Наука о данных. Базовый курс

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.