Наука о данных. Базовый курс

‹10›. Steinberg, Dan. 2013. «How Much Time Needs to Be Spent Preparing Data for Analysis?» http://info.salford-systems.com/blog/bid/299181/How-Much-Time-Needs-to-be-SpentPreparing-Data-for-Analysis.

‹11›. CrowdFlower. 2016. «Отчет о науке данных за 2016 год». http://visit.crowdflower.com/rs/416-ZBE142/images/CrowdFlower_DataScienceReport_2016.pdf.

Глава 3. Экосистема науки о данных

Набор технологий, используемых для обработки данных, варьируется в зависимости от организации. Чем больше организация и/или объем обрабатываемых данных, тем сложнее технологическая экосистема науки о данных. Обычно эта экосистема содержит инструменты и узлы от нескольких поставщиков программного обеспечения, которые обрабатывают данные в разных форматах. Существует ряд подходов, которые организация может использовать для разработки собственной экосистемы науки о данных. На одном конце этого ряда организация принимает решение инвестировать в готовую систему интегрированных инструментов. На другом — самостоятельно создавать экосистему путем интеграции инструментов и языков с открытым исходным кодом. Между этими двумя крайностями есть несколько поставщиков программного обеспечения, которые предоставляют решения, являющие собой смесь коммерческих продуктов и продуктов с открытым исходным кодом. Однако, хотя конкретный набор инструментов в каждой организации будет свой, наука о данных предусматривает общие компоненты для большинства архитектур.

Рис. 6 дает обзор типичной архитектуры данных. Эта архитектура предназначена не только для больших данных, но и для данных любого размера. Диаграмма состоит из трех основных частей: уровня источников данных, на котором генерируются все данные в организации; уровня хранения данных, на котором данные хранятся и обрабатываются, и уровня приложений, на котором данные передаются потребителям этих данных и информации, а также различным приложениям.

У каждой организации есть приложения, которые генерируют и собирают данные о клиентах, транзакциях и обо всем, что связано с работой организации (операционные данные). Это источники и приложения следующих типов: управление клиентами, заказы, производство, доставка, выставление счетов, банкинг, финансы, управление взаимодействием с клиентами (CRM), кол-центр, ERP и т. д. Приложения такого типа обычно называют системами обработки транзакций в реальном времени, или OLTP. Во многих проектах науки о данных именно эти приложения используются как источник входного набора данных для алгоритмов машинного обучения. Со временем объем данных, собираемых различными приложениями по всей организации, становится все больше и начинает включать данные, которые ранее были проигнорированы, недоступны или не были собраны по иным причинам. Эти новые источники, как правило, относятся уже к большим данным, поскольку их объем значительно выше, чем объем данных основных операционных приложений организации. Распространенные источники — это сетевой трафик, регистрационные данные различных приложений, данные датчиков, веб-журналов, социальных сетей, веб-сайтов и т. д. В традиционных источниках данные обычно хранятся в базе. Новые источники больших данных часто не предназначены для длительного их хранения, как в случае с потоковыми данными, поэтому форматы и структуры хранения будут варьироваться от приложения к приложению.

По мере увеличения количества источников возрастает проблема использования данных в аналитике и обмена ими между удаленными частями организации. Из истории (см. главу 1) нам известно, что хранение данных стало ключевым компонентом аналитики. В хранилище данные, поступающие со всей организации, интегрируются и становятся доступными для приложений (OLAP) и дальнейшего анализа.