Big Data Analytics: perché è importante?

Grandi volumi di dati vengono analizzati utilizzando l'analisi dei big data per trovare modelli, correlazioni e altre informazioni non ancora scoperti. Con la tecnologia odierna, puoi analizzare rapidamente i tuoi dati e ricavarne informazioni, mentre questo processo richiederebbe più tempo e sarebbe meno efficace con strumenti di business intelligence più convenzionali.

La risorsa più importante di un'azienda sono i suoi dati. I dati sono sempre attivi. Ogni secondo vengono generate enormi quantità di dati da tutti i siti Web, telefoni, sensori e altri dispositivi. Indipendentemente dal fatto che i dati siano utili o meno, in genere li conserviamo per un uso successivo. Produciamo più di 2,5 quintilioni di byte di dati ogni giorno, se guardiamo alle statistiche. Sebbene in questo caso ci siano molti problemi legati ai big data, le aziende hanno scoperto che il successo deriva dalla comprensione di come ottenere informazioni dai dati.

Lo sviluppo e la storia dell'analisi dei big data

L'idea dei big data esiste da un po' di tempo e la maggior parte delle aziende ora si rende conto che acquisendo tutti i dati che entrano nelle loro operazioni (forse in tempo reale), possono utilizzare l'analisi per ricavarne un valore significativo. Quando si adottano metodi avanzati come l'intelligenza artificiale, questo è particolarmente vero. Ma anche negli anni '50, molto prima che venisse coniato il termine "big data", le aziende utilizzavano l'analisi di base (in pratica, esaminando manualmente i numeri in un foglio di calcolo) per trovare modelli e approfondimenti.

Velocità ed efficienza sono due dei principali vantaggi dell'analisi dei big data. Le aziende erano solite raccogliere dati, eseguire analisi e scoprire le conoscenze che potevano essere utilizzate per informare le decisioni future solo pochi anni fa. Le aziende possono ora raccogliere dati in tempo reale e analizzare i big data per fare scelte rapidamente e con una conoscenza più eccellente. Le organizzazioni ottengono un vantaggio competitivo che prima non avevano grazie alla possibilità di operare più rapidamente mantenendo la loro agilità.

Analisi dei big data: perché sono cruciali?

Le organizzazioni possono sfruttare i propri dati e utilizzare l'analisi dei big data per trovare nuove opportunità. Ciò si traduce in decisioni aziendali più sagge, operazioni più efficaci, maggiore redditività e clienti più felici. Le aziende che combinano i big data con analisi sofisticate ne traggono vantaggio in vari modi, tra cui:

1. Bassi costi: quando si tratta di mantenere grandi quantità di dati, le tecnologie per big data come l'analisi basata su cloud possono ridurre drasticamente tale costo (ad esempio, un data lake). Inoltre, l'analisi dei big data aiuta le aziende a trovare modi per operare in modo più efficace.
2. Processo decisionale più veloce e migliore : le aziende possono valutare rapidamente le informazioni e prendere decisioni rapide e informate grazie alla velocità dell'analisi in memoria e alla capacità di esaminare nuove fonti di dati, come lo streaming di dati dall'IoT.
3. Creazione e promozione di prodotti e servizi freschi . Le aziende possono offrire ai clienti ciò che vogliono, quando lo desiderano, utilizzando l'analisi per determinare le loro richieste e il livello di soddisfazione. L'analisi dei big data offre a più aziende la possibilità di creare nuovi prodotti all'avanguardia che soddisfino le mutevoli esigenze dei propri clienti.

Come funzionano i Big Data e l'analisi intelligente?

Tecnologie chiave

L'analisi dei big data abbraccia una varietà di tecnologie. I big data possono, ovviamente, trarre vantaggio dall'analisi avanzata, ma in pratica, una varietà di tecnologie si uniscono per massimizzare il valore dei tuoi dati. Di seguito sono elencate le figure chiave:

Cloud computing

Il cloud computing, un modello di consegna basato su abbonamento, offre la scalabilità, la consegna rapida e le efficienze IT necessarie per un'analisi dei big data di successo. Le organizzazioni di tutte le dimensioni lo trovano intrigante poiché elimina molti ostacoli pratici e di budget all'integrazione dei requisiti IT con obiettivi aziendali in evoluzione.

Gestione dati

Prima di poter essere valutati con successo, i dati devono essere di alta qualità e ben governati. È fondamentale disporre di procedure ripetibili per la creazione e il rispetto degli standard per la qualità dei dati perché i dati entrano ed escono continuamente da un'organizzazione. Una volta che i dati sono affidabili, le aziende dovrebbero istituire un programma di gestione dei dati master per riunire l'intera azienda.

Estrazione dei dati

Questo tipo di tecnologia è noto per aiutare gli esperti con dati di grandi dimensioni a scoprire modelli tra i dati. Queste informazioni vengono utilizzate anche per ulteriori analisi, in particolare per rispondere a domande e domande aziendali complesse. Il software di data mining aiuta anche a spostarsi attraverso il rumore caotico e ripetuto dei dati, evidenziare i dati rilevanti e utilizzare le stesse informazioni per valutare i risultati. Accelerano anche la velocità di prendere una decisione informata.

Archivio dati

Questa tecnologia include Data Lake e Data Warehouse. Affinché gli utenti aziendali e i data scientist possano accedere e utilizzare i dati secondo necessità, è essenziale poter archiviare enormi quantità di dati sia organizzati che non strutturati. Un data lake assorbe rapidamente grandi quantità di dati grezzi non elaborati nel loro formato originale. È perfetto per l'archiviazione di big data non strutturati come voce, audio in streaming e contenuti di immagini dai social media. In un database centrale, un data warehouse conserva molti dati strutturati. Numerose aziende utilizzano entrambe le tecniche di archiviazione complementari.

In Analisi della memoria

Puoi agire rapidamente sulle informazioni ottenute dai tuoi dati esaminandoli nella memoria di sistema anziché dal tuo disco rigido. Questa tecnologia rende semplice per le organizzazioni rimanere agili e prendere decisioni aziendali migliori. Consente inoltre loro di eseguire scenari di analisi iterativi e interattivi. Questa tecnologia è in grado di rimuovere le latenze di preparazione dei dati e di elaborazione analitica per testare nuovi scenari e creare modelli.

Apprendimento automatico

Ora è possibile creare in modo rapido e automatico modelli in grado di analizzare dati più grandi e complessi e fornire risposte più rapide e accurate, anche su scala molto ampia. L'apprendimento automatico è un sottoinsieme specializzato dell'intelligenza artificiale che insegna a una macchina come apprendere. Inoltre, creando modelli accurati, un'azienda ha maggiori possibilità di individuare possibilità redditizie o di evitare minacce non identificate.

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Analisi predittiva

Dati, algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico sono tutti utilizzati dalla tecnologia di analisi predittiva per calcolare la probabilità di eventi futuri sulla base di dati storici. Tutto si riduce a fornire la massima previsione di ciò che accadrà in futuro in modo che le aziende possano sentirsi più sicure di prendere la migliore decisione aziendale possibile. L'analisi predittiva viene spesso utilizzata nelle aree di rilevamento delle frodi, rischio, operazioni e marketing.

Conclusione

Le aziende hanno già iniziato a trarre valore commerciale dai dati nella nostra economia basata sui dati. Con l'introduzione dell'Internet of Things, una migliore analisi e una connettività estesa hanno consentito alle aziende di sfruttare enormi opportunità basate sui dati. Le soluzioni per i Big Data aiutano le aziende a migliorare la consapevolezza della situazione, prendere decisioni più sagge e ottenere un vantaggio competitivo.

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