Сегодня машинное обучение и большие данные предоставляют отличный способ извлечь значимую информацию из бизнес-данных, большие данные используются для вывода скрытых закономерностей, неизвестных корреляций, тенденций рынка, предпочтений клиентов и целей прибыльности организации данные и машинное обучение работают вместе, чтобы предоставить компаниям множество преимуществ для более эффективного принятия решений, предотвращения мошеннических действий, снижения стоимости процесса и многого другого.
Давайте разберемся на примере, у Amazon миллионы пользователей, популярная платформа электронной коммерции автоматически генерирует рекомендуемые продукты для своих клиентов с помощью интеллектуальных рекомендаций, основанных на лайках, обмене, истории поиска и т. д. Amazon получает рекомендации с помощью инструментов и фреймворков. больших данных и машинного обучения.
Возможно, вы знакомы с базами данных или файлами Excel для сохранения данных. Большие данные относятся к массивным наборам данных, которые нельзя хранить, обрабатывать или анализировать с использованием традиционных инструментов или методов, как если бы вы когда-либо хранили полный список продуктов Amazon в одном файле Excel. , если вы попытаетесь поместить все данные о продуктах Amazon в одну базу данных, то, несомненно, вы никогда не извлечете полноценную информацию, потому что одна база данных не может справиться с поисковыми запросами.
У Amazon есть много офлайн- или онлайн-магазинов, которые генерируют терабайты данных, веб-приложения, такие как социальные сети, генерируют данные с очень высокой скоростью. Не только платформы социальных сетей, но и видеоплатформы, и есть другие веб-сайты, которые ежедневно генерируют терабайты данных, данные могут иметь различные формы, такие как изображения, видео, сообщения и другие.
Для больших данных данные подразделяются на различные форматы, такие как структурированные данные, полуструктурированные данные и неструктурированные данные. структурированные данные, видео и картинки попадают в неструктурированные данные, но все они относятся к большим данным.
Большие данные и машинное обучение имеют много преимуществ для бизнеса, например:
- Управление рисками
- Разработка продуктов и инновации
- Улучшенное принятие решений
- Повысить качество обслуживания клиентов
Большие данные и машинное обучение легко выявляют мошеннические действия и расхождения, бизнес может использовать эти технологии, чтобы сузить возможный список проблем и первопричин, компании также могут анализировать эффективность производства и необходимость его улучшения. Также возможно, что компании определят следующее подходящее место для бизнес-операций, большие данные предоставляют множество способов определить население, демографию, доступность местоположения и т. д.
Из-за увеличения онлайн-потребления невозможно избежать присутствия онлайн-бизнеса, если бизнес не понимает опыт клиента с их онлайн-приложениями, они никогда не измеряют правильную ситуацию, важно не только существование онлайн, но и решение реальных проблем. клиентов и предоставление решений клиенту важно для хороших отношений с клиентами.
По сути, большие данные относятся к агрегированию прошлых данных в осмысленном анализе, который бизнес-эксперты могут легко понять, агрегирование не ограничивается поведением клиентов, но выручкой, прибылью, продажами, прошлым и текущим годом, фактические потребности зависят от запроса бизнес-эксперт, который хочет сделать логический вывод о событиях и действиях. В бизнесе существует множество условий, в которых правильная идентификация важна без хорошей интеграции машинного обучения и больших данных, компании никогда не будут конкурировать с другими предприятиями.
