשתית זו צפויה להיות במקום, מכיוון שחברות מבקשות להמשיך למנף את השקעותיהן במרכז הנתונים. אך יותר ויותר ארגונים מסתמכים על שירותי מחשוב ענן כדי לטפל בחלק גדול מדרישות הנתונים הגדולים שלהם.

איסוף נתונים מחייב שיהיו מקורות לאיסוף הנתונים. רבים מאלה - כמו יישומי אינטרנט, ערוצי מדיה חברתית, אפליקציות סלולריות וארכיוני דוא"ל - כבר קיימים. אך כאשר ה- IoT מתבסס, יתכן וחברות יצטרכו לפרוס חיישנים בכל מיני מכשירים, רכבים ומוצרים כדי לאסוף נתונים, כמו גם יישומים חדשים המייצרים נתוני משתמשים. (לניתוח נתונים גדולים ביחס ל- IoT יש טכניקות וכלים מיוחדים משלה).

כדי לאחסן את כל הנתונים הנכנסים, ארגונים צריכים שיהיה להם אחסון נתונים הולם. בין אפשרויות האחסון ניתן למצוא מחסני נתונים מסורתיים, אגמי נתונים ואחסון מבוסס ענן.

כלי תשתית אבטחה עשויים לכלול הצפנת נתונים, אימות משתמשים ובקרות גישה אחרות, מערכות ניטור, חומות אש, ניהול ניידות ארגונית ומוצרים אחרים להגנה על מערכות ונתונים,

טכנולוגיות ביג דאטה

בנוסף לתשתית ה- IT שלעיל המשמשת לנתונים באופן כללי. ישנן מספר טכנולוגיות ספציפיות לביג דאטה שתשתית ה- IT שלך צריכה לתמוך בהן.

מערכת אקולוגית של Hadoop

Hadoop היא אחת הטכנולוגיות המזוהות ביותר עם נתונים גדולים. פרויקט אפאצ'י Hadoop מפתח תוכנת קוד פתוח למחשוב מדרגי ומפוזר.

ספריית התוכנה Hadoop הינה מסגרת המאפשרת עיבוד מבוזר של מערכי נתונים גדולים על פני אשכולות מחשבים באמצעות דגמי תכנות פשוטים. הוא נועד להגדיל משרת יחיד לאלפים, שכל אחד מהם מציע חישוב ואחסון מקומי.

הפרויקט כולל מספר מודולים:

  • Hadoop Common, כלי השירות הנפוצים התומכים במודולים אחרים של Hadoop
  • מערכת קבצים מבוזרת של Hadoop, המספקת גישה תפוקה גבוהה לנתוני היישום
  • Hadoop YARN, מסגרת לתזמון עבודה וניהול משאבי אשכול
  • Hadoop MapReduce, מערכת מבוססת YARN לעיבוד מקביל של מערכי נתונים גדולים.

ניצוץ אפאצ'י

חלק מהמערכת האקולוגית של Hadoop, Apache Spark היא מסגרת מחשוב אשכול קוד פתוח המשמשת כמנוע לעיבוד נתונים גדולים בתוך Hadoop. ניצוץ הפך לאחת ממסגרות העיבוד המרכזיות המופצות בביג נתונים, וניתן לפרוס אותו במגוון דרכים. הוא מספק כריכות מקומיות לשפות התכנות Java, Scala, Python (במיוחד Distro Anaconda Python) ו- R (R מתאימה במיוחד לביג-נתונים), והוא תומך ב- SQL, בזרם נתונים, בלימוד מכונה ובעיבוד גרפים.

אגמי נתונים

אגמי נתונים הם מאגרי אחסון המחזיקים כמויות גדולות במיוחד של נתונים גולמיים בפורמט המקורי שלהם עד שהנתונים נדרשים למשתמשים העסקיים. עוזרים לתדלק את צמיחת אגמי הנתונים הם יוזמות טרנספורמציה דיגיטלית וצמיחת ה- IoT. אגמי נתונים נועדו להקל על המשתמשים גישה לכמויות עצומות של נתונים כשמתעורר צורך.

מאגרי מידע NoSQL

מאגרי מידע SQL קונבנציונליים מיועדים לעסקאות אמינות ולשאילתות אד-הוק, אך הם כוללים הגבלות כגון סכמה נוקשה שהופכות אותם פחות מתאימים לסוגים מסוימים של יישומים. מאגרי מידע NoSQL מתייחסים למגבלות אלה, ומאחסנים ומנהלים נתונים בדרכים המאפשרות מהירות תפעולית גבוהה וגמישות רבה. רבים מהם פותחו על ידי חברות שחיפשו דרכים טובות יותר לאחסן תוכן או לעבד נתונים עבור אתרים מסיביים. בניגוד למסדי נתונים של SQL, ניתן לשנות גודל מסדי נתונים של NoSQL בצורה אופקית על פני מאות או אלפי שרתים.

מאגרי מידע בזיכרון

מסד נתונים בזיכרון (IMDB) הוא מערכת לניהול מסדי נתונים הנשענת בעיקר על זיכרון ראשי, ולא על דיסק, לאחסון נתונים. מאגרי מידע בזיכרון מהירים יותר ממאגרי מידע המותאמים לדיסקים, שיקול חשוב לשימושים בניתוח נתונים גדולים ויצירת מחסני נתונים ומסלולי נתונים.

מיומנויות ביג דאטה

מאמצי ביג דאטה וניתוח נתונים גדולים דורשים כישורים ספציפיים, בין אם הם מגיעים מתוך הארגון ובין אם באמצעות מומחים חיצוניים.

רבות מהמיומנויות הללו קשורות למרכיבי המפתח הטכנולוגיים הגדולים של נתונים גדולים, כגון מסדי נתונים של Hadoop, Spark, NoSQL, מסדי נתונים בזיכרון ותוכנות ניתוח.

אחרים ספציפיים לתחומים כמו מדע נתונים, כריית נתונים, ניתוח סטטיסטי וכמותי, הדמיית נתונים, תכנות למטרות כלליות ומבנה נתונים ואלגוריתמים. יש גם צורך באנשים עם כישורי ניהול כוללים לראות פרויקטים של נתונים גדולים עד לסיום.

בהתחשב במידת הפרויקטים הנפוצים ביותר של ניתוח נתונים גדולים והמחסור באנשים עם מיומנויות מסוג זה, מציאת אנשי מקצוע מנוסים עשויה להיות אחד האתגרים הגדולים ביותר עבור ארגונים.

ניתוח מקרים של ניתוח נתונים גדולים

ניתן ליישם נתונים גדולים וניתוחים על בעיות עסקיות רבות ומקרי שימוש. להלן מספר דוגמאות:

  • ניתוח לקוחות. חברות יכולות לבחון את נתוני הלקוחות כדי לשפר את חוויית הלקוח, לשפר את שיעורי ההמרה ולהגדיל את השימור.
  • ניתוח תפעולי. שיפור הביצועים התפעוליים וניצול טוב יותר של נכסי התאגיד הם המטרות של חברות רבות. כלי ניתוח נתונים גדולים יכולים לעזור לעסקים למצוא דרכים לפעול בצורה יעילה יותר ולשפר ביצועים.
  • מניעת הונאה. כלי ביג דאטה וניתוח יכולים לסייע לארגונים לזהות פעילות ודפוסים חשודים שעלולים להצביע על התנהגות מרמה ולעזור להפחית סיכונים.
  • מיטוב מחירים. חברות יכולות להשתמש בניתוח נתונים גדולים כדי לייעל את המחירים שהם גובים עבור מוצרים ושירותים, וכך לסייע בהגדלת ההכנסות.