Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики

Другой важный момент состоит в том, что поисковая платформа позволяет как можно быстрее найти новые инсайты. Такую платформу не нацеливают на обеспечение максимальной производительности или масштабируемости, хотя это будет не лишним. Производительность и масштабируемость важны для операционного процесса, но далеко не так важны для поискового процесса. Важнее всего при создании моделей и исследовании новой аналитики как можно быстрее провести эксперимент полного цикла. Это возвращает нас к концепции времени инсайта, о которой мы говорили в четвертой главе. Время на программирование и тестирование нового процесса может намного превысить время обработки, необходимое для выполнения программы, вот почему так важно располагать поисковым окружением, позволяющим легко комбинировать данные, управлять алгоритмами и подтверждать новый инсайт. А об операционной производительности и масштабируемости следует беспокоиться уже после того, как вы обнаружили нечто и доказали, что работа с ним стоит усилий. Более подробно об этом мы поговорим в шестой главе.

Нереляционная опора

Сегодня на рынке доступно широкое разнообразие нереляционных платформ. Hadoop быстро стала среди них самой популярной, а в аналитическом окружении – постоянным его компонентом. Нереляционные платформы не требуют, чтобы данные хранились в каком-либо конкретном формате, и наряду с базовым языком SQL используют различные языки программирования для взаимодействия с данными. Hadoop приобрела популярность благодаря своей способности работать с неструктурированными или слабоструктурированными данными, настолько распространившимися в мире больших данных. В действительности все данные имеют какую-либо структуру. Неструктурированными обычно называют данные, находящиеся в сложных форматах, которые не так легко конвертировать в пригодную для аналитики форму. Например, это текстовые, видео– и аудиофайлы. Другой распространенный тип – это слабоструктурированные данные, находящиеся посредине между структурированными и неструктурированными данными. Примеры включают многие журнальные файлы, такие как блоги, сенсорные данные или данные в формате JSON, о чем мы говорили выше в этой главе. Слабоструктурированные данные имеют определенные величины, но необязательно в установленном порядке или простом формате.

Hadoop особенно хорошо справляется с такими типами данных. Имея открытый исходный код и потому будучи бесплатной, Hadoop также позволяет свободно экспериментировать при небольших затратах. Кроме того, такие поставщики, как Cloudera, Hortonworks и MapR, предлагают коммерческие версии Hadoop, а Teradata, IBM и Oracle – приложения к Hadoop. Все эти предложения добавляют ценные свойства к открытому исходному коду.

Между Hadoop и реляционной технологией существует ряд важных отличий, связанных с тем, что для загрузки файлов с данными на эту платформу требуется только разместить их в файловой системе. Причем для загрузки не требуются никакие специфические форматы или структуры данных. Поскольку Hadoop не имеет никаких установок касательно хранимых файлов с данными, то она не предусматривает и никаких особых способов обращения с тем или иным типом данных.

Отсутствие требований к формату означает, что на эту платформу можно загружать тексты, фото, изображения, данные журнала событий, сенсорные данные или данные любого другого типа по мере их поступления, а затем обрабатывать их в параллельном режиме. В этом и состоит отличие от реляционной технологии, для которой данные по умолчанию должны быть представлены в виде таблиц. Несмотря на то что данные с такой реляционной структурой могут быть помещены в Hadoop, работа с ними – не самая сильная сторона этой платформы. На деле же, когда необходимы стандартные реляционные операции, работать с Hadoop будет гораздо сложнее и медленнее, чем с реляционной технологией корпоративного класса. Причина в том, что стандартные базы данных имеют все необходимые инструменты и функции, предназначенные для работы с реляционными данными, а Hadoop – нет. Hadoop предлагает бóльшую гибкость в отношении формата данных, но за счет утраты специализированных функций для обращения с конкретным форматом.