Analiza dużych zbiorów danych: dlaczego ma to znaczenie?

Opublikowany: 2022-09-20

Duże ilości danych są analizowane przy użyciu analizy dużych zbiorów danych w celu znalezienia nieodkrytych wzorców, korelacji i innych spostrzeżeń. Dzięki dzisiejszej technologii możesz szybko analizować swoje dane i uzyskiwać z nich wnioski, podczas gdy proces ten trwałby dłużej i byłby mniej efektywny w przypadku bardziej konwencjonalnych narzędzi analizy biznesowej.

Najważniejszym zasobem firmy są jej dane. Dane są zawsze aktywne. Ogromne ilości danych są generowane co sekundę ze wszystkich stron internetowych, telefonów, czujników i innych urządzeń. Niezależnie od tego, czy dane są przydatne, czy nie, zazwyczaj zachowujemy je do późniejszego wykorzystania. Jeśli spojrzymy na statystyki, każdego dnia produkujemy ponad 2,5 tryliona bajtów danych. Chociaż w tym przypadku istnieje wiele problemów związanych z dużymi danymi, firmy odkryły, że sukces wynika ze zrozumienia, w jaki sposób uzyskać wgląd w dane.

Rozwój i historia analityki dużych zbiorów danych

Idea big data istnieje już od jakiegoś czasu, a większość firm zdaje sobie teraz sprawę, że przechwytując wszystkie dane, które wchodzą do ich operacji (być może w czasie rzeczywistym), mogą wykorzystać analitykę do wydobycia z nich znaczącej wartości. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku przyjmowania zaawansowanych metod, takich jak sztuczna inteligencja. Ale nawet w latach 50., na długo przed ukuciem terminu „duże zbiory danych”, firmy stosowały podstawowe narzędzia analityczne (głównie ręczne przeglądanie liczb w arkuszu kalkulacyjnym) w celu znalezienia wzorców i spostrzeżeń.

Szybkość i wydajność to dwie główne zalety analizy dużych zbiorów danych. Jeszcze kilka lat temu firmy gromadziły dane, przeprowadzały analizy i odkrywały wiedzę, którą można było wykorzystać do podejmowania przyszłych decyzji. Firmy mogą teraz gromadzić dane w czasie rzeczywistym i analizować duże zbiory danych, aby dokonywać wyborów szybko iz większą wiedzą. Organizacje zyskują przewagę konkurencyjną, której wcześniej nie miały, dzięki możliwości szybszego działania przy zachowaniu elastyczności.

Analiza dużych zbiorów danych: dlaczego jest kluczowa?

Organizacje mogą wykorzystywać swoje dane i wykorzystywać analizy dużych zbiorów danych, aby znajdować nowe możliwości. Skutkuje to mądrzejszymi decyzjami firmy, skuteczniejszą operacją, większą rentownością i szczęśliwszymi klientami. Firmy, które łączą duże zbiory danych z zaawansowaną analityką, odnoszą różne korzyści, w tym:

  1. Niskie koszty: jeśli chodzi o koszt przechowywania ogromnych ilości danych, technologie big data, takie jak analityka oparta na chmurze, mogą drastycznie obniżyć ten koszt (na przykład jezioro danych). Ponadto analiza dużych zbiorów danych pomaga firmom znaleźć sposoby na bardziej efektywne działanie.
  2. Szybsze i lepsze podejmowanie decyzji : firmy mogą szybko oceniać informacje i podejmować szybkie, przemyślane decyzje dzięki szybkości analizy w pamięci i możliwości badania nowych źródeł danych, takich jak przesyłanie strumieniowe danych z IoT.
  3. Tworzenie i promowanie świeżych towarów i usług . Firmy mogą dawać klientom to, czego chcą, kiedy tego chcą, wykorzystując narzędzia analityczne do określenia ich wymagań i poziomu satysfakcji. Analiza dużych zbiorów danych daje większej liczbie firm szansę na tworzenie najnowocześniejszych nowych towarów, które zaspokajają zmieniające się potrzeby ich klientów.

Jak działa Big Data i inteligentna analiza?

Kluczowe technologie

Analiza dużych zbiorów danych obejmuje różne technologie. Duże zbiory danych mogą oczywiście korzystać z zaawansowanej analizy, ale w praktyce różne technologie łączą się, aby zmaksymalizować wartość Twoich danych. Kluczowe liczby przedstawiono poniżej:

Chmura obliczeniowa

Przetwarzanie w chmurze, model dostarczania oparty na subskrypcji, oferuje skalowalność, szybką dostawę i wydajność IT niezbędną do skutecznej analizy dużych zbiorów danych. Dla organizacji różnej wielkości jest to intrygujące, ponieważ eliminuje wiele praktycznych i budżetowych przeszkód w integracji wymagań IT ze zmieniającymi się celami biznesowymi.

Zarządzanie danymi

Zanim będzie można je z powodzeniem ocenić, dane muszą być wysokiej jakości i dobrze zarządzane. Posiadanie powtarzalnych procedur tworzenia i utrzymywania standardów jakości danych ma kluczowe znaczenie, ponieważ dane nieustannie wpływają do organizacji i z niej wychodzą. Gdy dane są godne zaufania, firmy powinny ustanowić program zarządzania danymi podstawowymi, aby połączyć całą firmę.

Eksploracja danych

Wiadomo, że ten rodzaj technologii pomaga ekspertom zajmującym się dużymi danymi w odkrywaniu wzorców w danych. Informacje te są również wykorzystywane do dalszych analiz - zwłaszcza w odpowiedzi na złożone zapytania i pytania biznesowe. Oprogramowanie Data Mining pomaga również przebrnąć przez chaotyczny i powtarzający się szum danych, wyróżnić istotne i wykorzystać te same informacje do oceny wyników. Przyspieszają również szybkość podejmowania świadomej decyzji.

Przechowywanie danych

Ta technologia obejmuje Data Lake i Data Warehouse. Aby użytkownicy biznesowi i analitycy danych mogli uzyskiwać dostęp do danych i korzystać z nich w razie potrzeby, niezbędna jest możliwość przechowywania ogromnych ilości zarówno zorganizowanych, jak i nieustrukturyzowanych danych. Jezioro danych szybko wchłania ogromne ilości nieprzetworzonych nieprzetworzonych danych w ich oryginalnym formacie. Jest idealny do archiwizacji nieustrukturyzowanych dużych zbiorów danych, takich jak głos, strumieniowe przesyłanie dźwięku i obrazów z mediów społecznościowych. W centralnej bazie danych hurtownia danych przechowuje wiele ustrukturyzowanych danych. Wiele firm stosuje obie uzupełniające się techniki przechowywania.

W analizie pamięci

Możesz szybko działać na podstawie spostrzeżeń uzyskanych ze swoich danych, sprawdzając je w pamięci systemowej, a nie na dysku twardym. Ta technologia ułatwia organizacjom zachowanie elastyczności i podejmowanie lepszych decyzji biznesowych. Umożliwia im również uruchamianie iteracyjnych i interaktywnych scenariuszy analitycznych. Ta technologia jest w stanie wyeliminować opóźnienia w przygotowaniu danych i przetwarzaniu analitycznym w celu testowania nowych scenariuszy i tworzenia modeli.

Nauczanie maszynowe

Możliwe jest teraz szybkie i automatyczne tworzenie modeli, które mogą analizować większe, bardziej skomplikowane dane i dostarczać szybszych, dokładniejszych odpowiedzi — nawet na bardzo dużą skalę. Uczenie maszynowe to wyspecjalizowany podzbiór sztucznej inteligencji, który uczy maszynę, jak się uczyć. Dodatkowo, tworząc dokładne modele, firma ma większe szanse na dostrzeżenie lukratywnych możliwości lub uniknięcie niezidentyfikowanych zagrożeń.

Przeczytaj więcej: Outsourcing Big Data Analytics: Usprawnij podejmowanie decyzji biznesowych dzięki Analytics

Analiza predykcyjna

Dane, algorytmy statystyczne i techniki uczenia maszynowego są wykorzystywane przez technologię analizy predykcyjnej do obliczania prawdopodobieństwa przyszłych zdarzeń na podstawie danych historycznych. Wszystko sprowadza się do jak najdokładniejszego przewidywania tego, co wydarzy się w przyszłości, aby korporacje miały większą pewność, że podejmują najlepsze decyzje biznesowe. Analityka predykcyjna jest często wykorzystywana w obszarach wykrywania oszustw, ryzyka, operacji i marketingu.

Wniosek

Firmy zaczęły już czerpać wartość handlową z danych w naszej gospodarce opartej na danych. Wraz z wprowadzeniem Internetu przedmiotów lepsze analizy i rozszerzona łączność umożliwiły firmom wykorzystanie ogromnych możliwości, jakie dają dane. Rozwiązania Big Data pomagają firmom w poprawie świadomości sytuacyjnej, podejmowaniu mądrzejszych decyzji i zdobywaniu przewagi konkurencyjnej.