Jak analizować i obrabiać złożone dane

Coraz więcej decyzji zapada dziś na podstawie danych, a analityka danych bardzo szybko się zmienia. Rok 2024 jest przełomowy: postęp technologiczny mocno wpływa na to, jak specjaliści data science i analitycy podchodzą do złożonych danych. W wielu branżach danych przybywa lawinowo, ale nie chodzi tylko o ich ilość. Dane są też bardziej złożone, więc do ich analizy i obróbki potrzeba bardziej zaawansowanych narzędzi i metod.

Organizacje stawiają dziś na automatyzację analizy danych i narzędzia, które wspierają analityków w pracy. Sięgają po hurtownie danych i platformy business intelligence, które upraszczają cały proces. Bez automatyzacji trudno poradzić sobie ze złożonymi zadaniami: oszczędza ona czas, a analiza danych staje się prostsza w obsłudze i czytelniejsza wizualnie. W firmach każdej wielkości niezbędne stało się też sprawne zbieranie i wstępne przetwarzanie danych, bo od tego zależy, czy analiza przebiega płynnie i wydajnie​​.

Najnowsze technologie kształtują też przyszłość data science. Firmy przechodzą od analityki opisowej i diagnostycznej do predykcyjnej i preskryptywnej, czyli takiej, która prognozuje przyszłe zdarzenia i podpowiada, jak wpłynąć na wyniki. Liczą się dziś ujednolicona infrastruktura i feature store'y, w których zarządza się cechami modeli machine learningu i wdraża je. Specjaliści data science łatwiej też tworzą aplikacje webowe w Pythonie, więc mogą pokazać, jak działa ich model, i przełożyć jego wyniki na konkretne działania​​.

Te osiągnięcia to coś więcej niż postęp techniczny. Stoi za nimi głębsza zmiana: firmy inaczej patrzą na dane i inaczej z nich korzystają. Chodzi dziś o to, żeby z surowych danych wyciągać sensowne wnioski i na nich opierać decyzje biznesowe. W 2024 roku, gdy wchodzimy coraz głębiej w złożoność danych, widać wyraźny przełom: analiza i obróbka danych to już nie tylko zadania do wykonania. Od nich zależy przyszłość firm i całych branż.

Co odróżnia analizę złożonych danych

W 2024 roku analiza złożonych danych na stałe weszła do pracy z danymi. Wymaga innego podejścia niż tradycyjna analiza. W tej części wyjaśniamy, na czym polega, czym różni się od zwykłej analizy i jaką rolę grają w niej złożone typy i struktury danych.

Czym jest analiza złożonych danych?

Analiza złożonych danych polega na tym, że dane bada się, czyści, przekształca i modeluje, żeby znaleźć w nich przydatne informacje, wyciągnąć wnioski i ułatwić podejmowanie decyzji. Chodzi o dane niejednorodne, często nieustrukturyzowane lub półustrukturyzowane, zebrane z wielu źródeł. Złożoność bierze się nie tylko z rozmiaru zbiorów, ale też z różnorodności typów danych i tempa, w jakim trzeba je przetwarzać.

Zwykła a złożona analiza danych

Zwykłą i złożoną analizę danych różni przede wszystkim rodzaj danych, z którymi się pracuje. Zwykła analiza dotyczy najczęściej danych ustrukturyzowanych, które bez trudu mieszczą się w tradycyjnych formatach baz danych, więc analizuje się je stosunkowo łatwo. Analiza złożonych danych mierzy się natomiast ze zbiorami nieustrukturyzowanymi lub półustrukturyzowanymi, takimi jak teksty, obrazy czy filmy, i wymaga bardziej zaawansowanych metod oraz narzędzi.

Rola typów i struktur danych

W analizie złożonych danych trzeba rozumieć różne typy oraz struktury danych i umieć z nich korzystać. Tekst, obrazy i filmy, czyli tak zwane złożone typy danych, wymagają osobnych technik analizy. Ważne są też struktury, w których dane się przechowuje i porządkuje, na przykład grafy, drzewa i sieci. Od nich w dużej mierze zależy, jak skutecznie da się te dane analizować.

Rok 2024 przyniósł wyraźny zwrot ku skalowalnej infrastrukturze, która dzięki przetwarzaniu równoległemu radzi sobie z ogromnymi zbiorami danych. Duży zbiór dzieli się na mniejsze fragmenty i każdy analizuje osobno. Ta metoda sprawdza się szczególnie dobrze przy złożonych typach danych​​.

Przejście do analityki predykcyjnej i preskryptywnej pokazuje też potrzebę solidnych struktur danych, które udźwigną zaawansowane techniki analizy. Coraz ważniejsze są na przykład feature store'y, w których zarządza się cechami modeli machine learningu i wdraża je na dużą skalę. Dają powtarzalność, łatwe wyszukiwanie cech i skalowalność, a bez tego trudno sprawnie pracować ze złożonymi zbiorami danych​​.

Złożoność danych: typy i struktury

Im głębiej wchodzimy w analizę danych, tym ważniejsze jest zrozumienie, czym właściwie są złożone dane. W tej części wyjaśniamy, co sprawia, że dane są złożone, czym złożone typy danych różnią się od złożonych struktur danych i co z tego wynika dla analizy.

Na czym polega złożoność danych

Złożoność danych to te ich cechy, które utrudniają analizę. Należą do nich objętość (ilość danych), prędkość (tempo napływu), różnorodność (różne formy danych) i wiarygodność (niepewność danych). W 2024 roku danych przybywa wykładniczo, więc te cechy dają o sobie znać mocniej niż kiedykolwiek. Złożoność nie bierze się tylko z rozmiaru, ale też z tego, jak bardzo różnią się źródła i formaty danych. Połączenie i analiza danych z mediów społecznościowych, czujników i systemów transakcyjnych to spore wyzwanie właśnie dlatego, że każde z tych źródeł wygląda inaczej.

Złożone typy danych a struktury danych

Złożone typy danych to nietradycyjne formy danych: tekst, obrazy, wideo i dźwięk. Wymagają wyspecjalizowanych technik analizy, bo nie mieszczą się w klasycznych wierszach i kolumnach bazy danych. Do analizy tekstu przydaje się na przykład przetwarzanie języka naturalnego (NLP), które pozwala rozpoznać sentyment wypowiedzi albo wydobyć z niej informacje. Analiza obrazu może natomiast wymagać technik widzenia komputerowego.

Z kolei złożone struktury danych dotyczą tego, jak dane są zorganizowane i powiązane. Przykładami są bazy hierarchiczne, bazy grafowe i struktury sieciowe. Szczególnie dobrze pasują do złożonych typów danych, bo pozwalają wychwycić subtelniejsze relacje i wzorce.

Wpływ na analizę danych

Podział na typy i struktury danych mocno wpływa na to, jak podchodzi się do analizy. Przy złożonych typach danych coraz częściej sięga się po machine learning, deep learning i NLP, żeby wydobyć z nich sensowne informacje. Firmy chętnie analizują dziś dane w czasie rzeczywistym lub prawie rzeczywistym, więc trzeba je przetwarzać sprawnie, żeby wnioski były gotowe szybciej​​.

Jeśli chodzi o struktury danych, kluczowy jest zwrot ku skalowalnej infrastrukturze i przetwarzaniu równoległemu. Gdy dane rosną i stają się coraz bardziej złożone, tradycyjna analiza na jednym serwerze przestaje wystarczać. Przetwarzanie równoległe, w którym dane dzieli się między wiele procesorów lub komputerów, pozwala sprawniej obsługiwać duże zbiory, zwłaszcza złożone​​.

Sztuka obróbki złożonych danych

W analizie złożonych danych obróbka jest fundamentem. To dzięki niej z ogromnych, nieustrukturyzowanych zbiorów powstają spójne wnioski, na podstawie których można działać. W tej części wyjaśniamy, czym jest obróbka złożonych danych, po co się ją robi i dlaczego od niej zależą spójna interpretacja danych i świadome decyzje biznesowe.

Czym jest obróbka złożonych danych?

Obróbka złożonych danych to kilka procesów: dane się czyści, przekształca i agreguje, żeby nadawały się do analizy. W 2024 roku zbiory są coraz bardziej zawiłe, więc obróbka to już nie tylko wstępny krok, ale osobna, zaawansowana dyscyplina. Ma własne techniki na typowe problemy złożonych danych: co zrobić z brakującymi wartościami w dużych zbiorach, jak zamienić dane nieliczbowe na format, który da się analizować, i jak połączyć dane z wielu źródeł w jeden spójny zbiór.

Cel obróbki danych

Obróbka ma przede wszystkim zamienić surowe dane w postać gotową do analizy. Dane mają być spójne, dokładne i ułożone tak, jak wymaga tego konkretne zadanie analityczne. Skoro to dane napędzają decyzje, od jakości obróbki wprost zależy, na ile trafne i wiarygodne będą wyciągnięte z nich wnioski.

Na przykład w analizie danych finansowych skuteczna obróbka jest kluczowa dla trafnego prognozowania i oceny ryzyka. W zbiorach finansowych stosuje się techniki takie jak normalizacja, wykrywanie anomalii i analiza trendów, żeby wydobyć wnioski, na których opierają się decyzje na giełdzie i w innych obszarach finansów.

Rola w spójnej interpretacji danych

Bez spójnej interpretacji danych firmy nie podejmą świadomych decyzji. Obróbka sprawia, że dane użyte w analizie są nie tylko dokładne, ale też dobrze oddają zjawiska, które mają modelować. Trzeba przy tym wychwycić stronniczość w danych, zadbać o ich różnorodność i właściwie potraktować wartości odstające.

Praca z danymi szybko się zmienia, a przy ich obróbce dużo robią dziś automatyzacja i AI. Coraz częściej sięga się po zautomatyzowane narzędzia i algorytmy, które radzą sobie ze skalą i złożonością takich zadań. Pomagają wskazać istotne dane, wyciągnąć z nich wnioski i pokazać je w czytelnej, atrakcyjnej wizualnie formie, więc cała analiza idzie sprawniej​​.

Techniki analizy złożonych danych

W 2024 roku w analizie złożonych danych pojawia się mnóstwo zaawansowanych technik. Zmieniają one to, jak organizacje podchodzą do ogromnych zbiorów danych i jak je interpretują.

Zaawansowana analityka i machine learning

Najwięcej zmienia tu zaawansowane wykorzystanie machine learningu (ML) i sztucznej inteligencji (AI). Te technologie zrewolucjonizowały analizę danych: pozwalają wydobyć cenne wnioski nawet z bardzo zawiłych zbiorów. Algorytmy ML są coraz lepsze, więc firmy łatwiej wykrywają wzorce oraz anomalie i trafniej przewidują, co się wydarzy. Zyskują na tym prognozy, zarządzanie ryzykiem i doświadczenia klientów.

Wizualizacja danych i raportowanie

Dużo daje też wizualizacja danych. W 2024 roku na znaczeniu zyskały interaktywne, intuicyjne platformy do wizualizacji, na których użytkownicy biznesowi sami przeglądają i analizują dane. Dashboardy aktualizowane na bieżąco i interaktywne raporty stały się niezbędne, bo osoby decyzyjne na każdym szczeblu znajdują w nich wnioski, na podstawie których mogą działać.

Chmura i edge computing

Strategia analityczna nie obejdzie się dziś bez chmury i edge computingu. Platformy analityczne w chmurze dają skalowalność i elastyczność, a edge computing przenosi analitykę bliżej źródła danych. Dzięki temu opóźnienia są mniejsze, a decyzje można podejmować w czasie rzeczywistym, zwłaszcza w środowiskach IoT.

Etyczne wykorzystanie danych i prywatność

Obaw o prywatność i etyczne wykorzystanie danych jest coraz więcej, więc organizacje bardziej niż kiedyś pilnują zgodności z przepisami i etycznego zbierania danych. Bez tego trudno zbudować zaufanie i odpowiedzialnie korzystać z danych.

Podsumowując, analizę złożonych danych w 2024 roku kształtuje postęp technologiczny, a obok niego większa dbałość o etyczne i odpowiedzialne korzystanie z danych. Dzięki tym trendom organizacje mogą w pełni wykorzystać swoje dane, wyciągać z nich trafniejsze wnioski i odnosić sukcesy w świecie, w którym dane znaczą coraz więcej.

Dobre praktyki w obróbce danych

Obróbka złożonych zbiorów danych to zawiły proces, więc warto znać dobre praktyki, które w nim obowiązują. Nie polega ona na samym zmienianiu danych, tylko na doprowadzeniu ich do postaci, z której da się wyciągnąć sensowne i trafne wnioski.

Język manipulacji danymi (DML)

Data Manipulation Language (DML) to podstawa obróbki danych. Obejmuje języki i składnie takie jak SQL, którymi wstawia się, usuwa i aktualizuje dane w bazach. Bez dobrej znajomości DML trudno sprawnie poruszać się po dużych zbiorach i je przekształcać.

Jak oszczędzać pamięć

Przy złożonych zbiorach danych optymalizacja pamięci ma pierwszorzędne znaczenie. Oszczędne gospodarowanie pamięcią przyspiesza przetwarzanie i analizę, co szczególnie liczy się przy dużych wolumenach danych. Pomagają w tym kompresja danych, właściwe indeksowanie i dobór odpowiednich struktur danych.

Techniki płynnego przenoszenia danych

Przenoszenie danych między różnymi strukturami i platformami to kolejny kluczowy element obróbki. Musi przebiegać płynnie, by zachować integralność danych i szybki dostęp do nich. Nieocenione są tu procesy ETL (Extract, Transform, Load), narzędzia do integracji danych i API.

Co obróbka złożonych danych zmienia w praktyce

To, jak obrabia się złożone dane, ma realne skutki. Najwyraźniej widać je w złożoności czasowej i w decyzjach biznesowych.

Wpływ na złożoność czasową

Przy obróbce złożonych danych złożoność czasowa oznacza czas potrzebny na przetworzenie i analizę dużych zbiorów. Dobrze dobrana strategia obróbki potrafi ją znacząco zmniejszyć, więc przetwarzanie i analiza trwają krócej. To bardzo ważne dla firm, które przy decyzjach potrzebują wniosków na czas.

Lepsze decyzje biznesowe

Dobrze przygotowane dane są solidną podstawą decyzji biznesowych. Organizacje, które dbają o ich dokładność i spójność, wyciągają bardziej wiarygodne wnioski, a przez to lepiej planują strategie i działania. Ma to szczególne znaczenie tam, gdzie decyzje zapadają szybko i na podstawie dużych ilości danych, na przykład na rynkach finansowych czy w analizie zachowań konsumentów.

Ochrona własności intelektualnej w analizie danych

W 2024 roku ochrona własności intelektualnej (IP) w analizie danych znaczy więcej niż kiedykolwiek. W tej części opisujemy, co w tej dziedzinie się zmienia i na co warto zwrócić uwagę.

Najważniejsze trendy w ochronie IP w 2024 roku

Internet rzeczy (IoT): IoT wciąż się upowszechnia i w użyciu ma być ponad 50 milionów urządzeń. Im więcej urządzeń, tym ważniejsze jest solidne zbieranie i analiza danych oraz decyzje podejmowane na ich podstawie, a przez to rośnie waga IP w sektorze IoT. Szybko rozwijają się między innymi rynek cyfrowych bliźniaków, opieka zdrowotna machine-to-machine i bezpieczeństwo IoT, a razem z nimi przybywa zgłoszeń patentowych w branży IoT​​.

Robotyka: rynek robotyki rośnie w wielu sektorach, między innymi w produkcji, rolnictwie i ochronie zdrowia, więc tu też warto śledzić, co dzieje się z IP. Prognozy mówią o dużym wzroście: z 641 milionów dolarów w 2018 roku do 6,40 miliarda dolarów w 2025. W tak szybko zmieniającej się dziedzinie ochrona IP ma duże znaczenie​​.

Energia odnawialna: sektor ma rosnąć w tempie 85,75%, więc to kolejna branża, w której liczy się IP. Do 2025 roku ma być warta 160,23 miliarda dolarów. Bez ochrony IP w technologiach energii odnawialnej trudno będzie utrzymać innowacyjność i rozwój​​.

Prywatność danych i cyberbezpieczeństwo

Jeśli chodzi o prywatność danych i cyberbezpieczeństwo, unijne akty DMA i DSA tworzą bezpieczniejszą przestrzeń cyfrową i sprzyjają innowacjom oraz wzrostowi rynku. Stawiają firmom wyższe wymagania, zwłaszcza przy wykorzystaniu danych osobowych. Małe i średnie przedsiębiorstwa mają na tym zyskać, bo konkurencja będzie większa, a sytuacja prawna jaśniejsza​​.

Poufność i zgodność z prawem

Kto analizuje dane w generatywnych systemach AI (GenAI), musi uważać na poufność, bo takie systemy często działają na zewnętrznych serwerach. Jeśli poufne informacje trafią do podmiotów trzecich, na przykład przy trenowaniu modeli GenAI, wrażliwe dane firmy mogą wyciec. Firma, która używa swoich danych w systemach GenAI, musi pamiętać o zobowiązaniach umownych i o ryzyku ujawnienia tajemnicy przedsiębiorstwa​​.

Do tego wykorzystanie danych osobowych w modelach GenAI może naruszać przepisy o prywatności, więc zgodność z prawem trzeba starannie sprawdzić. W grę wchodzą przepisy o AI w zatrudnieniu i regulacje branżowe. Należy też śledzić zmiany prawa w innych krajach, żeby spełniać wymogi każdej jurysdykcji, która Cię dotyczy​​.

Przyszłość analizy i obróbki danych

Pora podsumować tekst „Jak analizować i obrabiać złożone dane”. Jedno widać wyraźnie: analiza i obróbka danych zmieniają się bardzo szybko, a napędzają je postęp technologiczny i rosnąca świadomość, jak ważna jest ochrona własności intelektualnej.

Zaawansowana analityka, machine learning i sztuczna inteligencja zrewolucjonizowały nasze podejście do złożonych danych. Pozwalają wyciągać głębsze wnioski i podejmować lepiej przemyślane decyzje. IoT, robotyka i energia odnawialna zyskują na znaczeniu, więc potrzebne są solidne strategie ochrony IP. Prywatność danych i cyberbezpieczeństwo nadal są sprawą pierwszej wagi, a bez zgodności z prawem trudno działać w cyfrowym świecie.

W kolejnych latach analiza i obróbka danych będą się dalej zmieniać. Organizacje i pojedyncze osoby muszą trzymać rękę na pulsie i dostosowywać się na bieżąco, żeby w pełni wykorzystać potencjał złożonych danych. Kto przyjmie te zmiany, zyska nowe możliwości i pomoże napędzać innowacje i postęp w wielu branżach.