Джон Келлехер - Наука о данных

В последние 150 лет изобретение компьютера, появление электронных датчиков и оцифровка данных способствовали стремительному росту объемов сбора и хранения данных. Ключевое событие в этой сфере произошло в 1970 г., когда Эдгар Кодд опубликовал статью с описанием реляционной модели данных , которая совершила переворот в том, как именно данные хранятся, индексируются и извлекаются из баз. Реляционная модель позволила извлекать данные из базы путем простых запросов, которые определяли, что нужно пользователю, не требуя от него знания о внутренней структуре данных или о том, где они физически хранятся. Документ Кодда послужил основой для современных баз данных и разработки SQL (языка структурированных запросов), международного стандарта формулировки запросов к базам данных. Реляционные базы хранят данные в таблицах со структурой из одной строки на объект и одного столбца на атрибут. Такое отображение идеально подходит для хранения данных с четкой структурой, которую можно разложить на базовые атрибуты.

Базы данных – это простая технология, используемая для хранения и извлечения структурированных транзакционных или операционных данных (т. е. генерируемых текущими операциями компании). Но по мере того, как компании росли и автоматизировались, объем и разнообразие данных тоже резко возрастали. В 1990-х гг. стало ясно, что, хотя компании накопили огромные объемы данных, они испытывают трудности с их анализом. Частично проблема была в том, что данные обычно хранились в многочисленных разрозненных базах в рамках одной организации. Другая трудность заключалась в том, что базы были оптимизированы для хранения и извлечения данных – действий, которые характеризуются большими объемами простых операций, таких как SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE. Для анализа данных компаниям требовалась технология, которая могла бы объединять и согласовывать данные из разнородных баз и облегчать проведение более сложных аналитических операций. Решение этой бизнес-задачи привело к появлению хранилищ данных . Организация хранилищ данных – это процесс агрегирования и анализа данных для поддержки принятия решений. Основная задача этого процесса – создание хорошо спроектированного централизованного банка данных, который тоже иногда называется хранилищем. В этом смысле хранилище данных является мощным ресурсом науки о данных, с точки зрения которой основное преимущество хранилища данных – это сокращение времени выполнения проекта. Ключевым компонентом любого процесса обработки данных являются сами данные, поэтому неудивительно, что во многих проектах бо́льшая часть времени и усилий направляется на поиск, сбор и очистку данных перед анализом. Если в компании есть хранилище данных, то усилия и время, затрачиваемые на подготовку данных, значительно сокращаются. Тем не менее наука о данных может существовать и без централизованного банка данных. Создание такого банка не ограничивается выгрузкой данных из нескольких операционных баз в одну. Объединение данных из нескольких баз часто требует сложной ручной работы для устранения несоответствий между исходными базами данных. Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) – это термин, используемый для описания стандартных процессов и инструментов для сопоставления, объединения и перемещения данных между базами. Типичные операции, выполняемые в хранилище данных, отличаются от операций в стандартной реляционной базе данных. Для их описания используется термин интерактивная аналитическая обработка (OLAP) . Операции OLAP, как правило, направлены на создание сводок исторических данных и включают сбор данных из нескольких источников. Например, запрос OLAP, выраженный для удобства на естественном языке, может выглядеть так: «Отчет о продажах всех магазинов по регионам и кварталам и разница показателей по сравнению с отчетом за прошлый год» . Этот пример показывает, что результат запроса OLAP часто напоминает стандартный бизнес-отчет. По сути, операции OLAP позволяют пользователям распределять, фрагментировать и переворачивать данные в хранилище, а также получать их различные отображения. Операции OLAP работают с отображением данных, называемым кубом данных , который построен поверх хранилища. Куб данных имеет фиксированный, заранее определенный набор измерений, где каждое измерение отображает одну характеристику данных. Для приведенного выше примера запроса OLAP необходимы следующие измерения куба данных: продажи по магазинам, продажи по регионам и продажи по кварталам . Основное преимущество использования куба данных с фиксированным набором измерений состоит в том, что он ускоряет время отклика операций OLAP. Кроме того, поскольку набор измерений куба данных предварительно запрограммирован в систему OLAP, эти системы могут быть отображены дружественным пользовательским интерфейсом (GUI) для формулирования запросов OLAP. Однако отображение куба данных ограничивает типы анализа набором запросов, которые могут быть сгенерированы только с использованием определенных заранее измерений. Интерфейс запросов SQL сравнительно более гибок. Кроме того, хотя системы OLAP полезны для исследования данных и составления отчетов, они не позволяют моделировать данные или автоматически выявлять в них закономерности.

За последние пару десятилетий наши устройства стали мобильными и подключенными к сети. Многие из нас ежедневно часами сидят в интернете, используя социальные технологии, компьютерные игры, медиаплатформы и поисковые системы. Эти технологические изменения в нашем образе жизни оказали существенное влияние на количество собираемых данных. Подсчитано, что объем данных, собранных за пять тысячелетий с момента изобретения письма до 2003 г., составляет около пяти эксабайт. С 2013 г. люди генерируют и хранят такое же количество данных ежедневно. Однако резко вырос не только объем данных, но и их разнообразие. Достаточно взглянуть на список сегодняшних онлайн-источников данных: электронные письма, блоги, фотографии, твиты, лайки, публикации, веб-поиск, загрузка видео, онлайн-покупки, подкасты и т. д. Также не забудьте о метаданных этих событий, описывающих структуру и свойства необработанных данных, и вы начнете понимать, что называется большими данными . Большие данные часто описываются по схеме «3V»: экстремальный объем ( Volume), разнообразие типов ( Variety) и скорость обработки данных ( Velocity).

Появление больших данных привело к разработке новых технологий создания баз данных. Базы данных нового поколения часто называют базами NoSQL . Они имеют более простую модель, чем привычные реляционные базы данных, и хранят данные в виде объектов с атрибутами, используя язык представления объектов, такой как JavaScript Object Notation (JSON) . Преимущество использования объектного представления данных (по сравнению с моделью на основе реляционной таблицы) состоит в том, что набор атрибутов для каждого объекта заключен в самом объекте, а это открывает дорогу к гибкому отображению данных. Например, один из объектов в базе данных может иметь сокращенный набор атрибутов по сравнению с другими объектами. В структуре реляционной базы данных, напротив, все значения в таблице должны иметь одинаковый набор атрибутов (столбцов). Эта гибкость важна в тех случаях, когда данные (из-за их разнообразия или типа) не раскладываются естественным образом в набор структурированных атрибутов. К примеру, сложно определить набор атрибутов для отображения неформального текста (скажем, твитов) или изображений. Однако, хотя эта гибкость представления позволяет нам собирать и хранить данные в различных форматах, для последующего анализа их все равно приходится структурировать.