СОВРЕМЕННЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИТИКОВ: ОТ СТРУКТУРЫ ДО АНАЛИЗА Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ

НАУКА И МИРОВОЗЗРЕНИЕ

УДК-004

СОВРЕМЕННЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИТИКОВ: ОТ СТРУКТУРЫ ДО АНАЛИЗА

Гараджаева Сульгун Атаевна

&арший преподаватель Туркменского госудаственного университета имени Махтумкули

г. Ашхабад Туркменистан Чарыева Огулхаджат Довледовна

Преподаватель института Телекоммуникаций и информатики Туркменистана г. Ашхабад Туркменистан

1. Введение

Базы данных являются основным инструментом в арсенале аналитиков, поскольку они обеспечивают эффективное хранение, извлечение и обработку данных, которые необходимы для анализа и принятия обоснованных решений. Независимо от отрасли, анализ данных — это процесс, который начинается с сбора информации, а затем требует её систематизации, обработки и извлечения полезных инсайтов. В этой связи важно понимать, как различные базы данных помогают аналитикам в решении этих задач.

2. Типы баз данных для аналитиков

Аналитика требует различных типов баз данных в зависимости от данных и процессов, с которыми работает аналитик. Приведём подробнее основные типы баз данных.

Реляционные базы данных (SQL)

Реляционные базы данных являются основным выбором для большинства аналитиков, работающих с четко структурированными данными.

. Примеры: MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle.

• Преимущества: Реляционные базы данных используют таблицы для организации данных, что позволяет структурировать информацию, выполнять сложные SQL-запросы и использовать транзакции для обеспечения целостности данных.

• Как используются для аналитики: Реляционные базы данных идеально подходят для работы с бизнес-данными, такими как финансовые отчеты, таблицы клиентов, инвентарные списки, транзакции и прочее.

Они позволяют легко агрегировать данные и выполнять сложные операции с помощью SQL-запросов.

Реляционные системы обеспечивают высокую точность данных и позволяют выполнять комплексный анализ с использованием функций группировки, соединений таблиц и подзапросов.

NoSQL базы данных

NoSQL базы данных стали популярными в последние годы, особенно для работы с большими объёмами данных, которые трудно поддаются структурированию в таблицах.

• Примеры: MongoDB, Cassandra, Redis, Couchbase, Elasticsearch.

• Преимущества: Гибкость в хранении данных, возможность работать с различными типами данных (текст, графики, JSON, бинарные данные), масштабируемость и высокая производительность для обработки больших объёмов данных. Эти системы подходят для работы с неструктурированными и полуструктурированными данными.

• Как используются в аналитике: NoSQL базы данных часто применяются для обработки данных в реальном времени (например, данных с сенсоров, логов, кликов пользователей в интернете) и для работы с большими объёмами неструктурированной информации. Они позволяют быстро извлекать и обрабатывать данные, обеспечивая гибкость в хранении и аналитике.

Гибридные базы данных

Гибридные базы данных сочетают в себе возможности реляционных и NoSQL систем, обеспечивая высокую производительность и гибкость для аналитиков, работающих с разнообразными данными.

• Примеры: Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake, Microsoft Azure Synapse Analytics.

• Преимущества: Гибридные базы данных обеспечивают поддержку как структурированных, так и неструктурированных данных, что позволяет аналитикам работать с различными типами информации. Они также предлагают высокую скорость работы и масштабируемость для обработки больших объёмов данных.

• Как используются в аналитике: Гибридные системы позволяют аналитикам работать с большими объёмами данных и использовать сложные аналитические запросы, оптимизированные для быстрого извлечения информации. Это важно для компаний, которые хотят обрабатывать и анализировать данные в реальном времени, а также сохранять гибкость при работе с различными форматами данных.

3. Процесс работы аналитика с базами данных

Для эффективной аналитики данные должны быть правильно подготовлены,

обработаны и проанализированы.

Этот процесс начинается с извлечения данных из базы данных, а затем включает

их очистку, преобразование и агрегацию для получения нужных результатов.

Подготовка данных

• Очистка данных: Данные, получаемые из различных источников, часто бывают грязными — содержат ошибки, пропуски, дубли или неверные значения. Очистка данных включает их проверку на ошибки, удаление дубликатов, замену пропусков и корректировку форматов.

• Трансформация данных: Этот этап включает преобразование данных в нужный формат для анализа. Это может быть изменение единиц измерения, агрегация данных (например, суммирование по времени или географическому региону), добавление вычисляемых столбцов и т.д.

• Нормализация данных: Процесс нормализации помогает привести данные к единому формату и масштабу, что важно для корректной аналитики и работы с алгоритмами машинного обучения.

Работа с запросами

• SQL-запросы: Для работы с реляционными базами данных аналитики используют SQL, который позволяет извлекать нужные данные, фильтровать, сортировать и агрегировать их. В более сложных случаях используют подзапросы, соединения таблиц и аналитические функции.

• Использование индексов: Индексация таблиц ускоряет выполнение запросов, особенно при работе с большими объемами данных, позволяя быстро находить необходимые записи.

Визуализация и анализ данных

• Использование инструментов BI (Business Intelligence): Для более удобного анализа и представления данных аналитики часто используют инструменты BI, такие как Power BI, Tableau, QlikView и другие. Эти инструменты позволяют интегрировать данные из различных источников и визуализировать их в виде отчетов и интерактивных дашбордов.

• Интерпретация данных: После обработки и визуализации данных аналитики делают выводы, которые помогают в принятии решений. Они могут использовать статистические методы, машинное обучение или другие подходы для выявления тенденций, закономерностей и прогнозов.

4. Базы данных в контексте Big Data

Аналитика Big Data требует специфических решений для работы с массивами данных, которые могут быть слишком большими, чтобы поместиться на одном сервере или слишком разнообразными для традиционных баз данных.

• Инструменты для работы с Big Data: Hadoop, Spark, Google BigQuery, Amazon Redshift — все эти системы предназначены для работы с огромными объёмами данных. Например, Hadoop использует распределённое хранение и обработку данных, что позволяет работать с данными, которые занимают терабайты и петабайты места.

• Облачные решения для Big Data: Облачные платформы, такие как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud и Microsoft Azure, предоставляют аналитикам масштабируемые ресурсы для обработки данных в реальном времени с возможностью масштабирования, что позволяет эффективно обрабатывать и хранить большие данные.

5. Роль аналитиков в выборе базы данных

Аналитики играют ключевую роль в выборе базы данных, так как именно они определяют, какая база данных будет использоваться для хранения и анализа данных.

• Оценка данных: Аналитики должны понять, какой тип данных они будут обрабатывать. Структурированные данные требуют реляционных баз данных, в то время как данные, генерируемые устройствами IoT или веб-логами, могут потребовать использования NoSQL.

• Требования к производительности: Важно учитывать, как быстро база данных должна отвечать на запросы. Например, для аналитики в реальном времени предпочтительнее использовать базы данных с низкой латентностью.

• Проблемы масштабируемости: Если данные будут расти, важно заранее выбрать систему, которая может масштабироваться по мере увеличения объема данных.

6. Тренды и инновации в области баз данных для аналитиков

Базы данных не стоят на месте, и новые технологии постоянно влияют на методы работы аналитиков.

• Облачные базы данных: Все больше компаний переходят на облачные решения для хранения и обработки данных, что позволяет снизить затраты на инфраструктуру и ускорить доступ к данным.

• Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения: Современные базы данных интегрируются с алгоритмами ИИ, что позволяет не только хранить и обрабатывать данные, но и извлекать из них ценные инсайты в автоматическом режиме.

- 4 -

• Мобильность и доступность: Современные базы данных обеспечивают доступ к данным с разных устройств, что важно для удаленной работы аналитиков.

7. Заключение

Базы данных играют ключевую роль в работе аналитиков, обеспечивая структурированное и эффективное хранение, обработку и извлечение данных. Важно правильно выбирать базу данных в зависимости от типов данных, объема и требуемой скорости обработки. Развитие технологий и трендов в области Big Data, искусственного интеллекта и облачных решений продолжит изменять методы работы с данными, открывая новые возможности для аналитиков.