Ну, ооооочень большие данные…. Плюсы и минусы микроразметки JSON-LD

Простые типы данных: переменные и константы.

Языки программирования.

Лекция 4.

Реальные данные, которые обрабатывает программа, - это числа (целые и вещественные), символы и логические величины. Данные типы данных называются базовыми . Все данные, обрабатываемые компьютером, хранятся в ячейках памяти, каждая из которых имеет свой адрес. Для того чтобы не следить за тем, по какому адресу будут записаны данные, в языках программирования используется понятие переменной , позволяющее отвлечься от адреса ячейки памяти и общаться с ней с помощью имени (идентификатора ).

Переменная – есть именованный объект (ячейка памяти), который может изменять свое значение. Имя переменной указывает на значение , а способ ее хранения и адрес остаются скрытыми от программиста. Кроме имени и значения, переменная имеет тип , определяющий, какая информация находится в памяти.

Тип переменной задает:

Используемый способ записи информации в ячейки памяти;

Необходимый объем памяти для ее хранения.

Если переменные присутствуют в программе, на протяжении всего времени ее работы – их называют статическими . Переменные, создающиеся и уничтожающиеся на разных этапах выполнения программы, называют динамическими .

Все остальные данные в программе, значения которых не изменяются на протяжении ее работы, называют константами или постоянными . Константы, как и переменные, имеют тип.

Для повышения производительности и качества работы необходимо иметь данные, максимально приближенные к реальным аналогам. Тип данных, позволяющий хранить вместе под одним именем несколько переменных, называется структурированным . Каждый язык программирования имеет свои структурированные типы. Одной из структур, объединяющих элементы одного типа данных, является массив .

Массивом называется упорядоченная совокупность однотипных величин, имеющих общее имя, элементы которых адресуются (различаются) порядковыми номерами (индексами).

Элементы массива в памяти компьютера хранятся по соседству, одиночные элементы простого типа такого расположения данных в памяти не предполагают. Массивы различаются количеством индексов, определяющих их элементы.

Одномерный массив предполагает наличие у каждого элемента только одного индекса. Примерами одномерных массивов являются арифметическая и геометрическая последовательности, определяющие конечные ряды чисел. Количество элементов массива называется размерностью . При определении одномерного массива его размерность записывается в круглых скобках, рядом с его именем. Например, массив, состоящий из элементов а1, а2… а10 записывается в виде А(10). Ввод элементов одномерного массива осуществляется поэлементно, в порядке, необходимом для решения конкретной задачи. Процесс ввода элементов массива можно изобразить в виде блок-схемы следующим образом:

Для примера рассмотрим алгоритм вычисления среднего арифметического положительных элементов числового массива А(10). Алгоритм решения задачи будет содержать подсчет суммы (обозначим S), включающей положительные элементы массива (ai>0), и количества (обозначим N) ее слагаемых.

Запись алгоритма в виде псевдокода :

1.Повторить 10 раз (для i=1,10,1)

1.1.Ввод ai.

2.Начальное значение суммы: S=0.

3.Начальное значение счетчика: N=0.

4.Повторить 10 раз (для i=1,10,1):

4.1.Если ai>0, то S=S+ai и N=N+1.

5.Если N>0, то вычисление среднего арифметического SA=S/N; вывод SA. Иначе: вывод «Положительных элементов в массиве нет».

Запись алгоритма в виде блок-схемы:

Двумерный массив предполагает наличие у каждого элемента двух индексов. В математике двумерный массив (или таблица чисел) называется матрицей. Каждый элемент имеет два индекса aij, первый индекс i определяет номер строки, в которой находится элемент (координата по горизонтали), а второй j – номер столбца (координата по вертикали). Двумерный массив характеризуется двумя размерностями N и М, определяющими число строк и столбцов соответственно.

Ввод элементов двумерного массива осуществляется построчно, в свою очередь, ввод каждой строки производится поэлементно, тем самым определяется циклическая конструкция, реализующая вложение циклов. Блок-схема алгоритма ввода двумерного массива:

Внешний цикл определяет номер вводимой строки (i), внутренний – номер элемента по столбцу (j).

Примеры

Если вы не знаете, как добавить код разметки на сайт, воспользуйтесь инструментом Маркер .

Вы также можете изучить порядок работы со структурированными данными и добавить разметку на сайт вручную.

Как разметить веб-страницу или письмо

Разметку можно разместить на HTML-странице или в HTML-файле письма электронной почты.

Как разметить веб-страницу

Выполните следующие действия:

Как разметить письмо в формате HTML

Выполните следующие действия:

Сохраните изменения, чтобы продолжить редактирование страницы или письма

Чтобы сохранить разметку в том виде, в каком она существует в данный момент, создайте для страницы закладку в браузере. Мастер разметки структурированных данных "запомнит" разметку, включая все ее значения, на месяц.

Как удалить теги

Чтобы полностью или частично удалить разметку, выполните действия, описанные ниже.

Как удалить отдельный тег

Откройте образец страницы или сообщения электронной почты и нажмите на нужный тег.

В появившемся меню выберите Удалить тег .

Также вы можете найти нужный элемент в столбце "Мои элементы данных", навести на него указатель мыши и нажать "Х" справа.

Как удалить все теги

Расширенная разметка дат

Мастер разметки структурированных данных распознает различные форматы. Главное, чтобы был указан месяц, день и год. Вы можете добавить в группу страниц любые отсутствующие данные , например год.

Если даты на странице отображаются единым фрагментом (например, 4 июня 2012 г.), то их рекомендуется отмечать одним тегом. Чем меньше тегов на сайте, тем быстрее он будет обрабатываться и тем точнее будут результаты.

Как добавлять один тег для даты

Начните выполнять разметку в соответствии с инструкциями для страницы или письма .

На странице добавления тегов выделите с помощью мыши дату, например 2 июня 2012 г.

В открывшемся меню выберите Дата > Дата/время или диапазон .

страницы или письма .

Добавление тегов для фрагментов дат

Иногда сведения о дате отображаются разрозненными фрагментами или для обозначения ее компонентов используются ярлыки. Например, на странице с информацией о нескольких мероприятиях, месяц и год могут указываться только вверху, а день – рядом с каждым отдельным мероприятием. В таком случае необходимо добавить теги для каждого фрагмента даты.

Учтите, что Мастер разметки не распознает даты, которые разделены на фрагменты и при этом представляют собой диапазон (например, 4–5 июня и 2012 ).

Как добавить теги для фрагментов дат

Начните выполнять разметку в соответствие с инструкциями для страницы или письма .

На странице добавления тегов выберите фрагмент даты с помощью мыши, например "июня ".

В открывшемся меню выберите Дата > Дополнительно > нужный фрагмент . Пример: Дата > Дополнительно > Месяц .

Мастер разметки добавит дату в столбец "Мои элементы данных".

Продолжайте добавлять теги для фрагментов данных, пока отметите их все.

Завершите разметку в соответствие с инструкциями для страницы или письма .

Примеры тегов для дат

Ниже приведены примеры дат, которые вы можете отметить.

• Отдельная дата. Например, можно пометить следующие варианты:
  • 2012 г., 4 июня
  • 4 июня 2012 г.
  • 13.04.2012 – ваши теги могут включать другие разделители и четырехзначное значение года, например 13-4-2012 . В случае с датами, которые можно читать по-разному, Google интерпретирует первое число как месяц. Например, дата 6/4/12 распознается как 4 июня 2012 г., а 13/4/12 – как 13 апреля 2012 г.
  Вы можете отметить несколько дат на странице. Например, если отметить 4 июня 2012 г. и 6 июня 2012 г. , то это будет означать, что мероприятие пройдет дважды: первый раз 4 июня, а второй – 6 июня.
• Диапазон дней. Например, 4-7 июня 2012 г.
  Обратите внимание, что разделитель между начальной и конечной датой должен быть дефисом (-).

• Даты с указанием времени. Например, можно отметить следующие даты:
  • 4 июня 2012 г. 3 pm – дата и время (am или pm). Если не указано, утреннее или вечернее время, Google интерпретирует данные с учетом стандартного рабочего времени. Например, 11 будет считаться за 11 am, а 2 – за 2 pm.
  • 4 июня 2012 г., 15:00 – 24-часовой формат времени.
  • 4 июня 2012 г. 3 pm EST или 4 июня 2012 г. 3 pm -5:00 – время с указанием часового пояса или отклонения по UTC/GMT.
  • 4 июня 2012 г., 2-3 pm или 4-5 июня 2012 г., 2-3 pm – диапазоны времени с диапазоном дат или без него.
• Фрагменты дат.Вы можете использовать расширенные настройки тегов, чтобы отметить следующие фрагменты текста как отдельную дату:
  • День: 4 июня, среда . Год: 2013 .
  • 4 июня | Время: 7:30pm-9:30pm и 2012
  Google не распознает диапазоны дат, распределенные по нескольким тегам. Например, следующие теги для дат являются недействительными:
  • 4-5 июня и 2012

Как указать формат даты вручную

Мастер разметки распознает даты на странице в соответствии с правилами форматирования, заданными для языка этой страницы. Например, если на странице используется американский английский (en-US), дата 12-06-12 будет означать 6 декабря 2012 г. Но если на странице используется британский английский (en-GB), то та же дата будет интерпретироваться как 12 июня 2012 г. Мастер разметки автоматически определяет язык страницы и использует соответствующие правила.

Чтобы задать другой формат даты для Мастера разметки, выполните следующие действия:

В открывшемся окне выберите формат даты из соответствующего списка.

Нажмите Сохранить .

Как добавить недостающие данные

Если на странице или в сообщении электронной почты отсутствуют определенные данные, например год, на который запланировано мероприятие, вы можете выбрать значение самостоятельно. Мастер разметки структурированных данных добавит для него разметку HTML.

Добавить недостающие данные, а также изменить или удалить их, можно в любое время.

Как добавить, изменить или удалить данные

Нажмите Добавить отсутствующие теги в нижней части столбца "Мои элементы данных".

Выполните любое из следующих действий:

• Выберите тег из списка и введите значение. Например, вы можете выбрать тег Категория и ввести значение "Русские народные песни".
• Удалите существующие данные, нажав X в текстовом поле.
• Измените значение в поле.

Нажмите Сохранить .
Изменения отобразятся в столбце "Мои элементы данных"

Как изменить язык страницы

Мастер разметки структурированных данных автоматически определяет язык образца страницы или сообщения электронной почты, чтобы лучше распознавать данные. Если инструмент ошибся, вы можете задать правильный язык самостоятельно.

Для этого выполните следующие действия:

Нажмите на значок настроек и выберите .

В открывшемся окне укажите язык.

Нажмите Сохранить .

Что такое schema.org

schema.org – это результат совместной работы Google, Microsoft и Yahoo! по усовершенствованию Интернета путем создания общего стандарта для описания веб-данных. Если вы добавите на свои HTML-страницы разметку schema.org, многие компании и системы, включая Google Поиск, смогут распознать информацию на вашем сайте. Аналогичным образом, если вы добавите разметку schema.org в электронное письмо в формате HTML, его данные сможет распознавать не только Gmail, но и другие почтовые сервисы.

Это перевод статьи Нейта Харриса для блога Ahrefs. Больше об авторе можно узнать из его страницы Facebook .

Информация полезна для вебмастеров и SEO-специалистов продвинутого уровня. Хотя и начинающие могут оценить важность структурированных данных в современном SEO.

Вы узнаете про

• особенности применения Schema.org,
• тонкости JSON-LD,

• интересные фишки в Google Search Console (по старинке — Google Webmaster),

• мифах структурированной разметки.

Поисковые системы дали ясно понять: крайне важную роль в поиске будущего будут иметь хорошие сниппеты.

Нам известно, что Google добавляет каждые пару месяцев новый блок в Google Search Gallery .

Google отлично понимает содержание контента на сайте. Когда же речь идет о нюансах в статьях и специфике каждой страницы – тут роботу поисковика уже нужна помощь. Именно поэтому структурированные данные помогут вам хорошо ранжироваться.

Структурированные данные – это общий термин, который относится к любым организованным данным определенного формата.

Это не SEO-термин. Реляционные базы данных - основополагающее ядро ​​всех вычислений – полагаются на структурированные данные. SQL - структурированный язык запросов - управляет упорядоченными данными.

Когда создатель сайта хочет представить страницу как профиль пользователя, страницу события или список вакансий, в коде нужно поместить определенную маркировку.

Чем больше страниц на сайте, которые поисковый робот будет воспринимать как XML или JSON объекты, тем лучше ваш контент будет ранжироваться в выдаче.

Де-факто в интернете основным языком описания структурированных данных является schema.org. Например, для представления авиаперелета schema.org содержит правила для описания типа авиаборта, номера выхода на посадку, меню.

Проект был основан в сотрудничестве между Google, Microsoft, Yahoo и Яндекс. Он остается открытым исходным кодом и технически редактируется кем-либо. Однако, как и любой проект W3C, процесс внесения изменений не так прост. Если вам хочется добавить новый тип структурированных данных, смиритесь с техническими и бюрократическими проволочками. В итоге вы получите новый тип разметки, включенный в библиотеку Schema.org.

4 варианта структурирования данных

Микроразметка JSON-LD - один из новых форматов структурированных данных, - именно его регулярно рекомендует Google. Вместо того, чтобы расставлять теги для каждого html элемента, JSON-LD представляет собой большой блок информационного кода, который сообщает роботу Google: «Тип воздушного судна, время отправления, меню и т. п.».

JSON-LD также хорош тем, что на странице нет необходимости размещать какие-либо визуальные элементы контента, содержащие информацию.

RDFa+GoodRelation - это еще одно синтаксическое расширение HTML. RDFa отличается от JSON по сути. Вместо того, чтобы помещать структурированные данные в один блок, HTML-расширение разбросано по всему документу и структурирует ваши данные «на лету».

Данный синтаксис можно представить как еще один атрибут. Например, как class. Этот формат может быть полезен для маркировки динамических элементов (отзывы). В таких случаях он быстрее и удобнее, чем использование JSON.

Microdata - расширение языка в формате HTML5. Используется редко.

Microformat aka μF - микроформат, наиболее часто встречающийся в форме hAtom/hentry.

Маркировка данных Google Search Console

Для сайтов, на которых нет большого числа элементов для маркировки, Google предлагает полезный инструмент в GSC, позволяющий владельцам сайтов быстро применять структурированные данные. Однако приведем несколько причин не использовать Data Highlighter

• Разметка ярлыка ваших данных будет нарушена, если что-либо изменится в форматировании ваших страниц.
• Маркировка доступна только для поискового робота Google.

Как структурированные данные помогают SEO

Расширенные сниппеты (т. н. Rich Snippets ) - наиболее желанные для всех вебмастеров, как повышающие CTR. Например, вывод рейтинга товаров непосредственно в сниппете страницы для интернет-магазина.

• Граф знания - блок о бренде или личности, например:

• AMP, Google News и т. д. - для того, чтоб попасть в Google News или иметь пометку AMP, сайт должен иметь множество различных типов микроразметки, например события .

• Индексация и ранжирование контента. Поисковики заявляют, что лучше понимают контекст и смысл содержимого страницы, если вы применяете микроразметку, даже если нет явно заметных результатов.
• Другие поисковые системы. Каждая поисковая система обрабатывает структурированные данные по-разному. У Yandex есть поля, необходимые для успешной обработки, которых Google не требует. Результаты первой страницы Baidu в значительной степени зависят от структурированных данных.

Мифы факторов ранжирования Микроразметка не является фактором ранжирования.

В прошлом мы наблюдали некий трюк со стороны Google, учитывающий микроразметку. Google понимал в выдаче брендовые запросы. Например, если вы владелец пиццерии «Tim`s Pizzeria» в Бруклине и кто-то набирает запрос «tims pizzeria brooklyn», то ваш сайт появится на первом месте в выдаче, даже не имея ссылочного профиля.

Если Google еще не понял, что ваш сайт является аналогом «Tim`s Pizzeria», то микроразметка может в этом помочь, впрочем как и с графом знаний, который был описан выше.

Микроразметка - это не магия, и не добавляет качества сайту в глазах поисковых систем. Это нужно помнить, не забывая о её преимуществах.

Примеры применения структурированных данных

Использование JSON-LD является наипростейшим способом внедрения структурированных данных на сайт. Эта разметка сообщает, что ваш сайт «представляет собой набор связанных веб-страниц и других элементов, которые обычно размещаются на одном домене и доступны по определенным URL-адресам».

Вставьте данный код на ваш сайт так же, как, например, код GA, заменив yoursite.com вашим URL.

{ "@type": "WebSite", "url": "https:// ahrefs.com/" }

Запустите инструмент Google и кликните на «Run Test».

Вы должны увидеть примерно следующее:

Приведем пример для блога ahrefs, где можно включить следующий блок JSON-LD.

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "BlogPosting", "url": "https://ahrefs.com/blog/bla-bla-bla", "headline": "What is Structured Data? And Why Should You Implement It?", "alternativeHeadline": "Stuctured Data 101", "description": "Structured data is bla bla bla bla", "datePublished": "July 4, 2017", "datemodified": "July 5, 2017", "mainEntityOfPage": { "@type": "WebPage", "url": "https://ahrefs.com/blog/bla-bla-bla" }, "image": { "@type": "imageObject", "url": "http://example.com/images/image.png", "height": "600", "width": "800" }, "publisher": { "@type": "Organization", "name": "ahrefs", "logo": { "@type": "imageObject", "url": "http://example.com/images/logo.png" } }, "author": { "@type": "Person", "name": "Nate Harris" }, "editor": { "@type": "Person", "name": "Tim Soulo" }, "award": "The Best ahrefs Guest Post Ever Award, 2017", "genre": "Technical SEO", "accessMode": ["textual", "visual"], "accessModeSufficient": ["textual", "visual"], "discussionUrl": "https://ahrefs.com/blog/bla-bla-bla/#disqus_thread", "inLanguage": "English", "articleBody": "Search engines have made it clear: a vitally important part of the future of search is rich results. While controversial..." }

Многим понадобится внедрить микроразметку для интернет-магазина. Ниже приведен пример кода для сайтов eCommerce.

{ "@context": "http://schema.org", "@type": "Product", "url":"https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza", "aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "3.5", "reviewCount": "2", "bestRating": "5", "worstRating": "1" }, "description": "Tim"s pizzeria"s most delicious cheesiest cheese pizza. Made with 100% goat cheese turned blue.", "name": "Tim"s Goat Cheese Pizza", "image":["https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza-hero.jpg","https://timspizzeria.com/goat-cheese- pizza-olives.jpg","https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza-pineapple.jpg"], "offers": { "@type": "Offer", "availability": "http://schema.org/InStock", "image":"https://timspizzeria.com/goat-cheese-pizza-hero.jpg", "price": "26.00", "priceCurrency": "USD", "sku":"1959014", "seller":{ "@type":"Organization", "name":"Tim"s Pizzeria"}, "availability": "http://schema.org/InStock"}, "review": [ { "@type": "Review", "author": "Nate", "datePublished": "2017-07-041", "reviewBody": "Dope lit funkytown! Delicious pizza.", "name": "n8 h", "reviewRating": { "@type": "Rating", "bestRating": "5", "ratingValue": "5", "worstRating": "1" } }, { "@type": "Review", "author": "Dmitry", "datePublished": "2016-05-22", "reviewBody": "This is the grossest thing I"ve witnessed, let alone tasted.", "name": "OMG this pizza is abhorrent", "reviewRating": { "@type": "Rating", "bestRating": "5", "ratingValue": "1", "worstRating": "1" } } ] } }

Стоит отметить, что Google понимает JSON-LD, даже если ее элементы рендерятся асинхронно, поэтому микроразметку можно легко внедрить через Google Tag Manager, AJAX и т. д.

Инструменты структурированных данных

Владельцам сайтов на WordPress можно порекомендовать плагин Schema для быстрой и легкой настройки микроразметки. Большинство плагинов микроразметки для WordPress имеют множество проблем и недоработок. Многие из этих плагинов передают в качестве элементов микроразметки лишние данные дизайн-темы WP-сайта, такие как: author, date Published, Featured Image и т. д.

Однако использование плагинов не позволит вам охватить все возможности Schema, которые поддерживает Google. Тонкая и качественная настройка микроразметки - это путь к успеху в выдаче Google. Давайте посмотрим на необычную настройку карточек товаров Sephora . Также интересная микроразметка применена на .

А вот пример экспериментальной разметки страницы события, которую автор статьи внедрял для одного из своих клиентов.

Данная микроразметка делает сайт клиента автора одним из немногих (например, suggestedMinAge используется всего лишь от 100 до 1000 доменами)

Еще одна проблема SEO-плагинов для микроразметки в том, что их использование часто приводит к дублям. Это может быть проблемой, например, для карточек товаров: Google может считать два элемента микроразметки одного товара как два разных товара.

С данной проблемой автор статьи работает в настоящее время на одном из сайтов: Shopify имеет внедренную микроразметку товаров Schema, которая дублирует внедренную автором микроразметку для расширенных сниппетов, содержащую секции aggregate ratings и review (отзывы и рейтинг).

Кто то может предложить https://www.schemaapp.com/ … Автор статьи не сталкивался и не станет рекомендовать «за» или «против». Однако вот, что стоит отметить:

Schema App это набор инструментов, позволяющий интернет маркетологам создавать и управлять микроразметкой Schema даже не имея глубоких знаний в языке Scherma.org и программировании.

Все это кажется слишком сложным

Для мгновенного результата базовые возможности микроразметки несомненно помогут SEO. Основные структурированные данные могут быть внедрены с помощью плагинов. Если Вы выбрали применение плагинов, то стоит быть готовыми к сложностям, описанным выше.

Все те, кто работает с крупными проектами, должны уделить больше внимания расширенной микроразметке. Задумайтесь над тем, что, хорошее понимание структурированных данных - это ваш «золотой билет» в экспериментирование с поисковой выдачей. Это гарантирует, что ваш сайт будет «понятен» поисковой системой.

И хорошая новость в том, что работу с микроразметкой не надо делать регулярно. Достаточно проработать этот вопрос грамотно один раз, и можно больше к нему не возвращаться.

Поскольку внедрение микроразметки связано с программированием, то является своеобразной «страшилкой», и очень часто игнорируется SEO-специалистами. Автор уверен, что некоторым техническим SEO-специалистам это может не понравится и считает, что Schema не используется в полной мере всеми оптимизаторами.

Выводы

Техническое SEO бескрайне многообразно и широко по своим возможностям, и понимание структурированных данных является фундаментальным. Фактически Semantic Web может стать погибелью для SEO специалистов: чем больше данных мы скармливаем Google, тем больше создается расширений, которые уводят трафик из органической выдачи.

Когда мы грамотно внедряем структурированные данные на сайт, то мы обучаем поисковые системы все лучше обходиться без нас в будущем. Р азметка данных, с одной стороны будучи полезной, является удачным самообучающимся инструментом Google.

Однако, польза структурированных данных настолько велика, что микроразметку нельзя игнорировать. Не говоря о потенциальном росте трафика, хорошо выполненная маркировка данных повышает шансы сайта быть учтенным постоянно развивающимися дополнениями и расширениями органической выдачи со стороны Google.

Cтраница 1

Структурированные данные в языке Ада могут использоваться в виде массивов и записей. Кроме того, доступ к структурированным данным в языке Ада может осуществляться с помощью указателей. Использование массивов с неуточненными границами обеспечивает возможность параметризации массивов и использования подпрограмм, в качестве параметров которых используются массивы переменного размера.  

Семантика переменных в языке PILOT / 2.

Обработка сложно структурированных данных во внешней памяти является отличительным свойством всех ЯПЗ. Но помимо этого нужны и обычные переменные. Вот почему в ЯПЗ PILOT / 2 введены регистры и стеки.  

Множества процедур, представляющие структурированные данные, обладают интересным и иногда полезным свойством: из них можно образовывать другие возможные представления. Так, например, из представления списка 2 логически следует представление списка 1, и первое из них можно было бы снабдить такими инструкциями, используя соответствующие управляющие директивы, которые позволили бы получить на выходе второе представление. В этом контексте представление списка 2 вело бы себя подобно обычному множеству процедур, порождающему выходные данные. Такая способность логических утверждений одновременно выполнять функции как обычных процедур, так и представлений структур данных показывает, что всякое предполагаемое различие между процедурами и данными носит в сущности прагматический характер, и касается оно лишь использования этих ресурсов, а не присущих им атрибутов.  

Компоненты массива представляют собой структурированные данные одного типа. Массив объединяет данные с одинаковыми свойствами. В противоположность массивам компоненты прямого (декартова) произведения могут иметь различные типы. Прямое (декартово) произведение, как и массив, является одним из основных структурированных типов данных, и его называют также записью или структурой.  

Знания - это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.  

В представлении посредством термов структурированные данные образуются при помощи функциональных символов, позволяющих собирать составляющие их части в группы. Так, например, список (10 20 30) можно было бы представить термом 10.20.30. NIL, в котором каждый функтор точка группирует элемент, расположенный слева от него, со стоящим справа хвостовым фрагментом списка. И константы, и структурированные термы можно рассматривать как по существу пассивные объекты, предназначенные для обработки процедурами.  

На класс программ обработки структурированных данных ориентирована АЛТОП-технология, созданная на основе работ по программному обеспечению АСУ. Эта разработка включает оригинальные средства составления исходных описаний , разбираемые в разделах 2.4 и 2.5, и методику проектирования (см. гл.  

Таким образом, класс структурированных данных представляет данные / для хранения которых необходимо создание фиксированных совокупностей форматов. Базы данных, хранящие такие данные, являются форматированными с детерминированной схемой, ориентируемой на предварительную фиксацию и классификацию объектов внешней среды, точного утверждения свойств и отношений, описываемых в базе данных из заранее созданной совокупности фиксированных форматов.  

Под базой данных понимается совокупность структурированных данных.  

Для размещения в линейных структурах памяти структурированных данных используются различные приемы и методы. Как правило, такие данные представляются в виде списков и от их организации прямо зависит эффективность поиска и другие характеристики систем обработки данных.  

Имена в программах используются для обозначения простых переменных, структурированных данных, элементов структурированных данных, констант, подпрограмм, операций, меток операторов, формальных параметров и других элементов программы. Имена бывают несоставные и составные.  

В основу ЯЗ положены неоператорные средства описания иерархически структурированных данных. Оно однозначно определяет траекторию движения и доступа в БД. Кроме того, в ЯЗ имеются средства, аналогичные процедурным языкам программирования.  

Формализованная анкета, предназначенная для обработки и записи структурированных данных.  

В указанной терминологии база данных может быть определена как совокупность специальным образом структурированных данных и связей между их элементами, сегментами и логическими записями. Построение баз данных в таком понимании возможно лишь для информационных объектов, обладающих общими для целого класса свойствами. При необходимости предоставления в информационной базе объектов с индивидуальными свойствами целесообразно строить базы неструктурированных данных, допускающие фиксирование информации на естественном языке.  

На каждом предприятии существует множество различных баз данных, которые пополняются от источников структурированных данных. Структурированные данные – данные, которые вводятся в базы данных в определенной форме, например, таблиц Excel, со строго определенными полями. Совокупность баз данных предприятия называется в англоязычной литературе Enterprise Data Warehouse (EDW) – буквально «склад данных». В русскоязычной литературе мне пока не встречалось аналога этого термина, поэтому назовем это «склад данных предприятия». Для красоты будем использовать английскую аббревиатуру EDW.

Источники структурированных данных – это приложения, которые снимают данные различных транзакций. Например, это могут быть CDR в сети оператора, извещения об авариях на сети (trouble tickets), финансовые транзакции по банковским счетам, данные системы ER (Enterprise Resource Planning), данные прикладных программ, и др.

Бизнес-аналитика BI (Business Intelligence) – компонент обработки данных. Это различные приложения, инструменты и утилиты, которые позволяют анализировать собранные в EDW данные и принимать решения на их основе. Это системы генерации операционных отчет, выборочные запросы, приложения OLAP (On-Line Analytical Processing), т.н. «дисруптивная аналитика», системы предиктивного анализа и визуализации данных. Попросту говоря, менеджер должен видеть бизнес-процесс в удобной для восприятия форме, лучше всего графической и анимационной, чтобы быстро принимать оптимальные решения. Первый закон бизнеса: правильное решение – это решение принятое вовремя. Если правильное решение для вчерашнего дня принято сегодня, не факт, что оно еще остается правильным.

А что делать, если источники данных – неструктурированные, разнородные, полученные из разных источников? Как будут работать с ними аналитические системы? Попробуйте выделить мышкой несколько ячеек с данными в таблице Excel и вставить в простой текстовый редактор (например, Notepad) и вы увидите, что такое «неструктурированные данные» (Unstructured Data). Примеры неструктурированных данных: электронная почта, информация из соцсетей, данные XML, файлы видео-, аудио- и изображений, данные GPS, спутниковые изображения, данные с сенсоров, веб-логи, данные о перемещении мобильного абонента в хендовере, тэги RFID, документы PDF…

Для хранения подобной информации в центрах обработки данных (ЦОД) используется распределенная файловая система Hadoop, HDFS (Hadoop Distributed File System). HDFS может хранить все типы данных: структурированные, неструктурированные и полу-структрированные.

Приложения Big Data для бизнес-аналитики – компонент не только обработки, но и с данными, как структурированными, так и нет. Они включают приложения, инструменты и утилиты, помогают анализировать большие объемы данных и принимать решения, на основе данных Hadoop и других нереляционных систем хранения. Он не включают традиционные приложения BI-аналитики, а также инструменты расширения самого Hadoop.

Кроме того, важным компонентом Hadoop является система MapReduce. Она предназначена для управления ресурсами и обработкой данных в Hadoop, чтобы обеспечить надежность хранения и оптимизированное размещение данных в географически распределенных ЦОД. Система MapReduce состоит из двух основных компонетов – Мар, которая распределяет дубликаты блоков неструктурированных данных по различным узлам системы хранения (с целью надежности сохранения информации), и Reduce – компонента удаления идентичных данных, как с целью уменьшения требуемого общего объема хранения, так и повышения корректности последующих действий над данными. MapReduce примечательна тем, что обрабатывает данные там, где они и хранятся (т.е. в HDFS), вместо того, чтобы их куда-то перемещать для обработки, а потом ещё куда-то записывать результаты, что обычно и делается в обычных EDW. MapReduce также имеет встроенную систему восстановления данных, т.е. если один узел хранения отказывает, MapReduce всегда знает, куда надо лезть за копией потерянных данных.

Хотя скорость обработки данных MapReduce на порядок превосходит традиционные методы обработки с «выемкой» данных, все же, вследствие несравнимо больших объемов данных (на то они и Big Data), в MapReduce обычно используют параллельную обработку потоков данных (batch mode). В версии Hadoop 2.0 функция управления ресурсами выделена в отдельную функциональность (называется YARN), поэтому MapReduce более не является «бутылочным горлышком» в Big Data.

Переход на системы Big Data вовсе не означает, что традиционные EDW надо отправить в утиль. Напротив, их можно использовать совместно, чтобы использовать преимущество тех и других, а также извлекать новые ценности бизнеса за счет их синергии.

Для чего это все нужно.

Среди потребителей ИТ- и телеком-оборудования широко бытует мнение, что все эти эффектные иностранные слово- и буквосочетания – Cloud Computing, Big Data и разные прочие IMS с софтсвитчами придумываются хитрыми поставщиками оборудования, чтобы поддерживать свою маржинальность. То есть, чтобы впаривать, впаривать и впаривать новые разработки. А иначе не будет выполнен план по продажам и Билл Джобс Чемберс скажет «ай-яй-яй». И «накрылась премия в квартал».

Поэтому поговорим о нужности этого всего и тенденциях.

Наверное, многие еще не забыли страшный вирус гриппа H1N1. Были опасения, что он может оказаться даже сильнее испанки 1918 года, когда счет жертв шел на десятки миллионов. Хотя врачи должны были регулярно сообщать об участившихся случаях заболеваний (и они таки сообщали), однако анализ этой информации запаздывал на 1-2 недели. И сами люди обращались, как правило, через 3-5 дней после начала болезни. Т.е., меры принимались, по большому счету, задним числом.

Зависимость ценности информации в от времени обычно имеет вид U-образной кривой.

Информация наиболее ценна либо сразу после ее получения (для принятия оперативных решений), либо спустя некоторое время (для анализа тренда).

Компания Google, хранящая многолетнюю историю запросов, решила проанализировать 50 миллионов наиболее популярных запросов из мест очага предыдущих эпидемий гриппа, и сравнить их с данными медицинской статистики во время этих эпидемий. Была разработана система установления корреляции между частотой определенных запросов и найдено 40-50 типичных запросов. Коэффициент корреляции достигал 97%.

В 2009 году и удалось избежать серьезных последствий эпидемии H1N1, именно потому, что данные были получены сразу, а не спустя 1-2 недели, когда в поликлиниках в местах эпидемии уже было бы не протолкнуться. Это было, пожалуй, самое первое использование технологии «больших данных», хотя в то время они еще так не назывались.

Хорошо известно, что цена авиабилета – вещь очень непредсказуемая, и зависящая от многих факторов. Недавно я оказался в ситуации, когда можно было купить один и тот же билет экономкласса, одной и той же авиакомпании в один и тот же город в двух возможных вариантах. На рейс, улетающий вечером через три часа, билет стоил 12 тыс. рублей, а на раннее утро завтрашнего дня – 1500 рублей. Повторю, авиакомпания – одна и даже самолет на обоих рейсах одного типа. Обычно цена на билет тем дороже, чем ближе время вылета. На цену билета влияют еще много разных факторов – как-то раз агент по бронированию объяснял мне суть этого сонма тарифов, но я так ничего и не понял. Возможны случаи, когда цена на билет, наоборот, падает, если при приближении даты вылета остается много непроданных мест, в случае проведения каких либо акций и пр.

Однажды, Орен Энциони, директор программы искусственного интеллекта в Университете штата Вашингтон, собрался лететь на свадьбу брата. Поскольку свадьбы обычно планируются заранее, то и билет он купил сразу же, задолго до вылета. Билет действительно был недорогой, гораздо дешевле, чем обычно, когда он покупал билет для срочной командировки. В полете он похвастался соседу, как дешево ему удалось купить билет. Оказалось, что у соседа билет ещё дешевле, а покупал он его позже. Мистер Энциони с досады устроил импровизированный социологический опрос прямо в салоне самолета о ценах на билеты и датах их покупки. Большинство пассажиров заплатило меньше, чем Энциони, и почти все купили билет позже него. Это было очень странно. И Энциони, как профессионал, решил заняться этой проблемой.

Приобретя выборку из 12 тысяч транзакций на сайте одного из туристических агентств, он создал модель прогнозирования цен на авиабилеты. Система анализировала только цены и даты, не учитывая никаких факторов. Только «что» и «сколько», без анализа «почему». На выходе получалась прогностическая вероятность снижения или повышения цены на рейс, на основе истории изменений цен на другие рейсы. В результате ученый основал небольшую консультационную фирму Farecast (игра слов: Fare — тариф, цена; Forecast — прогноз) по прогнозированию цен на авиабилеты, на основе большой базы данных по бронированию рейсов, которая, конечно, не давала 100%-ную точность (что указывалось в пользовательском соглашении), но с достаточной степенью вероятности могла ответить на вопрос, покупать билет прямо сейчас, или подождать. Чтобы еще больше обезопаситься от судебных исков, система также выдавала «оценку доверия самой себе» примерно в таком виде: «С вероятностью 83,65% цена на билет будет ниже через три дня».

Потом компанию Farecast за несколько миллиардов долларов купила Microsoft и встроила ее модель в свой поисковик Bing. (И, как это чаще всего бывает у Microsoft , об этом функционале больше ничего не слышно, т.к. этим Bing’ом мало кто пользуется, а кто пользуется, ничего об этой функции не знает).

Эти два примера показывают, как с помощью анализа Больших Данных можно извлечь общественную пользу и экономическую выгоду.

Что же это все-таки такое — Big Data?

Для «больших данных» нет строгого определения. По мере появления технологий для работы с большими объемами данных, для которых уже не хватало памяти одного компьютера и их приходилось где-то хранить, (MapReduce, Apache Hadoop), появилась возможность оперировать намного бóльшими объемами данных, чем прежде. При этом данные могли быть неструктурированными.

Это дает возможность отказаться от ограничений т.н. «репрезентативных выборок», на основе которых делаются более масштабные заключения. Анализ причинности заменяется при этом анализом простых корреляций: анализируется не «почему», а «что» и «сколько». Это в корне меняет устоявшиеся подходы о том, как принимать решения и анализировать ситуацию.

На фондовых рынках каждый день происходит десятки миллиардов транзакций, из них около двух третей торгов решаются с помощью компьютерных алгоритмов на основе математических моделей с использованием огромных объемов данных.

Еще в 2000 году количество оцифрованной информации, составляло лишь 25% общего количества информации в мире. К настоящему времени количество хранимой информации в мире составляет величину порядка зетабайт, из которых на нецифровую информацию приходится менее 2%.

По данным историков, с 1453 по 1503 год (за 50 лет) напечатано около 8 миллионов книг. Это больше всех рукописных книг, написанных писцами с Рождества Христова. Другими словами, потребовалось 50 лет, чтобы приблизительно вдвое увеличить информационный фонд. Сегодня это происходит каждые три дня.

Чтобы понять ценность «больших данных» и механизм их работы, приведем такой простой пример. До изобретения фотографии, для того, чтобы нарисовать портрет человека, требовалось от нескольких часов до нескольких дней или даже недель. При этом художник делал определенное количество мазков или штрихов, число которых (для достижения «потретного сходства») можно измерить сотнями и тысячами. При этом важно было КАК рисовать, как класть краски, как штриховать и пр. С изобретением фотографии, число «зерен» в аналоговой фотографии, или число «пикселов» в цифровой изменилось на несколько порядков, и то КАК их расположить нам неважно – за нас это делает фотоаппарат.

Однако результат по большому счету один – изображение человека. Но есть и различия. В рукописном портрете точность сходства весьма относительна и зависит от «видения» художника, неизбежны искажения пропорций, добавление оттенков и деталей, которых в «оригинале», т.е. в человеческом лице, не было. Фотография точно и скрупулезно передает «ЧТО», оставляя «КАК» на заднем плане.

С некоторой аллегорией можно сказать, что фотография – это Big Data для рукописного портрета.

А теперь будем фиксировать каждое движение человека через строго определенные и достаточно малые интервалы времени. Получится кинофильм. Кинофильм – это «большие данные» по отношению к фотографии. Увеличили количество данных, соответствующим образом их обработали – получили новое качество – движущееся изображение. Изменяя количество, добавляя алгоритм обработки, мы получаем новое качество.

Теперь уже и сами видео-изображения служат пищей для компьютерных систем Big Data.

При увеличении масштаба обрабатываемых данных появляются новые возможности, недоступные при обработке данных меньших объемов. Google прогнозирует эпидемии гриппа не хуже, и гораздо быстрее, чем официальная медицинская статистика. Для этого нужно произвести тщательный анализ сотен миллиардов исходных данных, в результате чего она дает ответ намного быстрее, чем официальные источники.

Ну, и кратко о еще двух аспектах больших данных.

Точность .

Системы Big Data могут анализировать огромное массивы данных, а в некоторых случаях - все данные, а НЕ их выборки. Используя все данные, мы получаем более точный результат и можем увидеть нюансы, недоступные при ограничении выборочного анализа. Однако, при этом приходится довольствоваться общим представлением, а не пониманием явления вплоть до мельчайших деталей. Однако, неточности на микро-уровне позволяют при большом количестве данных позволяют делать открытия на макро-уровне.

Причинность .

Мы привыкли во всем искать причины. На этом, собственно, и основан научный анализ. В мире больших данных причинность не так важна. Важнее – корреляции между данными, которые могут дать необходимые знания. Корреляции не могут дать ответ на вопрос «почему», но хорошо прогнозирует «что» произойдет, в случае обнаружения тех или иных корреляций. И чаще всего именно это и требуется.

***