Big Data Analytics: de ce contează?

Publicat: 2022-09-20

Volumuri mari de date sunt analizate folosind analize de date mari pentru a găsi modele nedescoperite, corelații și alte perspective. Cu tehnologia actuală, vă puteți analiza rapid datele și obține informații din acestea, în timp ce acest proces ar dura mai mult și ar fi mai puțin eficient cu instrumente de business intelligence mai convenționale.

Cea mai importantă resursă a unei companii sunt datele acesteia. Datele sunt mereu treaz. Cantități masive de date sunt generate în fiecare secundă de pe toate site-urile web, telefoanele, senzorii și alte dispozitive. Indiferent dacă datele sunt utile sau nu, de obicei le păstrăm pentru utilizare ulterioară. Producem peste 2,5 chintilioane de octeți de date în fiecare zi, dacă ne uităm la statistici. Deși există multe probleme de date mari în acest caz, companiile au descoperit că succesul vine din înțelegerea modului de a obține informații din date.

Dezvoltarea și istoria analizei datelor mari

Ideea de date mari există de ceva vreme, iar majoritatea firmelor realizează acum că prin captarea tuturor datelor care intră în operațiunile lor (poate în timp real), pot folosi analitice pentru a extrage valoare semnificativă din acestea. Atunci când se adoptă metode avansate precum inteligența artificială, acest lucru este valabil mai ales. Dar chiar și în anii 1950, cu mult înainte ca termenul „big data” să fie inventat, companiile foloseau analize de bază (în principiu, trecerea manuală a numerelor într-o foaie de calcul) pentru a găsi modele și perspective.

Viteza și eficiența sunt două dintre principalele avantaje ale analizei de date mari. Companiile obișnuiau să culeagă date, să execute analize și să descopere cunoștințele care ar putea fi utilizate pentru a informa deciziile viitoare cu doar câțiva ani în urmă. Companiile pot acum să adune date în timp real și să analizeze date mari pentru a face alegeri rapid și cu cunoștințe mai excelente. Organizațiile obțin un avantaj competitiv pe care nu îl aveau înainte, fiind capabile să opereze mai rapid, menținându-și agilitatea.

Analiza datelor mari: de ce sunt esențiale?

Organizațiile își pot valorifica datele și pot folosi analitice de date mari pentru a găsi noi oportunități. Acest lucru are ca rezultat decizii mai înțelepte ale companiei, operațiuni mai eficiente, profitabilitate mai mare și clienți mai fericiți. Companiile care combină datele mari cu analize sofisticate beneficiază într-o varietate de moduri, inclusiv:

  1. Costuri reduse: când vine vorba de cheltuielile pentru păstrarea unor cantități mari de date, tehnologiile de date mari, cum ar fi analiza bazată pe cloud, pot reduce drastic acest cost (de exemplu, un lac de date). În plus, analiza Big Data ajută companiile să găsească modalități de a opera mai eficient.
  2. Luare a deciziilor mai rapidă și mai bună : companiile pot evalua rapid informațiile și pot lua decizii rapide și educate, datorită vitezei de analiză în memorie și a capacității de a examina noi surse de date, cum ar fi streamingul de date din IoT.
  3. Crearea și promovarea de bunuri și servicii proaspete . Companiile pot oferi clienților ceea ce își doresc, atunci când își doresc, folosind analize pentru a determina cerințele și nivelul de satisfacție. Analiza datelor mari oferă mai multor companii șansa de a crea produse noi de ultimă oră, care să răspundă nevoilor în schimbare ale clienților lor.

Cum funcționează Big Data și Smart Analytics?

Tehnologii cheie

Analiza datelor mari acoperă o varietate de tehnologii. Big Data poate beneficia, desigur, de pe urma analizei avansate, dar, în practică, o varietate de tehnologii se reunesc pentru a maximiza valoarea datelor dvs. Cifrele cheie sunt enumerate mai jos:

Cloud Computing

Cloud computing, un model de livrare bazat pe abonament, oferă scalabilitatea, livrarea rapidă și eficiența IT necesare pentru o analiză de succes a datelor mari. Organizațiile de toate dimensiunile îl consideră intrigant, deoarece elimină o mulțime de obstacole practice și bugetare în calea integrării cerințelor IT cu obiectivele de afaceri în schimbare.

Management de date

Înainte de a putea fi evaluate cu succes, datele trebuie să fie de înaltă calitate și bine guvernate. Este esențial să existe proceduri repetabile pentru crearea și menținerea standardelor de calitate a datelor, deoarece datele intră și ies continuu într-o organizație. Odată ce datele sunt de încredere, firmele ar trebui să stabilească un program de gestionare a datelor de bază pentru a reuni întreaga companie.

Exploatarea datelor

Acest tip de tehnologie este cunoscut pentru a ajuta experții cu date mari în descoperirea tiparelor în mijlocul datelor. Aceste informații sunt, de asemenea, folosite pentru analize suplimentare - în special pentru a răspunde la întrebări și întrebări complexe de afaceri. Software-ul Data Mining ajută, de asemenea, să treacă prin zgomotul haotic și repetat al datelor, să evidențieze cele relevante și să folosească aceleași informații pentru a evalua rezultatele. De asemenea, accelerează viteza de luare a unei decizii informate.

Stocare a datelor

Această tehnologie include Data Lake și Data Warehouse. Pentru ca utilizatorii de afaceri și oamenii de știință de date să acceseze și să utilizeze datele după cum este necesar, este esențial să poată stoca cantități enorme de date atât organizate, cât și nestructurate. Un lac de date absoarbe rapid cantități mari de date brute neprocesate în formatul lor original. Este perfect pentru arhivarea datelor mari nestructurate, cum ar fi vocea, conținutul audio în flux și imaginile din rețelele sociale. Într-o bază de date centrală, un depozit de date păstrează o mulțime de date structurate. Numeroase întreprinderi folosesc ambele tehnici de stocare complementare.

În Memory Analytics

Puteți acționa rapid pe baza informațiilor pe care le obțineți din datele dvs. examinându-le în memoria sistemului și nu de pe hard disk. Această tehnologie simplifică organizațiile să rămână agile și să ia decizii de afaceri mai bune. De asemenea, le permite să ruleze scenarii de analiză iterative și interactive. Această tehnologie este capabilă să elimine latența de pregătire a datelor și procesare analitică pentru a testa noi scenarii și a crea modele.

Învățare automată

Acum este posibil să se creeze rapid și automat modele care pot analiza date mai mari și mai complicate și pot oferi răspunsuri mai rapide și mai precise - chiar și la scară foarte mare. Învățarea automată este un subset specializat de IA care învață o mașină cum să învețe. În plus, prin crearea unor modele precise, o companie are șanse mai mari de a identifica posibilități profitabile sau de a evita amenințările neidentificate.

Citiți mai multe: Outsourcing pentru Big Data Analytics: Îmbunătățiți-vă procesul de luare a deciziilor de afaceri cu Analytics

Analiza predictivă

Datele, algoritmii statistici și tehnicile de învățare automată sunt toate folosite de tehnologia de analiză predictivă pentru a calcula probabilitatea unor evenimente viitoare pe baza datelor istorice. Totul se reduce la a oferi cea mai mare predicție a ceea ce se va întâmpla în viitor, astfel încât corporațiile să se simtă mai sigure că iau cea mai bună decizie de afaceri fezabilă. Analiza predictivă este frecvent utilizată în domeniile detectării fraudelor, riscului, operațiunilor și marketingului.

Concluzie

Companiile au început deja să obțină valoare comercială din datele din economia noastră bazată pe date. Odată cu introducerea Internetului lucrurilor, o analiză mai bună și conectivitate extinsă au permis companiilor să profite de oportunitățile uriașe bazate pe date. Soluțiile de date mari ajută companiile să îmbunătățească cunoașterea situației, să ia decizii mai înțelepte și să câștige un avantaj competitiv.