Big Data Analytics – Ce este, de ce contează și cum se implementează în afaceri

Este dificil să reușești în era digitală de astăzi. Liderii de afaceri trebuie să fie extrem de conștienți de piața lor – de industrie, de nevoile clienților lor și de perturbările și beneficiile pieței în continuă schimbare. Singura modalitate de a rămâne la curent cu aceste evenimente este prin încorporarea analizei de date mari .

Odată cu adoptarea tot mai mare a tehnologiilor emergente, cum ar fi învățarea automată, inteligența artificială și automatizarea inteligentă, companiile din industrii au început să experimenteze cu mai multe aplicații de analiză a datelor mari.

Într-un sondaj realizat de NewVantage Partners la sfârșitul anului 2021 , s-a constatat că 91,7% dintre directorii IT și de afaceri au spus că își măresc investițiile în big data și AI, în timp ce 92,1% dintre ei au raportat că obțin rezultate masive în afaceri din aceste tehnologii. . Acum, pentru a fi parte din aceste statistici, este esențial să aplicați cele mai bune tehnici de analiză a datelor mari.

În acest articol, vom analiza elementele de bază pentru începerea cu tehnologiile de analiză a datelor mari în afacerea dvs. Cu toate acestea, înainte de aceasta, am analiza, de asemenea, ce este analiza datelor mari și de ce este importantă pentru afacerea dvs.

Ce este Big Data Analytics?

Analiza datelor mari este procesul de a găsi modele, tendințe și relații între o cantitate mare de date brute, cu intenția de a lua decizii de afaceri bazate pe date. Odată cu afluxul constant de date care vin din mai multe puncte de contact, cum ar fi dispozitivele inteligente, utilizarea web și interacțiunile cu clienții etc., inginerii de big data sunt capabili să utilizeze informațiile și să le transforme în informații cheie de afaceri.

Tipuri de analiză a datelor mari

Big Data poate fi împărțit în trei categorii principale. Cele trei tipuri sunt cruciale nu doar pentru înțelegerea modului în care funcționează big data, ci și pentru a începe cu încorporarea tehnologiei în afacere. Iată cele trei tipuri de analize de date mari.

Date structurate – Aceste seturi de date sunt organizate cu dimensiuni definite conform parametrilor setati. Acestea sunt numere tangibile care facilitează sortarea și colectarea datelor unei arhitecturi.

Date nestructurate – Orice date care vin cu un model sau o structură necunoscută sunt clasificate ca set de date nestructurate. Este dificil să procesezi și apoi să analizezi acest tip de date, deoarece îi lipsește specificitatea în structură și formă.

Date semi-structurate – Acest tip de date este o combinație de tipuri de date structurate și nestructurate. Este unul care nu a fost clasificat într-un depozit specific, dar constă din etichete sau informații importante care diferențiază elementele din setul de date.

Elementele cheie ale datelor mari

Tehnologia se învârte în jurul mai multor funcții și componente, de la:

Arhitectura de date mari – Depozitul tradițional de date este încorporat în arhitectura de date mari pentru stocarea datelor structurate. În plus, companiile folosesc lacuri de date care stochează mai multe seturi de date în formate native și sunt de obicei construite pe tehnologii de analiză a datelor mari, cum ar fi bazele de date Hadoop, Spark și NoSQL.

Analiza datelor mari – Arhitecturile de date mari sunt de obicei utilizate pentru aplicații de analiză care pot varia de la raportare la analize avansate, cum ar fi găsirea anomaliilor. Învățarea automată, în special, a beneficiat de prezența datelor mari pentru a găsi modele care dictează diagrama de afaceri.

Integrarea datelor mari – Mai multe tehnici de integrare sunt adoptate în datele mari pentru pregătirea informațiilor pentru etapele de analiză, cum ar fi descoperirea, curățarea și validarea datelor. Elementul este foarte crucial atunci când vine vorba de definirea succesului unui proiect de date mari.

[ Citește și : Ce este integrarea datelor și de ce este importantă pentru afacerea ta? ]

Guvernanța datelor mari – Este necesară o guvernare eficientă a datelor pentru a se asigura că colectarea datelor este consecventă și respectă standardele de date și reglementările privind confidențialitatea. Pentru a realiza acest lucru, practicile de management al calității datelor sunt încorporate la fiecare pas individual al integrării datelor mari.

Acum că am stabilit elementele de bază ale datelor mari, să ne uităm la importanța analizei datelor mari pentru afacerea dvs.

Avantajele analizei de date mari

Importanța analizei de date mari este atât pentru firmele consacrate, cât și pentru startup-uri. Pentru primul, ajută la înțelegerea cantității masive de seturi de date, pentru cel din urmă, ajută prin promovarea agilității și a capacității de a lua decizii rapide centrate pe date.

Înțelegerea clienților

Aplicațiile de analiză a datelor mari ajută companiile să ofere o imagine completă a clienților lor. Ce îi face să acționeze, ce tip de produse cumpără și când, cum interacționează cu afacerile și de ce aleg o anumită companie/produs în detrimentul altora.

Prin setul potrivit de tehnici de analiză a datelor mari, companiile sunt capabile să adune date din date interne, rețelele sociale, date publice și jurnalele browserului – o combinație care oferă o vedere din interior spre exterior asupra așteptărilor clienților.

Găsirea tendințelor

Identificarea și urmărirea modelelor și comportamentelor este un alt set de beneficii ale analizei de date mari. Le spune companiilor încotro se îndreaptă creșterea lor, care este cererea produsului lor și cum se schimbă aceasta în timp. Tehnologia elimină „instinctul” din predicția despre tendințe.

Instrumentele de date mari sunt concepute pentru a aduna tendințele din rețelele sociale și seturile media tradiționale, modelele de comportament ale clienților. La rândul său, informează companiile unde ar trebui să-și concentreze energia la un nivel proactiv, atât în ​​ceea ce privește reclamele direcționate, cât și reținerea clienților.

Monitorizarea competitiei

În mod tradițional, înțelegerea mișcărilor concurenței a fost limitată la activități precum citirea știrilor de afaceri, pretinderea a fi un client pentru a obține informații despre procese etc. Astăzi, totuși, obțineți toate informațiile de care aveți nevoie despre concurență fără să părăsiți măcar biroul.

Google Trends poate arăta popularitatea unei mărci, rețelele de socializare pot spune despre ce gândesc oamenii despre produs, iar site-urile de evaluare și recenzii pot arăta unde marca este în urmă. Toate acestea sunt disponibile prin tehnici simple de analiză a datelor mari.

Operații mai bune

Tehnologia Big Data este solicitată pentru optimizarea proceselor și operațiunilor de afaceri. Fiind încorporată în toate operațiunile de afaceri grele de date, cum ar fi linia de producție, sistemele de comandă ale clienților etc., tehnologia este utilizată pentru a defini eficiența, găsirea anomaliilor și evidențiarea momentelor în care procesul necesită îmbunătățiri.

Aceste beneficii ale analizei de date mari sunt utilizate intens în sectoare precum comerțul cu amănuntul , lanțul de aprovizionare , telecomunicațiile , asistența medicală și alte industrii similare.

Modificarea modelelor de afaceri

Aplicațiile de analiză a datelor mari au fost folosite de companii pentru a-și actualiza produsele actuale, în timp ce vin cu noi produse și linii de afaceri. Având la dispoziție un set masiv de date de piață, companiile sunt capabile să definească ceea ce caută clienții lor și care companii răspund nevoilor lor. Aceste informații, la rândul lor, sunt folosite pentru a defini noi produse și modele de afaceri.

Avantajele analizei de date mari pe care le-am acoperit sunt doar explicațiile la nivel de suprafață ale modului în care companiile folosesc datele mari. Există o serie de alte moduri în care tehnologia este utilizată în ecosistemul global de startup și de afaceri stabilit. Cu toate acestea, pentru o afacere care este nouă în domeniu, este important să înțelegeți că aceste beneficii se pot întâmpla numai atunci când ați integrat corect analiza de date mari în afacerea dvs.

Cum să începeți cu analiza de date mari în afacerea dvs.?

O parte importantă a obținerii tuturor beneficiilor pe care tehnologia big data le promite este să știi cum să începi cu încorporarea acesteia în modelul tău de afaceri.

La Appinventiv, am văzut că acest proces are loc ori de câte ori un client vine la noi în căutarea ajutorului pentru crearea unui proiect de date mari.

Proiectele de date mari iau existență atunci când un director de afaceri se convinge că nu beneficiază de beneficiile de date mari. Această convingere determină echipele CMO și CIO să lucreze împreună acolo unde specifică și fac o gamă a perspectivelor care trebuie urmărite și construiesc arhitectură de analiză în jurul lor. Apoi, afacerea lansează un mic proiect IT în care echipa CIO proiectează un sistem complex în care captează datele brute și le transformă în informații structurate.

Acum, când profesioniștii în analiză încep să folosească datele pentru care a fost creat în primul rând modelul de date mari, încep să observe probleme în sistem și începe ciclul de iterații.

Am asistat la această situație întâmpinându-se de mai multe ori în călătoria serviciilor noastre de analiză a datelor .

De exemplu, când am creat o platformă de analiză a datelor pentru o companie lider de telecomunicații din SUA, primul nostru pas a fost să stocăm și să analizăm datele lor pe cloud folosind tehnologii Apache precum Spark și Hadoop. Pentru a face informațiile despre date accesibile, am implementat diferite soluții BI prin tablouri de bord interactive. Rezultatele?

Eforturile noastre au condus la procesarea 100% a datelor de consum ale clienților și la creșterea cu 85% a calității și accesibilității datelor.

Revenind la începutul cu analizele de date mari în afaceri, ceea ce sfătuim clienților noștri este , în primul rând, să începem foarte mic. Poate fi la fel de mic ca identificarea produselor pe care clienții lor le vizualizează și de la care părăsesc pagina – o informație care poate fi folosită pentru trimiterea de e-mailuri de urmărire sau notificări push.

În al doilea rând, vă sugerăm capturarea datelor într-un model unic în loc să creați un proces pentru capturarea și analizarea datelor. Dacă începeți cu capturarea datelor specifice necesare pentru a efectua testul, veți găsi că volumul de date este ușor de gestionat. În această etapă, includem un inginer de analiză. Ei pot evidenția ce date au nevoie și care ar trebui ignorate pentru un anumit model de date mari.

Odată ce ați stăpânit aceste două etape, puteți trece la etapa unei adoptări mult mai largi a datelor mari în afaceri. Încorporarea datelor mari prin acești pași mici și direcționați poate fi cea mai puțin costisitoare și mai rapidă cale de parcurs. Ar oferi afacerilor o claritate dacă o investiție majoră în big data s-ar dovedi benefică sau cum s-ar da roade pe termen lung. Este incontestabil de ce big data este importantă, dar ceva care îi aduce beneficii altora s-ar putea să nu vă avantajeze în același mod. Prin rularea acestor prototipuri la scară mică, veți putea decide dacă este nevoie de date mari în afacerea dvs.

În al treilea rând, este important să cunoaștem provocările asociate cu încorporarea datelor mari. Știind care sunt acestea în prealabil, ar ajuta la luarea unor decizii calculate în jurul dimensiunii proiectului. Iată câteva dintre aceste provocări -

• Gestionarea datelor – pe măsură ce afacerea crește, crește și dimensiunea datelor care trebuie colectate.
• Menținerea calității datelor – companiile ajung să-și petreacă o mare parte din timp curățând datele și pregătindu-le informații.
• Păstrarea datelor în siguranță – preocupările legate de confidențialitate sunt o parte inevitabilă a datelor mari, mai ales din cauza cantității mari de date de afaceri pe care le conțin. Aici intervin controalele stricte de conformitate.

În timp ce aceasta evidențiază cea mai sigură abordare a încorporării datelor mari în afaceri, cunoașterea modului în care funcționează analiza datelor mari este la fel de importantă. V-ar oferi un cadru despre cum să începeți. Să ne uităm la asta în continuare când încheiem articolul.

Cum funcționează analiza datelor mari?

Analiza datelor mari este în principal un proces în patru etape care este utilizat de companii pentru a obține date informate ca rezultat. Iată care sunt acele etape:

Colectarea datelor – Aici datele (structurate, nestructurate și semi-structurate) sunt colectate din mai multe surse și stocate în depozite de date unde instrumentele BI le pot analiza. De obicei, datelor nestructurate foarte diverse li se atribuie metadatele lor individuale și sunt stocate în lacurile de date.

Prelucrarea datelor – Odată ce datele sunt adunate și stocate, acestea sunt procesate pentru a obține rezultate la interogări. Pentru a realiza acest lucru, sunt disponibile două opțiuni de procesare – procesarea în loturi, în care seturile mari de date sunt analizate în timp și procesarea în flux în care sunt procesate loturi mici de date.

Curățarea datelor – Datele, indiferent de dimensiune, necesită curățare pentru a îmbunătăți calitatea datelor și a obține rezultate mai bune. În această etapă, datele sunt formatate în același context și toate datele irelevante, duplicate sunt eliminate din sistem.

Analiza datelor – Aceasta este etapa în care datele colectate sunt convertite în informații. Unele dintre cele mai populare metode de analiză a datelor includ – minarea datelor , analiza predictivă și învățarea profundă.

Încheiere!

Așadar, iată tot ce trebuie să știți despre începerea analizei Big Data. Deși abordarea integrării poate varia, rezultatul final ar trebui să fie același - big data ar trebui să rezolve problemele de afaceri și nu să le facă complexe.

Dacă doriți să adăugați tehnologia Big Data în afacerea dvs. și căutați asistență pentru a începe, luați legătura cu echipa noastră de analiză a datelor . Vă vom pune să identificați zonele în care datele mari pot fi cele mai benefice și să lucrați la încorporarea lor.