Проекты Big Data — это целая вселенная данных. Она растет экспоненциально, ее источники невероятно разнообразны. Данные тут приходят в самых разных формах: структурированных, полуструктурированных и даже неструктурированных.

Бизнес стремится проникнуть в глубины этой вселенной, анализируя данные, добывая знания и, таким образом, принимая грамотные решения. Благодаря большим данным, открылись возможности, о которых раньше можно было только мечтать.

Но важно понять: не все сводится к объему данных. Главное – как они используются, как бизнес превращает их в знания и применяет в работе. Big Data влияет на нашу жизнь каждый день: от социальных сетей до здравоохранения.

UniwexSoft — разрабатываем уникальные сайты, smart-контракты, мобильные приложения в сфере Blockchain, собираем IT-отделы под ключ для реализации вашего проекта, заменим CTO или сильно облегчим ему жизнь.

Если вам нужен сайт, мобильное приложение, NFT маркетплейс или крипто игра, напишите нам.

Три “V” больших данных

Итак, что же такое Big Data? Этот термин охватывает “три V”: объем(volume), скорость(velocity) и разнообразие(variety).

Примеры использования проектов Big Data:

• Информация из социальных медиа: тексты, числа, изображения, видео, комментарии.
• Данные от IoT (Internet of Things) устройств.

Что внутри проектов Big Data?

• Объем. Данные приходят в огромных количествах и в самых разных формах.
• Структурированные данные. Это числовые или текстовые данные, имеющие определенный формат.
• Неструктурированные данные. Это свободные данные, сложные для форматирования и хранения.
• Влияние. Big Data имеет значительное влияние на все сферы деятельности, от бизнеса до личной жизни.
• Сбор. Собирают данные с помощью разных устройств и приложений.
• Анализ. Организации анализируют данные, получая ценные выводы — основное применение больших данных.
• Определение. Любой набор данных, превышающий терабайт, считается Big Data.

Специалисты в области Big Data

В сфере больших данных работают специалисты разных профессий, например, при разработке проектов, связанных с большими данными с использованием Hadoop. Это могут быть специалисты по обработке данных, программисты, статистики, архитекторы данных, ученые по данным, визуализаторы и бизнес-аналитики.

Разгадывая тайну проектов с Big Data

В центре внимания современной аналитики стоят проекты с Big Data. Это подобно волшебной лаборатории, где из огромных куч необработанных данных создаются уникальные знания. Отталкиваясь от традиционных подходов, такие проекты прибегают к новаторским методам, разработанным специально для работы с “тяжеловесными” данными.

1. Глубокое обучение
2. Машинное обучение
3. Сверточные нейронные сети
4. Компьютерное зрение

Это лишь некоторые из инструментов, которыми они оперируют в своей работе.

Какие же проекты в области Big Data вызывают особый интерес? Названия говорят сами за себя: “Big Data в области кибербезопасности“, “выявление аномалий в облачных серверах“, “распознавание злонамеренных действий в процессе сбора Big Data“, “анализ поведения туристов“. Эти названия говорят о глубине проблем, которые могут решить подобные проекты.

Дата инженеры, занимающиеся подобными проектами, должны освоить множество навыков, включая машинное обучение, визуализацию и анализ данных, глубокое обучение и другое. Они часто проходят профессиональную сертификацию в области Big Data для совершенствования своих навыков.

Платформы, такие как GitHub и ProjectPro, предлагают широкий выбор проектов по работе с Big Data. Они могут быть простыми или более сложными, для начинающих или опытных специалистов.

Примеры проектов по работе с Big Data:

1. Классификация изображений фруктов – [Исходный код]
2. Анализ преступной сети – [Исходный код]

А для чего все это нужно?

Главная цель проекта по работе с Big Data – это извлечение данных и поиск в них паттернов. Например, проекты по анализу клиентского поведения в сфере электронной коммерции или банковского сектора помогают формулировать бизнес-стратегии на основе данных, извлеченных из проекта. Это важная работа, ведь на ее основе строятся стратегии развития бизнеса и принимаются ключевые решения.

Разгадка головоломок в больших данных

В огромном мире больших данных (big data projects), отыскать путь к решению – это процесс состоящий из нескольких этапов:

1. Распознавание проблем

Бизнес или отраслевое осознание – это фундамент всех успешных аналитических инициатив больших данных. Вот что это подразумевает:

• Диалог с каждым, кто вовлечен, и чьи процессы нуждаются в анализе и трансформации данных.
• Определение конкретной цели или задачи, к которой стремятся, используя собранные данные (например, решение конкретной проблемы, создание продукта на основе данных и т. д.).
• Установление сроков и определение конкретных ключевых показателей результативности.

2. Добыча данных

Второй этап – это добыча необработанных данных из разнообразных источников. Некоторые методы добычи данных могут включать:

• Использование уже существующих общедоступных или частных баз данных.
• Интеграцию API всех инструментов, которые использует компания, и данных, собранных ими.
• По возможности можно также использовать платформы с открытыми данными.

3. Очищение данных

Самый трудоемкий этап проекта. Он включает в себя:

• Исследование и анализ собранных данных.
• Возможно потребуется диалог с соответствующими специалистами, например, с командой IT или другими группами, чтобы понять значимость всех данных и отбросить не релевантные.
• Проверка на наличие ошибок в данных, отсутствующих значений и т. д.
• Обеспечение строгого соблюдения протоколов конфиденциальности данных организации – критически важное задание на этом этапе.
• Хранение всех источников данных и наборов данных в одном месте/на одной платформе для улучшения управления и выполнения проектов, соблюдающих приватность.

4. Работа с данными: преобразование и модификация

Теперь, когда данные в порядке, приходит время творчества. Вот что предстоит сделать:

• Объединить все источники и журналы данных.
• Собрать все данные, включая дату и время (месяц, день, час, неделю и год).
• После этого подсчитать все вариации.
• И, наконец, слияние наборов данных (например, перенос столбцов из одного в другой). Особенно этот процесс становится сложным, когда речь идет о проектах в области Big Data.

5. Создаем визуализации данных

Важнейшим элементом анализа данных становится визуализация. За этим скрывается:

• Строительство привлекательных инструментов управления, графиков и диаграмм с помощью специальных инструментов.
• Это особенно ценно, когда мы анализируем большие объемы данных. Ведь такие аспекты, как особенности небольших географических регионов, могут быть видны только при правильной визуализации.

6. Что у нас получилось?

И вот мы подходим к концу нашего проекта Big Data. Этот этап включает:

• a) Исследование данных для выявления определенных закономерностей
• b) Помощь в решении специфических бизнес-задач.

Результаты нашего исследования мы представляем с помощью различных инструментов визуализации, чтобы все заинтересованные стороны могли их легко осмыслить.

Зачем нужны big data проекты?

Они крайне важны для бизнес-структур. Взгляните на две строки ниже:

• Netflix уменьшает затраты на 1 миллиард долларов в год благодаря анализу массовых данных, помогающему удерживать пользователей.
• Некачественные данные стоят американской экономике до 3.1 триллиона долларов каждый год.

Компании детально изучают своих клиентов: их предпочтения, наиболее активных покупателей, поведенческие характеристики, мотивы выбора разнообразных товаров и многое другое.

Судя по прогнозам, к 2025 году глобально будет сгенерировано 181 зетабайт данных. Это огромное поле для тех, кто умеет грамотно расшифровывать эти масштабные данные и превращать их в ценные выводы. Чем больше информации компания получает, тем сильнее её позиции на рынке. На долгосрочной перспективе это укрепляет финансовое положение и рентабельность.

Итоги big data проектов можно интегрировать с машинным обучением для создания рыночных стратегий и становления более клиентоориентированными.

Путь к изучению больших данных через реальные проекты

Разберем занимательные проекты в области big data. Так, постепенно, вы сможете отшлифовать умения и наполнить портфолио новыми работами. Подобрали задания для каждого уровня подготовки – выбирайте по вкусу!

1. Для новичков

• Hadoop-проект для старта – SQL-аналитика в Hive.
• Инженерные задачи на больших объемах данных в Hive. Первая часть.
• Откройте мир уникальных URL в Hadoop Hive.
• AWS-проект: создайте ETL-датапайплайн на AWS EMR кластере.
• Изучите обработку Yelp-данных в Spark и Hive.

2. Для тех, кто уже в теме

• Исследуйте большие данные через призму твиттер-настроений в Spark Streaming.
• Разберитесь в PySpark – освоение Apache Spark на Python.
• Продолжите решать инженерные задачи на больших датасетах в Hive. Часть вторая.
• Войдите в мир анализа событийных данных в AWS ELK Stack.

3. Для профессионалов

• Создайте дашборд для анализа временных рядов в Spark и Grafana.
• Загрузите данные в GCP, используя SQL и Google Cloud Dataflow.
• Установите автореспондер для твиттер-аккаунта на базе Kafka, Spark и LSTM.
• Поработайте с SCD (Slowly Changing Dimensions) в Snowflake.

Выберите проект, который подходит вашему уровню. И погрузитесь в мир big data!

Вступление в мир Big Data: проекты для новичков

Ознакомьтесь с парой проектов по аналитике больших данных с открытым исходным кодом для стартующих. Вдохновитесь, изучайте аналитику больших данных в сети, и используйте эти проекты в качестве практических заданий.

1. Разработка базы данных для онлайн-магазина

Цель: Базы данных – это огромные информационные “сундуки” предприятия. Они нужны для выработки обоснованных бизнес-решений после анализа данных.

Контекст: Создание такой базы планируется для интернет-магазина “Infibeam”, специализирующегося на продаже цифровой и бытовой электроники.

Требования:

• Создание центральной базы данных с полной информацией о действиях пользователей: от поисковых запросов до осуществленных покупок.
• Позволить сайту управлять запасами товаров, логистикой, ценообразованием и рекламой на основе собранной информации.
• Предложить рекомендации, исходя из интересов, возраста, пола и других общих предпочтений посетителей.

[Исходный код – Разработка базы данных]

2. Поисковая система

Цель: Понять, что люди ищут в поисковиках.

Контекст: Поисковые системы.

Требования:

• Создать полноценную поисковую систему, обрабатывающую до 75 гигабайт данных.
• Использовать такие наборы данных, как stopwords.txt (список стоп-слов) и wiki_dump.xml (полные данные Wikipedia).
• Решать проблемы задержки, индексации и работы с большим объемом данных с помощью кода и метода сортировки K-Way.

[Исходный код – Поисковая система]

Что превращает большие данные в выдающийся проект?

Наилучшие примеры реализации проектов с большими данными отличаются следующими чертами:

1. Качество превыше всего

Не объем данных делает проект значимым, а уровень ценности, которую он приносит бизнесу. Основа его эффективности – извлечение полезных идей для поддержания бизнес-стратегий и обоснованных решений.

Для достижения этой цели нужно основательно изучать источники, выбирать подходящие алгоритмы и корректно толковать результаты.

2. Важность осмысленного результата

Целью каждого проекта, основанного на больших данных, является создание ценности, а не увеличение объема. Поэтому упор следует делать не на использование сложных технологий, а на их эффективность для бизнеса. Профессионал в области больших данных должен быть готов сочетать техническую лексику с пониманием бизнес-стратегий.

3. Отличное кодирование и анализ

Каждый успешный проект, использующий большие данные, отличается четким кодом с правильным форматированием и комментариями. Это делает его понятным для всех участников. Анализ должен быть объективным и непредвзятым, чтобы обеспечить точность.

Как использовать ваши проекты в области больших данных?

• Размещайте код на платформах вроде GitHub, Bitbucket, GitLab, SVN и прочих. Это поможет рекрутерам оценить ваши навыки.
• Создайте портфолио и храните все свои работы в нем. Это стало важной частью процесса отбора кандидатов, и его наличие – обязательно.
• Добавьте краткое описание ваших проектов в резюме. Помните, включайте только те проекты, которые соответствуют вашему будущему месту работы.

Трудности, которые могут возникнуть при работе на проектах big data

Специалист по анализу данных может столкнуться с определенными трудностями при реализации проектов в области больших данных. Это особенно актуально в случае работы с данными в реальном времени или “живыми” данными. Давайте рассмотрим некоторые из этих проблем:

Нехватка инструментов мониторинга

Работа с проектами больших данных в режиме реального времени требует постоянного наблюдения среды. Это может стать проблемой, поскольку готовых решений для этого мало.

Задержка обработки данных

Задержка вывода информации при виртуализации данных – это распространенная проблема. Она возникает из-за высоких требований к производительности, что приводит к замедлению генерации результатов.

Вопросы конфиденциальности

Важно соблюдать политику конфиденциальности и управления данными при работе с информацией. Нарушение этих принципов может привести к катастрофическим последствиям для проекта.

Сложные инструменты и сценарии

Реализация big data analytics может потребовать использования сложных инструментов и сценариев, которые могут быть новыми для вас.

Выводы

По прогнозам технологических трендов на 2023 год, количество рабочих мест в области data science вырастет на 28-30%, что создаст более 11 миллионов новых позиций. Те руководители, кто усвоит и эффективно применит преимущества big data анализа, обгонят конкурентов.

Появятся новые роли, чтобы устранить разрыв между высоким спросом и низким предложением профессионалов, особенно в секторах с высоким спросом. Развивая навыки в области больших данных, вы откроете новые возможности для своего карьерного роста.

Статья переведена на русский язык компанией UniwexSoft.

UniwexSoft — разрабатываем уникальные сайты, smart-контракты, мобильные приложения в сфере Blockchain, собираем IT-отделы под ключ для реализации вашего проекта, заменим CTO или сильно облегчим ему жизнь.

Если вам нужен сайт, мобильное приложение, NFT маркетплейс или крипто игра, напишите нам.

Дополнительные материалы по теме проекты Big Data