Big Data: что это, как работают большие данные и их роль в ИИ

Смартфон предлагает загрузить фото в облако, стриминговый сервис знает, что вы включите вечером, а умные часы напоминают о прогулке. За всем этим стоят big data — большие данные, которые (не)заметно вошли в нашу жизнь. Но что это на самом деле? 

В статье расскажем, как работает биг дата, где применяется и как помогает нам в повседневных делах.

В этой статье:

1. Что такое большие данные
2. Как устроена big data
3. Как собирают большие данные
4. Как хранят big data
5. Как анализируют большие данные

Что такое большие данные

Big data — это огромные массивы информации, которые собирают, обрабатывают и анализируют с помощью технологий. Если говорить проще, это все цифровые следы, которые пользователи оставляют в социальных сетях, на маркетплейсах и даже в реальной жизни.

Термин big data появился в 2008 году, когда редактор журнала Nature Клиффорд Линч написал о взрывном росте мировых объемов информации. Он считал big data любые данные больше 150 Гб в сутки. Но сегодня их объемы измеряются уже в зеттабайтах.

До 2011 года биг дату изучали только ученые. С развитием интернета и технологий к делу подключились IT-гиганты: Microsoft, Google, Apple. Сегодня большие данные — это инструмент для всех: от малого бизнеса до правительств.

Как устроена big data

Чтобы данные считались «большими», они должны соответствовать шести критериям:

1. Объем. Данные измеряют в терабайтах и больше. В 2025 году ежедневно в мире создается около 463 экзабайтов данных — это как если бы каждый житель планеты загрузил по миллиону фото.
2. Скорость. Информация поступает мгновенно и обновляется в реальном времени. Например, каждый ваш пост и лайк в соцсетях сразу становится частью потока, который используют информационные гиганты.
3. Разнообразие. Данные бывают разными. Например, ваш смартфон собирает информацию о сообщениях, фото, координатах, звуках и много чем еще. Это разные форматы, но вместе они дают Google или Apple полную картину вашего дня.
4. Достоверность. Ошибочные данные бесполезны. Люди врут в анкетах, датчики ломаются, а в интернете полно спама. Например, если кто-то указал в профиле возраст 299 лет ради шутки, это исказит статистику. Поэтому фильтрация — еще одна задача компаний, работающих с огромными массивами данных.
5. Изменчивость. Информация зависит от событий. Например, в «Черную пятницу» и в дни перед Новым годом онлайн-покупок становится заметно больше, чем в любые другие.
6. Ценность. Главное — извлечь из данных пользу. Так, лайки в соцсетях принесут компаниям меньшую пользу, чем полный отчет о ваших финансовых транзакциях.

Как собирают большие данные

Big data не появляются из ниоткуда — они рождаются повсюду, где есть цифровая активность. Собирают ее автоматически и непрерывно. Вот основные источники.

Соцсети и медиа

Ваши посты, лайки, комментарии, просмотры роликов на видеохостингах — это все используется в технологии big data.

Платформы собирают не только сам контент, но и детали: время публикации, геометку, устройство, с которого вы зашли. Даже если вы просто пролистали ленту, это уже показывает, что вас заинтересовало. Как минимум вы заходите в приложение, и есть шанс вас там зацепить.

Интернет вещей

Умные устройства — часы, термостаты, камеры в подъезде, даже холодильники с Wi-Fi — генерируют тонны информации. Например, фитнес-браслет фиксирует шаги, пульс и сон, а умная колонка слушает ваши команды (гав!).

По данным Statista, в 2025 году в мире будет больше 20 миллиардов подключенных устройств IoT.

Компании

Каждый ваш заказ на маркетплейсе, поездка в такси, звонок оператору или покупка кофе в приложении — это данные. Крупные компании вроде Яндекса или Amazon собирают их миллионами.

Например, когда вы заказываете еду через доставку, система фиксирует адрес, время, блюдо и даже чаевые. А ретейлеры вроде «Пятёрочки» знают, что вы берете молоко по акции каждый вторник. Эти данные помогают им предсказывать спрос и планировать запасы.

Наука

Метеостанции измеряют температуру и ветер, спутники фотографируют Землю. Датчики в городах проверяют качество воздуха и воды.

Например, NASA собирает терабайты данных о космосе ежедневно, а океанские буи следят за течениями и температурой воды. Это не просто цифры — они помогают ученым предсказывать ураганы или изучать климат.

Государства

Статистика переездов, рождаемости, смертности, данные с портала госуслуг или камер на дорогах — все это big data.

Например, в Москве система «Безопасный город» собирает видео с улиц, чтобы следить за порядком и пробками. А налоговая знает, сколько вы заработали и потратили.

Собирают данные через программы и устройства. Например:

• API. Это специальный интерфейс — «окно», через которое программы обмениваются данными. Соцсети, сайты и приложения открывают доступ к информации через API, чтобы другие системы могли ее забрать.
• Датчики. В машинах, часах, зданиях — они отправляют сигналы в реальном времени.
• Логи. Сайты записывают каждый ваш клик в файлы.
• Скрининг. Это массовый сбор данных специальными системами, часто государственными или корпоративными. Они «просеивают» огромные потоки информации, чтобы найти нужное.
  Например, в США с 2007 года работает PRISM. Она подключаются к сетям операторов, соцсетей и разных сервисов. В итоге правительство получает доступ к звонкам, письмам, поисковым запросам и данным с камер наблюдения. В России операторы связи собирают геолокацию абонентов, а Яндекс — поисковые запросы.

Как хранят big data

Собранные биг дата нужно где-то держать. Обычной флешки или жесткого диска маловато, поэтому существуют специальные решения.

Дата-центры

Это здания с тысячами серверов, которые работают круглосуточно. Например, у Google есть дата-центры по всему миру — от Финляндии до Чили. Они охлаждаются мощными системами, потому что оборудование греется от нагрузки.

Один такой центр может хранить петабайты данных.

В России свои дата-центры есть у Яндекса и Сбера — они нужны для карт, поиска, финансов, да и вообще для всего.

Облачные хранилища

Вместо физических серверов данные часто загружают в облако: iCloud, Google Cloud, Amazon AWS, «Яндекс Облако».

Это удобно, потому что не нужно строить собственный дата-центр. По статистике, около 60% всех корпоративных данных лежит в облачных хранилищах.

«Озера данных»

Это хранилища для сырых, необработанных данных. В отличие от баз, где все структурировано, в «озерах» информация лежит как попало. Их используют, когда еще не ясно, где именно пригодятся данные.

Однажды любая информация может стать полезной — и биг дата поддерживает этот принцип.

Локальные серверы

Некоторые компании и государства держат данные на собственных серверах из соображений безопасности. Например, в Китае данные о гражданах не уходят за границу — их хранят внутри страны в соответствии со строгими законами.

С другой стороны, хранить big data недешево. Построить дата-центр — расходы на сотни миллионов долларов. Аренда облака — тысячи в месяц для малого бизнеса и миллионы — для корпораций. Но без этого данные просто пропадут.

Как анализируют большие данные

Big Data Analytics — это наука превращать горы данных в полезные выводы. Есть четыре главных аналитических подхода:

1. Описательный отвечает на вопрос «Что произошло?». Это самый простой метод. Например, сколько человек посмотрели фильм за неделю? Или как выросли продажи кофе осенью?
2. Прогнозирующий предсказывает будущее (как бы громко это ни звучало). На основе прошлых данных определяют вероятность разных событий. Например, метеорологи прогнозируют дождь, а маркетологи — спрос на новый товар.
3. Предписательный дает совет, что делать. Например, как уменьшить расходы компании или увеличить клиентскую базу.
4. Диагностический ищет причины: как это случилось. Многие компании используют big data, чтобы понимать, почему у них падают продажи.

Инструменты

Для работы с big data используют четыре основных инструмента.

NoSQL

Это базы данных для неструктурированной информации: текстов, изображений и логов.

NoSQL легко масштабируются для огромных объемов. Многие крупные компании активно используют этот инструмент: например, MongoDB — для каталогов товаров, а Cassandra — для анализа просмотров на Netflix.

MapReduce и Hadoop

Разбивают большие задачи на части, распределяя их по множеству серверов.

Данные делятся (Map), обрабатываются параллельно и собираются в результат (Reduce), что сильно ускоряет анализ.

Визуализация

Превращает сырые данные в наглядные графики и дашборды.

ИИ и нейросети

Big data + AI — союз, заключенный на небесах. Так уж совпало, что для обучения искусственному интеллекту нужны огромные массивы данных, и он как раз хорош в их анализе — то, что нужно в Data Science. Нейронные сети находят закономерности в данных, где человеку быстро не справиться.

Лучший способ обогнать ИИ и не дать заменить вас на профессиональном поприще — научиться использовать его себе на пользу. Оформите Халву, чтобы оплачивать учебные программы по IT, дизайну, работе с ИИ и многим другим профессиям в Skillbox и Skypro и получать повышенный кешбэк. А если учеба выйдет за рамки бюджета, переведите карту в режим заемных средств и подключите рассрочку*.

Big Data стали неотъемлемой частью нашего мира. Вероятнее всего, в будущем роль только увеличится. Биг дата помогают ИИ учиться, бизнесу расти, а вам получать удобные сервисы как можно быстрее.