Big Data Analytics – co to jest, dlaczego ma znaczenie i jak wdrożyć w biznesie

Odniesienie sukcesu w dzisiejszej erze cyfrowej jest trudne. Liderzy biznesu muszą być bardzo świadomi swojego rynku – branży, potrzeb swoich klientów oraz ciągle zmieniających się zakłóceń i korzyści rynkowych. Jedynym sposobem, aby pozostać na szczycie tych wydarzeń, jest włączenie analityki dużych zbiorów danych .

Wraz z rosnącym przyjęciem nowych technologii, takich jak uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i inteligentna automatyzacja, firmy z różnych branż zaczęły eksperymentować z wieloma aplikacjami do analizy danych big data.

W ankiecie przeprowadzonej przez NewVantage Partners pod koniec 2021 r. okazało się, że 91,7% menedżerów IT i biznesowych stwierdziło, że zwiększa swoje inwestycje w Big Data i AI, podczas gdy 92,1% z nich stwierdziło, że uzyskują ogromne wyniki biznesowe dzięki tym technologiom. . Teraz, aby stać się częścią tych statystyk, konieczne jest zastosowanie najlepszych technik analizy big data.

W tym artykule przyjrzymy się podstawom rozpoczęcia pracy z technologiami analizy big data w Twojej firmie. Jednak wcześniej przyjrzelibyśmy się również, czym jest analityka big data i dlaczego jest ważna dla Twojej firmy.

Czym jest analiza dużych zbiorów danych?

Analityka Big Data to proces wyszukiwania wzorców, trendów i relacji między dużą ilością surowych danych, mający na celu podejmowanie decyzji biznesowych opartych na danych. Przy ciągłym napływie danych pochodzących z wielu punktów styku, takich jak urządzenia inteligentne, korzystanie z sieci, interakcje z klientami itp., inżynierowie Big Data są w stanie wykorzystać te informacje i przekształcić je w kluczowe informacje biznesowe.

Rodzaje analityki big data

Big data można podzielić na trzy podstawowe kategorie. Te trzy typy są kluczowe nie tylko w zrozumieniu, jak działa big data, ale także w rozpoczęciu wdrażania technologii w biznesie. Oto te trzy rodzaje analiz big data.

Dane strukturalne — te zestawy danych są zorganizowane według zdefiniowanych wymiarów zgodnie z ustawionymi parametrami. Są to namacalne liczby, które ułatwiają architekturze sortowanie i gromadzenie danych.

Dane bez struktury — wszelkie dane, które pochodzą z nieznanego modelu lub struktury, są kategoryzowane jako zestaw danych bez struktury. Ten typ danych jest trudny do przetworzenia, a następnie przeanalizowania, ponieważ brakuje mu konkretności w strukturze i formie.

Dane częściowo ustrukturyzowane — ten typ danych jest kombinacją zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych typów danych. Jest to taki, który nie został sklasyfikowany w żadnym konkretnym repozytorium, ale składa się z ważnych znaczników lub informacji, które różnicują elementy w zbiorze danych.

Kluczowe elementy big data

Technologia kręci się wokół wielu funkcji i komponentów, od:

Architektura Big Data — tradycyjna hurtownia danych zostaje włączona do architektury Big Data w celu przechowywania ustrukturyzowanych danych. Co więcej, firmy korzystają z jezior danych, które przechowują wiele zestawów danych w natywnych formatach i są zwykle oparte na technologiach analizy big data, takich jak bazy danych Hadoop, Spark i NoSQL.

Analiza Big Data — Architektury Big Data są zwykle wykorzystywane w aplikacjach analitycznych, które mogą się różnić od raportowania po zaawansowane analizy, takie jak znajdowanie anomalii. W szczególności uczenie maszynowe czerpie korzyści z obecności dużych zbiorów danych do znajdowania wzorców, które dyktują wykres biznesowy.

Integracja dużych zbiorów danych — w przypadku dużych zbiorów danych przyjęto kilka technik integracji w celu przygotowania informacji do etapów analizy, takich jak odkrywanie danych, czyszczenie i walidacja. Ten element jest bardzo istotny, jeśli chodzi o określenie sukcesu projektu big data.

[ Przeczytaj także : Co to jest integracja danych i dlaczego ma to znaczenie dla Twojej firmy? ]

Zarządzanie dużymi danymi — skuteczne zarządzanie danymi jest potrzebne, aby zapewnić, że gromadzenie danych jest spójne i zgodne ze standardami danych i przepisami dotyczącymi prywatności. Aby to osiągnąć, praktyki zarządzania jakością danych są uwzględniane na każdym etapie integracji dużych zbiorów danych.

Teraz, gdy ustaliliśmy już podstawy, czym są big data, przyjrzyjmy się znaczeniu analityki big data dla Twojej firmy.

Zalety analityki big data

Znaczenie analityki big data dotyczy zarówno firm o ugruntowanej pozycji, jak i start-upów. W przypadku tych pierwszych pomaga zrozumieć ogromną ilość zestawów danych, w przypadku tych drugich pomaga poprzez promowanie zwinności i zdolność do podejmowania szybkich decyzji zorientowanych na dane.

Zrozumienie klientów

Aplikacje do analizy Big Data pomagają w zapewnieniu firmom pełnego obrazu ich klientów. Co sprawia, że ​​działają, jaki rodzaj produktów kupują i kiedy, w jaki sposób wchodzą w interakcję z firmami i dlaczego wybierają określoną firmę/produkt, a nie inne.

Dzięki odpowiedniemu zestawowi technik analizy big data firmy mogą gromadzić dane z danych wewnętrznych, mediów społecznościowych, danych publicznych i dzienników przeglądarki – połączenie, które daje wgląd w oczekiwania klientów.

Znajdowanie trendów

Identyfikowanie i śledzenie wzorców i zachowań to kolejny zestaw korzyści płynących z analizy dużych zbiorów danych. Mówi firmom, dokąd zmierza ich rozwój, jakie jest zapotrzebowanie na ich produkt i jak zmienia się w czasie. Technologia usuwa „instynkt” z przewidywania trendów.

Narzędzia Big Data są zaprojektowane do zestawiania trendów z mediów społecznościowych i tradycyjnych zestawów mediów, wzorców zachowań klientów. To z kolei informuje firmy o tym, na czym powinny skoncentrować swoją energię na poziomie proaktywnym, zarówno pod względem ukierunkowanych reklam, jak i utrzymania klientów.

Monitorowanie konkurencji

Tradycyjnie zrozumienie ruchów konkurencji ograniczało się do czynności, takich jak czytanie wiadomości biznesowych, udawanie klienta w celu uzyskania wglądu w procesy itp. Dziś jednak otrzymujesz wszystkie potrzebne informacje o konkurencji nawet bez odchodzenia od biurka.

Trendy Google mogą pokazywać popularność marki, media społecznościowe mogą informować o tym, co ludzie myślą o produkcie, a witryny oceniające i recenzujące mogą wskazywać, gdzie marka pozostaje w tyle. Wszystko to jest udostępniane za pomocą prostych technik analizy big data.

Lepsze operacje

Technologia Big Data jest potrzebna do optymalizacji procesów i operacji biznesowych. Dzięki włączeniu do każdej operacji biznesowej wymagającej dużej ilości danych, takiej jak linia produkcyjna, systemy zamawiania klientów itp., technologia jest wykorzystywana do definiowania wydajności, znajdowania anomalii i wskazywania, kiedy proces wymaga poprawy.

Te korzyści płynące z analizy dużych zbiorów danych są intensywnie wykorzystywane w takich sektorach, jak handel detaliczny , łańcuch dostaw , telekomunikacja , opieka zdrowotna i inne podobne branże.

Poprawianie modeli biznesowych

Aplikacje do analizy Big Data są wykorzystywane przez firmy do aktualizowania swoich obecnych produktów, jednocześnie wymyślając nowe produkty i linie biznesowe. Dysponując ogromnym zestawem danych rynkowych, firmy są w stanie określić, czego szukają ich klienci i które firmy zaspokajają ich potrzeby. Te informacje są z kolei wykorzystywane do definiowania nowych produktów i modeli biznesowych.

Zalety analiz big data, które omówiliśmy, to tylko powierzchowne wyjaśnienia, w jaki sposób firmy wykorzystują big data. Istnieje wiele innych sposobów wykorzystania technologii w globalnym ekosystemie start-upów i ugruntowanych przedsiębiorstw. Jednak w przypadku firmy, która jest nowa w tej domenie, ważne jest, aby zrozumieć, że te korzyści mogą wystąpić tylko wtedy, gdy prawidłowo zintegrowasz analitykę big data w swojej firmie.

Jak zacząć korzystać z analityki big data w swoim biznesie?

Ważną częścią uzyskania wielu korzyści, które obiecuje technologia Big Data, jest wiedza, jak rozpocząć jej włączenie do modelu biznesowego.

W Appinventiv obserwowaliśmy ten proces za każdym razem, gdy przychodzi do nas klient szukający pomocy przy tworzeniu projektu big data.

Projekty Big Data powstają, gdy dyrektor biznesowy jest przekonany, że tracą korzyści z Big Data. To przekonanie prowadzi do współpracy zespołów CMO i CIO, gdzie określają i tworzą zakres spostrzeżeń, które mają być realizowane, i tworzą wokół nich architekturę analityczną. Następnie firma uruchamia mały projekt informatyczny, w którym zespół CIO opracowuje złożony system, w którym przechwytuje surowe dane i przekształca je w ustrukturyzowane informacje.

Teraz, gdy analitycy zaczynają korzystać z danych, dla których w pierwszej kolejności powstał model big data, zaczynają zauważać problemy w systemie i zaczyna się cykl iteracji.

Wielokrotnie byliśmy świadkami takiej sytuacji w naszej podróży po usługach analizy danych .

Na przykład, kiedy stworzyliśmy platformę do analizy danych dla wiodącej firmy telekomunikacyjnej w USA, naszym pierwszym krokiem było przechowywanie i analizowanie ich danych w chmurze przy użyciu technologii Apache, takich jak Spark i Hadoop. Aby udostępnić szczegółowe informacje o danych, wdrożyliśmy różne rozwiązania BI za pośrednictwem interaktywnych pulpitów nawigacyjnych. Wyniki?

Nasze wysiłki doprowadziły do ​​100% przetworzenia danych o konsumpcji klientów oraz 85% wzrostu jakości i dostępności danych.

Wracając do początku z analityką big data w biznesie, naszym klientom radzimy po pierwsze, zaczynać od bardzo małych. Może to być tak małe, jak zidentyfikowanie produktów, które oglądają ich klienci i opuszczenie strony – informacja, która może być wykorzystana do wysyłania kolejnych wiadomości e-mail lub powiadomień push.

Po drugie, sugerujemy przechwytywanie danych w jednorazowym modelu zamiast tworzenia procesu przechwytywania i analizy danych. Jeśli zaczniesz od zebrania konkretnych danych potrzebnych do wykonania testu, łatwo będzie Ci zarządzać ilością danych. Na tym etapie włączamy inżyniera analityka. Mogą wskazać, jakich danych potrzebują, a które należy zignorować w przypadku konkretnego modelu danych big data.

Gdy już opanujesz te dwa etapy, możesz przejść do etapu znacznie szerszej adopcji big data w biznesie. Włączenie dużych zbiorów danych za pomocą tych małych, ukierunkowanych kroków może być najtańszym i najszybszym sposobem. Dałoby to biznesowi jasność, czy poważna inwestycja w duże zbiory danych okaże się korzystna lub jak opłaci się w dłuższej perspektywie. Nie ulega wątpliwości, dlaczego duże zbiory danych są ważne, ale coś, co przynosi korzyści innym, może nie przynieść korzyści w ten sam sposób. Uruchamiając te prototypy w małej skali, będziesz mógł zdecydować, czy w Twojej firmie w ogóle istnieje zapotrzebowanie na big data.

Po trzecie, ważna jest znajomość wyzwań związanych z inkorporacją big data. Wiedząc, czym one są, pomogłoby w podejmowaniu przemyślanych decyzji dotyczących wielkości projektu. Oto niektóre z tych wyzwań –

• Zarządzanie danymi – wraz z rozwojem firmy rośnie też wielkość danych, które należy zebrać.
• Utrzymanie jakości danych — firmy spędzają dużo czasu na przeglądaniu danych i przygotowywaniu wniosków.
• Dbanie o bezpieczeństwo danych — obawy o prywatność są nieuniknioną częścią dużych zbiorów danych, zwłaszcza że zawierają duże ilości danych biznesowych. W tym miejscu pojawiają się rygorystyczne kontrole zgodności.

Chociaż podkreśla to najbardziej bezpieczne podejście polegające na włączaniu big data w biznesie, wiedza o tym, jak działa analiza big data, jest równie ważna. Dałoby ci ramy, jak zacząć. Przyjrzyjmy się temu w dalszej części artykułu.

Jak działa analiza big data?

Analityka dużych zbiorów danych to głównie czteroetapowy proces, który jest wykorzystywany przez firmy do uzyskiwania w rezultacie poinformowanych danych. Oto, jakie są te etapy:

Zbieranie danych — tutaj dane (ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane) są zbierane z wielu źródeł i przechowywane w hurtowniach danych, gdzie narzędzia BI mogą je analizować. Zwykle bardzo zróżnicowanym nieustrukturyzowanym danym przypisuje się indywidualne metadane i są one przechowywane w jeziorach danych.

Przetwarzanie danych – Po zebraniu i przechowywaniu danych są one przetwarzane w celu uzyskania wyników zapytań. Aby to osiągnąć, dostępne są dwie opcje przetwarzania — przetwarzanie wsadowe, w którym duże zbiory danych są analizowane w czasie, oraz przetwarzanie strumieniowe, w którym przetwarzane są małe partie danych.

Czyszczenie danych — dane, niezależnie od ich wielkości, wymagają czyszczenia w celu poprawy jakości danych i uzyskania lepszych wyników. Na tym etapie dane są formatowane w tym samym kontekście, a wszystkie nieistotne, zduplikowane dane są eliminowane z systemu.

Analiza danych – jest to etap, na którym zebrane dane są przekształcane w spostrzeżenia. Niektóre z najpopularniejszych metod analizy danych to: eksploracja danych , analityka predykcyjna i głębokie uczenie się.

Podsumowanie!

Oto wszystko, co musisz wiedzieć o rozpoczęciu pracy z analizą Big Data. Chociaż podejście do integracji może być różne, efekt końcowy powinien być taki sam – big data powinna rozwiązywać problemy biznesowe, a nie je komplikować.

Jeśli chcesz dodać technologię Big Data do swojej firmy i potrzebujesz wsparcia na początek, skontaktuj się z naszym zespołem ds. analizy danych . Pomożemy Ci zidentyfikować obszary, w których big data może przynieść największe korzyści i popracujemy nad jego włączeniem.