Управление большими данными: подходы и инструменты

1. Что такое большие данные
2. Вызовы управления большими данными
3. Подходы к управлению большими данными
4. Управление данными в облаке
5. Аналитика больших данных
6. Безопасность и защита
7. Управление качеством
8. Будущее управления и обработки больших данных
9. Заключение

Большие данные представляют собой объем информации, который существенно превышает возможности традиционных информационных систем для обработки и анализа. Обычно их размер начинается с нескольких терабайт и может достигать петабайт и более.

От всех остальных данных они отличаются по нескольким критериям: 

• Объем. Для них характерны невероятно большие размеры, которые постоянно растут по мере увеличения количества информации и числа ее источников.
  

• Разнообразие форматов. Большие данные могут размещаться в структурированных форматах, таких как таблицы и базы. А также неструктурированных, таких как текст, изображения, видео и аудио. Это разнообразие требует использования различных методов для их хранения, обработки и анализа. 
• Скорость, с которой данные генерируются и поступают. Их создают и передают в режиме, близком к реальному времени, что требует быстрой реакции и обработки.
• Достоверность. Важный аспект, так как большое количество информации может содержать неточности, ошибки или дублирующиеся записи, что требует аккуратной фильтрации и очистки для получения точных и надежных результатов.

Примеры данных, которые можно считать большими, включают: 

• Информацию социальных сетей, где ежедневно публикуют миллиарды сообщений, фотографий и видео.
• Медицинские данные, такие как электронные записи и геномные сведения, из-за их объема и сложности.
• Финансовые транзакции, которые ежедневно генерируют банки и финансовые учреждения.

Сведения, которые поступают от сенсоров интернета вещей (IoT), установленных в различных устройствах, таких как умные дома, автомобили и промышленные машины, также относятся к большим данным.

Основная техническая проблема — необходимость обработки огромных объемов информации в режиме, близком к реальному времени. Традиционные системы БД часто не справляются с такими массивами. Для решения этой проблемы используют распределенные вычислительные системы и платформы, такие как Platform V. Они обеспечивают масштабируемость и позволяют обрабатывать информацию параллельно на множестве серверов.

Сведения поступают из большого количества источников, в том числе сенсоров, интернет-сервисов, социальных сетей и корпоративных систем. Их нужно не только собирать, но и интегрировать в единую структуру для последующего анализа. Это требует разработки сложной инфраструктуры и использования технологий ETL (Extract, Transform, Load), которые обеспечивают эффективное извлечение, преобразование и загрузку сведений.

Другая серьезная проблема обработки больших данных — это конфиденциальность. Огромные объемы информации могут содержать чувствительные данные: персональные сведения пользователей, финансовые показатели и корпоративные секреты. Утечки или ненамеренная неавторизованная обработка чувствительной информации могут привести к серьезным финансовым потерям и нанести ущерб репутации компании. Для решения этих проблем нужно внедрять целый ряд инструментов, позволяющих управлять доступом к данным внутри организации и учитывать предпочтения людей, с которыми она взаимодействует посредством информационных систем. 

Еще одна важная задача в работе с большими данными — это интеграция их источников. Например, в медицине приходится собирать и обрабатывать учетные записи клиентов, их истории болезней, фотографии, результаты анализов из лабораторий, а также измеренные параметры. 

Управление большими данными прошло длинный в технологическом смысле и короткий во временном эволюционный путь от традиционных подходов к современным. Традиционные включали использование централизованных БД и мощных серверов для хранения и обработки данных. Этот метод хорошо работал в эпоху меньших объемов информации, однако с ростом сведений он стал недостаточно эффективным. Ограничения по вертикальной и слабые возможности горизонтальной масштабируемости и скорости обработки становились все более очевидными, что требовало новых решений.

Современные подходы к управлению большими данными опираются на распределенные вычисления и кластерные системы. Использование распределенных баз и кластеров позволяет обрабатывать сведения параллельно на множестве узлов, что значительно увеличивает производительность и масштабируемость. 

Методологии управления также претерпели изменения. Важная часть современной стратегии — использование подходов DevOps и DataOps, которые интегрируют процессы разработки и эксплуатации. Они обеспечивают непрерывную интеграцию (CI/CD) и доставку информации. Это позволяет быстро адаптироваться к изменениям и внедрять новые решения. Кроме того, методы машинного обучения и искусственного интеллекта стали неотъемлемой частью анализа больших данных. Они позволяют выявлять скрытые закономерности и прогнозировать будущие тенденции.

Одно из главных преимуществ облачной обработки — ее масштабируемость. Компании могут легко увеличивать или уменьшать объемы хранения и вычислительную мощность в зависимости от потребностей, избегать затрат на покупку и обслуживание собственного оборудования. 

Облачные решения также обеспечивают высокую доступность и сохранность сведений, что достигается благодаря распределенным центрам обработки информации. Это позволяет обеспечить непрерывность бизнеса даже в случае сбоев в отдельных компонентах системы. Еще одно ключевое преимущество — возможность быстрого доступа к информации из любой точки мира, что упрощает работу с глобальными командами и ускоряет процессы принятия решений.

Однако у облачной обработки есть и обратная сторона. Один из основных вызовов — безопасность данных. Хранение конфиденциальной информации на внешних серверах может подвергаться рискам утечек и атак. Поэтому важным вопросом становится выбор надежного провайдера облачных услуг, который обеспечивает строгие меры безопасности и соответствие требованиям регуляторов. Хорошо, если ваш провайдер обладает надежностью, которая позволяет банковским и медицинским организациям пользоваться его услугами. Также проблемой может стать зависимость от интернет-соединения. Обычно эту проблему решают подключением сразу нескольких поставщиков интернета. А по мере роста нагрузки могут вырасти и затраты на услуги провайдера. 

Анализ больших данных — это процесс, который позволяет организациям принимать обоснованные решения, оптимизировать работу и выявлять скрытые закономерности. Введение в аналитику больших данных включает понимание того, как их собирают, обрабатывают и анализируют для получения значимых результатов. Основная цель аналитики — в превращении необработанных данных в полезную информацию, которая может поддержать стратегическое и оперативное управление.

Основные инструменты и технологии включают:

• машинное обучение;
• системы искусственного интеллекта;
• бизнес-аналитику.

Машинное обучение позволяет системам использовать опыт, извлеченный из накопленных сведений, без необходимости программирования. Это особенно полезно для операций, которые требуют решения задач предиктивной аналитики, таких как прогнозирование спроса, выявление мошенничества и создания новых услуг. 

Искусственный интеллект расширяет перспективы машинного обучения, предоставляет возможности для автоматизации сложных процессов и принятия решений на основе анализа данных. Технологии AI могут анализировать огромные объемы информации, выявляют паттерны и аномалии, которые могут быть незаметны для человека.

Бизнес-аналитика в первую очередь ориентирована на представление больших объемов данных в удобном и понятном пользователям формате. Такая визуализация информации облегчает ручной поиск зависимостей и паттернов, а также поддерживает принятие обоснованных управленческих решений. 

Основные угрозы безопасности включают несанкционированный доступ со стороны внешних и внутренних пользователей, утечки информации как следствие атаки злоумышленников или небрежности сотрудников. Несанкционированный доступ часто происходит из-за слабых паролей, плохо организованной аутентификации и отсутствия шифрования. Внутренние угрозы особенно опасны, так как у злоумышленников может быть легитимный доступ к системам и данным, а также они могут маскировать злонамеренные действия под легальные или сочетать их, что затрудняет их обнаружение.

Один из ключевых способов — шифрование данных, как в состоянии покоя, так и при их передаче. Оно помогает защитить информацию от несанкционированного доступа, даже если злоумышленники получают физический доступ к носителям данных. В частности, СУБД Platform V Pangolin DB позволяет шифровать информацию как на уровне файловой системы, так и столбцов. 

Для аутентификации и управления доступом пользователей используют решение Platform V IAM SE, которое позволяет включить многофакторную аутентификацию (MFA), а также определить роли и связанные с ними политики и права доступа. Принцип выдачи наименьших привилегий эффективно защищает информацию от несанкционированного доступа. Мониторинг и логирование действий пользователей с помощью Platform V Audit позволяет своевременно обнаруживать и реагировать на подозрительные активности, что повышает уровень безопасности. А шлюз безопасности API Platform V SOWA помогает защищать и интегрировать API как внутри организации, так и с внешними системами.

Под качеством понимают точность, полноту, актуальность и согласованность данных. 

• Точность показывает, насколько данные соответствуют реальной информации.
• Полноту измеряют наличием всех необходимых сведений.
• Актуальность определяют своевременностью обновлений данных.
• Согласованность оценивает соответствие информации между различными источниками.

Метрики для измерения этих параметров включают процент ошибок, количество пропущенных значений, время с момента последнего обновления и степень соответствия между источниками. Степень соответствия между источниками измеряют с помощью сопоставления данных из различных систем и выявления несоответствий. Сюда может входить проверка уникальных идентификаторов, контрольные суммы и сверка по ключевым полям.

Улучшение качества данных можно реализовать с помощью технологии ETL, которая состоит из несколько этапов. Сначала информацию извлекают из различных источников. Затем преобразуют для устранения дублирующих записей, исправления ошибок и заполнения пропущенных значений. После этого очищенные и стандартизированные сведения загружают в целевую систему. 

Большие языковые модели (Large Language Model, LLM) применяются довольно давно. Но OpenAI смогла придать им новый импульс развития, и сегодня они получили повсеместное распространение. Успехи OpenAI настолько впечатляют, что можно быть уверенным, что в ближайшие годы продолжится внедрение инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения. 

Вероятно, будут появляться специализированные модели, ориентированные на решение узких задач: создание видео и аудио, оценку здоровья, планирование маршрутов, автономное управление автомобилями и грузовиками, самолетами, кораблями, складами. 

В какой-то степени начатая OpenAI революция трансформирует уклад жизни человечества. Переносит его с работы руками к верификации собранной электронными помощниками информации, ее оценке и принятии решений, которые направляют и координируют дальнейшую работу электронных помощников. 

Еще одна важная тенденция — развитие технологий распределенного хранения и обработки данных, таких как облачные вычисления и edge computing. Облачные решения предоставляют компаниям возможность масштабировать свои ресурсы в зависимости от потребностей, обеспечивают высокую доступность и надежность данных. Edge computing, в свою очередь, позволяет обрабатывать сведения на периферийных устройствах, что уменьшает задержки и снижает нагрузку на центральные системы.

Управление большими данными постепенно становится насущной проблемой для все большего числа компаний. И это не случайно. В умении собирать, сохранять, очищать от ошибок и противоречий данные — ключ к возможности получать корректные выводы и оценки, обнаруживать паттерны поведения клиентов или сообществ внутри и за пределами организации. А эти знания дают конкурентное преимущество при разработке новых товаров и услуг. Эффективность — это производная от опыта. Опыт — следствие ошибок. Ошибки — следствие желания что-то сделать. А это значит, что для того, чтобы быть первым, надо просто начать собирать опыт раньше других. И технологии, подобные Platform V, становятся отличной отправной точкой на этом пути.