Usługa analizy Big Data: odkrywanie tajemnic sukcesu

Dane są niewątpliwie jednym z najważniejszych i najcenniejszych zasobów organizacji. Wszystko, co dostarcza użytecznych informacji, kwalifikuje się jako dane. Wartość danych stale rośnie w wyniku szybkiego rozwoju świata i rozwoju nowych technologii. Zdając sobie sprawę z wpływu i znaczenia danych, wiele organizacji zainwestowało miliony dolarów w ich przechowywanie i zabezpieczanie przed potencjalnymi zagrożeniami. Poza tym nagły wzrost zapotrzebowania na dane na całym świecie doprowadził do powstania centrów danych i wyspecjalizowanych obiektów przetwarzania danych. Coraz częściej pojawia się temat tego, dlaczego i jak istotne są dane dla organizacji, a ten blog ma na celu odpowiedzieć na to pytanie.

• Obecnie w cyfrowym kosmosie znajduje się około 44 zettabajtów danych i oczekuje się, że liczba ta szybko będzie rosła.
• Liczne badania i ankiety wykazały, że 94% firm uważa, że ​​dane i analizy będą miały kluczowe znaczenie dla ich wydajności i cyfrowej transformacji ich firmy.
• Organizacje kierujące się spostrzeżeniami konsumenckimi mają 23 razy większą szansę na pozyskanie nowych klientów i 6 razy większą szansę na ich utrzymanie.
• Wdrożenie projektu opartego na dużych zbiorach danych ma wiele zalet, w tym usprawnione podejmowanie decyzji strategicznych (69%), zwiększoną kontrolę procesu operacyjnego (54%) i lepszą wiedzę konsumentów (52%).Noe#24kmk12345

Powyższe fakty i liczby jasno definiują istotę i znaczenie danych w dzisiejszym cyfrowym krajobrazie. Rozumiemy teraz, czym dokładnie jest analiza dużych zbiorów danych w celu pielęgnowania naszej wiedzy.

Zrozumienie analizy dużych zbiorów danych

Trudny proces analizowania dużych ilości danych w celu znalezienia informacji, które mogą pomóc firmom w podejmowaniu mądrych decyzji dotyczących ich działalności, takich jak ukryte wzorce, korelacje, trendy rynkowe i preferencje klientów, nazywany jest analizą dużych zbiorów danych. Organizacje mogą analizować zbiory danych i uzyskiwać nowe informacje, korzystając z technologii i procesów analizy danych. Podstawowe zapytania dotyczące wyników biznesowych i operacji są rozwiązywane za pomocą zapytań Business Intelligence (BI). Zaawansowana analityka, która obejmuje takie aspekty, jak modele predykcyjne, algorytmy statystyczne i analiza typu „co by było, gdyby” wspomagana przez systemy analityczne, stanowi podzbiór analityki dużych zbiorów danych.

Znaczenie usługi analizy dużych zbiorów danych

Usługi analizy dużych zbiorów danych są kluczowe, ponieważ umożliwiają firmom wykorzystanie danych w celu znalezienia obszarów wymagających optymalizacji i ulepszeń. We wszystkich sektorach korporacyjnych poprawa wydajności skutkuje ogólnie bardziej przenikliwymi działaniami, większymi zyskami i zadowolonymi klientami. Analityka Big Data pomaga firmom w obniżaniu kosztów i tworzeniu najwyższej jakości towarów i usług zorientowanych na klienta.

Analiza danych pomaga w generowaniu spostrzeżeń, które poprawiają funkcjonowanie naszego społeczeństwa. Analityka Big Data w branży opieki zdrowotnej jest niezbędna do śledzenia i analizowania dokumentacji poszczególnych pacjentów, a także monitorowania wyników na poziomie globalnym. Big data pomogły ministerstwom zdrowia w rządach każdego kraju w podjęciu decyzji, jak postępować ze szczepieniami podczas pandemii Covid-19 i opracować strategie zapobiegania wybuchom pandemii w przyszłości.

Zalety i zalety usługi analizy dużych zbiorów danych

Zwiększ ogólną wydajność i wydajność

Różnorodne narzędzia usługi analizy dużych zbiorów danych mogą radykalnie zwiększyć efektywność operacyjną. Technologie Big Data łączą się z klientami i zbierają ich wnikliwe komentarze w celu skompilowania znacznych ilości użytecznych danych o klientach. Gusta klienta, wzorce zakupów i inne istotne ukryte spostrzeżenia można następnie wyodrębnić z tych danych poprzez analizę i interpretację, umożliwiając firmom opracowywanie niestandardowych towarów i usług. Big Data Analytics potrafi zlokalizować i zbadać najnowsze trendy rynkowe, dając Ci przewagę nad rywalami. Usługi te mają możliwość automatyzacji powtarzalnych procedur i procesów, uwalniając ważny czas pracowników w procesie.

Zwiększ przychody, utrzymując lojalnych konsumentów

Gromadzenie i analiza danych klientów na dużą skalę to jeden z głównych celów usług analizy dużych zbiorów danych. Cyfrowe ślady klientów pokażą wiele na temat ich zwyczajów zakupowych, preferencji, wymagań i wiele więcej. Za pomocą tych danych konsumenckich możliwe jest tworzenie produktów i usług specjalnie dostosowanych do potrzeb różnych kategorii klientów. Firma przyciągnie większą liczbę klientów, im bardziej będzie spersonalizowana. Lojalność klientów zwiększa personalizacja oraz wysoka jakość towarów i usług. Klienci będą do Ciebie wracać, jeśli będziesz dostarczać produkty najwyższej klasy po uczciwych i konkurencyjnych cenach, a także oferując zindywidualizowane funkcje lub rabaty.

Włącz lepsze podejmowanie decyzji biznesowych

Analityka i technologie Big Data mają duże możliwości eksploracji ogromnych baz danych w celu uzyskania wnikliwych danych, które można przekształcić w przydatne plany i strategie firmy. Ponieważ innowacje zależą od tych realizacji, usługi analizy dużych zbiorów danych mogą okazać się przełomem dla Twojej firmy. Zdobytą wiedzę można zastosować do dostosowania strategii firmy, tworzenia nowych towarów i usług (które mogą rozwiązać konkretne problemy klientów), ulepszania obsługi klienta, zwiększania wydajności pracowników i opracowywania nowatorskich metod docierania do marki. Poza tym różne trendy, wzorce i spostrzeżenia zebrane na podstawie danych mogą dostarczyć cennych informacji, które można wykorzystać do formułowania bardziej dostosowanych i zorientowanych na biznes strategii.

Większy nacisk na środowisko lokalne

Jest to szczególnie ważne w przypadku małych firm obsługujących konsumentów w okolicy. Nawet jeśli Twoja firma działa w ograniczonym otoczeniu, ważne jest, aby zrozumieć swoich rywali. Lokalny rynek można skanować i analizować przy użyciu technik dużych zbiorów danych, które następnie mogą dostarczyć informacji pozwalających zobaczyć regionalne trendy z udziałem dostawców i klientów. Oferując wysoce spersonalizowane produkty i usługi na swoim wyspecjalizowanym rynku lokalnym, możesz skorzystać z tych spostrzeżeń, aby osiągnąć przewagę konkurencyjną.

Usprawnione operacje biznesowe

Korzystanie z usług analizy dużych zbiorów danych może usprawnić każdy rodzaj działalności biznesowej. Pomaga w optymalizacji procedur korporacyjnych w celu uzyskania oszczędności, zwiększenia produktywności i poprawy zadowolenia klientów. Zarówno administracja zasobami ludzkimi, jak i rekrutacja mogą ulec poprawie. Organizacje mogą zmniejszyć straty finansowe i unikać potencjalnych zagrożeń dla swojej działalności, usprawniając wykrywanie oszustw, zarządzanie ryzykiem i planowanie cyberbezpieczeństwa. Udoskonalanie procesów fizycznych to jedno z najbardziej intrygujących i owocnych zastosowań analizy dużych zbiorów danych. Na przykład big data i analityka danych można wykorzystać do tworzenia harmonogramów konserwacji predykcyjnej, aby obniżyć koszty napraw i przestojów ważnych systemów i sprzętu.

Przypadki użycia analizy Big Data

Wykrywanie oszustw

Analityka Big Data może pomóc firmom szybciej identyfikować oszustwa. Firmy mogą gromadzić i analizować ogromne ilości danych na temat transakcji i działań klientów za pomocą analizy dużych zbiorów danych w celu wykrycia wzorców lub nieprawidłowości, które mogą wskazywać na oszukańcze działania. Firmy, które chcą wykorzystywać analizę dużych zbiorów danych do wykrywania oszustw, potrzebują solidnego systemu zarządzania danymi, który może gromadzić, przechowywać i analizować ogromne ilości danych. Aby wykryć możliwe przypadki oszustw, muszą także zbadać dane przy użyciu zaawansowanych technik analitycznych, takich jak algorytmy uczenia maszynowego i modelowanie predykcyjne.

Zautomatyzowana optymalizacja łańcucha dostaw

Efektywny i płynny przepływ towarów i usług gwarantuje dobrze zoptymalizowany łańcuch dostaw. Gromadząc, oceniając i podejmując działania na podstawie rozległych statystyk dotyczących łańcucha dostaw, analiza dużych zbiorów danych odgrywa kluczową rolę w tym procesie. Firmy mogą wskazać obszary transportu, zarządzania zapasami i przetwarzania zamówień w swoim łańcuchu dostaw, które wymagają poprawy, analizując dane. Analityka Big Data może pomóc firmom w zlokalizowaniu głównych przyczyn opóźnień w dostawach i zasugerowaniu alternatywnych dróg zwiększenia wydajności. Analityka Big Data może również pomóc organizacjom w prognozowaniu popytu i optymalizacji łańcucha dostaw. Firmy mogą prognozować przyszły popyt, analizując wcześniejsze dane dotyczące trendów popytu, zachowań konsumentów i warunków rynkowych.

Monitorowanie bezpieczeństwa sieci

Jednym z najważniejszych aspektów utrzymania bezpieczeństwa sieci jest ochrona wrażliwych danych i zapobieganie cyberatakom. Oceniając ogromne ilości danych dotyczących aktywności sieciowej i wykrywając potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym, analiza dużych zbiorów danych może pomóc firmom w lepszej ochronie ich sieci. Firmy mogą lokalizować problemy, ponieważ najnowocześniejsze algorytmy i metody uczenia maszynowego mogą gromadzić, analizować i wykrywać trendy w danych dzienników, ruchu sieciowym i zachowaniach użytkowników. Dzięki temu firmy mogą uniknąć cyberataków, zanim spowodują one poważne szkody. Firmy mogą chronić bezpieczeństwo swoich cennych zasobów i zapobiegać włamaniom, wykorzystując wiedzę opartą na danych w celu poprawy poziomu bezpieczeństwa.

Diagnostyka opieki zdrowotnej i planowanie leczenia

Analityka Big Data zmieniła diagnostykę i planowanie leczenia w opiece zdrowotnej. Pracownicy służby zdrowia mogą tworzyć zindywidualizowane plany leczenia i zautomatyzowane systemy diagnostyczne, oceniając dane pacjentów i poprawiając ich wyniki. Stan zdrowia pacjenta można również monitorować w czasie rzeczywistym za pomocą technologii noszenia. Procedury opieki zdrowotnej można zautomatyzować i usprawnić poprzez integrację technologii, takich jak systemy wspomagania decyzji klinicznych, elektroniczna dokumentacja medyczna i algorytmy uczenia maszynowego. Analityka dużych zbiorów danych może również pomóc pracownikom służby zdrowia w poprawie opieki nad pacjentem i obniżeniu wydatków związanych ze złymi ocenami lub leczeniem. Mogą tworzyć zindywidualizowane programy leczenia, które odpowiadają konkretnym potrzebom każdego pacjenta, wykorzystując analizę danych w celu znalezienia wzorców i trendów w danych pacjenta. Może to poprawić wyniki leczenia pacjentów i zmniejszyć ryzyko kosztownych ponownych hospitalizacji.

Podsumowanie

Jak możemy stwierdzić z bloga, dane są jednym z głównych aktywów każdej organizacji na całym świecie. Nowoczesne technologie i podejścia są wymagane ze względu na ogromną ilość danych, którą definiuje ich prędkość, różnorodność i złożoność. Uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i analiza danych stały się niezbędnymi zasobami do zarządzania tym środowiskiem opartym na danych. Korzyści z ekstrakcji danych są znaczne. Spostrzeżenia oparte na danych zmieniają strategiczne podejście firm, poprawiając satysfakcję i lojalność klientów, a także wydajność i wydajność. Co więcej, wpływ analityki danych na decyzje w rządzie, służbie zdrowia i wielu innych branżach wykracza poza granice organizacyjne.

Analityka Big Data prezentuje swoje możliwości w różnych dziedzinach. Ma znaczący wpływ na wszystko, od szybkiego wykrywania trendów w zakresie oszustw po usprawnianie łańcuchów dostaw, zwiększanie bezpieczeństwa sieci i transformację opieki zdrowotnej. Ogromne zbiory danych można przetwarzać i wykorzystywać do generowania praktycznych spostrzeżeń, co zmienia zasady gry i umożliwia firmom i sektorom podejmowanie lepszych decyzji, wydajniejsze działanie i ostatecznie odniesienie sukcesu. Analityka Big Data to strategiczny zasób współczesnego społeczeństwa, rozpoczynający nową erę innowacji i rozwiązywania problemów opartych na danych. To nie tylko narzędzie.

Przeczytaj więcej: 86% firm zwraca się w stronę firm zajmujących się analizą Big Data w celu poprawy obsługi klienta

Często zadawane pytania

P1 Jakie są 4 różne typy analityki dużych zbiorów danych?

Odpowiedź:

Analityka diagnostyczna

Jednym z najbardziej wyrafinowanych rodzajów analiz dużych zbiorów danych, jakie można zastosować do badania danych i treści, jest analiza diagnostyczna. Potrafisz odpowiedzieć na pytanie: „Dlaczego tak się stało?” z tego rodzaju analizami, korzystając ze zgromadzonej wiedzy. Dlatego możesz zrozumieć przyczyny określonych zachowań i zdarzeń związanych z firmą, dla której pracujesz, jej klientami, personelem, towarami i nie tylko, badając dane.

Analityka opisowa

Jednym z najpopularniejszych rodzajów analityki wykorzystywanej przez przedsiębiorstwa do monitorowania bieżących trendów i wyników operacyjnych jest analityka opisowa. Jest to jeden z początkowych etapów analizy danych surowych, polegający na dostarczaniu stwierdzeń dotyczących próbek i pomiarów za pomocą podstawowych operacji matematycznych. Inne rodzaje analiz można wykorzystać, aby dowiedzieć się więcej o przyczynach trendów odkrytych za pomocą analiz opisowych.

Analityka preskrypcyjna

Analityka preskryptywna wykorzystuje liczne symulacje i metodologie w celu znalezienia pomysłów na ulepszenie procedur firmy w oparciu o wnioski z analizy opisowej i predykcyjnej. Na podstawie analizy danych przedstawia rekomendacje dotyczące najlepszego kolejnego posunięcia firmy.

Analityka predykcyjna

Jak sama nazwa wskazuje, tego rodzaju analiza danych koncentruje się na tworzeniu prognoz dotyczących potencjalnych wyników w oparciu o wgląd w dane. Aby uzyskać najlepsze wyniki, wykorzystuje różnorodne wyrafinowane techniki i modele predykcyjne, w tym uczenie maszynowe i modelowanie statystyczne.

Pytanie 2 Jakie są przykłady dużych zbiorów danych?

Odpowiedź: Duże zbiory danych pochodzą z różnych źródeł, w tym z baz danych klientów, systemów przetwarzania transakcji, dokumentów, wiadomości e-mail, dokumentacji medycznej, dzienników kliknięć w Internecie, aplikacji mobilnych i sieci społecznościowych.Obejmuje to również dane generowane przez maszyny, takie jak pliki dziennika sieci i serwera, a także dane z czujników w maszynach przemysłowych, urządzeniach Internetu rzeczy i maszynach produkcyjnych. Środowiska Big Data często obejmują dane zewnętrzne dotyczące konsumentów, rynków finansowych, pogody i warunków ruchu drogowego, informacje geograficzne, badania naukowe i inne, oprócz danych z systemów wewnętrznych. Aplikacje Big Data często korzystają z danych przesyłanych strumieniowo, które są przetwarzane i gromadzone w sposób ciągły, w tym obrazów, filmów i plików audio.

Pytanie 3 W jaki sposób przechowywane i przetwarzane są duże zbiory danych?

Odpowiedź: Jezioro danych jest często używane do przechowywania dużych zbiorów danych.Chociaż jeziora danych mogą obsługiwać różne typy danych i często opierają się na klastrach Hadoop, usługach przechowywania obiektów w chmurze, bazach danych NoSQL lub innych platformach dużych zbiorów danych, hurtownie danych są często budowane na relacyjnych bazach danych i przechowują wyłącznie dane strukturalne. Centralne jezioro danych można połączyć z innymi platformami, takimi jak relacyjne bazy danych lub hurtownia danych, w wielu środowiskach dużych zbiorów danych, które łączą wiele systemów w rozproszony sposób. W przypadku specyficznych potrzeb analitycznych dane w systemach Big Data można pozostawić w stanie nieprzetworzonym, a następnie przefiltrować i ustrukturyzować. W innych przypadkach są one wstępnie przetwarzane przy użyciu oprogramowania do przygotowywania i eksploracji danych, aby przygotować je do regularnie wykonywanych aplikacji.