Big data co to je i gdzie znajduje zastosowanie?

Big Data to określenie opisujące bardzo duże, zróżnicowane i generowane z dużą prędkością zbiory danych, które stwarzają nowe wyzwania w zakresie przechowywania, przetwarzania i analizy oraz wymagają zastosowania nowoczesnych narzędzi technologicznych. Rozwiązania te mają kluczowe znaczenie dla biznesu, nauki, administracji oraz usług, zwłaszcza wszędzie tam, gdzie liczy się personalizacja, wykrywanie nadużyć czy optymalizacja procesów operacyjnych [1][2].

Definicja i główne cechy Big Data

Big Data to nie tylko określenie dużej ilości danych, ale przede wszystkim system złożony z nowoczesnych technologii, które umożliwiają magazynowanie, zarządzanie, analizowanie i prezentowanie informacji pochodzących z różnorodnych źródeł [2][4][8]. Najważniejsze cechy tych danych zawierają się w tak zwanym modelu 3V, który z czasem rozwinął się do modelu 5V:

• Volume (wolumen) — skala danych liczona w terabajtach, petabajtach, a obecnie nawet w zetabajtach [1][2]
• Velocity (prędkość) — szybkie tempo generowania i napływu danych wymagające przetwarzania w czasie rzeczywistym [1][9]
• Variety (różnorodność) — różne formaty, strukturę i pochodzenie danych, takie jak pliki tekstowe, obrazy, multimedia, logi systemowe, dane z social media [2][3]
• Veracity (wiarygodność) — konieczność walidacji i zapewnienia jakości analizowanych danych, by ograniczyć ryzyko błędnych decyzji [2][4]
• Value (wartość) — zdolność do przekształcenia danych w konkretne korzyści i przewagę konkurencyjną [2][4]

Podstawą funkcjonowania tego ekosystemu są rozwiązania, takie jak przechowywanie rozproszone, nowoczesne bazy danych typu NoSQL, przetwarzanie strumieniowe oraz algorytmy uczenia maszynowego [1][8].

Procesy, pojęcia i kluczowe technologie Big Data

Cały proces zarządzania Big Data można opisać za pomocą tzw. data pipeline, który obejmuje zbieranie, przetwarzanie, magazynowanie, analizę oraz wizualizację danych [9]. Przykładowe zadania realizowane w tym ekosystemie to transformacje danych (ETL i ELT), eksploracja (data mining), analiza wsadowa i analiza w czasie rzeczywistym [1][9].

Główne technologie wykorzystywane w przetwarzaniu dużych zbiorów danych to między innymi:

• Rozproszone systemy magazynowania (np. Hadoop, Spark) [1][8]
• Nowoczesne bazy NoSQL (m.in. Cassandra, MongoDB) [1][8]
• Stream processing (Kafka, Flink) do analizy danych w czasie rzeczywistym [9]
• Rozwiązania chmurowe (AWS, GCP, Azure) [1][8]
• Narzędzia Machine Learning (TensorFlow, PyTorch) [1][8]
• Infrastruktura i orkiestracja na poziomie sieci, bezpieczeństwa i monitoringu [1][8][9]

Systemy te wspierają zarówno przetwarzanie wsadowe (ang. batch processing), pozwalające na okresową analizę dużych partii danych, jak i strumieniowe (ang. stream processing), umożliwiające natychmiastową reakcję na zmiany [1][9].

Źródła i typy danych w Big Data

Zbiory danych Big Data powstają z wielu źródeł, charakteryzujących się różną strukturą oraz częstotliwością napływu informacji. Do głównych należą:

• Logi systemowe i serwerowe
• Dane transakcyjne (np. płatności, operacje bankowe)
• Informacje z sensorów IoT (Internet Rzeczy), urządzeń mobilnych
• Dane pochodzące z mediów społecznościowych i komunikatorów
• Pliki i multimedia
• Bazy danych i archiwa korporacyjne [2][9]

Zróżnicowanie danych skutkuje koniecznością stosowania wyspecjalizowanych narzędzi zarówno do ich zbierania, jak i dalszego przetwarzania czy przechowywania w systemach rozproszonych [1][8].

Procesy, architektura i mechanizmy działania Big Data

Charakterystyczną cechą Big Data jest zapewnienie ciągłości procesów: od ingestii danych po serwowanie dla aplikacji analitycznych i uczenia maszynowego. Kluczowe elementy ekosystemu obejmują warstwy:

• Źródła danych i warstwa przyjęć (API, kolektory)
• Magazynowanie (data lakes, blob storage, hurtownie danych)
• Przetwarzanie (rozproszone silniki obliczeniowe)
• Warstwa analityczna i ML (notebooki, systemy predykcyjne)
• Systemy bezpieczeństwa oraz zarządzania metadanymi [1][9]

Procesy te realizowane są przy użyciu przetwarzania wsadowego lub strumieniowego w zależności od potrzeb biznesowych. ETL (Extract Transform Load) oraz ELT (Extract Load Transform) to kluczowe strategie budowania przepływu danych, gdzie ETL przeprowadza transformację przed załadowaniem danych, zaś ELT umożliwia szybkie ładowanie i późniejsze przetwarzanie w docelowym systemie [1].

Trendy, wyzwania i przyszłość Big Data

Obecnie rośnie znaczenie przetwarzania danych w czasie rzeczywistym i analiz strumieniowych. Pozwala to podejmować decyzje operacyjne niemal natychmiast i reagować na wydarzenia w skali globalnej [1][9]. Coraz szersze zastosowanie znajduje integracja Big Data z algorytmami AI i machine learning, co umożliwia trenowanie skomplikowanych modeli na różnorodnych zbiorach danych [2].

Ważnym kierunkiem rozwoju jest migracja architektur do chmury oraz korzystanie z platform zarządzanych, co zwiększa elastyczność i skaluje możliwości przechowywania oraz przetwarzania informacji [1][8]. Istotne stają się kwestie związane z ochroną prywatności, zgodnością z regulacjami prawnymi oraz szeroko rozumianym zarządzaniem danymi (data governance), co wynika z coraz bardziej restrykcyjnych przepisów [5].

Na popularności zyskują także rozwiązania edge computing oraz analityka IoT, pozwalające zredukować opóźnienia i ograniczyć koszty transmisji danych dzięki lokalnemu przetwarzaniu informacji [1][8].

Użyteczność i praktyczne zastosowania Big Data

O dużym znaczeniu Big Data decyduje możliwość konwersji danych na realne korzyści biznesowe i naukowe. Model 3-5V stanowi uniwersalne narzędzie do oceny przydatności zebranych informacji i maksymalizacji ich wartości organizacyjnej [2][4].

Praktyczne zastosowania dotyczą kluczowych obszarów: automatyzacji decyzji, wykrywania nadużyć, optymalizacji procesów operacyjnych, predykcji trendów oraz personalizacji usług [1][2]. Istotną rolę odgrywa wiarygodność danych, której jakość warunkuje rezultaty analiz i skuteczność modeli uczenia maszynowego (główna zasada garbage in, garbage out) [2][4].

O skali rozwiązań Big Data świadczy globalny wolumen danych liczony już w zetabajtach oraz infrastruktury organizacji, które miesięcznie przetwarzają petabajty informacji [1][2].

Podsumowanie

Big Data to nieodłączny element współczesnego świata, pozwalający dzięki wspólnemu ekosystemowi technologii i procesów przekształcać ogromne, zróżnicowane i dynamiczne zbiory danych w przewagę operacyjną, wiedzę naukową oraz konkretne korzyści biznesowe. Kluczowymi wyzwaniami pozostają rosnące wolumeny danych, szybkość ich przetwarzania, zagadnienia związane z wiarygodnością, wartością i ochroną prywatności [1][2][5]. Ewolucja architektur na rzecz chmury, real-time analytics oraz integracja z AI i ML będą mieć kluczowe znaczenie w najbliższych latach [1][2][8].

Źródła:

• [1] https://www.sap.com/poland/products/technology-platform/what-is-big-data.html
• [2] https://www.oracle.com/pl/big-data/what-is-big-data/
• [3] https://cyberfolks.pl/slownik/big-data/
• [4] https://pl.wikipedia.org/wiki/Big_data
• [5] https://www.europarl.europa.eu/topics/pl/article/20210211STO97614/big-data-definicja-korzysci-wyzwania-infografika
• [8] https://www.ahe.lodz.pl/strefa-wiedzy/big-data-co-czym-jest-i-dlaczego-zmienia-swiat-danych
• [9] https://azure.microsoft.com/pl-pl/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-big-data-analytics