Отчет по лабораторной работе №1 жизненный цикл аналитики больших данных проверил(а): Ким Е. В


Download 426.44 Kb.
bet3/3
Sana27.10.2023
Hajmi426.44 Kb.
#1728231
TuriОтчет
1   2   3
Bog'liq
yelena praktika 1 - Kamoliddin

КРИТЕРИЙ

kdnuggets.com

bigdata-msu.ru

Электронные публикации

Популярные статьи,
посты по темам,
ресурсы (вакансии, проекты, события)

Новостная лента,
Проекты по разным темам, курсы по направлениям

Формы коммуникации

Регистрация с помощью электронного адреса

Форма обратной связи

Новостной блок

Присутствует

Присутствует

Учебные материалы для профессионалов и новичков

Отсутствует

Отсутствует

Перечень компаний, работающих в отрасли

Присутствует

Присутствует

Интеграция с социальными сетями

Интегрированно

Интегрированно

Подборка интересных материалов

Присутствует

Отсутствует

Возможность подписаться на новостную рассылку ресурса

Присутствует

Отсутствует

Перечень ПО, используемого в индустрии

Отсутствует

Отсутствует

Система рейтинга для опубликованных статей

Присутствует

Отсутствует

Поиск по сайту

Присутствует

Отсутствует

Система тегов

Присутствует

Отсутствует

Возможность размещения пользовательского контента

Отсутствует

Отсутствует

Наличие площадки, позволяющей работодателям размещать объявления с вакансиями

Присутствует

Присутствует

Календарь мероприятий

Присутствует

Отсутствует

Актуальность интерфейса и дизайна

Хороший UX и средний UI

Очень красивый UI и средний UX

Наличие личного кабинета

Присутствует

Отсутствует

Наличие форума

Присутствует

Отсутствует


Контрольные задания
1. Большие данные (Big Data) - это коллекция данных, характеризующаяся огромным объемом, высокой скоростью генерации/получения данных и широким разнообразием типов данных.
Признаки, характеризующие большие данные:
- Объем данных: большие данные характеризуются объемом, который не может быть эффективно обработан традиционными методами хранения и анализа данных.
- Скорость: большие данные обычно поступают и генерируются со скоростью, которая требует мгновенной обработки и анализа в режиме реального времени.
- Разнообразие: большие данные могут быть структурированными, полуструктурированными или неструктурированными, включая текстовые документы, изображения, видео записи, аудиофайлы и т.д.
- Полнота: большие данные могут содержать все доступные данные на определенную тему или предмет, включая данные из различных источников, например, социальных сетей, мобильных устройств, датчиков и т.д.
- Качество: большие данные могут содержать как высококачественную, структурированную информацию, так и нечеткую, неточную или неполную информацию.
- Сложность: большие данные могут быть сложными для анализа из-за своего объема, разнообразия и масштабности. Они требуют применения специальных инструментов и методов для обработки и анализа.
- Потенциал: большие данные имеют потенциал для извлечения ценной информации и получения новых знаний, которые могут помочь в принятии более обоснованных решений и улучшении бизнес-процессов.
- Переменность: данные в больших данных могут постоянно меняться и обновляться, требуя постоянного мониторинга и анализа новой информации.
- Сложные отношения: большие данные могут содержать сложные взаимосвязи и сети, требующие анализа с использованием методов машинного обучения и алгоритмов графов.
- Безопасность и конфиденциальность: большие данные часто содержат конфиденциальную информацию, поэтому требуют соответствующих мер безопасности, чтобы предотвратить несанкционированный доступ, утечки данных или использование данных в нежелательных целях.

2. Возможные источники больших данных включают, но не ограничиваются:
- Социальные сети: данные, сгенерированные пользователями социальных сетей, такие как Facebook, Twitter, Instagram и LinkedIn, включая посты, комментарии, фотографии, видео, лайки и т.д.
- Веб-сайты: данные, собранные с веб-сайтов, включая логи серверов, журналы посещений, пользовательские действия, данные веб-аналитики.
- Мобильные устройства: данные, собранные с мобильных устройств, такие как смартфоны и планшеты, включая местоположение, датчики, приложения, сообщения и звонки.
- Сенсоры и датчики: данные, полученные от различных датчиков, таких как IoT-устройства, автомобильные датчики, метеостанции, медицинская аппаратура и промышленное оборудование.
- Транзакции и финансовые данные: данные, связанные с покупками, транзакциями, банковскими операциями, платежными системами, кредитными картами и другими финансовыми операциями.

- Медицинские данные: данные, получаемые из медицинских учреждений, больниц, лабораторий, включая электронные медицинские записи, изображения, генетические данные и данные об обследованиях пациентов.


- Государственные и общественные источники данных: данные, предоставляемые правительственными организациями, исследовательскими институтами, образовательными учреждениями, статистическими службами и другими общественными источниками.
Примеры генерации больших данных могут включать:
- Публикации и взаимодействие пользователей в социальных сетях.
- Большой поток транзакций в онлайн-магазинах или банковских системах.
- Сбор и анализ данных с датчиков IoT в умном доме или в промышленности.
- Медицинские исследования, сбор данных о пациентах со множеством параметров.
- Телефонные звонки, сообщения и мобильные приложения.
- Генерация и сбор данных от видеокамер и видеонаблюдения.
Это только некоторые примеры, реальные сценарии генерации больших данных могут быть очень разнообразными и зависят от отрасли и применения.
- Логи и журналы: данные, собираемые из систем журналирования (логирования) в компьютерных сетях, серверах, приложениях и других ИТ-инфраструктурах. Примеры включают логи сетевого оборудования, операционных систем, баз данных, веб-серверов и так далее.
- Геопространственные данные: данные, связанные с геолокацией и пространственными анализами. Это включает данные от GPS, картографические данные, данные о транспортной логистике и местоположении пользователей.
- Генетические данные: данные, полученные из генетических исследований, секвенирования генома и других молекулярно-биологических исследований.
- Медиа-активность: данные, генерируемые при стриминге видео, прослушивании музыки, просмотре сериалов и фильмов онлайн, скачивании и прослушивании подкастов.
- Телекоммуникации: данные телефонных вызовов, сообщений, интернет-трафика и других связанных с телекоммуникациями активностей.
- Транспортные данные: данные о движении транспорта, автомобильные датчики, системы управления транспортной инфраструктурой, общественный транспорт и службы доставки.
- Видеонаблюдение и системы безопасности: данные от видеокамер, систем контроля доступа, датчиков безопасности и других систем обеспечения безопасности.
- Интернет вещей (IoT): данные, сгенерированные сетью подключенных устройств, таких как умные дома, умные города, умные фабрики, носимые устройства и другие устройства IoT.
- Исследования больших масштабов: данные, полученные из научных экспериментов, обзоры наук и исследования в области физики, астрономии, климатологии, геологии и других дисциплин.
Это лишь некоторые примеры источников данных, которые могут генерировать большие данные. Они продолжают развиваться, поскольку новые источники и методы позволяют собирать все больше данных из различных сфер деятельности.
3. Применение больших данных в отраслях может принести значительные выгоды и улучшить эффективность процессов. Ниже приведены примеры применения больших данных в различных отраслях:
1) Энергетика:
- Оптимизация потребления энергии: анализ больших данных позволяет определить точку оптимальной энергопотребления и эффективно распределить ресурсы.
- Прогнозирование потребления: на основе анализа данных о потреблении энергии в разных временных интервалах можно прогнозировать будущий спрос и адаптировать производство.
- Мониторинг энергосистемы: большие данные помогают в реальном времени контролировать работу энергетических сетей, обнаруживать отказы и улучшать эффективность.
2) Горнодобывающая и нефтяная промышленность:
- Аналитика землетрясений: обработка больших данных с сейсмических датчиков помогает предсказывать места возможных землетрясений и оптимизировать разведку и добычу полезных ископаемых.
- Мониторинг оборудования: анализ данных датчиков и машинного обучения позволяет прогнозировать отказы оборудования и планировать его техническое обслуживание.
- Оптимизация процессов: большие данные позволяют улучшить процессы добычи и управление запасами, а также оптимизировать транспорт и логистику.
3) Здравоохранение:
- Анализ медицинских данных: обработка больших данных позволяет определять паттерны и предсказывать заболевания, помогая улучшить диагностику и лечение пациентов.
- Персонализированная медицина: большие данные позволяют создавать индивидуальные программы лечения и мониторинга, основанные на генетических данных, электронных медицинских записях и других источниках.
- Обработка изображений и данных датчиков: анализ больших данных изображений и данных с медицинских датчиков помогает улучшить диагностику, обнаружение раковых опухолей, наблюдение за пациентами и мониторинг их состояния.
4) Логистика и транспорт:
- Динамическое планирование маршрутов: большие данные помогают оптимизировать маршруты доставки грузов, минимизируя время и затраты на топливо.
- Управление транспортными потоками: анализ данных о транспортных потоках и прогнозирование спроса позволяют более эффективно управлять движением, улучшить безопасность и снизить пробки.
- Прогнозирование обслуживания: на основе больших данных можно определить оптимальные временные интервалы для обслуживания транспортных средств, улучшая их работу.
Примеры применения больших данных в этих отраслях все еще расширяются, и они могут иметь значительный вклад в улучшение производительности, снижение затрат и повышение безопасности в различных секторах экономики.
4. Примеры лучшего опыта реализации проектов в области больших данных в зарубежных странах
1) Google's BigQuery: Google использует BigQuery для обработки и анализа больших объемов данных. Этот сервис предлагает возможности сквозной аналитики, позволяя пользователям проводить быстрые и сложные запросы к большим наборам данных.
2) Facebook's Apache Hadoop: Facebook использует Apache Hadoop для обработки и анализа больших данных. Hadoop позволяет Facebook накладывать фильтры на данные, чтобы получить только необходимую информацию.
3) Amazon's Redshift: Amazon Redshift – это полностью управляемый сервис для аналитики больших данных. Он обеспечивает быстрый и простой доступ к данным и предоставляет несколько вариантов интеграции с инструментами аналитики и визуализации данных.
4) IB M Watson: IBM Watson является одной из ведущих платформ для разработки решений в области искусственного интеллекта и аналитики больших данных. Он используется в различных отраслях, включая финансовый сектор, медицину и образование.
5) Netflix's Apache Spark: Netflix использует Apache Spark для обработки и анализа больших данных, связанных с потоковым видео. Spark позволяет Netflix анализировать данные в режиме реального времени и предоставлять персонализированные рекомендации своим пользователям.
Это только несколько примеров успешной реализации проектов в области больших данных в зарубежных странах. Все эти компании достигли значительного успеха в обработке и анализе больших объемов данных, используя современные инструменты и технологии.
5. Примеры лучшего опыта реализации проектов в области больших данных в Российской Федерации:
1) Сбербанк: Сбербанк является одним из ведущих банков в России и активно использует большие данные для улучшения своих финансовых услуг и принятия решений. Они используют инструменты и технологии аналитики данных для предоставления персонализированных предложений клиентам, обнаружения мошенничества и прогнозирования поведения клиентов.
2) Яндекс: Яндекс, крупнейшая интернет-компания в России, активно использует большие данные для улучшения своих поисковых и других сервисов. Они используют технологии машинного обучения и аналитики данных для предоставления релевантных результатов поиска, персонализации рекламы и оптимизации своих продуктов.
3) Газпромнефть: Крупная нефтегазовая компания Газпромнефть также активно использует большие данные для оптимизации своей деятельности. Они используют системы мониторинга и аналитики данных для оптимизации процессов добычи нефти, предупреждения аварий и оптимизации энергопотребления.
4) МТС: Крупнейший оператор связи МТС использует большие данные для оптимизации своих услуг и лучшего понимания потребностей клиентов. Они собирают данные о поведении клиентов, чтобы предлагать персонализированные тарифные планы и улучшенное качество обслуживания.
5) Yandex.Taxi: Компания Yandex.Taxi, один из крупнейших сервисов такси в России, использует большие данные для оптимизации своей деятельности. Они используют аналитику данных и машинное обучение для прогнозирования спроса и оптимизации маршрутов в режиме реального времени.
Это только несколько примеров успешной реализации проектов в области больших данных в Российской Федерации. Многие компании в России активно используют большие данные для оптимизации своей деятельности и улучшения услуг для клиентов.

6. Основные проблемы и сложности в хранении больших данных включают:
1) Масштабирование: При обработке и хранении больших объемов данных необходимо обеспечить масштабируемость системы. От выбора подходящего архитектурного стека до управления ростом данных и распределением нагрузки - это сложная задача.
2) Управление структурой данных: Большие данные могут быть полуструктурированными или неструктурированными, что затрудняет организацию, индексацию и поиск информации. Требуется грамотное управление структурой данных для обеспечения эффективного доступа и анализа.
3) Скорость доступа к данным: Обработка и доступ к большим данным может требовать значительного времени и ресурсов. Быстрый доступ к данным становится сложным при больших объемах данных, и требуются оптимизации, такие как кэширование и параллельная обработка, чтобы обеспечить эффективность работы.
4) Безопасность данных: С хранением больших данных возникают вопросы безопасности и конфиденциальности информации. Необходимо реализовывать соответствующие меры и методы шифрования, чтобы предотвратить несанкционированный доступ и утечку данных.
5) Резервное копирование и восстановление: В случае сбоя или потери данных важно иметь эффективную систему резервного копирования и восстановления для защиты данных от потери или повреждения. Восстановление данных больших объемов может быть сложным процессом.

6) Совместная работа и синхронизация: При работе с большими данными между различными командами или отделами может возникнуть сложность совместной работы и синхронизации информации. Требуются эффективные инструменты и процессы для обеспечения совместной работы и обмена данных.


Это не исчерпывающий список, но основные проблемы и сложности, с которыми сталкиваются при хранении больших данных. Все эти вопросы требуют внимания и разработки соответствующих стратегий и решений для эффективного управления данными.

Вывод:
Большие данные могут использоваться для разных задачи, но при всем этом преследовать одинаковые цели. Качественный анализ данных помогает компаниям принимать взвешенные решения и повышать эффективность бизнес-процессов. Например, для увеличения прибыли, необходимо улучшить операционную деятельность, клиентский сервис и разработать таргетированную маркетинговую кампанию. Также компании, которые пользуются возможностями ИТ, находятся в более выигрышном положении на рынке в отличие от своих конкурентов.


Download 426.44 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling