Ce este Big Data și de ce contează – Ghidul final pentru Big Data

Big Data este o idee inovatoare care gestionează cantitățile mari de date prezente în lumea de astăzi. Dacă nu aveți idee cum gestionează companiile de date mari cantități uriașe de date, citiți acest ghid pentru a afla totul despre serviciile de analiză a datelor mari și cele mai importante companii de date mari din 2022.

În zilele noastre, sunt disponibile mai multe aplicații sociale, ceea ce duce la asimilarea masivă a datelor în fiecare zi. Nu există nicio îndoială că utilizatorii zilnici se conectează pe rețelele sociale și partajează date. Chiar și toate companiile și companiile împărtășesc date confidențiale din întreaga lume. Nu vă înșelați crezând că datele vor fi în volume limitate. V-ați întrebat vreodată cum gestionează companiile și utilizatorii de date mari cantități mari de date? Aici intră în joc Big Data. Acest blog va face lumină asupra tuturor aspectelor legate de big data, serviciile de analiză a datelor mari și cele mai importante companii de date mari din 2022. Dar, mai întâi, să înțelegem ce este big data.

Big Data – Un scurt rezumat

Potrivit Gartner, Big Data sunt date ale activelor cu o cantitate mare, viteză și varietate care necesită tipuri unice de procesare a datelor rentabile pentru o mai bună interpretare și proces de luare a deciziilor. Prin urmare, Big Data se referă la volume de date complicate și enorme care trebuie procesate și evaluate pentru a obține informații utile.

Big data se referă la date prea voluminoase pentru a fi stocate și procesate de un dispozitiv fizic. În schimb, termenul se referă la sistemele cloud care permit multor mașini să se combine într-o singură resursă. De exemplu, inteligența artificială recunoaște lucruri, oameni și emoții analizând miliarde de fotografii publice de pe rețelele sociale. De asemenea, un motor de publicitate digitală filtrează prin miliarde de conținut pentru a găsi reclame relevante pentru ele.

Tipuri de Big Data

Următoarele categorii de date mari sunt relevante la toate nivelurile de analiză. Atunci când lucrează cu cantități mari de date, companiile de analiză a datelor mari trebuie să înțeleagă mai întâi de unde provin datele originale și cum să proceseze datele înainte de a fi evaluate.

Prin urmare, extragerea datelor trebuie să fie rapidă pentru ca proiectul să merite. Să ne uităm la diferitele tipuri de date mari, așa cum ați înțeles semnificația datelor mari.

Structurat

Datele structurate sunt convenabile în tratarea datelor masive. Este bine organizat, cu dimensiuni determinate de parametri predeterminați care ajută la procesarea, stocarea și preluarea datelor. În plus, se referă la materiale bine ordonate reținute și recuperate rapid dintr-o bază de date folosind metode ușoare ale unui motor de căutare.

De exemplu, tabelele de angajați proiectate sunt într-o bază de date a companiei pentru a aranja detaliile angajaților, rolurile de lucru, salariul și alte informații.

Nestructurat

Toate datele nu sunt îngrijite cu atenție și sortate ca date structurate. Potrivit studiului, doar aproximativ 20% din toate datele sunt date structurate. Datele nestructurate sunt tipul de date căruia îi lipsește o formă sau un model specific. În timp ce datele structurate accelerează procesul, datele nestructurate necesită timp și efort.

Astfel, procesarea și analiza datelor nestructurate devine incredibil de dificilă și consumatoare de timp. Aproape fiecare acțiune pe care o faceți cu un computer are ca rezultat crearea de date nestructurate. Nimeni nu le dictează apelurile telefonice sau nu adaugă etichete semnificative cu fiecare tweet pe care îl scrie.

Semi-structurat

Acest tip de date este un amestec de date structurate și nestructurate. De cele mai multe ori, se convertește în date nestructurate cu metadate. În primul rând, este creat, cum ar fi ora, locul, ștampila ID-ului dispozitivului, e-mailul sau o etichetă semantică mai târziu în date.

Mai precis, include date care, deși nu sunt clasificate într-un anumit depozit (bază de date), au informații esențiale sau etichete care separă diferite părți în interiorul datelor.

Ei bine, totul este despre diferitele tipuri de date mari.

Impactul Big Data asupra creșterii afacerilor

Big Data influențează companiile pentru a gestiona cantități masive de date mai eficient. Conform studiului Grand View Research Inc, big data ar atinge 123,23 miliarde USD până în 2025. Drept urmare, companiile de analiză a datelor mari vor găsi adevăruri ascunse la care rivalii lor nu au acces la cantitatea pe care o pot aduna din infrastructura de date și clientii. Prin urmare, companiile își restructurează arhitectura de date, îmbină datele și elimină tehnicile vechi. Motivele pentru care afacerile utilizează date mari sunt următoarele:

• Companiile își propun să îmbunătățească asistența pentru clienți cu date mari, ceea ce ajută la creșterea profiturilor. În plus, mai multe afaceri doresc să-și îmbunătățească relațiile cu clienții. Alte obiective implică un marketing țintă bun, economii de costuri și eficiență operațională mai mare.
• Aplicațiile de date mari permit companiilor să stocheze cantități masive de date economisind în același timp bani. Inteligența bazată pe cloud și Hadoop sunt două exemple de astfel de tehnologie. Ele ajută firmele să analizeze datele și să ia decizii mai bune. În plus, încălcările de date necesită o protecție sporită, pe care tehnologia o poate oferi. Ca rezultat, big data îmbunătățește organizațiile din punct de vedere social și economic. Astfel, numeroase organisme guvernamentale au dezvoltat politici pentru a încuraja creșterea datelor mari.
• Automatizarea proceselor robotizate crește productivitatea operațională cu ajutorul datelor mari. Cantități masive de date în timp real pot fi examinate imediat și integrate în operațiunile de afaceri pentru luarea automată a deciziilor. În plus, colectarea și stocarea datelor sunt automatizate cu o infrastructură IT scalabilă și costuri mai mici ale serviciilor cloud.
• Big Data descoperă, de asemenea, oportunități de afaceri nedescoperite anterior din cauza incapacității de a evalua cantități mari de date. Chiar și seturile de date complexe pot crea produse noi sau le pot reînnoi pe cele existente. În lumea concurenței, datele proprietare devin extrem de valoroase.
• Companiile pot evalua acum informațiile instantaneu și pot lua decizii inteligente și înțelepte, datorită tehnologiei rapide de analiză a datelor pentru a calcula noi surse de date.

Cazuri de utilizare pentru companiile de date mari

Mai multe probleme de afaceri și cazuri de utilizare beneficiază de serviciile de analiză a datelor mari. Mai jos sunt enumerate câteva cazuri:

Analiza clienților

Companiile mari analizează datele clienților pentru a îmbunătăți experiența clienților, conversiile și păstrarea.

Prevenirea fraudei

Big Data ajută la detectarea tranzacțiilor și modelelor rău intenționate în interiorul companiei. Acestea pot indica un comportament fraudulos, precum și atenuarea riscurilor.

Optimizarea prețurilor

Analiza datelor mari ajută companiile să-și optimizeze prețurile pentru produse și servicii, ceea ce duce la creșterea veniturilor.

Analiza operațională

Multe companii doresc să-și îmbunătățească performanța operațională și să își utilizeze mai bine activele.

Ca rezultat, companiile pot folosi analiza big data pentru a dezlănțui metode care să funcționeze mai eficient și să crească performanța.

Cele mai bune companii de analiză a datelor mari din 2022

Fiecare companie mare folosește date mari. Ajută companiile să emită judecăți mai bune în mai puțin timp, făcându-și locurile de muncă mai accesibile și mai profitabile. Chiar și datele enorme permit companiilor să înțeleagă mai bine nevoile clienților lor și să participe la conversații individuale, în timp real, cu aceștia. Să vedem cele mai importante companii de big data din 2022 care vor implementa big data în operațiunile lor.

Amazon

Amazon este un pionier, retailer online. Ei țin evidența fiecărei informații despre cumpărători pentru a-și da seama cum își cheltuiesc banii pe anumite produse. Aceste date sunt colectate pentru a fi alimentate în algoritmi de publicitate în rețelele sociale care îmbunătățesc interacțiunile cu clienții, propun articole, îmbunătățesc experiența și serviciile consumatorilor și multe altele.

Google

Companiile de analiză a datelor mari Google își dă seama ce doresc utilizatorii de la el cu ajutorul datelor mari. În primul rând, pe baza istoricului căutărilor, a geografiei și a tendințelor, Google primește preferințele utilizatorilor. Apoi, trece printr-un algoritm care efectuează estimări sofisticate, iar apoi Google afișează listele indexate sortate sau plasate în funcție de importanță și autoritate pentru a satisface nevoile consumatorilor.

În cele din urmă, Google afișează rezultate de căutare clasate în ceea ce privește relevanța personalizate pentru nevoile utilizatorilor. Site-urile indexate, instrumentele de filtrare, fluxurile în timp real, paginile cu date grafice, căutarea textuală și structurală, traducătorul Google și alte tehnologii înțeleg mai bine cerințele clienților.

Netflix

Netflix adună informații pentru a înțelege mai bine cerințele, alegerile și modelele de preferințe ale utilizatorilor. Ulterior, big data anticipează ceea ce îi place fiecărui utilizator și construiește liste personalizate de recomandări de conținut. Netflix s-a ridicat până la punctul în care acum dezvoltă conținut original pentru abonații săi.

Datele sunt elementul cheie care alimentează algoritmii de recomandare și deciziile de creare a conținutului. Compania folosește o varietate de puncte de date, inclusiv titluri văzute, evaluări ale utilizatorilor, genuri preferate și cât de des spectatorii întrerup redarea.

American Express

Această companie de carduri de credit scanează cantități masive de date despre consumatori pentru a identifica caracteristicile care ar putea indica loialitatea utilizatorilor. De asemenea, utilizează Big Data pentru a crea modele predictive complexe pentru examinarea tranzacțiilor anterioare și alte 115 elemente pentru a anticipa uzura clienților. Ca rezultat, American Express poate detecta 24% din conturile clienților care ar putea să se închidă în scurt timp folosind soluții și capabilități Big Data.

Defalcarea V-urilor datelor mari

„Cele 5 V-uri ale datelor mari ” sunt cinci proprietăți fundamentale ale datelor mari care ajută la o mai bună înțelegere a părților esențiale ale datelor mari. Să trecem prin cele 5 V ale datelor mari, care ajută companiile să-și dea seama cum funcționează mai bine Big Data pentru ele.

1. Viteza

Rata cu care datele sunt generate și transferate este cunoscută sub numele de viteză. Această viteză crește pe măsură ce tehnologiile de rețea și hardware-ul se îmbunătățesc, permițând companiilor să înregistreze mai multe puncte de date simultan.

De exemplu, sunt disponibile acum diverse dispozitive de sănătate pentru a monitoriza pacienții și pentru a colecta date în industria sănătății. Deci, datele obținute de la dispozitivele medicale din spital până la dispozitivele purtabile trebuie să fie livrate și analizate rapid.

2. Volumul

Volumul se referă la cantitatea de date colectate. Prin urmare, amploarea exactă a datelor mari este determinată de informațiile dobândite. De exemplu; În comparație cu datele de comerț electronic pentru o afacere mică, analiza clienților din baza de date Netflix va fi enormă. Ambele, totuși, pot fi considerate Big Data deoarece adună cantități mari de date.

3. Varietate

Termenul „varietate” se referă la gama largă de tipuri de date disponibile. De exemplu, o organizație poate obține date din diverse surse, fiecare cu o valoare diferită.

Poate fi atât în ​​interiorul cât și în afara unei organizații. De exemplu, ar putea include rularea unei analize a sentimentelor asupra unei recenzii a unui produs pentru a identifica pozitiv sau negativ. Big Data poate ajuta la cunoașterea rapidă a unui scor de „% din recenzii pozitive”.

4. Valoare

Valoarea datelor colectate este cunoscută ca valoare. Unele dintre datele mari ale unei companii pot fi zadarnice în a face alegeri sau a obține rezultate. Pe de altă parte, o companie poate achiziționa și menține cantități enorme de date care nu au valoare în scopuri de conformitate.

Cu toate acestea, pentru a colecta voluntar Big Data, o companie ar trebui să analizeze cu precizie ce date sunt colectate și cum pot fi de ajutor companiei. Poate fi recomandabil să opriți culegerea de informații dacă datele sunt puțin utile acum sau în zilele următoare. Datele care nu sunt utile ar putea fi o sursă de distragere a atenției.

5. Veracitatea

Calitatea sau fiabilitatea datelor este cunoscută ca veridicitate. Nu are rost să colectezi Big Data dacă nu ești sigur de acuratețea analizei rezultate. În general, veridicitatea descrie nivelul de asigurare a datelor colectate. Din păcate, datele se dovedesc a fi aglomerate și confuze de utilizat uneori.

Dacă informațiile lipsesc, un volum enorm de date poate produce mai mult haos decât soluții. De exemplu, dacă introduceți toate datele comenzii, în special achizițiile frauduloase sau anulate, nu vă puteți baza pe studiul ratei de conversie a comerțului electronic, deoarece a crescut artificial.

Big Data: Ce este viitorul?

În următorii câțiva ani, piața de date mari este probabil să se înmulțească. Un motiv semnificativ este creșterea rapidă a datelor organizate și nestructurate. Dominanța sporită a tehnologiei în toate aspectele vieții și utilizarea pe scară largă a telefoanelor mobile sunt alți câțiva factori. Aceasta duce la generarea de cantități mai semnificative de date. Pe parcursul perioadei de proiecție, cerințele în creștere pentru analiza datelor vor crește cererea de date mari. De asemenea, datorită marjelor de profit crescute, numărul afacerilor digitale din industrie este în plină expansiune.

Alte sectoare, cum ar fi asistența medicală, finanțele și energia, se bazează în mare măsură pe serviciile de analiză a datelor mari pentru a îmbunătăți experiența clienților. De exemplu, companiile internaționale de analiză a datelor mari cu amănuntul au câștigat 4,85 miliarde USD în 2020 și vor crește la 25,56 miliarde USD până în 2028, cu un CAGR de 23,1% între 2021 și 2028.

Utilizarea inteligentă a datelor mari în operațiunile obișnuite permite companiilor să ia rapid decizii bazate pe date la schimbările pieței, ceea ce influențează direct venitul net. În plus, concurența crește continuu în toate sectoarele, lăsând firmelor loc de eroare și necesitând analize end-to-end și tehnici de inovare pentru a rămâne competitive.

Note de sfârșit

Fără îndoială, Big Data schimbă peisajul. Faptul este că învățarea cum să folosească fluxul actual de date în mod eficient va ajuta companiile de date mari să crească mai bine cu concluzii mai informate. Aspectul vital al Big Data este diversitatea, nu dimensiunea. Pentru a obține informații relevante, nu trebuie să examinați o mulțime de date; tot ce ai nevoie este să te asiguri că analizezi datele corecte.

Pentru a beneficia cu adevărat de revoluția datelor, începeți să utilizați servicii de analiză a datelor mari care vă pot oferi o panoramă completă a consumatorilor, pieței și concurenților dvs. Toate pot fi folosite ca date cu tehnologiile moderne de date mari de azi, oferind afacerilor acces fără precedent la elementele de piață.