Системы обработки больших данных

Системы обработки больших данных (СОБД, англ. Big Data Processing Systems, BigData) – это комплекс программных и аппаратных средств, предназначенных для сбора, хранения, обработки и анализа больших объёмов данных. Они позволяют выявлять закономерности, тренды и ценную информацию, которые могут быть недоступны при использовании традиционных методов обработки данных, и применяются в различных областях, включая бизнес, науку, медицину и государственное управление.

Обработка больших данных как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на сбор, хранение, обработку и анализ значительных объёмов информации с целью выявления закономерностей, трендов и ценных инсайтов, которые сложно обнаружить при использовании традиционных методов работы с данными. Эта деятельность включает применение специализированных программных и аппаратных средств, позволяющих эффективно работать с разнородными и масштабными наборами данных, и находит применение в разнообразных сферах — от бизнеса и науки до медицины и государственного управления.

Среди ключевых аспектов обработки больших данных можно выделить:

• разработку и использование масштабируемых инфраструктурных решений для хранения данных,
• применение алгоритмов машинного обучения и аналитических методов для обработки информации,
• обеспечение высокой скорости обработки и анализа данных,
• создание механизмов для интеграции данных из различных источников,
• разработку инструментов визуализации и интерпретации полученных результатов,
• обеспечение безопасности и конфиденциальности обрабатываемых данных.

Важную роль в процессе обработки больших данных играют цифровые (программные) решения, которые позволяют автоматизировать ключевые этапы работы с данными, повысить эффективность анализа и обеспечить масштабируемость систем в соответствии с растущими объёмами информации. От выбора подходящих программных продуктов и архитектуры системы зависит возможность извлечения максимальной ценности из имеющихся данных и принятия обоснованных управленческих решений.

Системы обработки больших данных предназначены для сбора, хранения, обработки и анализа значительных объёмов разнородных данных, которые невозможно эффективно обработать с помощью традиционных информационных систем. Они позволяют реализовывать сложные вычислительные алгоритмы и параллельные вычисления, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость при работе с данными, объём и скорость поступления которых постоянно растут.

Функциональное предназначение систем обработки больших данных заключается в выявлении скрытых закономерностей, трендов и ценных инсайтов, которые могут быть использованы для принятия обоснованных управленческих решений, оптимизации бизнес-процессов, прогнозирования спроса, анализа поведения потребителей, разработки новых продуктов и услуг, а также для решения сложных задач в научных исследованиях, медицине и государственном управлении. Эти системы обеспечивают возможность работы с неструктурированными и полуструктурированными данными, что существенно расширяет возможности анализа и использования информации в различных сферах деятельности.

Системы обработки больших данных в основном используют следующие группы пользователей:

• крупные коммерческие компании для анализа потребительского поведения, оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности маркетинговых кампаний;
• научные организации и исследовательские центры для обработки результатов экспериментов, моделирования сложных процессов и анализа больших массивов научных данных;
• медицинские учреждения и фармацевтические компании для анализа медицинских записей, разработки новых лекарств и изучения эпидемиологических тенденций;
• государственные органы и муниципальные учреждения для анализа демографических и социально-экономических данных, оптимизации работы государственных служб и повышения эффективности управления ресурсами;
• финансовые учреждения и страховые компании для анализа транзакций, выявления мошеннических операций, оценки рисков и прогнозирования финансовых тенденций.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы обработки больших данных (СОБД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций с глобальным присутствием потребуются решения с высокой пропускной способностью и возможностями горизонтального масштабирования, в то время как для среднего и малого бизнеса могут подойти более простые и экономически эффективные решения с ограниченными ресурсами. Также важно учитывать отраслевые требования и стандарты: например, в финансовом секторе необходимы системы, обеспечивающие высокий уровень безопасности и соответствия регулятивным требованиям (например, требованиям к защите персональных данных и финансовой информации), а в сфере здравоохранения — системы, совместимые с медицинскими стандартами обмена данными и обеспечивающие конфиденциальность пациентской информации. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, требования к интеграции с другими системами, производительность и надёжность.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой (например, поддержка существующих операционных систем и баз данных);
• возможности интеграции с корпоративными информационными системами (например, ERP, CRM);
• поддержка необходимых форматов данных и протоколов обмена информацией;
• наличие механизмов обеспечения безопасности данных (шифрование, аутентификация, авторизация);
• возможности масштабирования (вертикальное и горизонтальное) в соответствии с ростом объёмов данных и бизнес-потребностей;
• производительность и время отклика системы при работе с большими объёмами данных;
• наличие инструментов для визуализации данных и генерации отчётов, адаптированных под нужды бизнеса;
• поддержка аналитических функций, необходимых для решения специфических задач (например, машинное обучение, прогнозирование, кластеризация);
• соответствие отраслевым стандартам и нормативам (например, GDPR в сфере защиты данных, стандарты ISO в области качества и управления информацией).

Кроме того, стоит обратить внимание на наличие у поставщика системы квалифицированной технической поддержки и обучающих материалов, а также на репутацию компании на рынке ИТ-решений. Важно также оценить стоимость владения системой, включая не только лицензионные платежи, но и затраты на внедрение, обучение персонала, техническое обслуживание и обновление программного обеспечения. При выборе СОБД необходимо стремиться к балансу между функциональностью, стоимостью и рисками, связанными с внедрением новой системы в бизнес-процессы компании.

Системы обработки больших данных (СОБД) предоставляют значительные возможности для анализа и использования информации, что приносит ощутимую выгоду в различных сферах деятельности. Преимущества применения СОБД включают:

• Выявление скрытых закономерностей. . СОБД позволяют обнаруживать неочевидные взаимосвязи и паттерны в данных, которые невозможно выявить при использовании традиционных методов анализа. Это способствует более глубокому пониманию процессов и явлений.

• Повышение эффективности принятия решений. . Благодаря быстрому анализу больших объёмов данных компании могут принимать обоснованные и своевременные решения, минимизируя риски и оптимизируя бизнес-процессы.

• Оптимизация ресурсов и снижение затрат. . СОБД помогают выявлять неэффективные участки в работе компании, оптимизировать использование ресурсов и снижать операционные затраты, что ведёт к повышению общей рентабельности.

• Улучшение качества обслуживания клиентов. . Анализ данных о клиентах позволяет лучше понимать их потребности и предпочтения, адаптировать предложения и услуги под индивидуальные требования, что повышает лояльность и удовлетворённость клиентов.

• Прогнозирование трендов и спроса. . СОБД обеспечивают возможность прогнозирования рыночных трендов, спроса на товары и услуги, что позволяет компаниям заранее адаптировать производственные и маркетинговые стратегии.

• Углублённый анализ в научных и медицинских исследованиях. . В науке и медицине СОБД способствуют обработке и анализу огромных объёмов данных, что ускоряет процесс исследований, помогает в выявлении новых закономерностей и разработке инновационных решений.

• Усиление конкурентных преимуществ. . Использование СОБД даёт компаниям возможность опережать конкурентов за счёт более быстрого реагирования на изменения рынка, выявления новых возможностей и эффективного использования данных для развития бизнеса.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы обработки больших данных, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• распределённая обработка данных, позволяющая работать с данными в параллельном режиме на множестве узлов, что существенно увеличивает скорость обработки,
• масштабируемость, дающая возможность увеличивать объём обрабатываемых данных и вычислительные ресурсы в зависимости от растущих потребностей бизнеса или исследовательских задач,
• поддержка различных форматов данных, обеспечивающая возможность работы с неструктурированными, полуструктурированными и структурированными данными, включая текст, изображения, видео и другие типы,
• механизмы потоковой обработки данных, позволяющие анализировать данные в режиме реального времени и оперативно реагировать на изменения,
• инструменты для машинного обучения и анализа данных, включающие библиотеки и фреймворки для построения моделей и выполнения сложных аналитических задач.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем обработки больших данных (СОБД) можно ожидать усиления тенденций к интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения в процессы анализа данных, развития облачных решений для масштабируемой обработки данных, повышения внимания к вопросам безопасности и конфиденциальности данных, дальнейшего развития технологий распределённых вычислений, применения квантовых вычислений для решения особо сложных задач обработки данных, усовершенствования методов визуализации данных и развития стандартов интероперабельности между различными системами.

• Интеграция ИИ и машинного обучения. Системы обработки больших данных будут всё более активно использовать алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации анализа данных, выявления скрытых закономерностей и прогнозирования трендов, что повысит эффективность принятия решений.

• Развитие облачных решений. Облачные платформы продолжат играть ключевую роль в развёртывании СОБД, обеспечивая гибкость, масштабируемость и снижение затрат на инфраструктуру для хранения и обработки больших объёмов данных.

• Безопасность и конфиденциальность данных. В условиях растущего числа киберугроз и ужесточения законодательства в области защиты данных разработчики СОБД будут уделять больше внимания внедрению современных методов шифрования, аутентификации и контроля доступа к данным.

• Распределённые вычисления. Технологии распределённых вычислений позволят эффективнее обрабатывать данные в распределённых сетях, снижая время обработки и повышая отказоустойчивость систем обработки больших данных.

• Квантовые вычисления. По мере развития квантовых технологий некоторые задачи обработки и анализа данных, которые сегодня требуют значительных вычислительных ресурсов, могут быть ускорены с помощью квантовых вычислений, открывая новые возможности для анализа сложных данных.

• Усовершенствование визуализации данных. Развитие инструментов визуализации поможет пользователям быстрее воспринимать и анализировать большие объёмы данных, превращая сложные наборы информации в понятные графики и дашборды.

• Стандарты интероперабельности. Усиление работы над стандартами интероперабельности позволит различным системам обработки данных легче взаимодействовать друг с другом, обеспечивая более гибкую интеграцию данных из разнородных источников.

Россия

RT.DataLake, Sceptor, WideTrack, Крибрум.Объекты, Крибрум.Зеркало, OT.ПЛАТФОРМА, WireGeo, Techcrowd.ai, TenDataAI, WINDYNAMIC, ЛАН.Интернет-Архив, DATASKAI, ВРТех, СОРМ-3, DataFlow, Phoenix.Data, CedrusData, DEERAY, OTRiSet, KvantDetection, Зонд2015, Accelera, СберИмпульс, Р13.САТУРН, Дефектоскоп, ИндексЛог, InnData, Talisman, EcoDPIOS-DC, Скоринг-2, СОППО, ТРОПАСС, Бизнес-аналитик, FLEXGIS, Vaultee, TargetAds, OTRi.DI, OTRi.DG, SaluteEye, GGI, Dat.ax, NDBC.BI, GigaEye, WebLab