Что такое большие данные?

Большие данные — это огромные объемы информации, которые невозможно легко обработать или проанализировать с помощью традиционных методов, таких как использование стандартных баз данных и программного обеспечения. Большие данные поступают из многих источников, включая социальные сети, датчики, цифровые фотографии, бизнес-операции и многое другое. В отличие от типичных баз данных, огромный размер больших данных затрудняет управление ими; но при правильном использовании он может дать беспрецедентное понимание различных областей.

Хотя термин «большие данные» может показаться современным, концепция сбора и анализа огромных объемов информации возникла много веков назад. Ранние цивилизации, такие как египтяне и римляне, вели обширные записи для целей налогообложения и переписи населения.

Перенесемся в 20-й век, с появлением компьютеров и Интернета, хранение и анализ данных стали свидетелями экспоненциального роста, что в конечном итоге привело к нынешней эпохе, когда большие данные стали модным словечком и важным аспектом технологической эволюции.

Типы данных

Существует три типа данных: структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.

Структурированные данные

Структурированные данные организованы определенным образом, что упрощает поиск. Примеры включают базы данных, в которых имена, адреса и другие сведения хранятся в отдельных строках и столбцах.

Полуструктурированные данные

Находясь где-то между структурированными и неструктурированными данными, полуструктурированные данные могут иметь некоторые организационные элементы, но не соответствуют строгой структуре традиционных баз данных. Электронная почта является ярким примером этого типа данных, поскольку у нее различимые шаблоны (например, верхние и нижние колонтитулы), но не имеет жесткой схемы.

Неструктурированные данные

Этот тип данных не имеет определенного формата или организации. К примерам можно отнести посты в социальных сетях, изображения и видео.

Быстрое развитие технологий значительно разнообразило среду, из которой извлекаются данные, открыв обширную сферу больших данных. Эта обширность происходит из нескольких различных источников.

Цифровые платформы, включающие социальные сети, сайты электронной коммерции и поисковые системы, вносят значительный вклад. Кроме того, с распространением Интернета вещей (IoT) смарт часы, транспортные средства и бытовая техника, стали важными генераторами данных. Публичные записи, начиная от правительственных баз данных и заканчивая академическими исследованиями и библиотечными архивами, также вносят существенный вклад в этот обширный спектр данных.

Понимание природы и происхождения этих данных необходимо для их эффективного использования в различных областях и для различных целей. В целом большие данные можно разделить на три основные категории. Во-первых, это социальные данные, фиксирующие действия на социальных платформах, от взаимодействий до лайков и репостов. Далее идут машинные данные, генерируемые электронными устройствами и включающие такие элементы, как журналы, показания датчиков и показатели в реальном времени.

Наконец, данные о транзакциях дают представление о коммерческой и операционной деятельности, включая записи об онлайн-покупках, банковских и других деловых операциях. Распознавание этих категорий имеет решающее значение для предприятий и исследователей, поскольку позволяет определить тип данных, соответствующий их целям, и сформулировать стратегии их оптимального использования.

Масштаб и объем больших данных огромен, но с ними обычно связаны определенные свойства и компоненты. Это помогает отличить большие данные от других типов данных и понять проблемы и возможности, которые они представляют.

Пять главных особенностей: ценность, объем, скорость, разнообразие и правдивость.

Ценность

Это намекает на огромный размер данных. Большие данные часто включают в себя терабайты, петабайты и даже большие объемы данных. Такие большие объемы данных выходят за рамки возможностей традиционных методов обработки данных.

Объем

Это относится к огромному количеству данных. Большие данные по своему названию подразумевают огромные объемы информации, часто превышающие петабайты.

Скорость

Данные не просто велики по объему — они генерируются с поразительной скоростью. Это могут быть данные в реальном времени, например новости фондового рынка или обновления социальных сетей.

Разнообразие

Большие данные могут иметь различные форматы, такие как структурированные, неструктурированные, текстовые, изображения, звук, видео и т. д. Такое разнообразие усложняет их анализ, но делает их полезными.

Правдивость

Учитывая такой большой объем данных из различных источников, обеспечение их точности и достоверности имеет решающее значение. 

Компоненты больших данных

Хотя большие данные часто обсуждаются с точки зрения их размера и типов, важно понимать инструменты и системы, которые объединяют их.

Системы хранения

Из-за огромного размера больших данных были разработаны специализированные системы хранения, а именно распределенная файловая система Hadoop (HDFS).

Инструменты обработки

Анализ больших данных требует мощных инструментов обработки. Apache Hadoop и Spark — примеры платформ, способных эффективно обрабатывать большие данные.

Базы данных

Базы данных NoSQL, такие, как MongoDB или Cassandra, часто используются из-за их гибкости при работе с неструктурированными и полуструктурированными данными.

Большие данные — это не только хранение огромных объемов информации, но и извлечение из них ценности. Для этого необходимы соответствующие методы и технологии.

Сбор данных

Интеллектуальный анализ данных включает в себя изучение огромных наборов данных для выявления закономерностей, корреляций и аномалий. Подобное подразумевает исследовательскую работу в мире больших данных, направленная на обнаружение скрытых сокровищ, которые могут привести к практическим выводам.

Аналитика больших данных

Аналитика преобразует необработанные, необработанные данные в понятный формат, облегчая понимание и принятие мер лицами, принимающими решения. Такие инструменты, как Tableau и Power BI, позволяют визуально представлять эту аналитику, упрощая сложные наборы данных.

Облачные платформы

Облачные сервисы, такие как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud и Microsoft Azure, предоставляют масштабируемые возможности хранения и обработки больших данных.

Специализированное программное обеспечение

Может использоваться специализированное программное обеспечение, такое как Talend или QlikView.

Искусственный интеллект (ИИ) процветает благодаря данным. Чем больше данных имеют системы искусственного интеллекта, тем лучше они могут учиться и делать прогнозы. Модели машинного обучения, сети глубокого обучения и нейронные сети извлекают выгоду из обширных наборов данных, предоставляемых большими данными, что приводит к созданию более точных и детализированных систем искусственного интеллекта.

Приложения больших данных в децентрализованных финансах (DeFi)

Децентрализованные финансы, или DeFi, представляют собой революционный сдвиг в традиционных финансовых услугах, используя технологию блокчейна и смарт-контракты. Большие данные играют ключевую роль в улучшении различных аспектов приложений DeFi.

Прогнозное моделирование и оценка рисков — два важных варианта использования больших данных в децентрализованных финансах. Платформы DeFi могут использовать алгоритмы машинного обучения для оценки рисков, связанных с различными кредитными или инвестиционными действиями, путем изучения огромных объемов данных о предыдущих транзакциях. Например, такие платформы, как Compound и Aave, используют анализ больших данных для динамической корректировки ставок по кредитам в зависимости от рыночного спроса и предложения, обеспечивая идеальное использование средств при одновременном снижении рисков для потребителей.

Безопасность и обнаружение мошенничества —  еще  две существенных сферы применения. Платформы DeFi ежедневно обрабатывают большое количество транзакций. Аналитика больших данных может выявить закономерности и нарушения в этих транзакциях, помогая своевременно обнаруживать мошенничество. Фирмы, занимающиеся анализом блокчейна, например Chainanalisys, помогают платформам DeFi обеспечивать безопасность и целостность их финансовой экосистемы, отслеживая поток криптовалют с использованием возможностей больших данных.

Web3, Интернет следующего поколения, основанный на технологии блокчейн, делает упор на децентрализацию, владение данными и конфиденциальность пользователей. В экосистеме Web3 технологии больших данных необходимы для достижения этих целей.

Децентрализованное управление идентификацией — распространенное использование больших данных в Web3. Платформы Web3 могут безопасно управлять и проверять идентификаторы пользователей, не полагаясь на централизованные органы, используя анализ больших данных для проверки учетных данных пользователей и защиты надежности цифровых удостоверений в децентрализованной сети.

Большие данные также играют решающую роль в распределенных системах курирования и рекомендаций контента. Платформы Web3 производят большое количество пользовательского контента. Чтобы предоставить индивидуальные и подходящие рекомендации по контенту, алгоритмы больших данных изучают поведение, предпочтения и взаимодействие пользователей с контентом, чтобы предоставлять клиентам персонализированные предложения, что еще больше помогает повысить вовлеченность и удовлетворенность пользователей.

Изучение сферы больших данных выявляет ряд нюансов и проблем  с их безопасностью, вытекающими отсюда аспектами конфиденциальности и необходимостью сильного управления.

Безопасность данных

В мире растущих киберугроз защита огромных наборов данных является главным приоритетом для бизнеса, включая проекты, ориентированные на Web3 и DeFi. Платформы больших данных должны быть оснащены современными системами шифрования, обнаружения вторжений и регулярными оценками уязвимостей для предотвращения несанкционированного доступа и потенциальных нарушений. Подобные меры защиты необходимы для предотвращения любых нарушений, а также предотвращения незаконного доступа, особенно в развивающихся экосистемах DeFi и Web3.

Конфиденциальность данных

Поскольку большие данные часто содержат личную информацию, существует повышенная необходимость гарантировать, что эти данные не будут использоваться не по назначению. Нормативно-правовая база, такая как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе, устанавливает строгие правила обращения с персональными данными, обеспечивая соблюдение прав людей на их данные. Этот аспект имеет первостепенное значение в DeFi и Web3, поскольку указанные новые парадигмы требуют инновационных подходов к защите пользовательских данных и конфиденциальности.

Управление данными

Управление – это наличие набора политик, процедур и стандартов для управления и контроля над информационными активами организации. Эффективное управление данными обеспечивает качество и согласованность данных, а также контролируемое их использование и доступ к ним.

Внедрение надежного управления данными имеет важное значение в контексте DeFi и Web3, где преобладают децентрализованные технологии и технологии на основе блокчейна , для обеспечения целостности и надежности данных внутри этих разрушительных экосистем.

Большие данные стали неотъемлемой частью современного цифрового ландшафта. Его способность предоставлять ценную информацию, внедрять инновации и создавать беспрецедентный пользовательский опыт выделяет его среди других. Хотя такие проблемы, как безопасность и конфиденциальность, сохраняются, потенциальные выгоды от использования больших данных огромны. От изменения таких отраслей, как DeFi и Web3, до прогнозирования глобальных тенденций, поэтому сфера больших данных находятся в авангарде следующей волны технологических инноваций.