Che cosa sono i Big Data e perché sono importanti: la guida definitiva ai Big Data

I Big Data sono un'idea innovativa che gestisce le grandi quantità di dati presenti nel mondo di oggi. Se non hai idea di come le società di big data gestiscano enormi quantità di dati, leggi questa guida per scoprire tutto sui servizi di analisi dei big data e sulle principali società di big data del 2022.

Al giorno d'oggi, sono disponibili più app social, che portano a una massiccia assimilazione di dati ogni giorno. Non c'è dubbio che gli utenti quotidiani si connettono sui social media e condividono i dati. Anche tutte le aziende e le aziende condividono dati riservati in tutto il mondo. Non sbagliare pensando che i dati saranno in volumi limitati. Ti sei mai chiesto come le aziende e gli utenti di big data gestiscono grandi quantità di dati? Qui entrano in gioco i Big Data. Questo blog farà luce su ogni aspetto relativo ai big data, ai servizi di analisi dei big data e alle principali società di big data del 2022. Ma prima, capiamo cosa sono i big data.

Big Data: un breve riassunto

Secondo Gartner, i big data sono dati di risorse con una grande quantità, velocità e varietà che necessitano di tipi di elaborazione dei dati unici e convenienti per una migliore interpretazione e processo decisionale. Quindi, Big Data si riferisce a volumi di dati intricati ed enormi che devono essere elaborati e valutati per ottenere informazioni utili.

I big data si riferiscono a dati troppo voluminosi per essere archiviati ed elaborati da un dispositivo fisico. Il termine si riferisce invece a sistemi cloud che consentono a più macchine di combinarsi in un'unica risorsa. Ad esempio, l'intelligenza artificiale riconosce cose, persone ed emozioni analizzando miliardi di fotografie pubbliche dai social media. Allo stesso modo, un motore pubblicitario digitale filtra miliardi di contenuti per trovare annunci pertinenti per loro.

Tipi di Big Data

Le seguenti categorie di big data sono rilevanti a tutti i livelli di analisi. Quando si lavora con grandi quantità di dati, le aziende di analisi dei big data devono prima capire da dove provengono i dati originali e come elaborare i dati prima di essere valutati.

Pertanto, l'estrazione dei dati deve essere rapida affinché il progetto sia utile. Diamo un'occhiata ai diversi tipi di big data quando hai compreso il significato di big data.

strutturato

I dati strutturati sono utili quando si tratta di dati di grandi dimensioni. È ben organizzato, con dimensioni determinate da parametri predeterminati che facilitano l'elaborazione, l'archiviazione e il recupero dei dati. Inoltre, si riferisce a materiale ordinato, conservato e recuperato rapidamente da un database utilizzando semplici metodi di motore di ricerca.

Ad esempio, le tabelle dei dipendenti progettate si trovano in un database aziendale per organizzare i dettagli dei dipendenti, i ruoli di lavoro, lo stipendio e altre informazioni.

Non strutturato

Tutti i dati non vengono curati con cura e ordinati come dati strutturati. Secondo lo studio, solo il 20% circa di tutti i dati rientra nei dati strutturati. I dati non strutturati sono il tipo di dati a cui manca una forma o un modello specifico. Mentre i dati strutturati velocizzano il processo, i dati non strutturati richiedono tempo e fatica.

Pertanto, l'elaborazione e l'analisi dei dati non strutturati diventa incredibilmente difficile e richiede molto tempo. Quasi ogni azione eseguita con un computer comporta la creazione di dati non strutturati. Nessuno sta dettando le proprie telefonate o aggiungendo tag significativi a ogni tweet che scrivono.

Semistrutturato

Questo tipo di dati è un mix di dati strutturati e non strutturati. La maggior parte delle volte si converte in dati non strutturati con metadati. In primo luogo, viene creato, come ora, luogo, timbro ID dispositivo, e-mail o un tag semantico più avanti nei dati.

Più specificamente, include dati che, pur non essendo classificati in un particolare repository (database), contengono informazioni essenziali o tag che separano parti diverse all'interno dei dati.

Bene, è tutto sui diversi tipi di big data.

Impatto dei Big Data sulla crescita del business

I big data influiscono sulle aziende per gestire enormi quantità di dati in modo più efficiente. Secondo lo studio di Grand View Research Inc, i big data raggiungeranno i 123,23 miliardi di dollari entro il 2025. Di conseguenza, le società di analisi dei big data troveranno verità nascoste a cui i loro rivali non hanno accesso per la quantità che possono raccogliere dall'infrastruttura dei dati e clienti. Pertanto, le aziende stanno ristrutturando la propria architettura dei dati, unendo i dati ed eliminando le vecchie tecniche. I motivi per cui le aziende utilizzano i big data sono i seguenti:

• Le aziende mirano a migliorare l'assistenza clienti con i big data, il che aiuta ad aumentare i profitti. Inoltre, diverse aziende desiderano migliorare le proprie relazioni con i clienti. Altri obiettivi riguardano un buon target marketing, risparmi sui costi e una maggiore efficienza operativa.
• Le applicazioni Big Data consentono alle aziende di archiviare enormi quantità di dati risparmiando denaro. L'intelligence basata sul cloud e Hadoop sono due esempi di tale tecnologia. Aiutano le aziende ad analizzare i dati e prendere decisioni migliori. Inoltre, le violazioni dei dati richiedono una maggiore protezione, che la tecnologia può fornire. Di conseguenza, i big data migliorano le organizzazioni dal punto di vista sociale ed economico. Pertanto, numerosi enti governativi hanno sviluppato politiche per incoraggiare la crescita dei big data.
• L'automazione dei processi robotici aumenta la produttività operativa con l'aiuto dei big data. Enormi quantità di dati in tempo reale possono essere esaminate immediatamente e integrate nelle operazioni aziendali per il processo decisionale automatizzato. Inoltre, la raccolta e l'archiviazione dei dati vengono automatizzate con un'infrastruttura IT scalabile e costi inferiori dei servizi cloud.
• I big data scoprono anche opportunità di business precedentemente sconosciute a causa dell'impossibilità di valutare grandi quantità di dati. Anche set di dati complessi possono creare nuovi prodotti o rinnovare quelli esistenti. Nel mondo della concorrenza, i dati proprietari diventano estremamente preziosi.
• Le aziende possono ora valutare le informazioni istantaneamente e prendere decisioni intelligenti e sagge grazie alla tecnologia di analisi dei dati veloce per calcolare nuove origini dati.

Casi d'uso delle aziende di big data

Diversi problemi aziendali e casi d'uso traggono vantaggio dai servizi di analisi dei big data. Di seguito sono elencati alcuni casi:

Analisi dei clienti

Le grandi aziende analizzano i dati dei clienti per migliorare l'esperienza del cliente, le conversioni e la fidelizzazione.

Prevenzione frodi

I big data aiutano a rilevare transazioni e schemi dannosi all'interno dell'azienda. Possono indicare comportamenti fraudolenti, nonché l'attenuazione dei rischi.

Ottimizzazione dei prezzi

L'analisi dei big data aiuta le aziende a ottimizzare i prezzi di prodotti e servizi, con conseguente aumento delle entrate.

Analisi operativa

Molte aziende desiderano migliorare le proprie prestazioni operative e utilizzare meglio le proprie risorse.

Di conseguenza, le aziende possono utilizzare l'analisi dei big data per liberare metodi per funzionare in modo più efficace e aumentare le prestazioni.

Le migliori aziende di analisi dei big data del 2022

Ogni grande azienda utilizza i big data. Aiuta le aziende a formulare giudizi migliori in meno tempo, rendendo i loro lavori più accessibili e redditizi. Anche dati enormi consentono alle aziende di comprendere meglio le esigenze dei propri clienti e di partecipare a conversazioni individuali in tempo reale con loro. Vediamo le principali società di big data del 2022 che implementeranno i big data nelle loro operazioni.

Amazon

Amazon è un pioniere, rivenditore online. Tengono traccia di ogni piccola informazione sui loro acquirenti per capire come spendono i loro soldi per prodotti specifici. Questi dati vengono raccolti per essere inseriti negli algoritmi pubblicitari sui social media che migliorano le interazioni con i clienti, propongono articoli, migliorano l'esperienza e i servizi del consumatore e molto altro ancora.

Google

Le società di analisi dei big data Google scoprono cosa vogliono gli utenti con l'aiuto dei big data. Innanzitutto, in base alla cronologia delle ricerche, all'area geografica e alle tendenze, Google ottiene le preferenze dell'utente. Quindi, passa tramite un algoritmo che esegue stime sofisticate, quindi Google visualizza gli elenchi indicizzati ordinati o posizionati in base all'importanza e all'autorità per soddisfare le esigenze dei consumatori.

Infine, Google mostra risultati di ricerca classificati in base alla pertinenza personalizzati in base alle esigenze degli utenti. Siti indicizzati, strumenti di filtraggio, feed in tempo reale, pagine di dati grafici, ricerca testuale e strutturale, traduttore di Google e altre tecnologie comprendono meglio le esigenze dei clienti.

Netflix

Netflix raccoglie informazioni per comprendere meglio i requisiti, le scelte e i modelli di preferenza degli utenti. Successivamente, i big data anticipano ciò che piace a ciascun utente e creano elenchi di contenuti consigliati personalizzati. Netflix è arrivato al punto che ora sta sviluppando contenuti originali per i suoi abbonati.

I dati sono l'elemento chiave che alimenta i suoi algoritmi di raccomandazione e le decisioni di creazione dei contenuti. L'azienda utilizza una varietà di punti dati, inclusi i titoli visti, le valutazioni degli utenti, i generi preferiti e la frequenza con cui gli spettatori mettono in pausa la riproduzione.

American Express

Questa società di carte di credito scansiona enormi quantità di dati sui consumatori per identificare le caratteristiche che potrebbero indicare la fedeltà degli utenti. Utilizza inoltre i Big Data per creare modelli predittivi complessi per esaminare le transazioni precedenti e 115 altri elementi per anticipare l'abbandono del cliente. Di conseguenza, American Express è in grado di rilevare il 24% degli account dei clienti che potrebbero chiudersi a breve utilizzando soluzioni e funzionalità Big Data.

Scomporre le V dei big data

Le " 5 V dei big data " sono cinque proprietà fondamentali dei big data che aiutano a comprendere meglio le parti essenziali dei big data. Esaminiamo le 5 V dei big data, che aiutano le aziende a capire come funzionano meglio i big data per loro.

1. Velocità

La velocità con cui i dati vengono generati e trasferiti è nota come velocità. Questa velocità aumenta con il miglioramento delle tecnologie di rete e dell'hardware, consentendo alle aziende di registrare più punti dati contemporaneamente.

Ad esempio, sono ora disponibili vari dispositivi sanitari per monitorare i pazienti e raccogliere dati nel settore sanitario. Pertanto, i dati ottenuti dai dispositivi medici ospedalieri ai dispositivi indossabili devono essere consegnati e analizzati rapidamente.

2. Volume

Il volume si riferisce alla quantità di dati raccolti. Pertanto, l'esatta grandezza dei big data viene determinata dalle informazioni acquisite. Per esempio; Rispetto ai dati di e-commerce per una piccola impresa, l'analisi dei clienti del database di Netflix sarà enorme. Entrambi, tuttavia, possono essere considerati Big Data perché raccolgono grandi quantità di dati.

3. Varietà

Il termine "varietà" si riferisce all'ampia gamma di tipi di dati disponibili. Ad esempio, un'organizzazione può ottenere dati da varie origini, ognuna con un valore diverso.

Può essere sia all'interno che all'esterno di un'organizzazione. Ad esempio, potrebbe includere l'esecuzione di un'analisi del sentiment su una recensione di un prodotto per identificare positivo o negativo. I big data possono aiutare a conoscere rapidamente un punteggio di "% di recensioni positive".

4. Valore

Il valore dei dati raccolti è noto come valore. Alcuni dei Big Data di un'azienda possono essere inutili per fare scelte o ottenere risultati. D'altra parte, un'azienda può acquisire e mantenere enormi quantità di dati che non hanno alcun valore ai fini della conformità.

Tuttavia, per raccogliere volontariamente Big Data, un'azienda dovrebbe analizzare con precisione quali dati vengono raccolti e come possono essere utili all'azienda. Potrebbe essere consigliabile interrompere la raccolta di informazioni se i dati sono poco utilizzati ora o nei prossimi giorni. I dati non utili potrebbero essere fonte di distrazione.

5. Verità

La qualità o affidabilità dei dati è nota come veridicità. È inutile raccogliere Big Data se non sei sicuro dell'accuratezza dell'analisi che ne risulta. In generale, la veridicità descrive il livello di affidabilità nei dati raccolti. Sfortunatamente, a volte i dati risultano essere disordinati e confusi da utilizzare.

Se mancano le informazioni, un enorme volume di dati può produrre più caos che soluzioni. Ad esempio, se inserisci tutti i dati dell'ordine, in particolare gli acquisti fraudolenti o annullati, non puoi fare affidamento sullo studio del tasso di conversione dell'e-commerce perché è aumentato artificialmente.

Big Data: qual è il futuro?

Nei prossimi anni è probabile che il mercato dei big data si moltiplichi. Un motivo significativo è la rapida crescita dei dati organizzati e non strutturati. L'aumento del predominio tecnologico in tutti gli aspetti della vita e l'uso diffuso dei telefoni cellulari sono molti altri fattori. Porta alla generazione di quantità più significative di dati. Nel periodo di proiezione, la crescente richiesta di analisi dei dati aumenterà la domanda di big data. Inoltre, a causa dell'aumento dei margini di profitto, il numero di aziende digitali nel settore è in forte espansione.

Altri settori, come l'assistenza sanitaria, la finanza e l'energia, fanno molto affidamento sui servizi di analisi dei big data per migliorare l'esperienza del cliente. Ad esempio, le società di analisi dei big data internazionali al dettaglio hanno guadagnato 4,85 miliardi di dollari nel 2020 e cresceranno fino a 25,56 miliardi di dollari entro il 2028, con un CAGR del 23,1% tra il 2021 e il 2028.

L'uso intelligente dei big data nelle operazioni ordinarie consente alle aziende di prendere rapidamente decisioni basate sui dati in base ai cambiamenti del mercato, che influenzano direttamente l'utile netto. Inoltre, la concorrenza aumenta continuamente in tutti i settori, non lasciando alle aziende spazio per errori e richiedendo analisi end-to-end e tecniche di innovazione per rimanere competitive.

Note finali

Indubbiamente, i Big Data stanno cambiando il panorama. Il fatto è che imparare a utilizzare l'attuale flusso di dati in modo efficiente aiuterà le aziende di big data a crescere meglio con conclusioni più informate. L'aspetto vitale dei Big Data è la sua diversità, non la sua dimensione. Per ottenere informazioni pertinenti, non è necessario esaminare molti dati; tutto ciò di cui hai bisogno è assicurarti di analizzare i dati corretti.

Per trarre davvero vantaggio dalla rivoluzione dei dati, inizia a utilizzare i servizi di analisi dei big data in grado di fornirti un panorama completo dei tuoi consumatori, mercato e concorrenti. Tutti possono essere utilizzati come dati con le moderne tecnologie dei big data di oggi, offrendo alle aziende un accesso senza precedenti agli elementi del mercato.