Big Data — что это такое, технологии и основные характеристики больших данных

Каждый раз, когда вы что-то ищете в интернете, оплачиваете покупки картой или просто гуляете с включенным телефоном в кармане — вы оставляете цифровые следы. Их собирают, обрабатывают, сопоставляют между собой. Зачем? Чтобы понять, как вы думаете, чего вам не хватает и где это использовать. Так работают рекомендательные сервисы, умные навигаторы, рекламные алгоритмы и даже государственные программы. В статье мы простыми словами расскажем, как это работает: что такое технология Big Data, какие характеристики у этого понятия, в чем заключается принцип работы с большими объемами данных и выявим основные признаки «Биг Дата». 

Определение

Представьте, что заходите в онлайн-магазин и ищете новую пару кроссовок. Сайт запоминает, какие модели вам понравились, сколько времени на них смотрели, какие размеры интересуют. А затем начинает показывать похожие товары. Всё это происходит благодаря огромному количеству сведений, которые собираются, обрабатываются и анализируются.

Big Data — это огромные объемы информации, слишком большие или сложные для традиционных методов обработки. Эти данные могут быть текстами, картинками, видео, записями о действиях пользователей и многим другим. С их помощью можно выявлять закономерности, делать прогнозы и принимать более точные решения.

Впервые термин появился в 1998 году. Джон Мэши, главный ученый компании Silicon Graphics, упомянул его в презентации, где предсказывал рост объемов данных. Но тогда это было актуально лишь для узкого круга специалистов.

Настоящий всплеск интереса пришёл в 2008 году, когда Клиффорд Линч, редактор научного журнала Nature, подготовил специальный выпуск о влиянии технологий работы с большими массивами информации на будущее науки. Этот номер считается официальным «днём рождения» термина в том виде, как мы его понимаем сегодня. Линч говорил о стремительном росте информации и необходимости новых подходов для ее обработки.

Как видим, Big Data изначально обсуждали не предприниматели, а ученые. В 2010–2011 годах концепция активно проникла в бизнес, и инновационные компании начали внедрять эти технологии в свои стратегии.

Характеристики

Основные свойства больших данных можно описать через несколько характеристик, совокупность которых традиционно называется «V». Эти признаки помогают понять, чем Big Data отличается от обычных сведений.

• Объём (Volume) — от сотен гигабайт до петабайт и даже зеттабайт. С каждым годом масштабы растут. Они поступают из самых разных источников: соцсетей, сенсоров, покупок и т. д.
• Скорость (Velocity) — информация поступает очень быстро. Иногда в реальном времени. Например, в социальных сетях появляется пост или человек делает покупку в интернете — всё это требует мгновенной обработки, чтобы успеть принять важные решения.
• Разнообразие (Variety) — сведения разные. Профили соцсетей, изображения, логи, тексты, видео. Всё это нужно как-то собрать и проанализировать.
• Достоверность (Veracity) — качество поступающих сведений бывает разным. Иногда они неполные или ошибочные, важно уметь фильтровать ненадежные источники, чтобы анализ был точным. Особенно в таких сферах, как финансы или здравоохранение.
• Изменчивость (Variability) — потоки могут быть нестабильными, меняясь в зависимости от разных факторов, например, сезона или поведения пользователей. Это усложняет анализ, но и дает новые возможности, если применять гибкие методы.
• Ценность (Value) — сами по себе большие массивы информации не так важны, как те выводы, которые можно из них извлечь. Это основная цель работы с Big Data: найти полезные инсайты и использовать их для бизнеса или науки.

Преимущества технологии 

Среди плюсов Big Data (Биг Дейт) выделяют способность обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени, что позволяет применять этот подход, чтобы быстро принимать решения в постоянно меняющихся условиях. Например, сервисы доставки еды анализируют огромные потоки заказов и могут оперативно менять маршруты доставки, чтобы избежать пробок и сократить время ожидания для клиента.

Также среди преимуществ:

Повышение эффективности. Технологии помогают выявлять узкие места в процессах. Например, в производстве можно сократить простои оборудования за счет предиктивной аналитики и автоматического планирования обслуживания.

Персонализация. Анализируя поведение клиентов, компании могут предложить именно те товары или услуги, которые им интересны. 

Экономия. Например, если точно прогнозировать спрос, можно избежать перепроизводства и лишних расходов.

Конкурентное преимущество. Компании могут отслеживать действия конкурентов и быстро адаптировать свою стратегию. Например, следя за рынком, они будут предлагать пользователям более выгодные условия.

Как собирают и хранят большие данные

Информация поступает из разных источников: 

• веб-сайтов;
• социальных сетей;
• сенсоров и устройств Интернета вещей (IoT);
• мобильных приложений. 

Представьте, что вы заходите на сайт, и каждое ваше действие — переход по страницам, клик на кнопки, заполнение формы — фиксируется в реальном времени. Эти действия не записываются вручную, а автоматически отслеживаются специальными программами. Например, когда вы оставляете комментарий в соцсети, система сразу записывает ваш текст, время публикации и взаимодействия с другими постами.

Чтобы всё это сохранить, используют два основных подхода.

Физические хранилища — серверы, расположенные в дата-центрах. Компании покупают и обслуживают дорогие и мощные компьютеры, что дает полный контроль над данными. Однако это требует значительных затрат и усилий.

Источник: Freepik

Облачные хранилища — это аренда пространства на удаленных серверах, управляемых крупными компаниями, типа Google или Amazon. Преимущества облака — это гибкость, масштабируемость и экономия на инфраструктуре. Например, компании могут увеличивать объем хранения, когда требуется обработать больше информации в пиковые моменты.

Источник: Freepik

Многие компании используют «озера данных» (Data Lake), которые располагаются в облачных сервисах, таких как Amazon S3, Google Cloud Storage или Microsoft Azure. В такие хранилища стекают все типы сведений — как структурированные (таблицы), так и неструктурированные (тексты, изображения, видео). Они содержатся в одном месте, не нужно сразу наводить порядок. Например, в «озере» интернет-магазина могут быть логи, отзывы, фотографии товаров и т. д.

Hadoop — это система, которая помогает обрабатывать эти терабайты контента. Она распределяет информацию по множеству серверов, ускоряя процесс обработки. Вместо того чтобы хранить всё в одном месте, Hadoop делит работу между разными компьютерами, делая ее быстрее.

Как используют Big Data 

Как мощное увеличительное стекло, эта технология помогает бизнесу, науке и государству замечать то, что раньше ускользало от внимания. Вот в каких сферах ее используют чаще всего.

Магазины и онлайн-сервисы. Замечали, что маркетплейсы подсказывает вам нужный товар в идеальный момент? Это не случайность. Системы анализируют, что вы смотрели, покупали и добавляли в корзину. Благодаря этому показывают предложения, которые действительно могут быть полезны. То же самое делают и стриминги: Netflix или «Кинопоиск» советуют фильмы на основе ваших интересов.

Медицина. Больницы используют «Биг Дата», чтобы быстрее ставить диагнозы, прогнозировать осложнения и даже подбирать индивидуальные схемы лечения. Например, если у сотен пациентов с похожими симптомами было одно и то же заболевание, система может «подсказать» врачу, на что обратить внимание.

Транспорт и логистика. Компании отслеживают маршруты, пробки, погоду и состояние машин, чтобы доставлять посылки вовремя и без сбоев. Системы вроде Яндекс Навигатора используют данные от миллионов пользователей, чтобы показывать, где затор, а где свободно.

Городское управление. Умные города не фантастика. Камеры, датчики, социальные опросы — всё это позволяет анализировать, как живет город. Благодаря этому регулируется освещение на улицах, оптимизируются маршруты автобусов, улучшается работа коммунальных служб.

Финансы. Банки и платёжные системы отслеживают операции, чтобы предотвращать мошенничество. Например, если с вашей карты неожиданно пытаются снять деньги в другой стране, система может автоматически заблокировать операцию и предупредить вас.

Как анализируют большие данные

Big Data Analytics — это процесс извлечения полезной информации и знаний из огромных, разнообразных и быстрорастущих наборов информации с применением специализированных методов и технологий. Его можно представить в четыре этапа.

• Очищение и сортировка данных

Представьте, что собрали кучу записей: звонки, сообщения, фото, цифры из отчетов. Прежде чем что-то анализировать, нужно навести порядок: убрать дубли, исправить ошибки, разобраться, где что. 

• Поиск закономерностей

Программы просматривают эти объемы сведений и ищут повторяющиеся паттерны. Например, замечают, что клиенты чаще покупают зонты после просмотра прогноза погоды. Или фиксируют, что в больнице врачи назначают один препарат и после него чаще наступает улучшение.

• Использование машинного обучения

Допустим, система анализирует, кто чаще берет кредит и вовремя ли его возвращает. Она может научиться «угадывать», кому можно доверять, а с кем стоит быть осторожнее. Чем больше таких примеров, тем умнее становится модель.

• Визуализация результатов

Чтобы не тонуть в таблицах и цифрах, всё представляют в виде графиков, диаграмм, тепловых карт. Это упрощает понимание. Менеджер смотрит: «Ага, продажи падают вот здесь» или «Вот почему задержки на складе».

В чем разница между Big Data и Data Science 

Это тесно связанные понятия, но они фокусируются на разных аспектах. Первое — огромный склад, где хранится информация. Это сырье для аналитики. А Data Science — способ извлечь из сырья ценную информацию: анализ различных метрик, поиск закономерностей и создание моделей для предсказаний.

Представьте себе супермаркет. Сюда ежедневно заходят тысячи покупателей, и каждый оставляет след: что купил, когда, с какой карты заплатил, участвовал ли в акции. Это «биг дата» — огромный поток сведений, который хранится на серверах или в облаке. А теперь выход Data Science. Специалист анализирует записи и замечает: в дождливые выходные люди чаще покупают горячий шоколад и пледы. Магазин устраивает акцию на эти товары в нужное время — и увеличивает продажи.

Кто работает с большими данными

В этой отрасли задействованы разные специалисты, каждый из которых решает свою задачу. 

Data Scientist анализирует информационные потоки, находит в них закономерности и строит модели. Например, в банке он может предсказать, кто из клиентов возьмет кредит и вовремя его погасит.

Инженер данных создает и поддерживает системы для сбора, хранения и обработки сведений. 

Аналитик смотрит на контент и делает отчёты или визуализации, с помощью которых бизнес принимает решения. Например, этот специалист покажет, какие товары в магазине продаются лучше всего.

Бизнес-аналитик использует выводы из анализа данных для улучшения процессов. Например, поможет магазину понять, как правильно распределить товары по полкам.

В каких отраслях уже используют Big Data

Кроме тех областей, что мы перечислили выше, — ритейл, медицина, транспорт, муниципальное управление — новые технологии проникают и в другие сферы.

Спорт. Команды используют аналитику, чтобы улучшить результаты игроков. В футболе или баскетболе сведения о каждом движении игрока позволяют тренерам улучшать тактику и повышать физическую подготовку. Статистика показывает, какие движения игроки делают чаще, и как их довести до идеала.

Аграрный сектор. Фермеры управляют урожаем с помощью инноваций. Сенсоры собирают информацию о состоянии почвы и погодных условиях, чтобы предсказать, когда лучше сажать и собирать урожай. Это помогает сократить потери и увеличить прибыль.

Энергетика. Компании, занимающиеся производством и распределением энергии, оптимизируют потребление посредством технологий и предсказывают пиковые нагрузки, чтобы избежать перебоев в подаче электроэнергии.

Интернет вещей (IoT). Умные дома, фитнес-браслеты и даже машины собирают огромное количество информации и передают ее для анализа. В автомобилях IoT удобно отслеживать состояние транспортного средства — вовремя понимать, когда автомобиль нуждается в ремонте, и избежать серьезных поломок.

Источник: Freepik

Big Data в России и мире

В 2025 году число интернет-пользователей достигло 5,56 млрд человек (около 68% населения Земли), а активных пользователей социальных сетей — около 5,24 млрд. Представляете, сколько цифровых следов они оставляют? Вот ответ: скоро объем создаваемых данных достигнет 175–200 зеттабайт, что в 5–6 раз больше, чем в 2018 году. Примерно 60% из них будет генерировать бизнес. Рынок данных в 2023 году оценен в 220 млрд долларов, с прогнозом роста до 400 млрд к 2028 году.

По итогам 2024 года объем российского рынка составил около 320 млрд рублей. В 2025 году стартовал национальный проект «Экономика данных» на сумму до 1,6 трлн рублей, чтобы стимулировать цифровое развитие. Вклад индустрии в ВВП России с 2019 по 2024 год оценивается в 3,4 трлн рублей (5,5%), а к 2030 году прогнозируется рост до 10,6 трлн рублей.

Big Data в бизнесе

Это реальный инструмент для улучшения работы компаний. Он помогает принимать более точные решения, прогнозировать тренды и повышать эффективность. Страховые компании с его помощью оценивают риски и подбирают персональные условия для клиентов. Банки — чтобы выявлять подозрительные операции и предотвращать мошенничество. Логистические фирмы — прогнозируют спрос и оптимизируют маршруты. А в строительстве аналитика помогает лучше планировать проекты и избегать задержек.

Каковы проблемы и перспективы Big Data

Будущее сферы обещает быть ярким: с ростом технологий и улучшением безопасности, эти системы откроют еще больше возможностей для бизнеса и общества. Но без ложки дегтя не обойтись.

Проблемы:

• Не хватает специалистов. Нужны люди, которые хорошо понимают, как собирать, хранить и анализировать данные. Пока их недостаточно, это будет тормозить внедрение технологий.
• Высокая стоимость. Создавать инфраструктуру для работы с технологиями дорого. Компаниям приходится тратить деньги на серверы, программы и обучение сотрудников. Это проблема для небольших фирм, которые не могут себе этого позволить.
• Проблемы с безопасностью. Чем больше информации собирается, тем выше риск утечек и нарушения конфиденциальности. Это может угрожать безопасности клиентов и репутации компаний.

Перспективы:

• Рост инвестиций. К 2025 году более 97% компаний в мире планируют инвестировать в Big Data и AI, что свидетельствует о массовом внедрении.
• Облачные технологии. Переход в облака уменьшит затраты и ускорит обработку.
• Машинное обучение. AI и машинное обучение улучшат скорость и точность анализа.
• Интернет вещей. Рост устройств IoT приведёт к увеличению данных в реальном времени, что откроет новые возможности для автоматизации.
• Новые бизнес-модели. Эта технология будет основой для создания персонализированных продуктов и повышения конкурентоспособности.

Как начать работать с большими данными

Вот несколько ключевых шагов, чтобы войти в сферу.

1. Начните с азов. Знания в области математики, статистики, программирования и работы с базами данных — основа для любого аналитика. Вы можете изучить Python и специализированные инструменты, такие как Hadoop или Spark.Например, на нашем YouTube-канале есть целый плейлист, посвященный базе по SQL. 

2. Поступите на профильный курс. Это даст теоретическую основу и практические навыки. Не обязательно осваивать профессию с нуля. Если вы менеджер или руководитель, приходите на программу «Принятие решений на основе данных». Здесь учат управлять бизнесом, командами и процессами, опираясь на факты, а не на интуицию.
3. Развивайтесь через практику. Попробуйте анализировать открытые массивы (например, с Kaggle) или создайте свои проекты. Важно научиться извлекать полезные инсайты из сложных наборов сведений.

Подведем итоги

Мы раскрыли определение «бигдата» и рассказали, как эта технология применяется для обработки больших баз данных, что отличает ее от Data Science. Сегодня она активно используется в разных сферах, от бизнеса до науки. Как и с любой инновацией, здесь есть свои вызовы, такие как нехватка специалистов и высокие затраты на внедрение. Однако и перспективы огромны. Ожидается, скоро этот подход будут использовать почти все компании, а рынок продолжит расти.

Вопрос-ответ

Как решаются проблемы безопасности и конфиденциальности в этой сфере?

Чтобы защитить личные сведения, их шифруют, обезличивают и хранят в надежных системах с ограниченным доступом. Компании не видят конкретно вас, а работают с усредненными шаблонами поведения. Также вводятся правовые нормы, например, закон «О персональных данных» (ФЗ-152). Он регулирует, как можно собирать, хранить и обрабатывать информацию.

Какую роль играют облачные сервисы в работе с Big Data?

Они помогают обрабатывать большие массивы сведений, не тратясь на инфраструктуру. Вместо покупки техники для собственной серверной — арендуются мощности по мере необходимости. Таким образом, даже маленьким стартапам становятся доступны вычислительные ресурсы, которые раньше были в распоряжении только крупных корпораций.

Какие методы анализа чаще всего применяются для обработки больших объёмов информации?

Часто используют машинное обучение — оно помогает находить скрытые закономерности. Еще применяют статистику, чтобы понять общие тенденции, и кластеризацию — для группировки похожих объектов. Бывают задачи, где важны прогнозы, и тогда используют модели, которые «учатся» на прошлом опыте и делают предположения о будущем.