Was ist Big Data und warum ist es wichtig – Der ultimative Leitfaden für Big Data

Big Data ist eine innovative Idee, die die umfangreichen Datenmengen handhabt, die in der heutigen Welt vorhanden sind. Wenn Sie keine Ahnung haben, wie Big-Data-Unternehmen mit riesigen Datenmengen umgehen, lesen Sie diesen Leitfaden, um alles über Big-Data-Analysedienste und die besten Big-Data-Unternehmen des Jahres 2022 zu erfahren.

Heutzutage sind mehrere soziale Apps verfügbar, was jeden Tag zu einer massiven Assimilation von Daten führt. Es besteht kein Zweifel, dass sich tägliche Benutzer in sozialen Medien verbinden und Daten austauschen. Sogar alle Unternehmen und Unternehmen teilen vertrauliche Daten weltweit. Denken Sie nicht falsch, dass die Daten in begrenztem Umfang vorliegen werden. Haben Sie sich jemals gefragt, wie Big-Data-Unternehmen und -Anwender mit riesigen Datenmengen umgehen? Hier kommt Big Data ins Spiel. Dieser Blog beleuchtet alle Aspekte im Zusammenhang mit Big Data, Big-Data-Analysediensten und den führenden Big-Data-Unternehmen des Jahres 2022. Aber lassen Sie uns zunächst verstehen, was Big Data ist.

Big Data – eine kurze Zusammenfassung

Laut Gartner sind Big Data Daten von Assets mit einer enormen Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt, die kosteneffektive, einzigartige Arten der Datenverarbeitung für eine bessere Interpretation und Entscheidungsfindung erfordern. Big Data bezeichnet also komplexe und enorme Datenmengen, die verarbeitet und ausgewertet werden müssen, um hilfreiche Informationen zu erhalten.

Big Data bezieht sich auf zu umfangreiche Daten, die ein physisches Gerät speichern und verarbeiten kann. Stattdessen bezieht sich der Begriff auf Cloud-Systeme, die es ermöglichen, viele Maschinen zu einer einzigen Ressource zu kombinieren. Beispielsweise erkennt künstliche Intelligenz Dinge, Menschen und Emotionen, indem sie Milliarden von öffentlichen Fotos aus sozialen Medien analysiert. Ebenso filtert eine digitale Werbemaschine Milliarden von Inhalten, um für sie relevante Anzeigen zu finden.

Arten von Big Data

Die folgenden Kategorien von Big Data sind auf allen Analyseebenen relevant. Bei der Arbeit mit riesigen Datenmengen müssen Big-Data-Analytics-Unternehmen zunächst verstehen, woher die Originaldaten stammen und wie Daten verarbeitet werden, bevor sie ausgewertet werden.

Daher muss die Datenextraktion schnell sein, damit sich das Projekt lohnt. Sehen wir uns die verschiedenen Arten von Big Data an, sobald Sie die Bedeutung von Big Data verstanden haben.

Strukturiert

Strukturierte Daten sind praktisch im Umgang mit riesigen Datenmengen. Es ist gut organisiert, mit Abmessungen, die durch vorgegebene Parameter bestimmt werden, die bei der Verarbeitung, Speicherung und dem Abrufen von Daten helfen. Darüber hinaus bezieht es sich auf ordentlich geordnetes Material, das unter Verwendung einfacher Suchmaschinenmethoden schnell aus einer Datenbank aufbewahrt und wiederhergestellt werden kann.

Beispielsweise befinden sich die entworfenen Mitarbeitertabellen in einer Unternehmensdatenbank, um Mitarbeiterdetails, Arbeitsrollen, Gehälter und andere Informationen zu ordnen.

Unstrukturiert

Alle Daten werden nicht sorgfältig kuratiert und als strukturierte Daten sortiert. Laut der Studie fallen nur etwa 20 % aller Daten unter strukturierte Daten. Unstrukturierte Daten sind Datentypen, denen eine bestimmte Form oder ein bestimmtes Muster fehlt. Während strukturierte Daten den Prozess beschleunigen, kosten unstrukturierte Daten Zeit und Mühe.

Daher wird die Verarbeitung und Analyse unstrukturierter Daten unglaublich schwierig und zeitaufwändig. Fast jede Aktion, die Sie mit einem Computer ausführen, führt zur Erstellung unstrukturierter Daten. Niemand diktiert seine Telefonanrufe oder fügt jedem Tweet, den er schreibt, aussagekräftige Tags hinzu.

Halbstrukturiert

Dieser Datentyp ist eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Daten. Meistens werden sie in unstrukturierte Daten mit Metadaten konvertiert. Zuerst wird es erstellt, wie Zeit, Ort, Geräte-ID-Stempel, E-Mail oder ein semantisches Tag später in den Daten.

Genauer gesagt umfasst es Daten, die, obwohl sie nicht unter einem bestimmten Repository (Datenbank) kategorisiert sind, wesentliche Informationen oder Tags enthalten, die verschiedene Teile innerhalb der Daten trennen.

Nun, es geht um die verschiedenen Arten von Big Data.

Auswirkungen von Big Data auf das Unternehmenswachstum

Big Data bringt Unternehmen dazu, riesige Datenmengen effizienter zu verwalten. Laut der Studie von Grand View Research Inc. würden Big Data bis 2025 123,23 Milliarden US-Dollar erreichen. Infolgedessen werden Big-Data-Analytikunternehmen verborgene Wahrheiten finden, zu denen ihre Konkurrenten keinen Zugang haben, und zwar in dem Umfang, den sie aus der Dateninfrastruktur und sammeln können Kunden. Daher restrukturieren Unternehmen ihre Datenarchitektur, führen Daten zusammen und beseitigen alte Techniken. Gründe, warum Unternehmen Big Data verwenden, sind folgende:

• Unternehmen zielen darauf ab, den Kundensupport mit Big Data zu verbessern, was zur Gewinnsteigerung beiträgt. Darüber hinaus wollen mehrere Unternehmen ihre Kundenbeziehungen verbessern. Weitere Ziele sind ein gutes Zielmarketing, Kosteneinsparungen und eine höhere betriebliche Effizienz.
• Big-Data-Anwendungen ermöglichen es Unternehmen, riesige Datenmengen zu speichern und gleichzeitig Geld zu sparen. Cloud-basierte Intelligenz und Hadoop sind zwei Beispiele für solche Technologien. Sie unterstützen Unternehmen dabei, Daten zu analysieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus erfordern Datenschutzverletzungen einen erhöhten Schutz, den die Technologie bieten kann. Infolgedessen verbessert Big Data Organisationen sozial und wirtschaftlich. Daher haben zahlreiche Regierungsbehörden Richtlinien entwickelt, um das Wachstum von Big Data zu fördern.
• Robotic Process Automation steigert die betriebliche Produktivität mit Hilfe von Big Data. Riesige Mengen an Echtzeitdaten können sofort untersucht und zur automatisierten Entscheidungsfindung in den Geschäftsbetrieb integriert werden. Darüber hinaus werden die Datenerfassung und -speicherung mit einer skalierbaren IT-Infrastruktur und niedrigeren Kosten für Cloud-Dienste automatisiert.
• Big Data deckt auch bisher unentdeckte Geschäftsmöglichkeiten auf, da riesige Datenmengen nicht ausgewertet werden können. Auch komplexe Datensätze können neue Produkte erstellen oder bestehende überarbeiten. In der Welt des Wettbewerbs werden proprietäre Daten äußerst wertvoll.
• Unternehmen können jetzt Informationen sofort auswerten und intelligente, kluge Entscheidungen treffen, da die schnelle Datenanalysetechnologie neue Datenquellen berücksichtigt.

Anwendungsfälle von Big-Data-Unternehmen

Mehrere Geschäftsprobleme und Anwendungsfälle profitieren von Big-Data-Analysediensten. Nachfolgend sind einige Beispiele aufgeführt:

Kundenanalyse

Große Unternehmen analysieren Kundendaten, um das Kundenerlebnis, die Conversions und die Kundenbindung zu verbessern.

Betrugsprävention

Big Data hilft bei der Erkennung bösartiger Transaktionen und Muster innerhalb des Unternehmens. Sie können auf betrügerisches Verhalten sowie auf die Minderung von Risiken hinweisen.

Preisoptimierung

Big-Data-Analysen helfen Unternehmen, ihre Preise für Produkte und Dienstleistungen zu optimieren, was zu höheren Einnahmen führt.

Betriebsanalyse

Viele Unternehmen möchten ihre Betriebsleistung verbessern und ihre Ressourcen besser nutzen.

Infolgedessen können Unternehmen Big-Data-Analysen verwenden, um Methoden freizusetzen, um effektiver zu arbeiten und die Leistung zu steigern.

Top-Big-Data-Analytics-Unternehmen des Jahres 2022

Jedes große Unternehmen nutzt Big Data. Es hilft Unternehmen, in kürzerer Zeit bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Jobs zugänglicher und rentabler zu machen. Selbst enorme Datenmengen ermöglichen es Unternehmen, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen und an Einzelgesprächen in Echtzeit mit ihnen teilzunehmen. Sehen wir uns die Top- Big-Data-Unternehmen des Jahres 2022 an, die Big Data in ihrem Betrieb implementieren werden.

Amazonas

Amazon ist ein Pionier im Online-Händler. Sie verfolgen alle Informationen über ihre Käufer, um herauszufinden, wie sie ihr Geld für bestimmte Produkte ausgeben. Diese Daten werden gesammelt, um in Social-Media-Werbealgorithmen einzuspeisen, die die Kundeninteraktionen verbessern, Artikel vorschlagen, das Verbrauchererlebnis und die Dienstleistungen verbessern und vieles mehr.

Google

Big-Data-Analytics-Unternehmen Google finden mithilfe von Big Data heraus, was die Nutzer davon wollen. Erstens erhält Google auf der Grundlage des Suchverlaufs, der Geographie und der Trends Benutzereinstellungen. Dann geht es über einen Algorithmus, der ausgefeilte Schätzungen durchführt, und dann zeigt Google die sortierten oder platzierten indizierten Listen basierend auf Wichtigkeit und Autorität an, um die Bedürfnisse der Verbraucher zu erfüllen.

Schließlich zeigt Google nach Relevanz geordnete Suchergebnisse, die auf die Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten sind. Indizierte Websites, Filterwerkzeuge, Echtzeit-Feeds, Diagrammdatenseiten, Text- und Struktursuche, Google-Übersetzer und andere Technologien verstehen Kundenanforderungen besser.

Netflix

Netflix sammelt Informationen, um die Anforderungen, Auswahlmöglichkeiten und Präferenzmuster der Benutzer besser zu verstehen. Später antizipieren Big Data, was jedem Benutzer gefällt, und erstellen benutzerdefinierte Inhaltsempfehlungslisten. Netflix ist so weit aufgestiegen, dass es jetzt Originalinhalte für seine Abonnenten entwickelt.

Daten sind das Schlüsselelement, das seine Empfehlungsalgorithmen und Entscheidungen zur Inhaltserstellung antreibt. Das Unternehmen verwendet eine Vielzahl von Datenpunkten, darunter gesehene Titel, Benutzerbewertungen, bevorzugte Genres und wie oft Zuschauer die Wiedergabe unterbrechen.

American Express

Dieses Kreditkartenunternehmen scannt riesige Mengen von Verbraucherdaten, um Merkmale zu identifizieren, die auf die Loyalität der Benutzer hinweisen könnten. Es verwendet auch Big Data, um komplexe Vorhersagemodelle zur Untersuchung früherer Transaktionen und 115 anderer Elemente zu erstellen, um die Kundenabwanderung zu antizipieren. Infolgedessen kann American Express mithilfe von Big-Data-Lösungen und -Funktionen 24 % der Kundenkonten erkennen, die wahrscheinlich in Kürze geschlossen werden.

Die Vs von Big Data aufschlüsseln

Die „ 5 Vs von Big Data “ sind fünf grundlegende Eigenschaften von Big Data, die dabei helfen, die wesentlichen Bestandteile von Big Data besser zu verstehen. Lassen Sie uns die 5 Vs von Big Data durchgehen, die Unternehmen dabei helfen, herauszufinden, wie Big Data für sie besser funktioniert.

1. Geschwindigkeit

Die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert und übertragen werden, wird als Geschwindigkeit bezeichnet. Diese Geschwindigkeit steigt mit der Verbesserung von Netzwerktechnologien und Hardware, sodass Unternehmen mehr Datenpunkte gleichzeitig aufzeichnen können.

Beispielsweise sind jetzt verschiedene Gesundheitsgeräte verfügbar, um Patienten zu überwachen und Daten in der Gesundheitsbranche zu sammeln. Daher müssen Daten, die von medizinischen Geräten im Krankenhaus auf tragbare Geräte übertragen werden, schnell übermittelt und analysiert werden.

2. Volumen

Volumen bezieht sich auf die Menge der gesammelten Daten. Daher wird die genaue Größe von Big Data durch die gewonnenen Informationen bestimmt. Zum Beispiel; Im Vergleich zu E-Commerce-Daten für ein kleines Unternehmen ist die Kundenanalyse der Netflix-Datenbank enorm. Beide können jedoch als Big Data bezeichnet werden, da sie riesige Datenmengen sammeln.

3. Vielfalt

Der Begriff „Vielfalt“ bezieht sich auf die breite Palette der verfügbaren Datentypen. Beispielsweise kann eine Organisation Daten aus verschiedenen Quellen erhalten, von denen jede einen anderen Wert hat.

Es kann sich sowohl innerhalb als auch außerhalb einer Organisation befinden. Beispielsweise könnte es die Durchführung einer Stimmungsanalyse zu einer Produktbewertung beinhalten, um positive oder negative Aspekte zu identifizieren. Big Data kann helfen, schnell eine Punktzahl von „% positiver Bewertungen“ zu ermitteln.

4. Wert

Der Wert der gesammelten Daten wird als Wert bezeichnet. Einige der Big Data eines Unternehmens können beim Treffen von Entscheidungen oder beim Erzielen von Ergebnissen nutzlos sein. Andererseits kann ein Unternehmen enorme Datenmengen erwerben und pflegen, die für Compliance-Zwecke keinen Wert haben.

Für die freiwillige Erhebung von Big Data sollte ein Unternehmen jedoch genau analysieren, welche Daten erhoben werden und wie diese für das Unternehmen hilfreich sein können. Es kann ratsam sein, das Sammeln von Informationen einzustellen, wenn die Daten jetzt oder in den kommenden Tagen wenig Nutzen haben. Daten, die nicht nützlich sind, könnten eine Quelle der Ablenkung sein.

5. Wahrhaftigkeit

Die Qualität oder Zuverlässigkeit der Daten wird als Wahrheitsgehalt bezeichnet. Es ist sinnlos, Big Data zu sammeln, wenn Sie sich der Genauigkeit der daraus resultierenden Analyse nicht sicher sind. Im Allgemeinen beschreibt die Wahrhaftigkeit das Maß an Sicherheit in den gesammelten Daten. Leider erweisen sich die Daten manchmal als unübersichtlich und verwirrend.

Fehlen die Informationen, kann eine enorme Datenmenge mehr Chaos als Lösungen produzieren. Wenn Sie beispielsweise alle Bestelldaten eingeben, insbesondere betrügerische oder stornierte Käufe, können Sie sich nicht auf die E-Commerce-Conversion-Rate-Studie verlassen, da diese künstlich erhöht wurde.

Big Data: Wie sieht die Zukunft aus?

In den nächsten Jahren dürfte sich der Big-Data-Markt vervielfachen. Ein wesentlicher Grund ist das schnelle Wachstum von organisierten und unstrukturierten Daten. Weitere Faktoren sind die zunehmende technologische Dominanz in allen Lebensbereichen und die weit verbreitete Nutzung von Mobiltelefonen. Es führt zur Generierung größerer Datenmengen. Im Prognosezeitraum wird der wachsende Bedarf an Datenanalysen die Nachfrage nach Big Data steigen lassen. Aufgrund der gestiegenen Gewinnmargen boomt auch die Zahl der digitalen Unternehmen in der Branche.

Andere Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen und Energie verlassen sich stark auf Big-Data-Analysedienste , um das Kundenerlebnis zu verbessern. Beispielsweise verdienten die internationalen Big-Data -Analyseunternehmen im Einzelhandel im Jahr 2020 4,85 Milliarden US-Dollar und werden bis 2028 auf 25,56 Milliarden US-Dollar wachsen, mit einer CAGR von 23,1 Prozent zwischen 2021 und 2028.

Die intelligente Nutzung von Big Data im laufenden Betrieb ermöglicht es Unternehmen, schnell datengesteuerte Entscheidungen zu Marktveränderungen zu treffen, die sich direkt auf den Jahresüberschuss auswirken. Darüber hinaus nimmt der Wettbewerb in allen Sektoren kontinuierlich zu, lässt Unternehmen keinen Raum für Fehler und erfordert End-to-End-Analysen und Innovationstechniken, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Schlussnotizen

Zweifellos verändert Big Data die Landschaft. Tatsache ist, dass das Lernen, wie man den aktuellen Datenzufluss effizient nutzt, Big-Data-Unternehmen helfen wird, mit fundierteren Schlussfolgerungen besser zu wachsen. Der entscheidende Aspekt von Big Data ist seine Vielfalt, nicht seine Größe. Um relevante Einblicke zu erhalten, müssen Sie nicht viele Daten untersuchen. Sie müssen lediglich sicherstellen, dass Sie die richtigen Daten analysieren.

Um wirklich von der Datenrevolution zu profitieren, beginnen Sie mit der Nutzung von Big-Data-Analysediensten , die Ihnen ein vollständiges Panorama Ihrer Verbraucher, Ihres Marktes und Ihrer Wettbewerber bieten können. Alle können mit den modernen Big-Data-Technologien von heute als Daten verwendet werden und bieten Unternehmen einen beispiellosen Zugang zu Marktelementen.