Согласно прогнозу IDC, к 2025 году общий объем цифровых данных, генерируемых во всем мире, вырастет более чем вчетверо: с 40 зеттабайт в 2020 году до 175 зеттабайт, в том числе благодаря растущему количеству устройств интернета вещей и датчиков.
Рынок Big Data не отстает. По информации из отчета ResearchAndMarkets, мировой рынок аналитики больших данных в конце 2019 года оценивался приблизительно в 41 млрд долларов. Эксперты считают, что в течение прогнозируемого периода (с 2020 по 2028 год) при средней динамике в 11,9% он вырастет до 115,13 млрд долларов.
Big Data — это огромные массивы разнородных данных, их нельзя обработать вручную или средствами стандартных офисных приложений. О том, как компании из разных отраслей используют большие данные и как облачные инструменты помогают к ним присоединиться, — поговорим в этой статье.
Если данные, то только большие
Пользу в виде увеличения прибыли или, к примеру, роста аудитории может принести далеко не любая информация. Бизнесу нужны большие данные.
BIWEB (#1) Что такое Бизнес – аналитика (BI)
Детальная информация о том, какие товары приобрели все жители России во всех супермаркетах страны, каким способом, по каким ценам, к какой категории относятся товары, с какими скидками они были куплены.
Не Big Data
Статистика продаж супермаркета у дома за 2020 год.
Признаки и виды больших данных
Есть и более конкретные критерии, позволяющие отнести данные к категории Big Data. Сегодня выделяют 6 признаков больших данных:
- Volume — объем данных должен превышать 150 Гб в сутки.
- Velocity — скорость накопления и обработки данных: объем Big Data растет постоянно, поэтому для их обработки нужны специальные технологичные инструменты.
- Variety — разнообразие типов данных: они могут быть структурированными, неструктурированными или частично структурированными.
- Veracity — достоверность и самого массива данных, и результатов аналитики.
- Variability — изменчивость. Потоки Big Data могут иметь свои пики и спады в зависимости от сезона, социальных явлений, изменений в политической ситуации и других факторов.
- Value — ценность.
Источники больших данных
Большие данные генерируются совершенно разными ресурсами. Классическими источниками больших данных признаются IoT (интернет вещей) и социальные медиа. Однако Big Data также могут генерироваться из внутренней информации компаний и даже астрономических наблюдений.
Примеры источников Big Data:
- непрерывно поступающие данные с измерительных устройств;
- события от радиочастотных идентификаторов;
- потоки публикаций из соцсетей;
- метеорологические данные;
- потоки обезличенных данных о местонахождении абонентов сетей сотовой связи, устройств аудио- и видеорегистрации.
Где хранить большие данные? В традиционных файловых хранилищах неудобно работать с большими массивами неструктурированных данных: усложняется иерархическая структура папок, увеличивается время поиска нужной информации, снижается скорость доступа. Хранить миллиарды единиц контента различных форматов удобно в Объектом облачное хранилище S3. Хранилище расширяется автоматически вместе с ростом объема данных, без ограничений и дополнительных настроек со стороны пользователя.
Зачем нужен бизнес-аналитик?
Как большие данные используются в различных отраслях
Данные с каждым годом все глубже проникают во все сферы современной жизни. К Big Data подключаются компании из самых разных отраслей бизнеса. Посмотрим, кто и как извлекает пользу из Big Data на практике.
Промышленность. Производственные предприятия активно внедряют IoT-решения: снабжают используемое оборудование и помещения разнообразными датчиками, а затем анализируют полученные данные. Как результат — становится проще моделировать производственные процессы и улучшать их, а также предотвращать аварии и сбои.
Добывающие предприятия. Ранее для поиска месторождений природных ресурсов приходилось вручную анализировать множество параметров. Сейчас аналитика больших данных помогает находить закономерности между состоянием почвы, температурой пород, множеством других факторов и повышать эффективность поиска мест, где потенциально могут залегать полезные ископаемые.
Логистика. Довезти товар из точки А в точку Б просто только в школьных учебниках по математике. Для организации действительно эффективной логистики требуется учесть множество факторов: дорожные пробки, погодная ситуация, состояние транспортных средств, количество и расположение АЗС. Big Data позволяет эффективнее планировать загрузку складов, маршруты и сроки доставки путем анализа всех факторов и их совокупного влияния.
Ретейл. Вне зависимости от того, рассматриваем ли мы офлайн- или интернет-магазины, данные о поведении покупателя тоже могут выступать в роли Big Data. Грамотный анализ позволяет повышать точность рекомендаций, организовывать актуальные акции и спецпредложения и персонализировать предложения.
Финансовый сектор. На основе больших данных банки и финансовые организации могут с высоким уровнем точности оценивать кредитоспособность потенциального заемщика и минимизировать количество клиентов, которые испытывают трудности при возврате кредитных средств.
Big Data активно используется и в других отраслях:
- сельскохозяйственные предприятия внедряют IoT из области точного земледелия;
- медицинские учреждения — для повышения точности постановки диагноза и раннего обнаружения заболеваний;
- фармацевтические компании анализируют большие данные, чтобы создавать новые лечебные средства, минимизируя побочные действия и повышая эффективность;
- спортивные клубы анализируют большие массивы данных с соревнований и на основе полученных результатов разрабатывают новые стратегии поведения игроков.
Однако просто собирать данные и «рисовать» красивые отчеты недостаточно. Big Data всегда должна иметь какой-то полезный для бизнеса результат, который можно учитывать в дальнейшей работе и, опираясь на сделанные выводы, принимать управленческие решения.
Наибольшую ценность анализ больших данных представляет для следующих бизнес-процессов:
- обслуживание клиентов;
- планирование ИТ;
- продажи;
- финансовый учет;
- планирование ресурсов;
- маркетинг;
- HR;
- цепочки поставок.
Как обрабатывать большие данные и повышать эффективность бизнеса
Обрабатывать большие данные можно с использованием собственных ИТ-ресурсов. Однако у этого подхода есть недостатки:
- Высокая стоимость на старте. Для построения собственной платформы вам понадобится закупить оборудование, настроить его, обзавестись подходящими инструментами и ИТ-командой, которая возьмет на себя обслуживание этой платформы. А значит, капитальных расходов (CAPEX) не избежать.
- Низкая эластичность. В процессе вам так или иначе придется масштабировать ресурсы, ведь при запуске проекта точно предсказать будущую нагрузку невозможно. В случае с собственной ИТ-площадкой это длительный и дорогостоящий процесс. Конечно, можно сразу закупить большой объем ИТ-оборудования. Однако в этом случае вы рискуете столкнуться с недоутилизацией мощностей и будете вынуждены содержать простаивающие серверы.
Строительство собственной площадки далеко не всегда целесообразно, поэтому коммерческий сектор все чаще обращается к услугам сервис-провайдеров. На сегодняшний день около 73% компаний используют для обработки проектов Big Data облачные сервисы. Cloud-платформы являются основными инструментами для приложений анализа больших данных. При этом для работы с Big Data компании из сферы крупного бизнеса, как правило, используют гибридные облачные решения, в то время как у малого и среднего бизнеса популярны платформы в формате публичных облаков.
Cloud First — тренд № 1 в Big Data
Компании внедряют облачные технологии и используют виртуальные мощности провайдеров как платформу хранения и анализа больших данных. В частности, все большую популярность приобретают решения в формате PaaS (Platform as a Service) и IaaS (Infrastructure as a Service) на базе графических ускорителей.
IaaS на GPU для аналитики больших данных
Клиенты используют наш сервис GPU SuperCloud для самых разных целей:
- Запуск «тяжелых» приложений для решения ресурсоемких задач — например, Autodesk, 3ds Max и т. п.
- Высокопроизводительные вычисления, связанные с обработкой видео, распознаванием лиц и речевыми технологиями.
- Работа с технологиями искусственного интеллекта, нейросетями, Data Science и Big Data.
Иными словами, GPU SuperCloud оптимален для сценариев, когда компании нужно быстро получить высокопроизводительные ресурсы с гарантированным уровнем доступности и иметь возможность гибко их масштабировать.
Предлагаем заглянуть в архитектуру решения. На чем построен GPU SuperCloud:
- Вычислительные серверы Huawei G5500 и DGX для работы с AI высокопроизводительными вычислениями.
- Поддержка технологии RDMA over CE для ускорения обмена данными при распределенных вычислениях.
- Ускорители NVIDIA Tesla V100 32GB для решения задач аналитики больших данных и сокращения времени на принятие решений.
- Высокоскоростной интерконнект — технология Mellanox 100GE с минимальными задержками.
- CPU с частотой от 3 ГГц — мощные виртуальные процессоры в оптимальной конфигурации под ваши задачи.
- All-Flash SSD-хранилища — отказоустойчивые диски для сверхбыстрого доступа к хранимым и обрабатываемым данным.
Несмотря на всю мощь, работать с GPU SuperCloud так же просто, как и с обычным публичным облаком. Сервис существенно снижает порог входа в мир больших данных. Вы можете выбрать одну из восьми доступных конфигураций, а если пока не уверены, что GPU SuperCloud сможет решить ваши задачи, — рекомендуем запросить тест-драйв.
Источник: vc.ru
Введение в облачную аналитику
Облачная аналитика основана на целевых зонах Azure для упрощения развертывания и управления. Основной целью целевой зоны Azure является обеспечение того, чтобы, когда приложение или рабочая нагрузка приземлились в Azure, требуемая инфраструктура уже существует. Перед развертыванием целевой зоны облачной аналитики необходимо установить одну или несколько целевых зон Azure. Корпорация Майкрософт предоставляет примеры шаблонов для начала работы, которые можно использовать для развертываний data lakehouse и сетки данных . Эти шаблоны обеспечивают гибкость и соответствуют требованиям к безопасности и управлению.
Оценка аналитики в масштабе облака
Часто бизнес ищет ясность или предписательное руководство, прежде чем начать вырезать технические сведения для конкретного варианта использования, проекта или комплексной облачной аналитики. Поскольку бизнес сформулирует общую стратегию обработки данных, она может оказаться сложной задачей, чтобы она считала все стратегические и необходимые принципы в области текущего использования.
Чтобы ускорить доставку этой комплексной аналитики, учитывая эти проблемы, корпорация Майкрософт разработала предварительный сценарий для облачной аналитики. Он соответствует ключевым темам, рассмотренным в статье «Разработка плана для облачной аналитики».
Облачная аналитика основана на microsoft Cloud Adoption Framework, применяя объектив Microsoft Azure Well-Architected Framework. Microsoft Cloud Adoption Framework предоставляет руководство и рекомендации по работе с облачными моделями, эталонной архитектурой и шаблонами платформ. Эти рекомендации основаны на результатах реальных исследований самых сложных и тщательно продуманных сред.
Аналитика в масштабе облака позволяет клиентам создавать и использовать целевые зоны для размещения и запуска рабочих нагрузок аналитики. Целевые зоны создаются с учетом базовых принципов безопасности, управления и соответствия требованиям. Они масштабируемые и модульные, поддерживая автономию и инновации.
История архитектуры данных
В конце 1980-х годов было введено хранилище данных поколения 1, которое объединило разрозненные источники данных со всей организации. В конце 2000-х годов появились экосистемы больших данных, такие как Hadoop и озеро данных. В середине 2010-х годов была перенесена облачная платформа данных. Это было похоже на предыдущие поколения, но с введением потоковой передачи данных, таких как каппа или лямбда-архитектуры. В начале 20-х годов этого века были представлены концепции хранилища данных lakehouse, сетки данных, матрицы данных и операционных шаблонов на основе данных.
Несмотря на эти достижения, многие организации по-прежнему используют централизованную монолитную платформу поколения 1. Такие системы хорошо справляются со своими задачами. До определенного момента. Однако узкие места могут возникать из-за взаимозависимых процессов, тесно связанных компонентов и гиперспециализированных команд. Задания извлечения, преобразования и загрузки (ETL) могут стать заметными и замедляя временную шкалу доставки.
Хранилище данных и озеро данных по-прежнему являются ценными и играют важную роль в общей архитектуре. В следующей документации мы выделили некоторые проблемы, которые могут возникнуть при использовании этих традиционных методик для масштабирования. Эти проблемы особенно актуальны в сложной организации, где изменяются источники данных, требования, команды и выходные данные.
Переход на облачную аналитику
Текущая архитектура аналитических данных и операционная модель могут включать в себя хранилище данных, озера данных и структуры озера данных, а также даже развивающуюся модель, например структуру данных или сетку данных.
Каждая модель данных имеет свои собственные преимущества и проблемы. Облачная аналитика помогает вам работать с текущей настройкой, чтобы перейти к управлению данными, чтобы она меняется с помощью инфраструктуры.
Вы можете поддерживать любую платформу данных и сценарий для создания комплексной облачной платформы аналитики, которая служит основой и позволяет масштабировать.
Современная платформа данных и желаемые результаты
Одной из первых областей является активация стратегии обработки данных для удовлетворения ваших проблем путем итеративного создания масштабируемой и гибкой современной платформы данных.
Вместо того, чтобы перегружать запросы на обслуживание и пытаться удовлетворить конкурирующие бизнес-потребности, современная платформа данных позволяет вам играть более консультацивную роль, освободив время, чтобы сосредоточиться на более ценных работах. Вы предоставляете бизнес-линии с платформой и системами для самостоятельного обслуживания данных и аналитических потребностей.
Рекомендуемые области начального фокуса:
- Повышение качества данных, упрощение доверия и получение аналитических сведений для принятия бизнес-решений на основе данных.
- Бесшовно реализуйте целостные данные, управление и аналитику в масштабах всей организации.
- Создание надежного управления данными, которое обеспечивает самообслуживание и гибкость для бизнес-процессов.
- Обеспечение безопасности и соответствия юридическим требованиям в полностью интегрированной среде.
- Быстро создайте основу для расширенных возможностей аналитики с помощью встроенного решения хорошо спроектированных, повторяющихся модульных шаблонов.
Управление хранилищем аналитики
Во-вторых, необходимо определить, как организация реализует управление данными.
Управление данными — это обеспечение того, чтобы данные, используемые в бизнес-операциях, отчетах и анализе, были обнаруживаемыми, точными, надежными и могут быть защищены.
Для многих компаний ожидается, что данные и ИИ будут конкурентоспособными преимуществами. В результате руководители готовы вкладываться в программы развития искусственного интеллекта, чтобы превратиться в компанию, принимающую решения на основе данных. Тем не менее, чтобы искусственный интеллект стал эффективным, данные, которые он использует, должны быть доверенными.
В противном случае точность принятия решений может быть скомпрометирована, решения могут быть отложены, или действия могут быть пропущены, что может повлиять на нижнюю часть. Компании не хотят, чтобы качество их данных было мусорным, мусором. Сначала может показаться простым исправить качество данных, пока вы не посмотрите на влияние цифрового преобразования на данные.
Благодаря распределению данных в гибридном мультиоблачном режиме и распределенном ландшафте данных организации пытаются найти, где находятся их данные, и управлять ими. Отсутствие управления данными может существенно повлиять на бизнес. Плохое качество данных влияет на бизнес-операции, так как ошибки данных приводят к ошибкам процесса и задержкам. Низкое качество данных также влияет на принятие бизнес-решений и возможность обеспечивать соответствие требованиям. Обеспечение качества данных в источнике часто предпочтительнее, так как устранение проблем с качеством в аналитической системе может быть более сложным и дорогостоящим, чем применение правил качества данных в начале этапа приема. Для эффективного мониторинга и управления действиями с данными управление данными должно включать:
- Поиск данных
- Качество данных
- Создание политики
- Общий доступ к данным
- Метаданные
Защита ресурсов аналитики
Еще одним основным фактором управления данными является защита данных. Защита данных может помочь в соответствии с нормативным законодательством и может предотвратить нарушения безопасности данных. Конфиденциальность данных и растущее число нарушений безопасности данных сделали защиту данных главным приоритетом для руководства компании. Такие нарушения представляют серьезный риск для конфиденциальных данных, например, для персональных данных клиентов. Последствия нарушения конфиденциальности или безопасности данных могут быть очень серьезными, в том числе:
- Потеря или серьезный ущерб для репутации бренда
- Потери доверия клиентов и доли рынка
- Снижение стоимости акций, что влияет на окупаемость инвестиций акционеров и заработок руководителей
- Серьезные денежные штрафы из-за сбоев в аудите или несоответствия нормативным требованиям
- Юридические иски
- Эффект домино нарушения, например, клиенты могут стать жертвой кражи удостоверений
В большинстве случаев компании, чьи акции торгуются на биржах, должны заявлять о фактах взлома. В случае взлома клиенты чаще всего обвиняют компанию, а не злоумышленников. Клиент может бойкотировать компанию в течение нескольких месяцев или вообще никогда не возвращается.
Неспособность соблюдать нормативные законодательство о конфиденциальности данных может привести к значительным финансовым штрафам. Управление данными поможет избежать таких рисков.
Операционная модель и преимущества
Внедрение современной платформы стратегии обработки данных не только изменяет технологию, используемую вашей организацией, но и способ ее работы.
Аналитика в масштабе облака предоставляет предписанные рекомендации, которые помогут вам подумать о том, как организовать и навыки сотрудников и команд, в том числе:
- Определения личности, роли и ответственности
- Предлагаемые структуры для гибких, вертикальных и междоменных команд
- Ресурсы навыка, включая сертификацию данных Azure и ИИ с помощью Microsoft Learn
Важно также привлечь конечных пользователей к процессу модернизации, а также по мере развития платформы и адаптации новых вариантов использования.
Архитектуры
Целевые зоны Azure описывают стратегический путь проектирования и целевое техническое состояние для вашей среды. Они позволяют упростить развертывание и управление, чтобы обеспечить большую гибкость и соответствие требованиям. Целевые зоны Azure также гарантируют, что при создании нового приложения или рабочей нагрузки в вашей среде уже существует правильная инфраструктура. Управление данными и целевые зоны данных Azure разработаны с учетом этих базовых принципов, и при сочетании с другими элементами облачной аналитики может помочь:
- Самообслуживание
- Масштабируемость
- Выбор решения
- Безопасность
- Конфиденциальность
- Оптимизированные операции
Целевая зона управления данными
Целевая зона управления данными предоставляет основу для централизованного управления данными платформы и управления ими в организации. Он также упрощает обмен данными со всего цифрового пространства, включая мультиоблачную и гибридную инфраструктуру.
Целевая зона управления данными поддерживает множество других возможностей управления данными и управления, таких как:
- Каталог данных
- Классификация данных
- Происхождение данных
- Управление качеством данных
- Репозиторий моделирования данных
- Каталог API
- Общий доступ к данным и контракты
Целевые зоны данных
Целевые зоны данных приближают данные пользователей и обеспечивают самообслуживание, сохраняя при этом общее управление и управление через подключение к целевой зоне управления данными.
Они размещают стандартные службы, такие как сеть, мониторинг, прием и обработка данных, а также настройки, такие как продукты данных и визуализации.
Целевые зоны данных являются ключевыми для обеспечения масштабируемости платформы. В зависимости от размера и потребностей организации можно начать с одной или нескольких целевых зон.
При выборе между отдельными и несколькими целевыми зонами учитывайте региональные зависимости и требования к месту расположения данных. Например, существуют ли местные законы или правила, требующие хранения данных в определенном месте?
Независимо от первоначального решения вы всегда можете добавлять или удалять целевые зоны для данных по мере необходимости. Если вы начинаете с одной целевой зоны, рекомендуется расширить ее до нескольких целевых зон, чтобы избежать будущих потребностей в миграции.
Дополнительные сведения о целевых зонах см. в разделе » Целевые зоны Azure» для облачной аналитики.
Заключение
После прочтения этого набора документации, в частности разделов системы управления, безопасности, эксплуатации и рекомендаций, мы рекомендуем настроить среду подтверждения концепции с помощью шаблонов развертывания. Эти шаблоны, а также рекомендации по архитектуре предоставляют практический опыт работы с некоторыми технологиями Azure. Дополнительные сведения см. в контрольном списке «Начало работы».
Источник: learn.microsoft.com
Новая эффективность облачной аналитики
Облачная аналитика привлекает внимание как превосходная альтернатива локальным аналитическим решениям. Локальные аналитические решения имеют ряд недостатков.
Например, такие решения дороги в приобретении и обслуживании, имеют проблемы с масштабируемостью, и может быть трудно достичь сотрудничества между несколькими командами, которые заинтересованы в информации, которую создают такие системы. Облачная аналитика, с другой стороны, является недорогой и масштабируемой, предлагает различные услуги из облака, предлагается по модели подписки и способствует принятию превосходных решений. На самом деле, существуют тематические исследования, доказывающие, что облачная аналитика принесла несколько преимуществ для бизнеса. Однако, по словам Gartner, чтобы получить максимальную отдачу от облачной аналитики, предприятия должны хорошо планировать. Поспешное принятие может равняться проблемам.
Что такое облачная аналитика?
Облачная аналитика — это прежде всего набор решений, размещаемых в облаке, которые позволяют предприятиям выполнять задачи бизнес-аналитики (BI). По словам Gartner, набор решений содержит источники данных, модели данных, вычислительную мощность, аналитические модели, приложения для обработки и обмена или хранения результатов. Решения предоставляются через частное или общедоступное облако в рамках модели ценообразования на основе подписки или оплаты за использование. Абоненты могут выбрать одну или несколько услуг. (Чтобы узнать об аналитике в бизнесе, см. 4 Ключевые преимущества бизнес-аналитики.)
Примерами облачной аналитики могут быть бизнес-аналитика «программное обеспечение как услуга» (SaaS BI), размещенные хранилища данных и облачная аналитика социальных сетей. Например, компания может подписаться на хранилище данных и решения BI, размещенные в облаке. Хранилище данных содержит огромные объемы данных, собранных из разных источников, в то время как инструмент BI может предоставлять такие услуги, как создание диаграмм, категоризация, сводные панели и сводные таблицы после запроса данных, размещенных в хранилище данных. Абонент может увеличить или уменьшить услуги в зависимости от требований.
Новая технология, которая может удвоить эффективность беспроводного спектра
Не секрет, что беспроводной частотный спектр становится ценным товаром. Миллионы и миллионы пользователей перешли от простых сотовых телефонов к новым смартфонам и планшетам, которые передают данные, а также .
Как далеко ваши данные от вашей аналитики? обзор ландшафта аналитики svod
Все больше потребителей начинают выбирать потоковый контент по традиционному телевидению. По данным The Diffusion Group, только в прошлом году средний американский потребитель наблюдал почти четыре часа (3,6) чрезмерного, или OTT, .
Источник: ru.theastrologypage.com