Быстрый поиск в условиях больших массивов данных

Системы управления реляционными базами данных, статистика рабочего стола и программные пакеты, используемые для визуализации данных, часто испытывают трудности с обработкой больших данных. Эта работа может потребовать массового параллельного программного обеспечения, работающего на десятках, сотнях или даже тысячах серверов. То, что квалифицируется как “большие данные”, зависит от возможностей пользователей и их инструментов, а расширяющиеся возможности делают большие данные движущейся целью. Для некоторых организаций, впервые столкнувшихся с сотнями гигабайт данных, может возникнуть необходимость пересмотреть варианты управления данными. Для других это может занять десятки или сотни терабайт, прежде чем размер данных станет существенным фактором.
2.2. Проблема больших данных
С каждым годом количество данных растет по экспоненте. Практически у каждого предприятия есть свои данные, начиная от статистики и маркетинговых данных, заканчивая информацией об открытии нового ресторана.
Эти данные превышают объем данных, которые могут быть сохранены и вычислены, а также извлечены. Проблема заключается не столько в доступности, сколько в управлении этими данными.
Наряду с ростом объема неструктурированных данных наблюдается также рост числа форматов данных. Видео, аудио, социальные медиа, данные умных приборов и прочее.
Некоторые из новейших способов, разработанных для управления этими данными, представляют собой гибрид реляционных баз данных в сочетании с базами данных NoSQL. Примером этого является MongoDB, который является неотъемлемой частью стандартного стека. Существуют также распределенные вычислительные системы, такие как Hadoop, которые помогают управлять большими объемами данных.
Netflix — это платформа для потоковой передачи контента, основанная на Node.JS. С учетом возросшей нагрузки на контент и сложных форматов, доступных на платформе, они нуждались в стеке, который мог бы обрабатывать хранение и извлечение данных. Они использовали классический стек и с реляционной моделью базы данных они могли фактически управлять данными.
Многие данные обновляются каждую секунду, и организации также должны об этом знать. Например, если розничная компания хочет анализировать поведение клиентов, могут помочь данные в режиме реального времени из их текущих покупок. Существуют инструменты анализа данных, доступные для того же – достоверность и скорость. Они приходят с двигателями электронной торговли, визуализированием, двигателями вычисления, и другими необходимыми входными сигналами.
Для бизнеса важно постоянно обновлять эти данные вместе с доступными данными. Это поможет улучшить понимание и расширить возможности принятия решений.
Однако не все организации в состоянии следить за данными в режиме реального времени, поскольку они не обновляются с учетом меняющегося характера необходимых инструментов и технологий. В настоящее время существует несколько надежных инструментов, хотя многие из них все еще не обладают необходимой сложностью.
Многие организации сталкиваются с проблемами с безопасностью данных. Это оказывается более сложной задачей для них, чем многие другие проблемы, связанные с данными. Данные, поступающие на предприятия, доступны из широкого круга источников, некоторым из которых нельзя доверять, чтобы они были безопасными и соответствовали требованиям организационных стандартов.
Они должны использовать различные стратегии сбора данных, чтобы не отставать от потребностей в данных. Это в свою очередь приводит к несогласованности данных, а затем и результатов анализа. Простой пример, такой как годовой оборот для розничной торговли, может быть различным, если анализировать его из разных источников ввода. Бизнес должен будет скорректировать различия и сузить их до ответа, который будет действительным и интересным.
Эти данные доступны из многочисленных источников, и поэтому у них есть потенциальные проблемы с безопасностью. Вы можете никогда не узнать, какой канал данных скомпрометирован, что ставит под угрозу безопасность данных, доступных в организации.
В настоящее время существует определенный дефицит квалифицированных специалистов в области больших данных: нехватка опытных людей и сертифицированных специалистов по анализу данных или аналитиков данных, что затрудняет и замедляет работу.
Опять же, обучение людей на начальном уровне может быть дорогостоящим для компании, занимающейся новыми технологиями. Многие вместо этого работают над решениями автоматизации, включающими машинное обучение и искусственный интеллект, но для этого также требуется хорошо обученный персонал или аутсорсинг квалифицированных разработчиков.