Только ленивый не говорит о Big data, но что это такое и как это работает - понимает вряд ли. Начнём с самого простого - терминология. Говоря по-русски, Big data - это различные инструменты, подходы и методы обработки как структурированных, так и неструктурированных данных для того, чтобы их использовать для конкретных задач и целей.

Неструктурированные данные - это информация, которая не имеет заранее определённой структуры или не организована в определённом порядке.

Термин «большие данные» ввёл редактор журнала Nature Клиффорд Линч ещё в 2008 году в спецвыпуске, посвящённом взрывному росту мировых объёмов информации. Хотя, конечно, сами большие данные существовали и ранее. По словам специалистов, к категории Big data относится большинство потоков данных свыше 100 Гб в день.

Читайте также:

Сегодня под этим простым термином скрывается всего два слова - хранение и обработка данных.

Big data - простыми словами

В современном мире Big data - социально-экономический феномен, который связан с тем, что появились новые технологические возможности для анализа огромного количества данных.

Читайте также:

Для простоты понимания представьте супермаркет, в котором все товары лежат не в привычном вам порядке. Хлеб рядом с фруктами, томатная паста около замороженной пиццы, жидкость для розжига напротив стеллажа с тампонами, на котором помимо прочих стоит авокадо, тофу или грибы шиитаке. Big data расставляют всё по своим местам и помогают вам найти ореховое молоко, узнать стоимость и срок годности, а еще - кто, кроме вас, покупает такое молоко и чем оно лучше молока коровьего.

Кеннет Кукьер: Большие данные - лучшие данные

Технология Big data

Огромные объёмы данных обрабатываются для того, чтобы человек мог получить конкретные и нужные ему результаты для их дальнейшего эффективного применения.

Читайте также:

Фактически, Big data - это решение проблем и альтернатива традиционным системам управления данными.

Техники и методы анализа, применимые к Big data по McKinsey:

• Data Mining;
• Краудсорсинг;
• Смешение и интеграция данных;
• Машинное обучение;
• Искусственные нейронные сети;
• Распознавание образов;
• Прогнозная аналитика;
• Имитационное моделирование;
• Пространственный анализ;
• Статистический анализ;
• Визуализация аналитических данных.

Горизонтальная масштабируемость, которая обеспечивает обработку данных - базовый принцип обработки больших данных. Данные распределены на вычислительные узлы, а обработка происходит без деградации производительности. McKinsey включил в контекст применимости также реляционные системы управления и Business Intelligence.

Технологии:

• NoSQL;
• MapReduce;
• Hadoop;
• Аппаратные решения.

Читайте также:

Для больших данных выделяют традиционные определяющие характеристики, выработанные Meta Group ещё в 2001 году, которые называются «Три V »:

1. Volume - величина физического объёма.
2. Velocity - скорость прироста и необходимости быстрой обработки данных для получения результатов.
3. Variety - возможность одновременно обрабатывать различные типы данных.

Big data: применение и возможности

Объёмы неоднородной и быстро поступающей цифровой информации обработать традиционными инструментами невозможно. Сам анализ данных позволяет увидеть определённые и незаметные закономерности, которые не может увидеть человек. Это позволяет оптимизировать все сферы нашей жизни - от государственного управления до производства и телекоммуникаций.

Например, некоторые компании ещё несколько лет назад защищали своих клиентов от мошенничества, а забота о деньгах клиента - забота о своих собственных деньгах.

Сюзан Этлиджер: Как быть с большими данными?

Решения на основе Big data: «Сбербанк», «Билайн» и другие компании

У «Билайна» есть огромное количество данных об абонентах, которые они используют не только для работы с ними, но и для создания аналитических продуктов, вроде внешнего консалтинга или IPTV-аналитики. «Билайн» сегментировали базу и защитили клиентов от денежных махинаций и вирусов, использовав для хранения HDFS и Apache Spark, а для обработки данных - Rapidminer и Python.

Читайте также:

Или вспомним «Сбербанк» с их старым кейсом под названием АС САФИ. Это система, которая анализирует фотографии для идентификации клиентов банка и предотвращает мошенничество. Система была внедрена ещё в 2014 году, в основе системы - сравнение фотографий из базы, которые попадают туда с веб-камер на стойках благодаря компьютерному зрению. Основа системы - биометрическая платформа. Благодаря этому, случаи мошенничества уменьшились в 10 раз.

Big data в мире

К 2020 году, по прогнозам, человечество сформирует 40-44 зеттабайтов информации. А к 2025 году вырастет в 10 раз, говорится в докладе The Data Age 2025, который был подготовлен аналитиками компании IDC. В докладе отмечается, что большую часть данных генерировать будут сами предприятия, а не обычные потребители.

Аналитики исследования считают, что данные станут жизненно-важным активом, а безопасность - критически важным фундаментом в жизни. Также авторы работы уверены, что технология изменит экономический ландшафт, а обычный пользователь будет коммуницировать с подключёнными устройствами около 4800 раз в день.

Рынок Big data в России

В 2017 году мировой доход на рынке big data должен достигнуть $150,8 млрд, что на 12,4% больше, чем в прошлом году. В мировом масштабе российский рынок услуг и технологий big data ещё очень мал. В 2014 году американская компания IDC оценивала его в $340 млн. В России технологию используют в банковской сфере, энергетике, логистике, государственном секторе, телекоме и промышленности.

Читайте также:

Что касается рынка данных, он в России только зарождается. Внутри экосистемы RTB поставщиками данных выступают владельцы программатик-платформ управления данными (DMP) и бирж данных (data exchange). Телеком-операторы в пилотном режиме делятся с банками потребительской информацией о потенциальных заёмщиках.

Обычно большие данные поступают из трёх источников:

• Интернет (соцсети, форумы, блоги, СМИ и другие сайты);
• Корпоративные архивы документов;
• Показания датчиков, приборов и других устройств.

Big data в банках

Помимо системы, описанной выше, в стратегии «Сбербанка» на 2014-2018 гг. говорится о важности анализа супермассивов данных для качественного обслуживания клиентов, управления рисками и оптимизации затрат. Сейчас банк использует Big data для управления рисками, борьбы с мошенничеством, сегментации и оценки кредитоспособности клиентов, управления персоналом, прогнозирования очередей в отделениях, расчёта бонусов для сотрудников и других задач.

«ВТБ24» пользуется большими данными для сегментации и управления оттоком клиентов, формирования финансовой отчётности, анализа отзывов в соцсетях и на форумах. Для этого он применяет решения Teradata, SAS Visual Analytics и SAS Marketing Optimizer.

- Расширение (формат) - это символы в конце файла после последней точки.
- Компьютер определяет тип файла именно по расширению.
- По умолчанию Windows не показывает расширения имен файлов.
- В имени файла и расширении нельзя использовать некоторые символы.
- Не все форматы имеют отношение к одной и той же программе.
- Ниже находятся все программы с помощью которых можно открыть файл BIG.

XnView - довольно мощная программа, сочетающая в себе множество функций по работе с изображениями. Это может быть и простой просмотр файлов, и их конвертирование, и незначительная обработка. Является кроссплатформенной, что позволяет использовать её практически в любой системе. Программа уникальна ещё и тем, что поддерживает около 400 различных форматов изображений, среди которых встречаются как самые используемые и популярные, так и нестандартные форматы. XnView может производить пакетную конвертацию изображений. Правда, сконвертировать их можно только в 50 форматов, но среди этих 50 форматов присутствуют все популярные расшир...

XnConvert – полезная утилита для конвертирования и первичной обработки фотографий и изображений. Работает с 400+ форматами. Поддерживает все популярные графические форматы. С помощью простых инструментов XnConvert можно регулировать яркость, гамму и контрастность. В приложении можно менять размер фотографий, накладывать фильтры и ряд популярных эффектов. Пользователь может добавлять водяные знаки и заниматься ретушью. При помощи приложения можно удалять мета-данные, обрезать файлы и вращать их. XnConvert поддерживает журнал, в котором пользователь увидит всю подробную информацию о своих недавних манипуляциях с изображениями.

Файл BIG - контейнер для хранения файлов (текст, аудио, видео, текстуры, 3D-объекты и т.д.) различных игр. Файл данного формата можно найти в играх от Electronic Arts (EA), например: FIFA, NHL, NFS и др. Используя файл BIG, можно создавать различные модификации игр, которые поддерживают данный формат. Файл полезен для уменьшения занимаемого игрой дискового пространства. Хотя сами файлы в контейнере хранятся в несжатом виде, но вследствие кластеризации файловой системы NTFS, большое количество файлов по отдельности может занимать на диске больше места, чем один файл того же размера. Формат файла похож на.ELF, однако данный формат является разработкой компании Electronic Arts.

Расширение файла.big представляет собой файл данных игры Electronic Arts. Данный файл может быть открыт с помощью следующих программ: FinalBIG, AssetCacheBuilder (assetcachebuilder.exe), Файл используется различными играми.

Мы надеемся, что помогли Вам решить проблему с файлом BIG. Если Вы не знаете, где можно скачать приложение из нашего списка, нажмите на ссылку (это название программы) - Вы найдете более подробную информацию относительно места, откуда загрузить безопасную установочную версию необходимого приложения.

Посещение этой страницы должно помочь Вам ответить конкретно на эти, или похожие вопросы:

• Как открыть файл с расширением BIG?
• Как провести конвертирование файла BIG в другой формат?
• Что такое расширение формата файлов BIG?
• Какие программы обслуживают файл BIG?

Если после просмотра материалов на этой странице, Вы по-прежнему не получили удовлетворительного ответа на какой-либо из представленных выше вопросов, это значит что представленная здесь информация о файле BIG неполная. Свяжитесь с нами, используя контактный формуляр и напишите, какую информацию Вы не нашли.

Что еще может вызвать проблемы?

Поводов того, что Вы не можете открыть файл BIG может быть больше (не только отсутствие соответствующего приложения).
Во-первых - файл BIG может быть неправильно связан (несовместим) с установленным приложением для его обслуживания. В таком случае Вам необходимо самостоятельно изменить эту связь. С этой целью нажмите правую кнопку мышки на файле BIG, который Вы хотите редактировать, нажмите опцию "Открыть с помощью" а затем выберите из списка программу, которую Вы установили. После такого действия, проблемы с открытием файла BIG должны полностью исчезнуть.
Во вторых - файл, который Вы хотите открыть может быть просто поврежден. В таком случае лучше всего будет найти новую его версию, или скачать его повторно с того же источника (возможно по какому-то поводу в предыдущей сессии скачивание файла BIG не закончилось и он не может быть правильно открыт).

Вы хотите помочь?

Если у Вас есть дополнительная информация о расширение файла BIG мы будем признательны, если Вы поделитесь ею с пользователями нашего сайта. Воспользуйтесь формуляром, находящимся и отправьте нам свою информацию о файле BIG.

Большие данные мало генерировать и восхищаться их объёмом и разнообразием. Информация должна приносить пользу, а для этого её следует правильно хранить, обрабатывать, анализировать и синтезировать новое знание — делать конструктивные выводы

Популярный термин « » имеет скорее маркетинговую природу, чем собственное глубокое содержание, отличное от «данных» вообще. Производством и обработкой информации человечество занимается с тех пор, как научилось читать и считать, а большие данные или малые — вопрос субъективной оценки.

Рынок хранения и обработки информации давно удерживают такие крупные поставщики программного обеспечения, как Oracle, IBM, Teradata и Microsoft, базирующие свои наработки на системах управления реляционными базами данных. Объёмы информации, хранимые в таких базах данных колоссальны и, без натяжек, могут быть тоже названы «большими». Но они, как правило, изначально имеют продуманную внутреннюю структуру и связаны определёнными отношениями между составляющими элементами.

C 2008 года, когда Клиффорд Линч впервые сформулировал термин «Big Data», индустрия обработки информации осознала взрывной рост данных, которые было трудно уложить в старые добрые реляционные хранилища ввиду их неструктурированной природы, а быстро привести в порядок невозможно из-за разнообразия и высокой скорости прироста объёмов. Речь шла о данных от многочисленных измерительных устройств и носимой электроники, потоках сообщений в социальных сетях, метеорологической информации и журналах событий. Ещё одной причиной, почему имеющиеся решения не годились, являлась сверхвысокая стоимость хранения действительно больших объёмов информации в реляционных базах данных от крупных производителей. Проблематика «больших данных» изначально проявилась в научно-исследовательской среде, представители которой не могли позволить себе приобрести «ещё пару стоек Exadata».

Необходимость сравнительно недорогого хранения и обработки гигантских объёмов неструктурированной информации привела к созданию специализированного программного обеспечения, которое позволяло распределять данные по кластерам из сотен и тысяч узлов, а также обрабатывать их в параллельном режиме. Так родился Hadoop — открытый фреймворк под крылом Apache Sotware Foundation, который позволял создавать распределённые системы на базе относительно недорого оборудования массового спроса.

Постепенно Hadoop оброс набором библиотек и утилит и сформировал вокруг себя экосистему проектов по распределенной обработке данных. Ядро фреймворка состоит из распределенной файловой системы Hadoop Distributed File System (HDFS), планировщика заданий и управления кластерами YARN, собственной реализации алгоритмов MapReduce для параллельной обработки данных и связующего набора общих утилит Hadoop Common.

Открытый Hadoop оказался настолько , что стал фундаментом нескольких коммерческих реализаций на его основе — Cloudera, MapR и Hortonworks, каждая из которых предлагает свой дистрибутив. В 2011 году Hadoop заметили мастодонты — Oracle, IBM, Teradata — и включили в свои продуктовые линейки, не забыв выделить под Big Data целые разделы на собственных сайтах с обязательным упоминанием милого слоника.

Поскольку программное обеспечение для работы с большими данными — не чёрный ящик, в который можно просто запихнуть огромную кучу данных и они сами собой превратятся во что-то осмысленное, для привычной работы с информацией посредством SQL на базе Hadoop разворачиваются СУБД Hive или Impala. При потребности в возможностях NoSQL решений — HBase.

Одним Hadoop пул программного обеспечения обработки больших данных не исчерпывается. Хранить информацию можно в облаке Amazon S3 или в NoSQL базе данных Cassandra, управлять ресурсами кластеров с помощью Apache Mesos, извлекать и обрабатывать данные посредством Apache Spark, который способен работать и вне Hadoop. Spark в последнее время набирает популярность, так как обещает ускорение выполнения распределенных программ обработки данных по сравнению с Hadoop MapReduce до 100 раз. Может работать как поверх HDFS под управлением Hadoop YARN, так и вне фреймворка Hadoop на базе Cassandra, Amazon S3 и Google Cloud Storage (через Alluxio).

Данные, извлечённые из распределенных систем, обрабатываются в аналитических инструментах SAS (Enterprise Miner), IBM (SPSS), Teradata (Aster Analytics) или Oracle (Advanced Analytics) либо посредством массы других коммерческих или open-source решений. Иллюстрация с сайта Teradata удачно демонстрирует, что Big Data software tools, такие как Hadoop и Spark встраиваются в готовую инфраструктуру обработки информации наряду с классическими системами на основе реляционных баз данных.

Программное обеспечение для работы с большими данными не заменяет собой все остальные инструменты обработки, бизнес-аналитики, визуализации и прогнозирования, оно лишь подставляет своё могучее плечо под трубу с несущимся потоком все прибывающих терабайтов данных и направляет его в нужное русло.