УДК 336.76 (075.8)

Особенности анализа больших данных в информационных базах предприятий

Алтынбаев Артур Фларитович – студент факультета Инфокоммуникационных сетей и систем Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций имени профессора М. А. Бонч-Бруевича.

Аннотация: Настоящее исследование посвящено анализу и характеристике особенностей анализа больших данных в информационных базах предприятий. В статье выделены проблемы и пути решения, связанные с анализом больших данных в информационных базах предприятий. Анализ больших данных в информационных базах предприятий представляет сложную задачу, требующую применения инновационных подходов. Также в статье представлены перспективы развития больших данных.

Ключевые слова: большие данные, информация, предприятия, анализ, технологии.

В нашу эпоху большие данные стали неотъемлемой частью успешного функционирования предприятий. Информационные базы, насыщенные огромным объемом данных, предоставляют бесценные инсайты и возможности для оптимизации бизнес-процессов. Однако анализ таких объемов информации требует специальных подходов и инструментов.

Одной из особенностей анализа больших данных в информационных базах предприятий является необходимость эффективного управления объемом информации. Сложность заключается не только в обработке огромного количества данных, но и в выделении значимой информации среди всего множества. Это требует применения специализированных алгоритмов и методов машинного обучения. Вышеуказанное и обусловило актуальность темы исследования.

Целью исследования является выявление особенностей анализа больших данных в информационных базах предприятий.

Вопросами анализа больших данных в информационных базах предприятий, занимались такие ученые как, Д.А. Струнин, Н.И. Касперская, И.Ф. Михалевич, Я.О. Фролов, В.Л. Сидоренко, С.И. Азаров и др.

Еще одной важной особенностью является обеспечение безопасности данных. Поскольку большие данные часто содержат чувствительную информацию, предприятия должны принимать меры для защиты от утечек и несанкционированного доступа. Это включает в себя использование современных технологий шифрования, контроля доступа и мониторинга активности пользователей.

Также важным аспектом анализа больших данных является необходимость интеграции данных из различных источников. Предприятия могут иметь информацию, распределенную по разным системам и форматам. Специализированные инструменты для интеграции данных позволяют создавать единый, цельный обзор всей доступной информации.

Существенную роль в анализе больших данных играют технологии облачных вычислений. Они позволяют предприятиям масштабировать свою вычислительную мощность по мере необходимости, избегая при этом значительных капитальных затрат на обновление инфраструктуры.

Понятие Big Data, согласно многим источникам, включая исследовательскую компанию IDC, обычно охватывает четыре основных аспекта, известных как «четыре V»: объем (Volume), разнообразие (Variety), скорость (Velocity) и ценность (Value). IDC предоставляет следующее определение для Big Data: «Это технологии и архитектуры нового поколения, предназначенные для эффективного извлечения ценности из данных большого объема различных форматов, достигаемое через быстрый захват, обработку и анализ».

Таким образом, Big Data представляет собой не только объем информации, но и ее разнообразие, требующее быстрого анализа для извлечения ценности. Это подразумевает использование новейших технологий и архитектур, спроектированных для эффективной обработки и анализа данных различных форматов.

Большие данные, или Big Data, представляют собой масштабные и сложные наборы данных, выходящие за пределы традиционных баз данных и стандартных методов анализа. Эти данные обладают тремя ключевыми характеристиками, известными как «три В»: объем (громадные объемы данных), разнообразие (различные типы данных, такие как тексты, изображения, видео, геоданные и т. д.) и скорость (быстрое поступление и передача данных) [1, c. 439].

Приведем пример из области электронной коммерции: магазины активно собирают информацию о каждом клиенте, включая их предпочтения, историю покупок, время, проведенное на сайте и многое другое. Хотя объем данных огромен, анализ этих данных может значительно улучшить понимание потребностей клиентов и позволить компаниям более гибко адаптировать свои предложения.

Анализ больших данных в информационных базах предприятий представляет собой важное направление, ставшее ключевым фактором для успешного управления и развития бизнеса. Однако с этим подходом возникают различные проблемы, требующие внимательного рассмотрения и поиска эффективных путей их решения.

Одной из основных проблем является объем данных. В современном бизнесе информационные базы предприятий накапливают огромные объемы данных, и их анализ становится сложной задачей. Для решения этой проблемы необходимо использовать специализированные инструменты и технологии, способные эффективно обрабатывать большие объемы данных и выделять из них значимую информацию.

Еще одной проблемой является разнообразие данных. Информация в информационных базах может представляться в различных форматах, включая текст, изображения, видео и другие. Это требует разработки методов анализа, способных обрабатывать и объединять данные различных типов, чтобы создать полный и целостный обзор.

Следующей важной проблемой является скорость обработки данных. Современный бизнес требует мгновенных решений на основе актуальной информации. Поэтому необходимо использовать технологии, способные обеспечивать быстрый сбор, обработку и анализ данных для оперативного принятия решений [2, c. 127].

Безопасность данных также стоит перед вызовом в контексте анализа больших данных. С увеличением объема информации растет и риск утечек или несанкционированного доступа. Использование современных методов шифрования и систем контроля доступа помогает минимизировать этот риск.

Решение проблем анализа больших данных в информационных базах предприятий требует комплексного подхода, включающего в себя технологические инновации, разработку эффективных методов анализа и стратегии обеспечения безопасности информации. Внимательное рассмотрение этих аспектов открывает новые возможности для оптимизации бизнес-процессов и принятия обоснованных решений.

Big Data имеют потенциал стать сильным инструментом диалога между государством и бизнесом, обеспечивая всестороннее их внедрение. Для ускорения этого процесса важны следующие факторы:

1. Доверие к облачным хранилищам. Улучшение механизмов безопасности и прозрачности в облачных хранилищах способствует увеличению доверия и, следовательно, ускоряет внедрение Big Data.
2. Стабильность экономики. Экономическая стабильность является важным фактором, создающим благоприятные условия для внедрения инновационных технологий, таких как анализ больших данных.
3. Наличие квалифицированных кадров: Обученные специалисты способны эффективно работать с данными, что является ключевым фактором для успешного анализа больших данных.
4. Открытость компаний. Большая открытость и готовность компаний к сотрудничеству в области обмена данных способствует развитию Big Data.

Компании, успешно управляющие данными и процессами их жизненного цикла, будут основными выигрывающими от внедрения Big Data.

Однако анализ больших данных сталкивается с рядом проблем:

• Разнородность данных. Необходимость анализа разнообразных форматов данных требует разработки универсальных методов обработки.
• Накопление шума. Избыточная информация и параметры оценки могут создать шум, затрудняющий точный анализ [3, c. 41].
• Ложная корреляция. Неправильные выводы могут возникнуть из-за ложных корреляций, что подчеркивает важность точности в анализе данных.
• Случайная эндогенность. Высокая размерность данных может привести к случайной эндогенности, что также требует особого внимания.

Сценарии развития Big Data могут варьироваться:

1. Пессимистичный. Ограничения на использование данных приводят к низкому вкладу в ВВП и ограниченному росту.
2. Бездействия. Существующие ограничения поддерживают низкий, но стабильный рост.
3. Базовый. Упрощенный доступ и обработка, средний прирост и значительный вклад в ВВП.
4. Оптимистичный. Обмен данными, инновации и финансовая поддержка приводят к высокому приросту и существенному увеличению вклада в экономику.
5. Сверхоптимистичный. Крупномасштабный обмен данными, государственная поддержка и значительный экономический рост.

Анализ и решение указанных проблем в сочетании с правильными стратегиями развития могут максимизировать потенциал Big Data в различных областях бизнеса и государственного управления [4, c. 9].

Таким образом, особенности анализа больших данных в информационных базах предприятий подчеркивают сложность и важность этого процесса в контексте современного бизнеса. Профессиональное владение этим инструментом становится ключевым фактором для успешного управления и принятия обоснованных решений.

Первой значимой особенностью является объем данных, который в современных информационных базах предприятий может достигать колоссальных масштабов. Обработка и анализ такого объема требует не только высокотехнологичных инструментов, но и гибких стратегий, способных эффективно справляться с множеством переменных.

Другой важной особенностью является разнообразие данных. В информационных базах предприятий накапливаются информация различных типов – тексты, изображения, видео, геоданные и другие. Это требует от аналитиков умения обрабатывать и анализировать множество форматов, создавая единый взгляд на информацию.

Список литературы

1. Гельфанд А.М. Области применения аналитики больших данных в критических информационных инфраструктурах // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2022). – 2022. – С. 438-440.
2. Ильяшенко О.Ю. Роль BI–систем в совершенствовании процессов обработки и анализа бизнес информации: учебник / И.В. Ильин, Д.Д. Болобонов. – Наука и бизнес: пути развития, № 6, 2017. – 124-131 с.
3. Соловьев В.В. Улучшение защищенности распределенной информационной системы персональных данных на основе технологии VPN и терминального доступа / В.В. Соловьев // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. – 2017. – № 18. – С. 39-44.
4. Струнин Д.А. Бизнес-аналитика и большие данные / Д.А. Струнин // Молодой ученый. – 2023. – № 32 (479). – С. 8-10.
5. Гельфанд А. М. и др. Интернет вещей (IoT): угрозы безопасности и конфиденциальности //Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2021). – 2021. – С. 215-220.
6. Котенко И. В. и др. Модель человеко-машинного взаимодействия на основе сенсорных экранов для мониторинга безопасности компьютерных сетей //Региональная информатика" РИ-2018". – 2018. – С. 149-149.
7. Казанцев А. А. и др. Создание и управление Security Operations Center для эффективного применения в реальных условиях //Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2019). – 2019. – С. 590-595.
8. Сахаров Д. В. и др. Использование математических методов прогнозирования для оценки нагрузки на вычислительную мощность IOT-сети //Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России». – 2020. – №. – С. 86-94.
9. Krasov A. et al. Using mathematical forecasting methods to estimate the load on the computing power of the IoT network //Proceedings of the 4th International Conference on Future Networks and Distributed Systems. – 2020. – С. 1-6.