В 2003 году в мире было всего пять миллиардов гигабайт данных. В 2011 году такое количество данных было сгенерировано всего за два дня, а сейчас мы генерируем почти 2,5 квинтиллиона гигабайт данных всего за один день. Использование данных росло параллельно с продолжающимся расширением данных в мире.

Аналитика больших данных — одна из самых популярных областей, связанных с данными. Эта область доминирует в мире благодаря различным видам аналитики. Почти каждая отрасль использует его для решения проблем и принятия лучших решений. От правительства до здравоохранения, от финансов до розничной торговли — все пожинают плоды аналитики больших данных.

Давайте посмотрим, что такое аналитика больших данных и какие существуют основные типы аналитики больших данных, чтобы лучше понять влияние больших данных на мир.

В случае, если вам нужна помощь в распределении больших данных, у нас есть команда экспертов, которые могут помочь вам найти лучшее решение по доступной цене.

Что такое аналитика больших данных?

Аналитика больших данных — это процесс использования данных для поиска закономерностей, тенденций и других связей, а также их использования для принятия решений на основе данных. Аналитика больших данных в настоящее время используется огромным количеством организаций, включая Amazon, Netflix и Spotify, для извлечения полезной информации для их бизнеса.

Типы аналитики больших данных

Диагностическая, описательная, предписывающая и прогнозная аналитика — это четыре основных типа аналитики больших данных. Они используют различные технологии для операций, включая интеллектуальный анализ данных, интеграцию, очистку, визуализацию и многие другие, чтобы улучшить анализ данных и гарантировать, что организация получит выгоду от информации, которую они собирают.

Диагностическая аналитика

Диагностическая аналитика — это один из продвинутых типов аналитики больших данных, который можно использовать для оценки данных и содержимого. Вы используете информацию, полученную в результате этого типа анализа, для ответа на вопрос: «Почему это произошло?» В результате вы можете понять причины определенного поведения и событий, связанных с организацией, в которой вы работаете, ее клиентами, работниками, продуктами и многим другим, анализируя данные.

Давайте представим, что вы не вносили никаких маркетинговых изменений в продажи продукта, но продажи значительно увеличились. Диагностическая аналитика будет использоваться для выявления этой аномалии и определения причины такого изменения. Поиск закономерностей в наборах данных, применение теории вероятностей, фильтрация данных, регрессионный анализ и другие методы — вот некоторые из инструментов и стратегий, используемых для этой цели.

Преимущества диагностической аналитики

Диагностическая аналитика может помочь вам лучше понять ваши данные и найти ответы на бизнес-задачи различными способами. Компании могут использовать инструменты для фильтрации, поиска и сравнения данных, созданных отдельными лицами, чтобы лучше понять своих клиентов с помощью этой формы аналитики.

Описательная аналитика

Описательная аналитика является одним из наиболее распространенных типов аналитики, используемых предприятиями для отслеживания текущих тенденций и операционных показателей. Одним из начальных шагов в интерпретации необработанных данных является выполнение простых математических операций и генерация утверждений об образцах и измерениях.

После того, как вы использовали описательную аналитику для поиска тенденций и идей, вы можете использовать другие формы аналитики, чтобы лучше понять, что вызывает эти тенденции.

Описательная аналитика потребуется при работе с производством, финансами и продажами. Финансовые отчеты и показатели, опросы, кампании в социальных сетях и другие задачи, связанные с бизнесом, — все это работы, требующие этой формы аналитики.

Преимущества описательной аналитики

Описательная аналитика имеет множество преимуществ. Однако одним из его ключевых преимуществ является то, что он помогает компаниям разобраться в огромных объемах необработанных данных, которые они собирают, сосредоточив внимание на наиболее важных областях. Описательная аналитика произвела революцию в том, как работает бизнес.

По сравнению с прошлым, теперь они используют эту форму аналитики, чтобы лучше понять текущее состояние своего бизнеса. Это важный этап в анализе данных, поскольку без него было бы трудно прогнозировать будущие тенденции или делать выводы на основе данных.

Предписывающая аналитика

Это также важный тип анализа больших данных. Предписывающая аналитика использует методологии и моделирование для разработки идей по улучшению процедур компании на основе результатов описательного и прогнозного анализа. Он дает рекомендации по наилучшему курсу действий компании на основе анализа данных.

Этот вид аналитики используют многие компании, в том числе и Google. Они использовали его при разработке своих беспилотных автомобилей. Эти автомобили используют предписывающую аналитику для изучения данных в режиме реального времени и принятия решений.

Заключение

В этом блоге я рассказал все о лучших типах аналитики больших данных. Каждый день миллиарды пользователей подключаются к платформам социальных сетей, обмениваясь информацией, фотографиями, видео и многим другим. Эти большие растущие данные больше не являются бременем. Аналитика больших данных нужна миру. Он используется предприятиями для обеспечения роста и победы над конкурентами. Надеюсь, теперь у вас есть четкое представление обо всех важных типах аналитики больших данных.