Serviciul de analiză a datelor mari: descoperirea secretelor spre succes

Datele sunt, fără îndoială, una dintre cele mai importante și valoroase resurse ale unei organizații. Orice lucru care oferă informații utile se califică drept date. Valoarea datelor continuă să crească ca urmare a dezvoltării rapide a lumii și a noilor tehnologii. Recunoscând impactul și importanța datelor, multe organizații au investit milioane de dolari pentru a le stoca și a le proteja de potențiale amenințări. În afară de aceasta, creșterea bruscă a cererii de date în întreaga lume a dat naștere centrelor de date și facilităților de date specializate. Subiectul despre de ce și cât de vitale sunt datele pentru organizații este abordat și acest blog își propune să răspundă.

• În prezent, există aproximativ 44 de zettabytes de date în cosmosul digital, iar această cantitate este de așteptat să crească rapid.
• Numeroase cercetări și sondaje au arătat că 94% dintre companii cred că datele și analiza vor fi esențiale pentru performanța lor și pentru transformarea digitală a companiei lor.
• Organizațiile bazate pe informații despre consumatori au o șansă de 23 de ori mai mare de a achiziționa clienți noi și o șansă de 6 ori mai mare de a-și păstra acești clienți.
• Există multe avantaje în implementarea unui proiect de date mari, inclusiv îmbunătățirea procesului decizional strategic (69%), controlul sporit al procesului operațional (54%) și cunoștințele îmbunătățite ale consumatorilor (52%).Noe#24kmk12345

Faptele și cifrele de mai sus definesc în mod clar esența și semnificația datelor în peisajul digital de astăzi. Să înțelegem acum ce este exact analiza de date mari pentru a ne hrăni cunoștințele.

Înțelegerea Big Data Analytics

Procesul provocator de analiză a unor cantități mari de date pentru a găsi informații care ar putea ajuta companiile să ia decizii înțelepte cu privire la operațiunile lor, cum ar fi modele ascunse, corelații, tendințe ale pieței și preferințele clienților, este cunoscut sub numele de analiză de date mari. Organizațiile pot analiza seturi de date și pot obține noi perspective folosind tehnologia și procesele de analiză a datelor. Întrebările de bază privind performanța și operațiunile afacerii sunt abordate prin interogări de business intelligence (BI). Analiza avansată, care include aspecte precum modele predictive, algoritmi statistici și analiza de tip what-if alimentată de sisteme de analiză, este un subset al analizei de date mari.

Importanța serviciului Big Data Analytics

Serviciile de analiză a datelor mari sunt cruciale, deoarece permit companiilor să-și folosească datele pentru a găsi domenii de optimizare și îmbunătățire. În toate sectoarele corporative, îmbunătățirea eficienței are ca rezultat operațiuni mai inteligente, mai multe profituri și clienți mulțumiți. Analiza datelor mari ajută companiile să reducă costurile și să creeze bunuri și servicii superioare, orientate spre client.

Analiza datelor ajută la generarea de informații care îmbunătățesc modul în care funcționează societatea noastră. Analiza datelor mari în industria sănătății este esențială pentru urmărirea și analiza înregistrărilor individuale ale pacienților, precum și pentru monitorizarea rezultatelor la nivel global. Big Data a ajutat ministerele sănătății din guvernul fiecărei țări să decidă cum să gestioneze vaccinările în timpul pandemiei de COVID-19 și să vină cu strategii pentru prevenirea focarelor de pandemie în viitor.

Avantajele și beneficiile serviciului Big Data Analytics

Creșteți eficiența și performanța generală

Diverse instrumente ale serviciului de analiză a datelor mari pot crește dramatic eficiența operațională. Tehnologiile Big Data se conectează cu clienții sau clienții și adună comentariile lor perspicace pentru a compila cantități semnificative de date utilizabile ale clienților. Gusturile clientului, modelele de cumpărare și alte informații relevante ascunse pot fi apoi extrase din aceste date prin analiză și interpretare, permițând companiilor să dezvolte bunuri și servicii personalizate. Big Data Analytics poate localiza și examina cele mai recente tendințe ale pieței, oferindu-vă un avantaj față de rivalii dvs. Aceste servicii au capacitatea de a automatiza proceduri și procese repetitive, eliberând timp important al lucrătorilor umani în proces.

Creșteți veniturile, menținând în același timp consumatorii loiali

Colectarea și analiza la scară largă a datelor despre clienți sunt unul dintre obiectivele principale ale serviciilor de analiză a datelor mari. Amprentele digitale ale clienților vor arăta multe despre obiceiurile, preferințele, cerințele lor de cumpărare și multe altele. Cu ajutorul acestor date de consum, este posibil să se creeze produse și servicii care sunt special adaptate cerințelor diferitelor categorii de clienți. O companie va atrage clienți într-un număr mai mare cu cât este mai personalizată. Fidelizarea clienților este sporită de personalizare și de bunuri și servicii de înaltă calitate. Clienții se vor întoarce la dvs. din când în când dacă oferiți produse de cel mai înalt calibru la prețuri care sunt atât echitabile, cât și competitive, precum și oferind caracteristici sau reduceri individualizate.

Permiteți o mai bună luare a deciziilor în afaceri

Big Data Analytics și tehnologiile sunt foarte capabile să exploateze baze de date uriașe pentru date perspicace care pot fi transformate în planuri și strategii utile ale companiei. Deoarece inovația depinde de aceste realizări, serviciile de analiză a datelor mari se pot dovedi a fi un schimbător de joc pentru afacerea dvs. Cunoștințele pe care le obțineți pot fi aplicate pentru ajustarea strategiei corporative, crearea de noi bunuri și servicii (care pot rezolva anumite probleme ale clienților), îmbunătățirea serviciului clienți, creșterea eficienței angajaților și dezvoltarea unor metode noi de sensibilizare a mărcii. În afară de aceasta, diverse tendințe, modele și perspective colectate din date pot oferi informații valoroase care pot fi folosite pentru a formula strategii mai personalizate și centrate pe afaceri.

Concentrare sporită asupra mediului local

Acest lucru este deosebit de important pentru companiile mici care deservesc consumatorii din cartier. Chiar dacă compania dumneavoastră operează într-un mediu limitat, este crucial să vă înțelegeți rivalii. Piața locală poate fi scanată și analizată folosind tehnici de date mari, care vă pot oferi apoi perspective care vă permit să vedeți tendințele regionale care implică furnizori și clienți. Oferind produse și servicii extrem de personalizate pe piața locală specializată, puteți profita de aceste informații pentru a obține un avantaj competitiv.

Operațiuni de afaceri optimizate

Utilizarea serviciilor de analiză a datelor mari poate îmbunătăți toate tipurile de activități de afaceri. Ajută la optimizarea procedurilor corporative pentru a produce economii de costuri, a crește productivitatea și a îmbunătăți fericirea clienților. Administrarea resurselor umane și angajarea s-ar putea îmbunătăți. Organizațiile pot reduce pierderile financiare și pot evita posibilele pericole pentru operațiunile lor prin îmbunătățirea detectării fraudelor, gestionarea riscurilor și planificarea securității cibernetice. Îmbunătățirea proceselor fizice este una dintre cele mai interesante și fructuoase utilizări ale analizei de date mari. Big Data și știința datelor, de exemplu, pot fi folosite pentru a crea programe predictive de întreținere pentru a reduce costurile reparațiilor și a timpului de nefuncționare pentru sisteme și echipamente importante.

Cazuri de utilizare pentru Big Data Analytics

Detectarea fraudelor

Analiza datelor mari poate ajuta firmele să identifice frauda mai rapid. Companiile pot acumula și analiza cantități uriașe de date despre tranzacțiile și activitățile clienților prin intermediul analizei de date mari pentru a identifica tipare sau anomalii care pot indica activități frauduloase. Un sistem puternic de gestionare a datelor, care poate aduna, stoca și analiza volume masive de date este necesar pentru companiile care doresc să utilizeze analiza de date mari pentru detectarea fraudelor. Pentru a descoperi posibile situații de fraudă, aceștia trebuie, de asemenea, să examineze datele folosind tehnici de analiză avansate, cum ar fi algoritmi de învățare automată și modelarea predictivă.

Optimizarea automată a lanțului de aprovizionare

Un flux eficient și fără întreruperi de bunuri și servicii este garantat de un lanț de aprovizionare bine optimizat. Prin colectarea, evaluarea și luarea de măsuri cu privire la statistici vaste ale lanțului de aprovizionare, analiza datelor mari joacă un rol crucial în acest proces. Companiile pot identifica zonele de transport, de gestionare a stocurilor și de procesare a comenzilor din lanțul lor de aprovizionare care necesită îmbunătățiri prin analiza datelor. Analiza datelor mari poate ajuta firmele să identifice cauzele principale ale întârzierilor de livrare și să sugereze rute alternative pentru a crește eficiența. Analiza datelor mari poate ajuta, de asemenea, organizațiile în prognoza cererii și optimizarea lanțului de aprovizionare. Companiile pot prognoza cererea viitoare analizând datele anterioare despre tendințele cererii, comportamentul consumatorilor și condițiile pieței.

Monitorizarea securității rețelei

Unul dintre cele mai importante aspecte ale menținerii securității rețelei este protejarea datelor sensibile și prevenirea atacurilor cibernetice. Evaluând cantități mari de date referitoare la activitățile de rețea și identificând potențialele riscuri de securitate în timp real, analiza Big Data poate ajuta companiile să își protejeze mai bine rețelele. Companiile pot identifica probleme, deoarece algoritmii de ultimă oră și abordările de învățare automată pot aduna, analiza și identifica tendințele în datele de jurnal, traficul de rețea și comportamentul utilizatorilor. Acest lucru face posibil ca întreprinderile să evite atacurile cibernetice înainte ca acestea să provoace un prejudiciu semnificativ. Companiile pot proteja securitatea bunurilor lor prețioase și pot preveni hackingul prin valorificarea informațiilor bazate pe date pentru a-și îmbunătăți postura de securitate.

Diagnostice medicale și planificare a tratamentului

Diagnosticarea și planificarea tratamentului în domeniul sănătății au fost transformate de analiza big data. Profesioniștii din domeniul sănătății pot crea planuri de tratament individualizate și sisteme automate de diagnostic prin evaluarea datelor despre pacienți și îmbunătățirea rezultatelor pacientului. Sănătatea pacientului în timp real poate fi, de asemenea, monitorizată folosind tehnologia purtabilă. Procedurile de asistență medicală pot fi automatizate și simplificate prin integrarea de tehnologii precum sistemele de asistență pentru deciziile clinice, dosarele electronice de sănătate și algoritmii de învățare automată. Analiza datelor mari poate ajuta, de asemenea, practicienii din domeniul sănătății să îmbunătățească îngrijirea pacienților și să reducă cheltuielile legate de evaluări sau tratamente slabe. Aceștia pot crea programe de tratament individualizate care să răspundă nevoilor specifice ale fiecărui pacient, utilizând analiza datelor pentru a găsi modele și tendințe în datele pacientului. Acest lucru poate îmbunătăți rezultatele pacienților și poate reduce șansa de reinterne costisitoare la spital.

Încheierea

După cum putem concluziona din blog, datele sunt unul dintre atuurile majore pentru orice organizație de pe tot globul. Tehnologiile și abordările moderne sunt necesare din cauza cantității enorme de date, care este definită de viteza, diversitatea și complexitatea acesteia. Învățarea automată, inteligența artificială și analiza datelor au devenit resurse esențiale pentru gestionarea acestui mediu bazat pe date. Avantajele extragerii datelor sunt substanțiale. Perspectivele bazate pe date transformă abordările strategice ale firmelor prin îmbunătățirea satisfacției și loialității clienților, precum și a eficienței și performanței. În plus, influența analizei datelor asupra deciziilor din guvern, din domeniul sănătății și dintr-o varietate de alte industrii depășește granițele organizaționale.

Analiza Big Data își arată abilitățile într-o varietate de domenii. Are un impact semnificativ asupra tuturor, de la identificarea rapidă a tendințelor de fraudă la eficientizarea lanțurilor de aprovizionare, creșterea securității rețelei și transformarea asistenței medicale. Seturi masive de date pot fi procesate și utilizate pentru a genera informații utile, ceea ce schimbă jocul și permite companiilor și sectoarelor să ia decizii mai bune, să ruleze mai eficient și, în cele din urmă, să reușească. Big Data Analytics este un activ strategic pentru societatea modernă, aducând o nouă eră a inovației bazate pe date și a rezolvării problemelor. Nu este doar un instrument.

Citește mai mult: 86% companii se îndreaptă către companii de analiză a datelor mari pentru îmbunătățirea experienței clienților

Întrebări frecvente

Î1 Care sunt cele 4 tipuri diferite de analiză a datelor mari?

Răspuns:

Analiza de diagnosticare

Unul dintre cele mai sofisticate tipuri de analize de date mari pe care le puteți utiliza pentru a examina datele și conținutul este analiza de diagnosticare. Puteți răspunde la întrebarea „De ce s-a întâmplat?” cu acest tip de analiză folosind cunoștințele pe care le colectați. Prin urmare, puteți înțelege cauzele comportamentelor și evenimentelor specifice legate de firma pentru care lucrați, clienții, personalul, bunurile și multe altele, studiind datele.

Analiza descriptivă

Unul dintre cele mai populare tipuri de analize utilizate de companii pentru a monitoriza tendințele actuale și performanța operațională este analiza descriptivă. Este una dintre etapele inițiale ale analizei datelor brute, oferind declarații despre eșantioane și măsurători prin operații matematice de bază. Celelalte tipuri de analize pot fi folosite pentru a descoperi mai multe despre cauzele tendințelor pe care le-ați descoperit cu ajutorul analizei descriptive.

Analiza prescriptivă

Analiza prescriptivă utilizează numeroase simulări și metodologii pentru a găsi idei de îmbunătățire a procedurilor companiei pe baza constatărilor din analiza descriptivă și predictivă. Face recomandări pentru cea mai bună mișcare următoare a companiei pe baza informațiilor despre date.

Analize predictive

După cum sugerează și numele, acest tip de analiză a datelor se concentrează pe crearea de predicții cu privire la rezultatele potențiale pe baza informațiilor despre date. Utilizează o varietate de tehnici și modele predictive sofisticate, inclusiv învățarea automată și modelarea statistică, pentru a obține cele mai bune rezultate.

Q2 Care sunt exemplele de date mari?

Răspuns: Big data provine dintr-o varietate de surse, inclusiv baze de date pentru clienți, sisteme de procesare a tranzacțiilor, documente, e-mailuri, dosare medicale, jurnalele de clic pe internet, aplicații mobile și rețele sociale.Include, de asemenea, date care sunt produse de mașini, cum ar fi fișierele jurnal de rețea și server, precum și date de la senzorii de pe mașinile industriale, dispozitivele Internet of Things și mașinile de producție. Mediile de date mari includ frecvent date externe despre consumatori, piețele financiare, condițiile meteorologice și de trafic, informații geografice, cercetări științifice și multe altele, în plus față de datele din sistemele interne. Aplicațiile de date mari folosesc frecvent date în flux care sunt procesate și colectate continuu, inclusiv imagini, videoclipuri și fișiere audio.

Q3 Cum sunt stocate și procesate datele mari?

Răspuns: Un lac de date este folosit frecvent pentru a stoca date mari.În timp ce lacurile de date pot gestiona o varietate de tipuri de date și se bazează adesea pe clustere Hadoop, servicii de stocare a obiectelor în cloud, baze de date NoSQL sau alte platforme de date mari, depozitele de date sunt adesea construite pe baze de date relaționale și dețin doar date structurate. Un lac de date central poate fi cuplat cu alte platforme, cum ar fi baze de date relaționale sau un depozit de date, în multe medii de date mari, care combină multe sisteme într-un design distribuit. Pentru nevoi specifice de analiză, datele din sistemele de date mari pot fi lăsate în starea sa neprocesată și ulterior filtrate și structurate. În alte cazuri, este preprocesat folosind software pentru pregătirea datelor și extragerea datelor pentru a-l pregăti pentru aplicații care sunt executate în mod regulat.