Zpracování a analýza velkých dat

13. listopadu 2019
Témata – kroky procesu Další téma: Datový inženýring a integrace

Vytvoření strategie sběru dat

Identifikujte vhodné zdroje dat pro zpracování a analýzu velkých dat a vyviněte strategii sběru dat.


Před zahájením projektů zpracování a analýzy velkých dat je zásadní vytvořit strategii pro sběr správných dat. Podrobnosti tohoto kroku jsou:

  • Identifikace zdrojů dat: Určete, které zdroje dat jsou pro váš projekt důležité. Zvažte různé zdroje jako obchodní data, data ze senzorů a data z sociálních médií.
  • Výběr metod sběru dat: Rozhodněte, jaké metody budete používat pro sběr dat. Zvažte různé metody jako API, dotazování do databází a web scraping.
  • Hodnocení kvality dat: Posuďte kvalitu dat, která budou sbírána. Detectujte nesrovnalosti, chybějící data nebo šum a identifikujte oblasti, které je třeba opravit.
  • Plánování procesu sběru dat: Detailně naplánujte proces sběru dat. Definujte, která data budou sbírána v jakých intervalech a kdo je za to odpovědný.
  • Zohlednění bezpečnosti a ochrany soukromí dat: Přijměte vhodná opatření pro ochranu bezpečnosti a soukromí dat. Dodržujte zákony o ochraně dat a bezpečnostní standardy.

    • Čištění a příprava dat

    Vyčistěte a uspořádejte sbíraná data. Opravte nesrovnalosti a chybějící části dat.


    Čištění a příprava dat jsou klíčové kroky pro úspěch projektů zpracování a analýzy velkých dat. Podrobnosti tohoto kroku jsou:

  • Zlepšení kvality dat: Opravte chyby, nesrovnalosti a chybějící data ve sbíraných datových sadách. Použijte automatizované nebo manuální metody ke zvýšení kvality dat.
  • Organizace dat: Uspořádejte a strukturalizujte data. Vytvořte datové tabulky, přejmenujte sloupce a definujte datové typy.
  • Standardizace dat: Použijte techniky standardizace, aby data měla jednotný formát. Například všechny datumy ve stejném formátu nebo normalizace názvů produktů.
  • Zpracování chybějících dat: Řešte chybějící data. Vyviněte strategie pro odhad nebo vhodné doplnění chybějících dat.
  • Předzpracování dat: Připravte data pro zpracování. Aplikujte předzpracovací kroky jako převod kategoriálních dat na numerická, škálování a normalizaci.
  • Validace dat: Proveďte validaci dat k ověření konzistence a přesnosti. Identifikujte a řešte anomálie a odlehlé hodnoty.
  • Dokumentace přípravy dat: Dokumentujte procesy čištění a přípravy dat. Je to důležité pro budoucí týmovou spolupráci.

    • Ukládání a správa dat

    Efektivně ukládejte a spravujte velká data. Použijte databázové systémy a řešení pro ukládání velkých dat.


    Efektivní ukládání a správa dat jsou velmi důležité pro projekty zpracování a analýzy velkých dat. Podrobnosti tohoto kroku jsou:

  • Výběr systému pro ukládání dat: Vyberte vhodnou databázi nebo úložný systém pro velká data. Zvažte možnosti jako Hadoop HDFS, NoSQL databáze nebo cloudové úložiště.
  • Plánování struktury a modelu dat: Naplánujte, v jakých strukturách a modelech budou data uložena. Uspořádejte datové tabulky, kolekce nebo grafy.
  • Budování infrastruktury pro ukládání: Vybudujte potřebnou infrastrukturu pro zvolený systém ukládání. Nakonfigurujte fyzické nebo virtuální servery či cloudové služby.
  • Definice pravidel správy dat: Určte pravidla správy k zajištění přístupu, bezpečnosti a dlouhodobé udržitelnosti dat. Specifikujte, kdo má k jakým datům přístup a dobu uchování dat.
  • Tvorba záloh a plánů obnovy: Vytvářejte zálohy dat a připravte plány obnovy pro krizové scénáře. Pravidelně zálohujte, abyste zabránili ztrátě dat.
  • Plánování integrace a přenosu dat: Vyvíjejte strategie pro integraci a přenos dat z různých zdrojů. Naplánujte ETL (Extract, Transform, Load) procesy.
  • Implementace bezpečnostních opatření: Použijte vhodné kontroly přístupu a šifrovací metody pro zabezpečení dat. Omezte přístup k citlivým datům.

    • Výběr algoritmů pro zpracování a analýzu dat

    Vyberte vhodné algoritmy pro zpracování a analýzu dat. Zpracovávejte data pomocí rámců pro paralelní zpracování velkých dat.


    Výběr správných algoritmů pro zpracování a analýzu dat je zásadní pro úspěch projektu. Podrobnosti tohoto kroku jsou:

  • Definice cílů analýzy: Vyjasněte si cíle analýzy vašeho projektu. Určete, na které otázky chcete odpovědět nebo co předpovědět.
  • Výběr algoritmů: Vyberte vhodné algoritmy pro zpracování a analýzu dat. Hodnoťte různé techniky jako statistické analýzy, strojové učení či hluboké učení.
  • Zohlednění velikosti a složitosti dat: Velikost a složitost dat může ovlivnit výběr algoritmů. Zvažte distribuované zpracování pro velké datové sady.
  • Příprava dat a tvorba rysů: Proveďte přípravu dat a tvorbu relevantních znaků (feature engineering) před výběrem algoritmů. Připravte data k analýze.
  • Trénování a validace modelů: Trénujte a validujte modely pomocí vybraných algoritmů. Hodnoťte výkonnost modelů a dle potřeby je přeškolte.
  • Škálovatelnost a optimalizace výkonu: Škálujte algoritmy pro zpracování velkých dat a optimalizujte výkon. Používejte distribuované výpočty a paralelní zpracování.
  • Vizualizace a reportování výsledků: Efektivně vizualizujte a prezentujte výsledky analýzy. Předávejte je obchodním stakeholderům a týmu.
  • Plánování budoucích zlepšení: Průběžně revidujte procesy analýzy dat a plánujte budoucí zlepšení. Prověřujte nové zdroje dat či lepší algoritmy.

    • Paralelní zpracování a distribuované výpočty

    Zrychlete zpracování dat pomocí paralelních a distribuovaných výpočetních technik.


    Použijte paralelní zpracování a distribuované výpočetní techniky k urychlení zpracování dat a efektivnějšímu zpracování velkých dat. Podrobnosti jsou:

  • Definice strategií paralelního zpracování: Definujte vhodné strategie pro paralelní zpracování datových úloh. Rozdělte úkoly a uspořádejte je pro paralelní běh.
  • Použití distribuovaných výpočetních rámců: Využijte distribuované výpočetní struktury jako Hadoop nebo Apache Spark pro zpracování velkých dat.
  • Integrace s úložišti velkých dat: Integrujte paralelní výpočty s uložišti velkých dat. Zpracovávejte data přímo bez potřeby jejich přesunu.
  • Particionování a distribuce dat: Partition a distribuujte data mezi různé uzly pro paralelní zpracování a následné spojení výsledků.
  • Řízení chyb a monitorování: Použijte strategie pro správu chyb a monitorování potenciálních problémů během paralelního zpracování.
  • Optimalizace výkonu: Průběžně monitorujte a vylepšujte výkon paralelních výpočtů. Optimalizujte hardware i software.
  • Zajištění bezpečnosti a integrity dat: Implementujte odpovídající bezpečnostní opatření pro zabezpečení dat během paralelního zpracování. Používejte metody ověřování integrity dat.

    • Vizualizace dat a reportování

    Vizualizujte výsledky analýz a vytvořte efektivní reporty.


    Vizualizace dat a reportování jsou klíčové pro efektivní komunikaci a porozumění výsledků analýzy dat. Podrobnosti jsou:

  • Výběr nástrojů pro vizualizaci dat: Zvolte vhodné nástroje pro vizualizaci dat. Použijte grafy, tabulky, mapy a další grafické nástroje.
  • Aplikace zásad vizuálního designu: Dodržujte zásady vizuálního designu při tvorbě vizualizací. Zvažte výběr barev, uspořádání grafů a čitelnost obsahu.
  • Definice formátů reportů: Určete vhodné formáty pro reporty. Zvažte různé formáty jako PDF, interaktivní webové reporty nebo prezentace.
  • Tvorba datových příběhů: Vytvořte příběh k porozumění datům. Zvýrazněte důležité narativy a přidejte popisné texty.
  • Prezentace obchodním stakeholderům: Efektivně prezentujte výsledky analýzy obchodním stakeholderům nebo relevantním týmům. Vysvětlete příběhy dat a odpovídejte na dotazy.
  • Tvorba interaktivních vizualizací: Umožněte interaktivitu s vizualizacemi. Uživatelé tak mohou data prozkoumávat a testovat různé scénáře.
  • Sdílení reportů a vizualizací: Sdílejte reporty a vizualizace s relevantními osobami. Spravujte oprávnění k přístupu a zajistěte aktuálnost dat.
  • Sledování zpětné vazby a vylepšení: Zohledňujte zpětnou vazbu od stakeholderů. Průběžně zlepšujte proces reportování a vizualizace.

    • Škálovatelnost a optimalizace výkonu

    Škálujte procesy zpracování dat a průběžně zlepšujte výkon.


    Škálování zpracování dat a optimalizace výkonu jsou kritickými kroky v projektech velkých dat. Podrobnosti tohoto kroku jsou:

  • Identifikace úzkých míst výkonu: Určete překážky v současném systému, které zpomalují zpracování dat.
  • Zlepšení hardwaru a infrastruktury: Modernizujte hardware a infrastrukturu pro zrychlení zpracování. Zvažte výkonnější servery, rychlejší úložiště a vyšší šířku pásma.
  • Použití paralelního a distribuovaného zpracování: Urychlete operace paralelním a distribuovaným zpracováním úloh. Používejte paralelní výpočty a cloudové služby.
  • Optimalizace předzpracování dat: Optimalizujte kroky předzpracování. Vyvíjejte strategie pro rychlejší čtení, škálování a transformaci dat.
  • Řízení chyb a monitorování: Implementujte strategie řízení chyb a monitorování v rozšiřitelných systémech. Identifikujte a zaznamenávejte chyby s automatickou reakcí.
  • Provádění testů výkonu: Testujte škálovatelnost a vylepšení výkonu. Použijte zatěžovací testy a profilování výkonu pro analýzu chování systému.
  • Použití komprese a správy úložiště: Snižte náklady na úložiště pomocí kompresních technik. Aplikujte kompresní a archivní metody.

    • Bezpečnost a ochrana soukromí dat

    Přijměte odpovídající bezpečnostní opatření k ochraně dat během zpracování velkých dat.


    Bezpečnost a ochrana soukromí dat jsou zásadní během zpracování velkých dat. Krok zahrnuje tato opatření:

  • Zřízení kontroly přístupu k datům: Přísně kontrolujte přístup k datům. Zajistěte, aby pouze autorizovaní uživatelé mohli data zobrazit a upravovat.
  • Použití technik šifrování dat: Šifrujte citlivá data. Zvýšte bezpečnost pomocí silných šifrovacích metod při ukládání, přenosu a zálohování.
  • Autentizace a autorizace: Implementujte metody autentizace a autorizace uživatelů. Používejte dvoufaktorové ověřování a podobné metody.
  • Monitorování dat a detekce průniků: Nastavte systémy monitorování dat. Detekujte abnormální aktivity a potenciální bezpečnostní incidenty.
  • Definice zásad ochrany soukromí: Definujte a komunikujte zásady ochrany soukromí dat zaměstnancům a zúčastněným stranám. Jasně stanovte, jak s daty nakládat.
  • Správa ukládání dat: Řiďte dlouhodobé ukládání citlivých dat. Pravidelně čistěte nepotřebná data a aplikujte archivní postupy.
  • Vypracování plánů reakce na průniky: Definujte reakce při případných bezpečnostních incidentech. Připravte rychlý plán a informujte zúčastněné strany.
  • Školení zaměstnanců: Školte veškerý personál o bezpečnosti dat. Organizujte udržování povědomí a podporujte bezpečné chování.

    • Integrace výsledků do obchodních procesů

    Integrujte výsledky analýz do obchodních procesů. Upravte výstupy pro použití dle obchodních požadavků.


    Integrace výsledků analýzy dat do obchodních procesů proměňuje poznatky ve skutečnou obchodní hodnotu. Podrobnosti jsou:

  • Analýza obchodních procesů: Podrobně analyzujte stávající obchodní procesy. Určete, kde lze výsledky datové analýzy integrovat.
  • Definování toku dat: Určete, jak budou výsledky datové analýzy integrovány a jak bude probíhat tok dat. Vytvořte plány přenosu a synchronizace dat.
  • Použití integračních nástrojů: Použijte vhodné nástroje pro integraci výsledků do pracovních postupů. Zvažte API, databázová připojení a automatizační nástroje.
  • Tvorba strategií automatizace: Vyviněte automatizované strategie pro integraci výsledků do obchodních procesů. Automatizujte rutinní úlohy.
  • Aktualizace a synchronizace dat: Průběžně aktualizujte a synchronizujte obchodní procesy a analýzu dat.
  • Monitorování obchodních procesů: Sledujte a vyhodnocujte integrované procesy. Měřte přínosy integrace výsledků do workflow.
  • Školení uživatelů: Školte uživatele, kteří výsledky využívají. Naučte je správně pracovat s daty.
  • Sledování zpětné vazby a zlepšení: Vyhodnocujte zpětnou vazbu z nasazených výsledků a identifikujte příležitosti k dalšímu zlepšení.

    • Plánování budoucích vylepšení

    Průběžně revidujte procesy analýzy velkých dat a plánujte budoucí zlepšení. Přizpůsobte se technologickému vývoji a obchodním požadavkům.


    Nepřetržité zlepšování a sledování inovací poskytuje konkurenční výhodu. Podrobnosti jsou:

  • Vyhodnocení současného stavu: Posuďte současnou implementaci velkých dat. Určete oblasti pro zlepšení a technologie k aktualizaci.
  • Revize technologií a nástrojů: Prozkoumejte nové technologie a nástroje pro datovou analytiku. Vyberte ty vhodné a navrhněte strategie integrace.
  • Zlepšení kvality dat: Vyvíjejte strategie pro zvýšení kvality dat. Zlepšete procesy čištění, transformace a integrace dat.
  • Revize a zlepšení analýzy dat: Revidujte postupy analýzy dat a optimalizujte je pro vyšší efektivitu. Aktualizujte metody datové analytiky.
  • Školení týmu: Školte tým a relevantní osoby na nové technologie a procesy. Naučte je metody analýzy dat a techniky velkých dat.
  • Stanovení budoucích obchodních cílů: Identifikujte budoucí cíle podniku a roli projektů velkých dat. Vyvíjejte řešení sladěná s obchodními strategií růstu.
  • Plánování investic a rozpočtu: Plánujte investice a rozpočty pro budoucí změny. Zvažte aktualizace technologií, školení a infrastruktury.
  • Řízení a sledování projektů: Řiďte projekty zlepšení a stanovte procesy řízení. Sledujte postupy a dodržujte termíny.
  • Systémy zpětné vazby a monitorování: Pravidelně sledujte zpětnou vazbu uživatelů a výkonnost. Podle toho plánujte další vylepšení.
    • 1 2 3 4 5 6 7 8

    Řešení pro datovou analytiku, automatizaci obchodních procesů a umělou inteligenci
    Všechna práva vyhrazena.
    Kontakt |  🌐