Зачем нужен Hadoop
Неструктурированные большие данные для задач бизнеса
Большие данные необходимы крупным компаниям, чтобы совершенствовать бизнес-процессы, обгонять конкурентов и улучшать клиентский сервис. Массивы информации о клиентах, сотрудниках, финансовых показателях, транзакциях, операционной деятельности нужно хранить, обрабатывать, анализировать.
Hadoop — одно из решений для хранения и анализа больших данных. Его используют Google, Amazon, Facebook, Twitter, eBay и другие гиганты рынка. При этом технология подходит для любого бизнеса, работающего с объемами данных свыше терабайта, оптимизирована для работы на виртуальных машинах, удобно масштабируется. Поэтому облачные провайдеры предлагают ее компаниям как сервис в облаке, который легко внедрить и применять.
В статье разберем, что такое Hadoop и какие его функции полезны для бизнеса.
Что такое Hadoop
Hadoop помогает хранить и обрабатывать массивы информации, готовить ее для выгрузки в другие сервисы, собирать статистику. По сути, это конструктор, на основе которого строят хранилища данных под потребности бизнеса.
Лучше всего Hadoop подходит для работы с неструктурированными данными — неупорядоченной информацией без определенной структуры, которую сложно классифицировать и разбить на группы. Например, с файлами документов, сообщениями, аудио- и видеозаписями, изображениями.
Система может искать нужные сведения в огромном архиве, получать из массива «пустой» информации небольшое количество значимой для компании. Например, подсчитать уникальных пользователей в трафике с миллионов IP-адресов.
Так, крупная сеть универмагов может собирать и обрабатывать информацию о поведении и предпочтениях клиентов из интернета, обрабатывать ее, помещать в хранилище. Там данные объединяют с информацией о продажах, анализируют, в результате становится ясно, какие действия на сайте приводят к покупкам.
Hadoop состоит из нескольких инструментов, в частности файловой базы данных и готовых решений для их обработки, его преимущества:
- Хранение и быстрая обработка любых данных. Hadoop можно настроить так, чтобы он обрабатывал информацию со всех интернет-ресурсов и социальных сетей компании, систем работы с клиентами, промышленных объектов и датчиков, финансовых отчетов и других источников. Архивы данных в Hadoop устроены так, что к ним можно получить доступ, как только они становятся нужны.
- Высокая мощность вычислений. Именно поэтому Hadoop быстро обрабатывает данные. Мощность зависит от числа вычислительных узлов: чем их больше, тем она выше.
- Устойчивость к отказам. В случае аппаратного сбоя, например, если узел вышел из строя, данные пойдут на другой узел, что исключает ошибки. Копии данных сохраняются в системе автоматически.
- Не нужно обрабатывать данные перед сохранением. Hadoop обрабатывает и неструктурированные данные, например: тексты, изображения, видео.
- Масштабируемость. Вы можете добавлять дополнительные узлы, если объем данных увеличится.
Функции Hadoop: для чего ваш бизнес может использовать технологию
Hadoop подходит для управления безопасностью и рисками, оптимизации маркетинга, финансового анализа, научных и маркетинговых исследований, индексации веб-сайтов, анализа «озер данных» — большого объема неструктурированной информации, собранной компанией.
По данным исследования Syncsort, 71% компаний применяют Hadoop не только для решения новых проблем с большими данными, но и чтобы улучшить работу с типами информации, которую они используют много лет.
Hadoop для анализа «озер данных»
«Озера данных» — несистематизированная информация, которую компания собирает из разных источников для дальнейшего анализа. Такие данные могут пригодиться в будущем или их обязывает хранить закон.
Когда информация хранится в разных источниках и форматах, она недоступна для анализа, моделирования, прогнозирования, а значит, бесполезна для компании. С помощью Hadoop собранные данные можно распределить и структурировать, настроить аналитику для построения моделей и проверки предположений.
Hadoop для обработки данных из соцсетей
В социальных сетях есть массивы данных, анализ которых важен, чтобы понять потребности клиентов. Hadoop помогает извлекать информацию для обогащения клиентских профилей: идентификационные данные, семейное положение, интересы, образование, социальный статус и т. д.
Аналитика помогает управлять репутацией компании, таргетировать рекламу на нужную аудиторию, повышать эффективность социальных сетей как канала продаж.
Hadoop для анализа отношения к бренду
Hadoop может собирать и анализировать мнения и эмоции, которые пользователи высказывают в социальных сетях, блогах, онлайн-обзорах, отзывах. Это помогает понять, как люди относятся к продуктам и услугам компании или ее конкурентов, оценить репутацию на рынке, скорректировать продвижение продукта, спрогнозировать продажи.
Hadoop для обработки данных о поведении клиентов
Hadoop может быть полезен для сбора и оценки данных о вовлеченности и поведении клиентов на сайте компании. Платформа собирает данные, откуда пользователи приходят на сайт, на какую веб-страницу, по какому поисковому запросу, куда переходят, сколько времени проводят на сайте, что покупают и с каких страниц уходят.
Анализируя эту информацию, компании могут оптимизировать путь пользователя к покупке, повысить конверсию страниц, сделать удобнее сайт и корзину интернет-магазина, спрогнозировать, какие товары купят пользователи.
Hadoop для обеспечения безопасности и управления рисками
Hadoop анализирует данные серверных журналов и помогает реагировать на нарушения безопасности.
Серверные журналы генерирует компьютер, там собраны данные о работе сети, важные для безопасности и соответствия нормативам. Hadoop подходит для извлечения ошибок, подсчета сбоев системы, получения информации об использовании корпоративных сетей и кибератаках.
С помощью Hadoop определяют причины нарушения безопасности, оценивают и моделируют риски, обнаруживают сетевые вторжения. Это помогает разработать способы защиты от злоумышленников.
Hadoop для анализа геоданных
Компании розничной торговли, автомобильной промышленности, производства и магазины могут с согласия клиентов собирать данные об их передвижениях через смартфоны и планшеты, затем хранить и анализировать информацию. Это позволяет прогнозировать визиты покупателей, делать пользователям предложения с учетом их геолокации, строить оптимальные маршруты для транспорта. Hadoop поможет сохранить, оптимизировать и обработать огромное количество геоданных.
Hadoop для обработки данных от интернета вещей
Hadoop подходит для обработки данных с различных устройств интернета вещей. Это могут быть персональные IoT, например: фитнес-трекеры, которые отдают информацию о местоположении и привычках пользователя, или устройства умного дома.
IoT также применяют в городских экосистемах и промышленности для поддержки процесса производства и управления инфраструктурой, мониторинга транспортных средств и грузов, разработки умных инженерных систем, например, электро-, газо- и водоснабжения.
Обработка данных от систем IoT позволяет компаниям сократить расходы, улучшить качество выпускаемой продукции, оптимизировать производство и увеличить продажи.
Hadoop для создания корпоративного центра данных
С помощью Hadoop обрабатывают и анализируют массивы внутренних данных компании, получаемых в процессе работы или взаимодействия с клиентами.
Например, ритейлеры анализируют данные о покупках, складских остатках, ассортименте магазинов. Транспортные компании анализируют движение и скорость автомобилей, время грузоперевозок. Банки прогнозируют и оценивают число транзакций, поток клиентов, риск мошеннических действий.
Также на базе Hadoop можно создать корпоративный центр данных, из которого пользователи будут брать информацию для работы.
Как компании используют Hadoop
По результатам исследования iDatalabs, технологию чаще используют компании, работающие в сферах программного обеспечения, IT-технологий и услуг, рекрутинга, образования, здравоохранения.
| Сфера деятельности | Как применяют Hadoop |
| Ритейлеры и продавцы услуг | Собирают данные о продажах и транзакциях, поведении покупателей на сайте, информацию из соцсетей и с других ресурсов, финансовую информацию, отчетность об ассортименте и складских остатках. Зная, как ведут себя клиенты, можно делать персональные предложения и акции, предлагать востребованные товары, разрабатывать программы лояльности, повышать продажи. |
| Предприятия, работающие в ресурсоемких отраслях | Поставщики коммунальных услуг, нефти и газа, промышленные производства, фабрики и заводы используют информацию от датчиков, внутренних сервисных служб, внешних производителей активов. Так можно прогнозировать интервалы технического обслуживания, цены на продукцию и другие важные факторы, уменьшить затраты на производство и оптимизировать рабочие процессы. |
| Финансовые организации, в том числе банки | Анализируют финансовую информацию и риски, выявляют мошеннические действия и разрабатывают защиту от них. Банки работают с большими объемами данных о клиентах и транзакциях, их анализ помогает предсказывать количество посетителей в отделениях, остатки средств в банкоматах, приток и отток корпоративных клиентов. Hadoop успешно справляется с такими задачами: по данным Syncsort, ⅔ организаций финансовой отрасли отмечают, что платформа делает бизнес более гибким и повышает операционную эффективность. |
| Организации здравоохранения, частные клиники | Около 80% медицинских данных — неструктурированные. Сбор и анализ такой информации помогает снизить риск мошенничества со страховками, увеличить прибыльность медцентров, проводить научные исследования, выявлять факторы риска заболеваний и оценивать эффективность лечения. |
| Транспортные компании | Используют Hadoop для сбора и анализа данных о транспортировке грузов, перемещении автомобилей, сроках доставки. Это помогает уменьшить расходы на топливо, прогнозировать лучшие маршруты, определять сроки технического обслуживания транспорта. |
Как быстро внедрить Hadoop
У Hadoop есть обширная экосистема дополнительных проектов с открытым исходным кодом, поэтому большинству компаний сложно внедрять и применять технологию. Например, нужны отдельные специалисты, которые занимаются построением хранилищ данных. Это затрудняло использование Hadoop как самостоятельного решения.
Сейчас настроенные инструменты Hadoop можно получить в виде облачного сервиса.Такие решения упрощают внедрение Hadoop, поскольку не требуют капитальных затрат для пилотных проектов. Кроме того, провайдеры берут на себя экспертное администрирование Hadoop, что снимает с пользователей необходимость искать экспертов в штат и делает применение и масштабирование Hadoop дешевле и проще.
Наконец, интеграция облачных решений Hadoop с недорогими S3-хранилищами снижает затраты на хранение больших данных — обслуживание локальной инфраструктуры обходится дороже.
Памятка: когда стоит использовать Hadoop
Hadoop лучше всего подходит:
- Для хранения и обработки неструктурированных данных объемом от одного терабайта — такие массивы сложно и дорого хранить в локальном хранилище.
- Для компонуемых вычислений — когда нужно собрать множество схожих разрозненных данных в одно целое. Также подходит для выделения полезной информации из массива лишней.
- Для пакетной обработки, обогащения данных и ETL — извлечения информации из внешних источников, ее переработки и очистки под потребности компании, последующей загрузки в базу данных.
