Служба анализа больших данных: раскрываем секреты успеха

Данные, несомненно, являются одним из наиболее важных и ценных ресурсов организации. Все, что предоставляет какую-либо полезную информацию, квалифицируется как данные. Ценность данных продолжает расти в результате быстрого развития мира и развития новых технологий. Осознавая влияние и значимость данных, многие организации вложили миллионы долларов в их хранение и защиту от потенциальных угроз. Кроме того, внезапный рост спроса на данные во всем мире привел к появлению центров обработки данных и специализированных средств обработки данных. Поднимается вопрос о том, почему и насколько данные важны для организаций, и этот блог призван ответить на него.

• В настоящее время в цифровом космосе имеется около 44 зеттабайт данных, и ожидается, что это количество будет быстро расти.
• Многочисленные исследования и опросы показали, что 94% компаний считают, что данные и аналитика будут иметь важное значение для их эффективности и цифровой трансформации их компании.
• Организации, ориентированные на понимание потребителей, имеют в 23 раза больше шансов привлечь новых клиентов и в 6 раз больше шансов удержать этих клиентов.
• Реализация проекта больших данных имеет множество преимуществ, включая улучшение процесса принятия стратегических решений (69%), усиление контроля над операционными процессами (54%) и улучшение знаний потребителей (52%).Noe#24kmk12345

Приведенные выше факты и цифры четко определяют суть и значение данных в современном цифровом мире. Давайте теперь поймем, что именно представляет собой аналитика больших данных для развития наших знаний.

Понимание аналитики больших данных

Сложный процесс анализа больших объемов данных для поиска информации, которая могла бы помочь предприятиям принимать мудрые решения относительно своей деятельности, например, о скрытых закономерностях, корреляциях, рыночных тенденциях и предпочтениях клиентов, известен как анализ больших данных. Организации могут анализировать наборы данных и получать новую информацию, используя технологии и процессы анализа данных. Базовые запросы, касающиеся эффективности бизнеса и операций, решаются с помощью запросов бизнес-аналитики (BI). Расширенная аналитика, которая включает в себя такие аспекты, как прогнозные модели, статистические алгоритмы и анализ «что если», основанный на аналитических системах, является подмножеством анализа больших данных.

Важность службы анализа больших данных

Услуги по анализу больших данных имеют решающее значение, поскольку они позволяют предприятиям использовать свои данные для поиска областей для оптимизации и улучшения. Во всех корпоративных секторах повышение эффективности приводит к более продуманным операциям в целом, увеличению прибыли и удовлетворению клиентов. Аналитика больших данных помогает предприятиям сокращать расходы и создавать высококачественные, ориентированные на клиента товары и услуги.

Аналитика данных помогает генерировать идеи, которые улучшают работу нашего общества. Аналитика больших данных в отрасли здравоохранения необходима для отслеживания и анализа записей отдельных пациентов, а также для мониторинга результатов на глобальном уровне. Большие данные помогли министерствам здравоохранения в правительстве каждой страны решить, как проводить вакцинацию во время пандемии COVID-19, и разработать стратегии предотвращения пандемических вспышек в будущем.

Преимущества и преимущества услуги аналитики больших данных

Повысьте общую эффективность и производительность

Различные инструменты службы анализа больших данных могут значительно повысить эффективность работы. Технологии больших данных связываются с клиентами или клиентами и собирают их содержательные комментарии, чтобы собрать значительные объемы полезных данных о клиентах. Вкусы клиентов, модели покупок и другие важные скрытые сведения затем могут быть извлечены из этих данных посредством анализа и интерпретации, что позволяет предприятиям разрабатывать индивидуальные товары и услуги. Аналитика больших данных позволяет выявить и изучить самые последние тенденции рынка, что дает вам преимущество перед конкурентами. Эти службы способны автоматизировать повторяющиеся процедуры и процессы, высвобождая важное время людей, занятых в этом процессе.

Увеличьте доход, сохранив лояльных потребителей

Крупномасштабный сбор и анализ данных о клиентах — одна из основных целей служб анализа больших данных. Цифровые следы клиентов многое расскажут об их покупательских привычках, предпочтениях, требованиях и многом другом. С помощью этих данных о потребителях можно создавать продукты и услуги, специально отвечающие потребностям различных категорий клиентов. Компания будет привлекать больше клиентов, чем более персонализированной она будет. Лояльность клиентов повышается за счет персонализации и высокого качества товаров и услуг. Клиенты будут возвращаться к вам снова и снова, если вы будете предлагать продукты высочайшего качества по справедливым и конкурентоспособным ценам, а также предлагать индивидуальные функции или скидки.

Обеспечьте лучшее принятие бизнес-решений

Аналитика и технологии больших данных способны извлекать из огромных баз данных полезные данные, которые можно превратить в полезные планы и стратегии компании. Поскольку инновации зависят от этих реализаций, услуги по анализу больших данных могут изменить правила игры для вашего бизнеса. Полученные вами знания можно применить для корректировки корпоративной стратегии, создания новых товаров и услуг (которые могут решить конкретные проблемы клиентов), улучшения обслуживания клиентов, повышения эффективности сотрудников и разработки новых методов продвижения бренда. Кроме того, различные тенденции, закономерности и идеи, собранные на основе данных, могут предоставить ценную информацию, которую можно использовать для формулирования более адаптированных и ориентированных на бизнес стратегий.

Повышенное внимание к местной окружающей среде

Это особенно важно для небольших компаний, обслуживающих потребителей района. Даже если ваша компания работает в ограниченной среде, крайне важно понимать своих конкурентов. Местный рынок можно сканировать и анализировать с использованием методов больших данных, которые затем могут предоставить вам информацию, которая позволит вам увидеть региональные тенденции с участием поставщиков и клиентов. Предлагая узкоспециализированные продукты и услуги на вашем специализированном местном рынке, вы можете воспользоваться этой информацией для достижения конкурентного преимущества.

Оптимизированные бизнес-операции

Использование сервисов анализа больших данных может улучшить все виды бизнес-деятельности. Это помогает оптимизировать корпоративные процедуры для экономии затрат, повышения производительности и повышения удовлетворенности клиентов. Управление персоналом и найм сотрудников могут улучшиться. Организации могут уменьшить финансовые потери и избежать возможных опасностей для своей деятельности за счет улучшения обнаружения мошенничества, управления рисками и планирования кибербезопасности. Улучшение физических процессов — одно из наиболее интересных и плодотворных применений анализа больших данных. Например, большие данные и наука о данных могут использоваться для создания графиков прогнозируемого технического обслуживания, чтобы снизить стоимость ремонта и время простоя важных систем и оборудования.

Аналитика больших данных

Обнаружение мошенничества

Аналитика больших данных может помочь компаниям быстрее выявлять мошенничество. Предприятия могут накапливать и анализировать огромные объемы данных о транзакциях и действиях клиентов с помощью анализа больших данных, чтобы выявлять закономерности или отклонения, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Надежная система управления данными, способная собирать, хранить и анализировать огромные объемы данных, необходима компаниям, которые хотят использовать аналитику больших данных для обнаружения мошенничества. Чтобы выявить возможные ситуации мошенничества, они также должны проверять данные с использованием передовых методов аналитики, таких как алгоритмы машинного обучения и прогнозное моделирование.

Автоматизированная оптимизация цепочки поставок

Эффективный и бесперебойный поток товаров и услуг гарантируется хорошо оптимизированной цепочкой поставок. Аналитика больших данных играет решающую роль в этом процессе, собирая, оценивая и принимая меры на основе обширной статистики цепочки поставок. Путем анализа данных компании могут определить области транспортировки, управления запасами и обработки заказов в своей цепочке поставок, которые требуют улучшения. Аналитика больших данных может помочь компаниям выявить коренные причины задержек поставок и предложить альтернативные маршруты для повышения эффективности. Аналитика больших данных также может помочь организациям в прогнозировании спроса и оптимизации цепочки поставок. Предприятия могут прогнозировать будущий спрос, анализируя предыдущие данные о тенденциях спроса, поведении потребителей и рыночных условиях.

Мониторинг сетевой безопасности

Одним из наиболее важных аспектов обеспечения сетевой безопасности является защита конфиденциальных данных и предотвращение кибератак. Оценивая огромные объемы данных, касающихся сетевой активности, и выявляя потенциальные угрозы безопасности в режиме реального времени, аналитика больших данных может помочь предприятиям лучше защитить свои сети. Компании могут выявлять проблемы, поскольку передовые алгоритмы и подходы машинного обучения могут собирать, анализировать и выявлять тенденции в данных журналов, сетевом трафике и поведении пользователей. Это позволяет предприятиям избежать кибератак до того, как они нанесут существенный вред. Предприятия могут защитить безопасность своих ценных активов и предотвратить взлом, используя информацию на основе данных для повышения уровня своей безопасности.

Медицинская диагностика и планирование лечения

Диагностика и планирование лечения в здравоохранении были преобразованы благодаря аналитике больших данных. Медицинские работники могут создавать индивидуальные планы лечения и автоматизированные диагностические системы, оценивая данные пациентов и улучшая результаты лечения пациентов. За состоянием здоровья пациентов также можно следить в режиме реального времени с помощью носимых технологий. Медицинские процедуры можно автоматизировать и оптимизировать за счет интеграции таких технологий, как системы поддержки клинических решений, электронные медицинские записи и алгоритмы машинного обучения. Аналитика больших данных также может помочь практикующим врачам улучшить уход за пациентами и снизить расходы, связанные с плохими оценками или лечением. Они могут создавать индивидуальные программы лечения, отвечающие конкретным потребностям каждого пациента, используя анализ данных для выявления закономерностей и тенденций в данных пациентов. Это может улучшить результаты лечения пациентов и снизить вероятность дорогостоящей повторной госпитализации.

Подведение итогов

Как мы можем сделать из блога, данные являются одним из основных активов любой организации по всему миру. Современные технологии и подходы необходимы из-за огромного объема данных, который определяется их скоростью, разнообразием и сложностью. Машинное обучение, искусственный интеллект и анализ данных стали важными ресурсами для управления этой средой, управляемой данными. Преимущества извлечения данных существенны. Инсайты, основанные на данных, трансформируют стратегические подходы компаний, повышая удовлетворенность и лояльность клиентов, а также эффективность и производительность. Более того, влияние анализа данных на решения в правительстве, здравоохранении и ряде других отраслей выходит за рамки организационных границ.

Аналитика больших данных демонстрирует свои возможности в самых разных областях. Это оказывает существенное влияние на все: от быстрого выявления тенденций мошенничества до оптимизации цепочек поставок, повышения сетевой безопасности и преобразования здравоохранения. Массивные наборы данных можно обрабатывать и использовать для получения действенной информации, которая меняет правила игры и позволяет предприятиям и секторам принимать более эффективные решения, работать более эффективно и, в конечном итоге, добиваться успеха. Аналитика больших данных — это стратегический актив современного общества, открывающий новую эру инноваций и решения проблем, основанных на данных. Это не только инструмент.

Подробнее: 86% компаний обращаются к компаниям, занимающимся анализом больших данных, для улучшения качества обслуживания клиентов

Часто задаваемые вопросы

Вопрос 1. Каковы 4 различных типа анализа больших данных?

Отвечать:

Диагностическая аналитика

Одним из наиболее сложных видов анализа больших данных, который можно использовать для изучения данных и контента, является диагностический анализ. На вопрос «Почему это произошло?» можно ответить? с помощью такого рода аналитики, используя собранные вами знания. Таким образом, изучая данные, вы можете понять причины конкретного поведения и событий, связанных с фирмой, в которой вы работаете, ее клиентами, персоналом, товарами и т. д.

Описательная аналитика

Одним из наиболее популярных видов аналитики, используемых предприятиями для мониторинга текущих тенденций и операционных показателей, является описательная аналитика. Это один из начальных этапов анализа необработанных данных, обеспечивающий получение заключений об образцах и измерениях с помощью основных математических операций. Другие виды аналитики можно использовать, чтобы узнать больше о причинах тенденций, которые вы обнаружили с помощью описательной аналитики.

Предписывающая аналитика

Предписывающая аналитика использует многочисленные симуляции и методологии для поиска идей по улучшению процедур компании на основе результатов описательного и прогнозного анализа. Он дает рекомендации относительно наилучшего следующего шага компании на основе анализа данных.

Прогнозная аналитика

Как следует из названия, основное внимание в этом виде анализа данных уделяется созданию прогнозов потенциальных результатов на основе анализа данных. Для получения наилучших результатов он использует множество сложных прогностических методов и моделей, включая машинное обучение и статистическое моделирование.

Q2 Каковы примеры больших данных?

Ответ: Большие данные собираются из различных источников, включая базы данных клиентов, системы обработки транзакций, документы, электронные письма, медицинские записи, журналы посещений в Интернете, мобильные приложения и социальные сети.Сюда также входят данные, создаваемые машинами, такие как файлы журналов сети и сервера, а также данные датчиков на промышленном оборудовании, устройствах Интернета вещей и производственных машинах. Среды больших данных часто включают в себя внешние данные о потребителях, финансовых рынках, погоде и условиях дорожного движения, географическую информацию, научные исследования и многое другое в дополнение к данным из внутренних систем. Приложения для работы с большими данными часто используют потоковые данные, которые обрабатываются и собираются непрерывно, включая изображения, видео и аудиофайлы.

Вопрос 3. Как хранятся и обрабатываются большие данные?

Ответ: Озеро данных часто используется для хранения больших данных.Хотя озера данных могут обрабатывать различные типы данных и часто основаны на кластерах Hadoop, службах облачного хранения объектов, базах данных NoSQL или других платформах больших данных, хранилища данных часто строятся на основе реляционных баз данных и содержат только структурированные данные. Центральное озеро данных может быть связано с другими платформами, такими как реляционные базы данных или хранилища данных, во многих средах больших данных, которые объединяют множество систем в распределенной конструкции. Для конкретных аналитических нужд данные в системах больших данных можно оставить в необработанном состоянии, а затем отфильтровать и структурировать. В других случаях они предварительно обрабатываются с использованием программного обеспечения для подготовки и анализа данных, чтобы подготовить их для приложений, которые выполняются на регулярной основе.