Аналитика больших данных: почему это важно?

Опубликовано: 2022-09-20

Большие объемы данных анализируются с помощью аналитики больших данных, чтобы найти необнаруженные закономерности, корреляции и другие идеи. С помощью современных технологий вы можете быстро анализировать свои данные и получать из них ценную информацию, в то время как этот процесс занял бы больше времени и был бы менее эффективным при использовании более традиционных инструментов бизнес-аналитики.

Самый важный ресурс компании — это ее данные. Данные всегда бодрствуют. Огромные объемы данных генерируются каждую секунду со всех веб-сайтов, телефонов, датчиков и других устройств. Независимо от того, полезны данные или нет, мы обычно сохраняем их для последующего использования. Мы производим более 2,5 квинтиллионов байт данных каждый день, если мы посмотрим на статистику. Хотя в этом случае возникает много проблем с большими данными, компании обнаружили, что успех зависит от понимания того, как извлекать ценную информацию из данных.

Развитие и история аналитики больших данных

Идея больших данных существует уже некоторое время, и большинство компаний теперь понимают, что, собирая все данные, поступающие в их операции (возможно, в режиме реального времени), они могут использовать аналитику для извлечения из них значительной ценности. Это особенно актуально при внедрении передовых методов, таких как искусственный интеллект. Но даже в 1950-х годах, задолго до того, как был придуман термин «большие данные», компании использовали базовую аналитику (по сути, вручную просматривая числа в электронной таблице) для поиска закономерностей и идей.

Скорость и эффективность — два основных преимущества аналитики больших данных. Всего несколько лет назад компании собирали данные, проводили аналитику и раскрывали знания, которые можно было бы использовать для принятия будущих решений. Теперь компании могут собирать данные в режиме реального времени и анализировать большие данные, чтобы принимать решения быстро и с более глубокими знаниями. Организации получают конкурентное преимущество, которого у них не было раньше, поскольку они могут работать быстрее, сохраняя при этом свою гибкость.

Аналитика больших данных: почему они так важны?

Организации могут использовать свои данные и использовать аналитику больших данных для поиска новых возможностей. Это приводит к более мудрым решениям компании, более эффективной работе, большей прибыльности и более довольным клиентам. Компании, которые сочетают большие данные со сложной аналитикой, получают множество преимуществ, в том числе:

Низкие затраты. Когда речь идет о расходах на хранение огромных объемов данных, технологии больших данных, такие как облачная аналитика, могут значительно сократить эти расходы (например, озеро данных). Кроме того, аналитика больших данных помогает предприятиям находить способы более эффективной работы.
Более быстрое и качественное принятие решений . Компании могут быстро оценивать информацию и принимать быстрые обоснованные решения благодаря скорости аналитики в памяти и способности исследовать новые источники данных, такие как потоковые данные из Интернета вещей.
Создание и продвижение свежих товаров и услуг . Предприятия могут дать клиентам то, что они хотят, когда они этого хотят, используя аналитику для определения их требований и уровня удовлетворенности. Аналитика больших данных дает большему количеству компаний возможность создавать передовые новые товары, которые удовлетворяют меняющиеся потребности их клиентов.

Как работают большие данные и интеллектуальная аналитика?

Ключевые технологии

Аналитика больших данных охватывает множество технологий. Большие данные, конечно, могут выиграть от расширенной аналитики, но на практике различные технологии объединяются, чтобы максимизировать ценность ваших данных. Основные цифры перечислены ниже:

Облачные вычисления

Облачные вычисления, модель доставки на основе подписки, обеспечивают масштабируемость, быструю доставку и эффективность ИТ, необходимые для успешного анализа больших данных. Организации любого размера находят его привлекательным, поскольку он устраняет множество практических и бюджетных препятствий для интеграции требований к ИТ с меняющимися бизнес-целями.

Управление данными

Прежде чем их можно будет успешно оценить, данные должны быть высокого качества и хорошо управляемыми. Крайне важно иметь повторяющиеся процедуры для создания и соблюдения стандартов качества данных, поскольку данные постоянно поступают в организацию и покидают ее. Как только данные заслуживают доверия, фирмы должны создать программу управления мастер-данными, чтобы объединить всю компанию.

Сбор данных

Известно, что такая технология помогает экспертам с большими данными обнаруживать закономерности среди данных. Эта информация также используется для дальнейшей аналитики, особенно при ответах на сложные бизнес-запросы и вопросы. Программное обеспечение Data Mining также помогает избавиться от хаотичного и повторяющегося шума данных, выделить важные и использовать ту же информацию для оценки результатов. Они также ускоряют скорость принятия обоснованного решения.

Хранилище данных

Эта технология включает Data Lake и Data Warehouse. Чтобы бизнес-пользователи и специалисты по данным могли получать доступ к данным и использовать их по мере необходимости, важно иметь возможность хранить огромные объемы как организованных, так и неструктурированных данных. Озеро данных быстро поглощает огромное количество необработанных необработанных данных в их исходном формате. Он идеально подходит для архивирования неструктурированных больших данных, таких как голос, потоковое аудио и изображения из социальных сетей. В центральной базе данных хранилище данных хранит множество структурированных данных. Многие предприятия используют оба дополняющих друг друга метода хранения.

В аналитике памяти

Вы можете быстро реагировать на информацию, полученную из ваших данных, изучая их в системной памяти, а не на жестком диске. Эта технология позволяет организациям оставаться гибкими и принимать лучшие бизнес-решения. Это также позволяет им запускать итеративные и интерактивные сценарии аналитики. Эта технология способна устранить задержки подготовки данных и аналитической обработки для тестирования новых сценариев и создания моделей.

Машинное обучение

Теперь можно быстро и автоматически создавать модели, которые могут анализировать большие и сложные данные и давать более быстрые и точные ответы — даже в очень больших масштабах. Машинное обучение — это специализированное подмножество ИИ, которое учит машину тому, как учиться. Кроме того, создавая точные модели, у компании больше шансов обнаружить выгодные возможности или предотвратить неопознанные угрозы.

Подробнее: Аутсорсинг аналитики больших данных: улучшите процесс принятия бизнес-решений с помощью аналитики

Предиктивный анализ

Данные, статистические алгоритмы и методы машинного обучения используются в технологии прогнозной аналитики для расчета вероятности будущих событий на основе исторических данных. Все сводится к тому, чтобы дать наилучший прогноз того, что произойдет в будущем, чтобы корпорации могли быть более уверены в том, что они принимают наилучшее осуществимое деловое решение. Предиктивная аналитика часто используется в областях обнаружения мошенничества, рисков, операций и маркетинга.

Вывод

Компании уже начали извлекать коммерческую ценность из данных в нашей экономике, основанной на данных. С внедрением Интернета вещей улучшенная аналитика и расширенные возможности подключения позволили предприятиям воспользоваться огромными возможностями, основанными на данных. Решения для работы с большими данными помогают компаниям лучше ориентироваться в ситуации, принимать более взвешенные решения и добиваться конкурентного преимущества.