Czym są Big Data i dlaczego to ma znaczenie — ostateczny przewodnik po Big Data

Big Data to innowacyjny pomysł, który obsługuje ogromne ilości danych obecne we współczesnym świecie. Jeśli nie masz pojęcia, jak firmy zajmujące się big data radzą sobie z ogromnymi ilościami danych, przeczytaj ten przewodnik, aby dowiedzieć się wszystkiego o usługach analizy big data i najlepszych firmach big data w 2022 roku.

Obecnie dostępnych jest wiele aplikacji społecznościowych, co prowadzi do masowej asymilacji danych każdego dnia. Nie ma wątpliwości, że codzienni użytkownicy łączą się w mediach społecznościowych i udostępniają dane. Nawet wszystkie firmy i firmy udostępniają poufne dane na całym świecie. Nie pomyl się, myśląc, że dane będą w ograniczonych ilościach. Czy zastanawiałeś się kiedyś, w jaki sposób firmy i użytkownicy Big Data radzą sobie z ogromnymi ilościami danych? Tutaj w grę wchodzą Big Data. Ten blog rzuci światło na każdy aspekt związany z Big Data, usługami analizy Big Data i czołowymi firmami Big Data 2022. Ale najpierw zrozummy, czym są Big Data.

Big Data – krótkie podsumowanie

Według Gartnera, big data to dane o zasobach o ogromnej ilości, szybkości i różnorodności, które wymagają opłacalnych, unikalnych rodzajów przetwarzania danych w celu lepszej interpretacji i procesu podejmowania decyzji. Dlatego Big Data odnosi się do skomplikowanych i ogromnych ilości danych, które należy przetworzyć i ocenić, aby uzyskać przydatne informacje.

Big data odnosi się do zbyt obszernych danych, aby urządzenie fizyczne mogło je przechowywać i przetwarzać. Zamiast tego termin ten odnosi się do systemów chmurowych, które pozwalają wielu maszynom łączyć się w jeden zasób. Na przykład sztuczna inteligencja rozpoznaje rzeczy, ludzi i emocje, analizując miliardy zdjęć publicznych z mediów społecznościowych. Podobnie wyszukiwarka reklam cyfrowych filtruje miliardy treści, aby znaleźć reklamy, które są dla nich odpowiednie.

Rodzaje Big Data

Poniższe kategorie dużych zbiorów danych są istotne na wszystkich poziomach analityki. Podczas pracy z ogromnymi ilościami danych firmy zajmujące się analizą dużych zbiorów danych muszą najpierw zrozumieć, skąd pochodzą oryginalne dane i jak je przetwarzać przed ich oceną.

Dlatego ekstrakcja danych musi być szybka, aby projekt był opłacalny. Przyjrzyjmy się różnym typom danych big data, gdy zrozumiesz znaczenie big data.

Zbudowany

Dane ustrukturyzowane są wygodne w radzeniu sobie z ogromnymi danymi. Jest dobrze zorganizowany, a jego wymiary są określone przez z góry określone parametry, które pomagają w przetwarzaniu, przechowywaniu i pobieraniu danych. Ponadto odnosi się do starannie uporządkowanego materiału, który jest przechowywany i szybko odzyskiwany z bazy danych za pomocą łatwych metod wyszukiwania.

Na przykład zaprojektowane tabele pracowników znajdują się w firmowej bazie danych w celu uporządkowania szczegółów pracowników, ról zawodowych, wynagrodzeń i innych informacji.

Nieustrukturyzowany

Wszystkie dane nie są starannie selekcjonowane i sortowane jako dane strukturalne. Według badania tylko około 20% wszystkich danych pochodzi z danych ustrukturyzowanych. Dane nieustrukturyzowane to typ danych, który nie ma określonego kształtu ani wzorca. Podczas gdy dane strukturalne przyspieszają proces, dane niestrukturalne wymagają czasu i wysiłku.

W ten sposób przetwarzanie i analizowanie nieustrukturyzowanych danych staje się niezwykle trudne i czasochłonne. Prawie każde działanie, które wykonujesz na komputerze, skutkuje tworzeniem nieuporządkowanych danych. Nikt nie dyktuje rozmów telefonicznych ani nie dodaje znaczących tagów do każdego tweeta, który napisze.

Półstrukturalne

Ten typ danych to połączenie danych strukturalnych i niestrukturalnych. W większości przypadków konwertuje do danych nieustrukturyzowanych z metadanymi. Najpierw jest tworzony, jak czas, miejsce, stempel identyfikatora urządzenia, adres e-mail lub tag semantyczny później w danych.

Dokładniej, obejmuje dane, które, chociaż nie są skategoryzowane w określonym repozytorium (bazie danych), zawierają istotne informacje lub znaczniki, które oddzielają różne części wewnątrz danych.

Cóż, chodzi o różne rodzaje dużych zbiorów danych.

Wpływ Big Data na rozwój biznesu

Big data wpływa na firmy, aby efektywniej zarządzać ogromnymi ilościami danych. Jak wynika z badania przeprowadzonego przez Grand View Research Inc, do 2025 r. duże zbiory danych osiągną wartość 123,23 mld USD. W rezultacie firmy zajmujące się analizą dużych zbiorów danych znajdą ukryte prawdy, do których ich rywale nie mają dostępu, w ilości, jaką mogą zebrać z infrastruktury danych i klientów. W związku z tym firmy restrukturyzują swoją architekturę danych, scalając dane i eliminując stare techniki. Powody, dla których biznes wykorzystuje duże zbiory danych, są następujące:

• Firmy dążą do poprawy obsługi klienta za pomocą Big Data, co pomaga zwiększyć zyski. Ponadto kilka firm chce poprawić swoje relacje z klientami. Inne cele obejmują dobry marketing docelowy, oszczędności kosztów i większą wydajność operacyjną.
• Aplikacje Big Data umożliwiają firmom przechowywanie ogromnych ilości danych przy jednoczesnym oszczędzaniu pieniędzy. Inteligencja oparta na chmurze i Hadoop to dwa przykłady takiej technologii. Pomagają firmom analizować dane i podejmować lepsze decyzje. Ponadto naruszenia danych wymagają zwiększonej ochrony, którą może zapewnić technologia. W rezultacie big data usprawnia organizacje społecznie i ekonomicznie. W związku z tym wiele organów rządowych opracowało politykę zachęcającą do rozwoju dużych zbiorów danych.
• Zrobotyzowana automatyzacja procesów zwiększa wydajność operacyjną za pomocą Big Data. Ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym można natychmiast zbadać i zintegrować z operacjami biznesowymi w celu zautomatyzowanego podejmowania decyzji. Ponadto gromadzenie i przechowywanie danych zostaje zautomatyzowane dzięki skalowalnej infrastrukturze IT i niższym kosztom usług w chmurze.
• Big data odkrywa również wcześniej nieodkryte możliwości biznesowe ze względu na brak możliwości oceny ogromnych ilości danych. Nawet złożone zbiory danych mogą tworzyć nowe produkty lub ulepszać już istniejące. W świecie konkurencji dane zastrzeżone stają się niezwykle cenne.
• Firmy mogą teraz błyskawicznie oceniać informacje i podejmować inteligentne, mądre decyzje dzięki technologii szybkiej analizy danych, która umożliwia obliczanie nowych źródeł danych.

Przypadki użycia firm Big Data

Usługi analizy dużych zbiorów danych przynoszą korzyści w kilku kwestiach biznesowych i przypadkach użycia. Poniżej wymieniono kilka przykładów:

Analiza klienta

Duże firmy analizują dane klientów, aby poprawić wrażenia klientów, konwersje i utrzymanie.

Zapobieganie oszustwom

Big data pomaga w wykrywaniu złośliwych transakcji i wzorców wewnątrz firmy. Mogą wskazywać na nieuczciwe zachowanie, a także ograniczanie ryzyka.

Optymalizacja cen

Analiza Big Data pomaga firmom optymalizować ceny produktów i usług, co skutkuje zwiększonymi dochodami.

Analityka operacyjna

Wiele firm chce poprawić swoją wydajność operacyjną i lepiej wykorzystać swoje aktywa.

W rezultacie firmy mogą wykorzystywać analizę big data, aby wyzwolić metody bardziej efektywnego działania i zwiększenia wydajności.

Najlepsze firmy zajmujące się analizą Big Data w 2022 r.

Każda duża firma korzysta z dużych zbiorów danych. Pomaga firmom dokonywać lepszych osądów w krótszym czasie, dzięki czemu ich praca jest bardziej dostępna i opłacalna. Nawet ogromne ilości danych pozwalają firmom lepiej rozumieć potrzeby swoich klientów i uczestniczyć z nimi w indywidualnych rozmowach w czasie rzeczywistym. Przyjrzyjmy się czołowym firmom big data 2022 r. , które wdrożą big data w swoich działaniach.

Amazonka

Amazon jest pionierem w sprzedaży internetowej. Śledzą wszystkie informacje o swoich kupujących, aby dowiedzieć się, jak wydają pieniądze na określone produkty. Dane te są gromadzone, aby zasilać algorytmy reklamowe w mediach społecznościowych, które poprawiają interakcje z klientami, proponują produkty, poprawiają wrażenia konsumentów i usługi oraz wiele więcej.

Google

Firmy zajmujące się analizą dużych zbiorów danych, Google, dowiadują się, czego chcą od nich użytkownicy, za pomocą dużych zbiorów danych. Po pierwsze, na podstawie historii wyszukiwania, geografii i trendów Google pobiera preferencje użytkownika. Następnie przechodzi przez algorytm, który wykonuje wyrafinowane szacunki, a następnie Google wyświetla posortowane lub umieszczone zindeksowane listy w oparciu o ważność i uprawnienia w celu zaspokojenia potrzeb konsumentów.

Wreszcie, Google wyświetla rankingowe wyniki wyszukiwania dotyczące trafności dostosowane do potrzeb użytkowników. Indeksowane witryny, narzędzia filtrujące, kanały w czasie rzeczywistym, strony z danymi wykresów, wyszukiwanie tekstowe i strukturalne, tłumacz Google i inne technologie lepiej rozumieją wymagania klientów.

Netflix

Netflix gromadzi informacje, aby lepiej zrozumieć wymagania, wybory i wzorce preferencji użytkowników. Później big data przewiduje, co spodoba się każdemu użytkownikowi, i tworzy niestandardowe listy rekomendacji treści. Netflix doszedł do tego, że teraz opracowuje oryginalne treści dla swoich subskrybentów.

Dane są kluczowym elementem, który napędza algorytmy rekomendacji i decyzje dotyczące tworzenia treści. Firma korzysta z różnych danych, w tym z oglądanych tytułów, ocen użytkowników, ulubionych gatunków i częstotliwości wstrzymywania odtwarzania przez widzów.

American Express

Ta firma obsługująca karty kredytowe skanuje ogromne ilości danych konsumenckich, aby zidentyfikować cechy, które mogą wskazywać na lojalność użytkownika. Wykorzystuje również Big Data do tworzenia złożonych modeli predykcyjnych do badania poprzednich transakcji oraz 115 innych elementów do przewidywania utraty klientów. W rezultacie American Express może wykryć 24% kont klientów, które prawdopodobnie zostaną wkrótce zamknięte, korzystając z rozwiązań i funkcji Big Data.

Rozkładanie V big data

„ 5 V Big Data ” to pięć podstawowych właściwości big data, które pomagają w lepszym zrozumieniu najważniejszych części big data. Przejdźmy przez 5 V big data, które pomagają firmom dowiedzieć się, jak Big Data działa lepiej dla nich.

1. Prędkość

Szybkość generowania i przesyłania danych nazywana jest prędkością. Szybkość ta wzrasta wraz z ulepszaniem technologii sieciowych i sprzętu, umożliwiając firmom jednoczesne rejestrowanie większej liczby punktów danych.

Na przykład dostępne są obecnie różne urządzenia medyczne do monitorowania pacjentów i zbierania danych w branży opieki zdrowotnej. Dlatego dane uzyskane ze szpitalnych urządzeń medycznych do urządzeń do noszenia muszą być szybko dostarczane i analizowane.

2. Głośność

Wolumen odnosi się do ilości zebranych danych. Dlatego dokładna wielkość dużych zbiorów danych jest określana na podstawie uzyskanych informacji. Na przykład; W porównaniu z danymi e-commerce dla małej firmy, analiza klientów bazy danych Netflix będzie ogromna. Oba jednak można uznać za Big Data, ponieważ gromadzą ogromne ilości danych.

3. Różnorodność

Termin „odmiana” odnosi się do szerokiego zakresu dostępnych typów danych. Na przykład organizacja może uzyskać dane z różnych źródeł, z których każde ma inną wartość.

Może znajdować się zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz organizacji. Na przykład może to obejmować przeprowadzenie analizy sentymentu w przeglądzie produktu w celu zidentyfikowania pozytywnych lub negatywnych wyników. Big data może pomóc w szybkim poznaniu wyniku „% pozytywnych recenzji”.

4. Wartość

Wartość zebranych danych nazywana jest wartością. Niektóre z Big Data firmy mogą być daremne w dokonywaniu wyborów lub osiąganiu wyników. Z drugiej strony firma może pozyskiwać i przechowywać ogromne ilości danych, które nie mają wartości dla celów zgodności.

Jednak aby dobrowolnie gromadzić Big Data, firma powinna dokładnie przeanalizować, jakie dane są gromadzone i jak mogą być one pomocne dla firmy. Wskazane może być zaprzestanie zbierania informacji, jeśli dane będą mało przydatne teraz lub w nadchodzących dniach. Dane, które nie są przydatne, mogą rozpraszać uwagę.

5. Wiarygodność

Jakość lub wiarygodność danych nazywana jest prawdziwością. Nie ma sensu zbierać Big Data, jeśli nie masz pewności co do dokładności wyników analizy. Ogólnie rzecz biorąc, prawdziwość opisuje poziom pewności zebranych danych. Niestety dane okazują się być czasami zagracone i mylące w użyciu.

Jeśli brakuje informacji, ogromna ilość danych może spowodować więcej chaosu niż rozwiązań. Na przykład, jeśli wprowadzisz wszystkie dane dotyczące zamówień, w szczególności nieuczciwych lub anulowanych zakupów, nie możesz polegać na badaniu współczynnika konwersji e-commerce, ponieważ został on sztucznie podwyższony.

Big Data: jaka jest przyszłość?

W ciągu najbliższych kilku lat rynek big data prawdopodobnie się rozmnoży. Istotnym powodem jest szybki wzrost uporządkowanych i nieustrukturyzowanych danych. Rosnąca dominacja technologii we wszystkich aspektach życia i powszechne korzystanie z telefonów komórkowych to kilka innych czynników. Prowadzi to do generowania większej ilości danych. W okresie objętym prognozą rosnące zapotrzebowanie na analizę danych spowoduje wzrost popytu na duże zbiory danych. Ponadto, ze względu na zwiększone marże zysku, rośnie liczba cyfrowych firm w branży.

Inne sektory, takie jak opieka zdrowotna, finanse i energetyka, w dużym stopniu polegają na usługach analizy big data w celu poprawy obsługi klienta. Na przykład międzynarodowe firmy zajmujące się analizą dużych zbiorów danych w handlu detalicznym zarobiły w 2020 r. 4,85 mld USD, a do 2028 r. wzrosną do 25,56 mld USD, z CAGR na poziomie 23,1 proc. w latach 2021–2028.

Inteligentne wykorzystanie big data w zwykłych operacjach pozwala firmom na szybkie podejmowanie decyzji opartych na danych na zmiany na rynku, co bezpośrednio wpływa na dochód netto. Co więcej, konkurencja stale rośnie we wszystkich sektorach, co nie pozostawia firmom miejsca na błędy i wymaga kompleksowych analiz i technik innowacji, aby zachować konkurencyjność.

Uwagi końcowe

Niewątpliwie Big Data zmienia krajobraz. Faktem jest, że nauczenie się, jak efektywnie korzystać z obecnego napływu danych, pomoże firmom zajmującym się big data rozwijać się lepiej dzięki bardziej świadomym wnioskom. Istotnym aspektem Big Data jest ich różnorodność, a nie wielkość. Aby uzyskać odpowiedni wgląd, nie musisz analizować wielu danych; wszystko, czego potrzebujesz, to upewnienie się, że analizujesz prawidłowe dane.

Aby naprawdę skorzystać z rewolucji danych, zacznij korzystać z usług analizy big data, które mogą zapewnić pełną panoramę konsumentów, rynku i konkurencji. Wszystkie mogą być wykorzystywane jako dane w dzisiejszych nowoczesnych technologiach big data, oferując firmom bezprecedensowy dostęp do elementów rynku.