Аналитика больших данных — что это такое, почему это важно и как внедрить в бизнес

Добиться успеха в сегодняшнюю цифровую эпоху сложно. Бизнес-лидеры должны быть в полной мере осведомлены о своем рынке — об отрасли, потребностях своих клиентов и постоянно меняющихся рыночных сбоях и преимуществах. Единственный способ оставаться в курсе этих событий — использовать аналитику больших данных .

С растущим внедрением новых технологий, таких как машинное обучение, искусственный интеллект и интеллектуальная автоматизация, компании из разных отраслей начали экспериментировать с несколькими приложениями для анализа больших данных.

В ходе опроса, проведенного NewVantage Partners в конце 2021 года, было обнаружено, что 91,7% ИТ-руководителей и руководителей бизнеса заявили, что они наращивают свои инвестиции в большие данные и искусственный интеллект, а 92,1% из них сообщили, что они получают огромные результаты для бизнеса от этих технологий. . Теперь, чтобы быть частью этой статистики, важно применять лучшие методы анализа больших данных.

В этой статье мы рассмотрим основы начала работы с технологиями анализа больших данных в вашем бизнесе. Однако перед этим мы также рассмотрим, что такое аналитика больших данных и почему она важна для вашего бизнеса.

Что такое аналитика больших данных?

Аналитика больших данных — это процесс поиска закономерностей, тенденций и взаимосвязей между большим объемом необработанных данных с целью принятия бизнес-решений на основе данных. Благодаря постоянному притоку данных, поступающих из нескольких точек взаимодействия, таких как интеллектуальные устройства, использование Интернета, взаимодействие с клиентами и т. д., инженеры по работе с большими данными могут использовать эту информацию и преобразовывать ее в ключевые бизнес-идеи.

Виды аналитики больших данных

Большие данные можно разделить на три основные категории. Эти три типа имеют решающее значение не только для понимания того, как работают большие данные, но и для начала внедрения технологии в бизнес. Вот эти три типа аналитики больших данных.

Структурированные данные . Эти наборы данных организованы с определенными измерениями в соответствии с заданными параметрами. Это осязаемые числа, которые позволяют архитектуре легко сортировать и собирать данные.

Неструктурированные данные . Любые данные с незнакомой моделью или структурой классифицируются как неструктурированный набор данных. Этот тип данных трудно обрабатывать, а затем анализировать, так как ему не хватает специфичности по структуре и форме.

Полуструктурированные данные . Этот тип данных представляет собой сочетание структурированных и неструктурированных типов данных. Это тот, который не был отнесен к какому-либо конкретному репозиторию, но состоит из важных тегов или информации, которая различает элементы в наборе данных.

Ключевые элементы больших данных

Технология вращается вокруг нескольких функций и компонентов, начиная от:

Архитектура больших данных . Традиционное хранилище данных интегрируется в архитектуру больших данных для хранения структурированных данных. Кроме того, предприятия используют озера данных, которые хранят несколько наборов данных в нативных форматах и ​​обычно строятся на технологиях анализа больших данных, таких как базы данных Hadoop, Spark и NoSQL.

Аналитика больших данных. Архитектуры больших данных обычно используются для аналитических приложений, которые могут варьироваться от отчетов до расширенной аналитики, такой как поиск аномалий. В частности, машинное обучение выиграло от наличия больших данных для поиска закономерностей, определяющих бизнес-диаграмму.

Интеграция больших данных. В больших данных используется несколько методов интеграции для подготовки информации к этапам анализа, таким как обнаружение, очистка и проверка данных. Этот элемент очень важен, когда дело доходит до определения успеха проекта больших данных.

[ Также читайте : Что такое интеграция данных и почему она важна для вашего бизнеса? ]

Управление большими данными . Эффективное управление данными необходимо для обеспечения согласованности сбора данных и их соответствия стандартам данных и правилам конфиденциальности. Для этого на каждом отдельном этапе интеграции больших данных внедряются методы управления качеством данных.

Теперь, когда мы определились с основами больших данных, давайте посмотрим на важность анализа больших данных для вашего бизнеса.

Преимущества аналитики больших данных

Аналитика больших данных важна как для устоявшихся фирм, так и для стартапов. Для первых это помогает разобраться в огромном количестве наборов данных, для вторых — за счет повышения гибкости и способности принимать быстрые решения, ориентированные на данные.

Понимание клиентов

Приложения для анализа больших данных помогают компаниям получить полное представление о своих клиентах. Что заставляет их действовать, какие продукты они покупают и когда, как они взаимодействуют с бизнесом и почему они выбирают определенную компанию/продукт вместо других.

Благодаря правильному набору методов анализа больших данных предприятия могут собирать данные из внутренних данных, социальных сетей, общедоступных данных и журналов браузера — комбинация, которая позволяет получить представление об ожиданиях клиентов изнутри.

Поиск трендов

Выявление и отслеживание шаблонов и поведения — еще один набор преимуществ аналитики больших данных. Он сообщает предприятиям, куда направлен их рост, каков спрос на их продукт и как он меняется с течением времени. Технология устраняет «инстинкт» в предсказании трендов.

Инструменты больших данных разработаны для сопоставления тенденций из социальных сетей и традиционных наборов средств массовой информации, моделей поведения клиентов. Это, в свою очередь, информирует предприятия о том, на чем им следует сосредоточить свою энергию на упреждающем уровне как с точки зрения целевой рекламы, так и с точки зрения удержания клиентов.

Мониторинг конкуренции

Традиционно понимание действий конкурентов ограничивалось такими действиями, как чтение деловых новостей, притворство клиента, чтобы получить представление о процессах и т. д. Однако сегодня вы получаете всю необходимую информацию о конкурентах, даже не покидая рабочего места.

Google Trends может показать популярность бренда, социальные сети могут рассказать о том, что люди думают о продукте, а веб-сайты рейтингов и обзоров могут показать, где бренд отстает. Все это становится доступным с помощью простых методов анализа больших данных.

Улучшенные операции

Технологии больших данных востребованы для оптимизации бизнес-процессов и операций. Будучи включенной во все бизнес-операции с большими объемами данных, такие как производственная линия, системы заказов клиентов и т. д., технология используется для определения эффективности, обнаружения аномалий и выявления моментов, когда процесс нуждается в улучшении.

Эти преимущества аналитики больших данных широко используются в таких секторах, как розничная торговля , цепочка поставок , телекоммуникации , здравоохранение и другие подобные отрасли.

Доработка бизнес-моделей

Приложения для анализа больших данных используются компаниями для обновления своих текущих продуктов при разработке новых продуктов и направлений бизнеса. Имея в своем распоряжении огромный набор рыночных данных, предприятия могут определить, что ищут их клиенты и какие предприятия удовлетворяют их потребности. Эта информация, в свою очередь, используется для определения новых продуктов и бизнес-моделей.

Рассмотренные нами преимущества аналитики больших данных — это лишь поверхностное объяснение того, как компании используют большие данные. Существует ряд других способов использования технологии в глобальной стартап-экосистеме и устоявшейся бизнес-экосистеме. Однако для бизнеса, который является новым в этой области, важно понимать, что эти преимущества могут быть получены только в том случае, если вы правильно интегрировали аналитику больших данных в свой бизнес.

Как начать использовать аналитику больших данных в своем бизнесе?

Важной частью получения всех многочисленных преимуществ, которые обещает технология больших данных, является знание того, как начать работу с ее включением в вашу бизнес-модель.

Мы в Appinventiv наблюдаем, как этот процесс происходит всякий раз, когда к нам обращается клиент за помощью в создании проекта больших данных.

Проекты больших данных появляются, когда руководитель бизнеса убеждается, что они упускают из виду преимущества больших данных. Это убеждение побуждает команды директоров по маркетингу и ИТ-директора работать вместе, когда они определяют и определяют объем идей, которые необходимо использовать, и создают аналитическую архитектуру вокруг них. Затем бизнес запускает небольшой ИТ-проект, в котором команда ИТ-директоров разрабатывает сложную систему, в которой они собирают необработанные данные и преобразуют их в структурированную информацию.

Теперь, когда специалисты по аналитике начинают использовать данные, для которых в первую очередь создавалась модель больших данных, они начинают замечать проблемы в системе, и начинается цикл итераций.

Мы были свидетелями того, как эта ситуация происходила несколько раз в нашем путешествии по услугам аналитики данных .

Например, когда мы создавали платформу анализа данных для ведущей телекоммуникационной компании в США, нашим первым шагом было хранение и анализ их данных в облаке с использованием таких технологий Apache, как Spark и Hadoop. Чтобы сделать анализ данных доступным, мы развернули различные решения бизнес -аналитики с помощью интерактивных информационных панелей. Результаты, достижения?

Наши усилия привели к 100% обработке данных о потреблении клиентов и повышению качества и доступности данных на 85%.

Возвращаясь к началу работы с аналитикой больших данных в бизнесе, мы советуем нашим клиентам, во- первых, начинать с очень малого. Это может быть всего лишь идентификация продуктов, которые их клиенты просматривают и покидают страницу — информация, которая может быть использована для отправки последующего электронного письма или push-уведомления.

Во- вторых, мы предлагаем собирать данные в одноразовой модели вместо создания процесса сбора и анализа данных. Если вы начнете со сбора конкретных данных, необходимых для выполнения теста, вам будет легко управлять объемом данных. На этом этапе мы подключаем инженера-аналитика. Они могут выделить, какие данные им нужны, а какие следует игнорировать для конкретной модели больших данных.

Как только вы освоите эти два этапа, вы сможете перейти к этапу гораздо более широкого внедрения больших данных в бизнес. Включение больших данных с помощью этих небольших целенаправленных шагов может быть самым дешевым и быстрым способом. Это дало бы бизнесу ясность, окажутся ли выгодными крупные инвестиции в большие данные или как они окупятся в долгосрочной перспективе. Несомненно, почему большие данные важны, но то, что приносит пользу другим, может не принести такой же пользы вам. Запустив эти небольшие прототипы, вы сможете решить, нужны ли вообще большие данные в вашем бизнесе.

В- третьих, важно знать проблемы, связанные с внедрением больших данных. Зная заранее, что это такое, можно было бы принимать взвешенные решения относительно размера проекта. Вот некоторые из этих проблем —

• Управление данными — по мере роста бизнеса увеличивается и объем данных, которые необходимо собрать.
• Поддержание качества данных — компании в конечном итоге тратят много времени на очистку данных и подготавливают их к пониманию.
• Обеспечение безопасности данных. Вопросы конфиденциальности являются неотъемлемой частью больших данных, особенно с учетом большого объема бизнес-данных, которые они содержат. Здесь на помощь приходят строгие проверки соответствия.

Хотя это подчеркивает наиболее безопасный подход к внедрению больших данных в бизнес, не менее важно знать, как работает аналитика больших данных. Это даст вам основу для начала работы. Давайте посмотрим на это в конце статьи.

Как работает аналитика больших данных?

Аналитика больших данных в основном представляет собой четырехэтапный процесс, который используется предприятиями для получения информированных данных в качестве результата. Вот что это за этапы:

Сбор данных . Здесь данные (структурированные, неструктурированные и частично структурированные) собираются из нескольких источников и сохраняются в хранилищах данных , где инструменты BI могут их анализировать. Обычно очень разнообразным неструктурированным данным присваиваются индивидуальные метаданные, и они хранятся в озерах данных.

Обработка данных . После того, как данные собраны и сохранены, они обрабатываются для получения результатов по запросам. Для этого доступны два варианта обработки: пакетная обработка, при которой большие наборы данных просматриваются с течением времени, и потоковая обработка, при которой обрабатываются небольшие пакеты данных.

Очистка данных. Данные, независимо от размера, требуют очистки для повышения качества данных и получения лучших результатов. На этом этапе данные форматируются в едином контексте, и все неактуальные, повторяющиеся данные удаляются из системы.

Анализ данных — это этап, на котором собранные данные преобразуются в идеи. Некоторые из самых популярных методов анализа данных включают в себя интеллектуальный анализ данных , прогнозную аналитику и глубокое обучение.

Завершение!

Итак, вот все, что вам нужно знать о том, как начать работу с аналитикой больших данных. Хотя подход к интеграции может быть разным, конечный результат должен быть одинаковым — большие данные должны решать бизнес-задачи, а не усложнять их.

Если вы хотите внедрить технологию больших данных в свой бизнес и вам нужна поддержка для начала работы, свяжитесь с нашей командой по анализу данных . Мы посадим вас, чтобы определить области, в которых большие данные могут быть наиболее полезными, и поработаем над их внедрением.