Наука о данных объединяет информатику и статистику для решения интересных задач, связанных с интенсивным использованием данных, в промышленности и во многих областях науки. Использование больших данных позволяет компаниям отслеживать различные модели и тенденции, связанные с клиентами. Наблюдение за поведением клиентов важно для стимулирования лояльности, поэтому аналитика больших данных может помочь изменить все бизнес-операции. Системы, которые обрабатывают и хранят большие данные, стали обычным компонентом архитектур управления данными в организациях в сочетании с инструментами, поддерживающими использование аналитики больших данных.

В мире ежедневно создаются тонны структурированных и неструктурированных данных. Таким образом, потребность в его утилизации стала завораживающей для бизнеса. В основном рынок больших данных и аналитики расширяется более быстрыми темпами. Ожидается, что к 2023 году он вырастет до 77 миллиардов долларов. Вот несколько фактов, которые немного раскрывают важность больших данных в 2021 году.

  • Каждый день люди по всему миру генерируют 2,5 квинтиллиона байтов данных.
  • Почти 90% данных были собраны за последние три года.
  • Для 90% предприятий неструктурированные данные являются самым большим препятствием в этой сфере.
  • В 2020 году большие данные во многом зависят от автоматизированной аналитики.

Что такое большие данные?

Большие данные - это комбинация структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, собранных организациями, которые могут быть добыты для получения информации и использованы в проектах машинного обучения, прогнозного моделирования и других приложениях расширенной аналитики. Проще говоря, большие данные - это огромные по объему данные, которые со временем растут по экспоненте. Это данные настолько большого размера и сложности, что ни один из традиционных инструментов управления данными не может их хранить или обрабатывать эффективно. Его часто характеризуют пятью буквами V:

  • большой объем данных во многих средах;
  • большое разнообразие типов данных, которые часто хранятся в системах больших данных; а также
  • скорость, с которой большая часть данных создается, собирается и обрабатывается.
  • достоверность, относящаяся к качеству анализируемых данных.
  • ценность, которая соответствует деньгам, которые могут быть реализованы.

Пять V БОЛЬШИХ ДАННЫХ

В чем разница между обычным анализом данных и тем, когда мы говорим о «больших» данных? Пять V больших данных - это характеристики, которые определяют их.

Объем больших данных

Объем данных относится к размеру наборов данных, которые необходимо проанализировать и обработать, которые в настоящее время часто превышают терабайты и петабайты. Огромный объем данных требует различных технологий обработки, отличных от традиционных возможностей хранения и обработки. Другими словами, это означает, что наборы данных в Big Data слишком велики для обработки с помощью обычного процессора ноутбука или настольного компьютера. Примером большого объема данных могут быть все транзакции по кредитным картам в день в Лагосе, Нигерия.

Скорость больших данных

Скорость означает скорость, с которой генерируются данные. Данные с высокой скоростью генерируются с такой скоростью, что для этого требуются отдельные (распределенные) методы обработки. Примером данных, которые генерируются с высокой скоростью, могут быть сообщения Twitter или сообщения Facebook.

Разнообразие больших данных

Большие данные поступают из большого множества источников и обычно относятся к одному из трех типов: структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Разнообразие типов данных часто требует различных возможностей обработки и специализированных алгоритмов. Примером разнообразных наборов данных могут быть аудио- и видеофайлы CCTV, которые создаются в различных местах города.

Достоверность больших данных

Правдивость означает качество анализируемых данных. Данные с высокой достоверностью содержат множество записей, которые ценны для анализа и которые вносят значительный вклад в общие результаты. С другой стороны, данные с низкой достоверностью содержат большой процент бессмысленных данных. Бесполезное в этих наборах данных называется шумом. Примером набора данных высокой достоверности могут быть данные медицинского эксперимента или испытания.

Ценность больших данных

Наконец, V для значения находится на вершине пирамиды больших данных. Это относится к способности преобразовать цунами данных в бизнес. Значение данных - это немного более тонкая концепция. Часто это количественно оценивается как потенциальная социальная или экономическая ценность, которую могут создать данные. Ценность, добавленная к большим данным, анализирует результат, расстановку приоритетов и общую релевантность, создаваемую в каждом приложении для больших данных. Ценность относится к внутреннему богатству, экономическому и социальному, включенному в любой набор данных. Пока вы не назовете это новым маслом.

Данные большого объема, высокой скорости и разнообразия должны обрабатываться с помощью передовых инструментов (аналитики и алгоритмов), чтобы выявлять значимую информацию. Из-за этих характеристик данных область знаний, которая занимается хранением, обработкой и анализом этих наборов данных, была названа большими данными.

КАК РАБОТАЕТ АНАЛИТИКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ КОРАБЛОК

Чтобы получить достоверные и релевантные результаты от приложений для анализа больших данных, ключевое значение имеет детальное понимание имеющихся данных. Вот почему все этапы подготовки данных, включая профилирование, очистку, проверку и преобразование наборов данных, имеют решающее значение в процессе аналитики. Использование больших данных имело решающее значение для многих ведущих компаний, чтобы превзойти конкурентов. Фактически, вы можете найти примеры использования больших данных практически в каждом секторе, от ИТ до здравоохранения.

Когда дело доходит до здравоохранения, большие данные сосредоточены на выявлении рисков и преимуществ, которые не были очевидны во время первоначальных клинических испытаний. Это позволяет лучше анализировать испытания и помогает прогнозировать результаты. Некоторые другие ранние последователи этой концепции использовали данные датчиков, встроенных в различные продукты. Это помогает компаниям определить, как эти продукты используются в реальном мире. Обладая такими знаниями, становится легче создавать новые услуги и разрабатывать будущие продукты.

Если взять в качестве примера данные о клиентах, решающее значение имеют высокая частота и характер данных в реальном времени. Например, возможность оценивать показатели, включая лояльность потребителей, ранее рассматривалась ретроспективно. В случае больших данных такие методы используются более широко. Это значительно увеличивает силу предсказания. Точно так же высокая частота позволяет предприятиям проверять теории в режиме реального времени. Большие данные с сравнительным анализом исследуют показатели поведения клиентов и взаимодействие с клиентами в режиме реального времени, чтобы сравнить продукты, услуги и бренд компании с продуктами ее конкурентов. Он включает прослушивание в социальных сетях для анализа того, что люди говорят в социальных сетях о компании или продукте, что может помочь выявить потенциальные проблемы и целевую аудиторию для маркетинговых кампаний. Используемая Маркетинговая аналитика предоставляет информацию, которую можно использовать для улучшения маркетинговых кампаний и рекламных предложений для продуктов, услуг и бизнес-инициатив. Наконец, с помощью анализа настроений можно проанализировать все собранные данные о клиентах, чтобы выявить их отношение к компании или бренду, уровень удовлетворенности клиентов, потенциальные проблемы и способы улучшения обслуживания клиентов.

Несомненно, многие компании не осознают необходимость анализа больших данных. Они должны знать, что получение ценной проницательной информации может позволить бизнесу повысить ценность для потребителей. Это можно сделать путем анализа закономерностей рыночных сдвигов, тенденций, поведения клиентов и корреляции между данными. В настоящее время 96% мировых компаний подтвердили рост инвестиций в большие данные.

Кроме того, устройства передачи данных позволяют создать целую информационную сцену над организацией. Исследование данных - это главное преимущество, которым вы можете наслаждаться. Кроме того, вы также можете защитить конфиденциальные данные с помощью статистики больших данных. Эта аналитика играет жизненно важную роль в увеличении доходов вашего бизнеса. Крайне важно убедиться, что вы используете основные ресурсы максимально эффективно.

Одно исследование показывает, что компании, применяющие маркетинговые стратегии, основанные на данных, могут увеличить доход на 20% и сократить расходы на 30%.

Наиболее известные решения для больших данных, используемые конкурирующими организациями для развития своего бизнеса, включают:

SAS - По словам SAS, лидера в области программного обеспечения и услуг бизнес-аналитики с 1976 года, малый бизнес больше не является препятствием для получения рыночной и бизнес-аналитики. SAS преобразует ваши данные в полезные аналитические данные. информировать людей о принятии решений и по-новому взглянуть на ваш бизнес, будь то небольшая, средняя или крупная организация.

ALTERYX - Анализ сложной бизнес-аналитики не обязательно должен быть ракетной наукой. Alteryx предлагает расширенные инструменты интеллектуального анализа данных и аналитики, которые также представляют информацию в простой и понятной форме. Alteryx объединяет внутренние данные вашего бизнеса с общедоступной информацией, чтобы помочь вам принимать более обоснованные бизнес-решения. Эти аналитические данные позволяют создавать графики, сюжетные линии и интерактивные визуальные элементы на панели инструментов. Он также предлагает функции совместной работы, позволяющие групповое обсуждение.

GOOGLE ANALYTICS. Чтобы начать сбор данных, вам не понадобится дорогостоящее программное обеспечение. Это может начаться с того, что у вас уже есть - вашего веб-сайта. Google Analytics, бесплатная платформа цифровой аналитики Google, дает малому бизнесу инструменты для анализа данных веб-сайтов со всех точек соприкосновения в одном месте. С помощью Google Analytics вы можете извлекать долгосрочные данные для выявления тенденций и другой ценной информации, чтобы принимать мудрые решения на основе данных.

KISSMETRICS - Kissmetrics позволяет вам понимать, сегментировать и привлекать ваших клиентов на основе их поведения. С помощью Kissmetrics вы можете создавать, управлять и автоматизировать доставку однократных электронных писем и текущих почтовых кампаний в зависимости от поведения клиентов. Платформа измеряет влияние кампании не только на количество открытий и кликов. Компания также запустила Kissmetrics для электронной коммерции, которая предназначена для увеличения рентабельности инвестиций в Facebook и Instagram, снижения количества отказов от корзины и увеличения количества повторных покупок.

TRANZLOGIC - Не секрет, что транзакции по кредитным картам переполнены бесценными данными. Хотя раньше доступ был ограничен для компаний со значительными ресурсами, компания Tranzlogic, занимающаяся разведкой клиентов, делает эту информацию доступной для малых предприятий, у которых нет большого бюджета. Tranzlogic работает с продавцами и платежными системами для извлечения и анализа конфиденциальных данных о покупках по кредитным картам. Вы можете использовать эту информацию для измерения показателей продаж, оценки ваших клиентов и клиентских сегментов, улучшения рекламных акций и программ лояльности, запуска более эффективных маркетинговых кампаний, составления лучших бизнес-планов и выполнения других задач, которые приводят к принятию разумных бизнес-решений.

Важность больших данных

Важность больших данных заключается в том, чтобы их характеризовать как помощь в принятии лучших бизнес-решений / более глубокую аналитическую информацию о рынке, понимание потребностей клиентов, предоставление более разумных услуг или продуктов, улучшение бизнес-операций или в основном получение дохода.

Компании используют большие данные в своих системах для улучшения операций, улучшения обслуживания клиентов, создания персонализированных маркетинговых кампаний и других действий, которые, в конечном итоге, могут увеличить выручку и прибыль. Компании, которые ее эффективно используют, имеют потенциальное конкурентное преимущество перед теми, кто этого не делает, потому что они могут принимать более быстрые и обоснованные бизнес-решения.

Например, большие данные предоставляют ценную информацию о клиентах, которую компании могут использовать для улучшения своего маркетинга, рекламы и рекламных акций, чтобы повысить вовлеченность клиентов и коэффициент конверсии. Как исторические данные, так и данные в реальном времени могут быть проанализированы для оценки меняющихся предпочтений потребителей или корпоративных покупателей, что позволяет предприятиям лучше реагировать на желания и потребности клиентов.

Большие данные также используются медицинскими исследователями для выявления признаков заболеваний и факторов риска, а врачами - для диагностики заболеваний и состояний здоровья пациентов. Кроме того, сочетание данных из электронных медицинских карт, сайтов социальных сетей, Интернета и других источников дает организациям здравоохранения и правительственным учреждениям самую свежую информацию об угрозах или вспышках инфекционных заболеваний. В энергетической отрасли большие данные помогают нефтегазовым компаниям определять потенциальные места бурения и контролировать работу трубопроводов; Аналогичным образом, коммунальные предприятия используют его для отслеживания электрических сетей.

Фирмы, предоставляющие финансовые услуги, используют системы больших данных для управления рисками и анализа рыночных данных в реальном времени. Производители и транспортные компании полагаются на большие данные для управления цепочками поставок и оптимизации маршрутов доставки. Другое использование правительством включает реагирование на чрезвычайные ситуации, предупреждение преступности и инициативы умного города.

Наконец, хотя важность больших данных невозможно переоценить, есть вопрос; Почему так важна аналитика больших данных? Аналитика больших данных помогает организациям использовать свои данные для выявления новых возможностей. Это, в свою очередь, ведет к более разумным бизнес-шагам, более эффективным операциям, более высокой прибыли и более счастливым клиентам.