///Биг дата это не только красивый термин

Биг дата это не только красивый термин

Большие данные – это крупномасштабные, скоростные и разнообразные информационные активы, которые требуют экономичных, инновационных форм обработки информации для улучшения понимания и принятия решений

Оглавление

Что такое биг дата – характеристики, типы, преимущества и примеры

В последнее время термин «большие данные» находится в центре внимания, но не многие люди знают, что такое большие данные. Предприятия, государственные учреждения, HCP (поставщики медицинских услуг), а также финансовые и академические учреждения – все используют возможности больших данных для улучшения деловых перспектив наряду с улучшением качества обслуживания клиентов.

IBM утверждает, что предприятия по всему миру ежедневно генерируют почти 2,5 квинтиллиона байтов данных! Почти 90% глобальных данных было получено только за последние 2 года.
Итак, мы точно знаем, что сегодня большие данные проникли почти во все отрасли и являются доминирующей движущей силой успеха предприятий и организаций по всему миру. Но на этом этапе важно знать, что такое большие данные? Давайте поговорим о больших данных, характеристиках больших данных, типах больших данных и многом другом.

 

Что такое большие данные? Определение Gartner 

Согласно Gartner , определение больших данных – 

«Большие данные» – это крупномасштабные, скоростные и разнообразные информационные активы, которые требуют экономичных, инновационных форм обработки информации для улучшения понимания и принятия решений ».

Это определение однозначно отвечает на вопрос «Что такое большие данные?» вопрос – под большими данными понимаются сложные и большие наборы данных, которые необходимо обрабатывать и анализировать, чтобы получить ценную информацию, которая может принести пользу предприятиям и организациям.

Однако есть определенные основные принципы больших данных, которые позволят еще проще ответить, что такое большие данные:

  • Он относится к огромному объему данных, который со временем продолжает экспоненциально расти.
  • Он настолько объемный, что его невозможно обработать или проанализировать с помощью традиционных методов обработки данных.
  • Он включает в себя интеллектуальный анализ данных, хранение данных, анализ данных, совместное использование данных и визуализацию данных.
  • Этот термин является всеобъемлющим, включая данные, структуры данных, а также инструменты и методы, используемые для обработки и анализа данных.

Типы больших данных

Теперь, когда мы находимся в курсе того, что такое большие данные, давайте посмотрим на типы больших данных:

Структурированный

Структурированные – это один из типов больших данных, и под структурированными данными мы подразумеваем данные, которые можно обрабатывать, хранить и извлекать в фиксированном формате. Он относится к высокоорганизованной информации, которая может быть легко и легко сохранена и доступна из базы данных с помощью простых алгоритмов поисковой системы. Например, таблица сотрудников в базе данных компании будет структурирована таким образом, чтобы сведения о сотрудниках, их должности, зарплаты и т. Д. Были организованы. 

Неструктурированный

Неструктурированные данные относятся к данным, в которых отсутствует какая-либо конкретная форма или структура. Это делает обработку и анализ неструктурированных данных очень трудной и трудоемкой. Электронная почта – это пример неструктурированных данных. Структурированные и неструктурированные – два важных типа больших данных.

Полуструктурированный

Полуструктурированные – это третий тип больших данных. Полуструктурированные данные относятся к данным, содержащим оба формата, упомянутых выше, то есть структурированные и неструктурированные данные. Если быть точным, это относится к данным, которые, хотя и не были классифицированы в конкретном репозитории (базе данных), но содержат важную информацию или теги, которые разделяют отдельные элементы в данных. Таким образом мы подошли к концу типов данных. Давайте обсудим характеристики данных.

Характеристики больших данных

Еще в 2001 году, аналитик Gartner Doug Laney перечислены «V 3 это из больших данных – разнообразие, скорость и объем. Давайте обсудим характеристики больших данных. Этих характеристик по отдельности достаточно, чтобы понять, что такое большие данные. Давайте посмотрим на них подробнее:

1) Разнообразие

Разнообразие больших данных относится к структурированным, неструктурированным и полуструктурированным данным, которые собираются из нескольких источников. Если раньше данные можно было собирать только из электронных таблиц и баз данных, сегодня данные поступают в различных формах, таких как электронные письма, PDF-файлы, фотографии, видео, аудио, сообщения в SM и многое другое. Разнообразие – одна из важных характеристик больших данных.

2) Скорость

Скорость в основном относится к скорости, с которой данные создаются в реальном времени. В более широкой перспективе он включает скорость изменения, связывание входящих наборов данных с разной скоростью и всплески активности.

3) Объем

Объем – одна из характеристик больших данных. Мы уже знаем, что большие данные указывают на огромные «объемы» данных, которые ежедневно генерируются из различных источников, таких как платформы социальных сетей, бизнес-процессы, машины, сети, взаимодействия людей и т. Д. Такой большой объем данных хранится в хранилища данных. На этом заканчивается характеристика больших данных.

Преимущества биг дата (особенности)

  • Одно из самых больших преимуществ больших данных – это прогнозный анализ. Инструменты аналитики больших данных могут точно прогнозировать результаты, тем самым позволяя предприятиям и организациям принимать более обоснованные решения, одновременно оптимизируя свою операционную эффективность и снижая риски.
  • Используя данные из платформ социальных сетей с помощью инструментов анализа больших данных, компании по всему миру оптимизируют свои стратегии цифрового маркетинга, чтобы улучшить общее впечатление потребителей. Большие данные позволяют понять болевые точки клиентов и позволяют компаниям улучшать свои продукты и услуги.
  • Будучи точными, большие данные объединяют релевантные данные из нескольких источников, чтобы получить полезную информацию. Почти 43% компаний не имеют необходимых инструментов для фильтрации нерелевантных данных, что в конечном итоге обходится им в миллионы долларов, чтобы выделить полезные данные из большого количества. Инструменты больших данных могут помочь уменьшить это, сэкономив ваше время и деньги.
  • Аналитика больших данных может помочь компаниям привлечь больше потенциальных клиентов, что, естественно, приведет к увеличению доходов. Компании используют инструменты аналитики больших данных, чтобы понять, насколько хорошо их продукты / услуги пользуются спросом на рынке и как клиенты на них реагируют. Таким образом, они могут лучше понять, куда вложить свое время и деньги.
  • Благодаря анализу больших данных вы всегда можете быть на шаг впереди своих конкурентов. Вы можете просмотреть рынок, чтобы узнать, какие рекламные акции и предложения предлагают ваши конкуренты, а затем вы сможете предложить лучшие предложения для своих клиентов. Кроме того, аналитика больших данных позволяет вам изучать поведение клиентов, понимать их тенденции и предоставлять им очень «персонализированный» опыт.

Кто использует биг дата? 5 приложений

Люди, использующие большие данные, лучше знают, что такое большие данные. Давайте посмотрим на некоторые такие отрасли:

1) Здравоохранение

Большие данные уже начали создавать огромные изменения в секторе здравоохранения. С помощью прогнозной аналитики медицинские специалисты и HCP теперь могут предоставлять индивидуальные медицинские услуги отдельным пациентам. Кроме того, носимые устройства для фитнеса, телемедицина, удаленный мониторинг – все это на основе больших данных и искусственного интеллекта – помогают изменить жизнь к лучшему.

2) Академия

Сегодня большие данные также помогают улучшить образование. Образование больше не ограничивается физическими ограничениями в классе – существует множество учебных онлайн-курсов, на которых можно учиться. Академические учреждения инвестируют в цифровые курсы, основанные на технологиях больших данных, чтобы помочь всестороннему развитию начинающих учащихся.

3) Банковское дело

Банковский сектор полагается на большие данные для обнаружения мошенничества. Инструменты больших данных могут эффективно обнаруживать мошеннические действия в режиме реального времени, такие как неправомерное использование кредитных / дебетовых карт, архивирование контрольных треков, ошибочные изменения в статистике клиентов и т. Д.

4) Производство

Согласно исследованию TCS Global Trend Study, наиболее значительным преимуществом больших данных в производстве является улучшение стратегии поставок и качества продукции. В производственном секторе большие данные помогают создать прозрачную инфраструктуру, тем самым прогнозируя неопределенности и некомпетентность, которые могут отрицательно повлиять на бизнес.

5) ИТ

ИТ-компании по всему миру, являющиеся одними из крупнейших пользователей больших данных, используют большие данные для оптимизации своего функционирования, повышения производительности труда сотрудников и минимизации рисков в бизнес-операциях. Комбинируя технологии больших данных с машинным обучением и искусственным интеллектом, ИТ-сектор постоянно внедряет инновации, чтобы находить решения даже для самых сложных проблем.

6. Розничная торговля

Большие данные изменили способ работы в традиционных розничных магазинах. За прошедшие годы розничные торговцы собрали огромные объемы данных из местных демографических опросов, POS-сканеров, RFID, карт лояльности клиентов, складских запасов и так далее. Теперь они начали использовать эти данные для создания персонализированного клиентского опыта, увеличения продаж, увеличения доходов и предоставления отличного обслуживания клиентов.

Розничные торговцы даже используют интеллектуальные датчики и Wi-Fi, чтобы отслеживать, помимо прочего, движение клиентов, наиболее посещаемые проходы, а также то, как долго клиенты задерживаются в проходах. Они также собирают данные из социальных сетей, чтобы понять, что клиенты говорят об их бренде и услугах, и соответствующим образом корректировать дизайн своих продуктов и маркетинговые стратегии. 

7. Транспорт 

Аналитика больших данных имеет огромное значение для транспортной отрасли. В разных странах мира как частные, так и государственные транспортные компании используют технологии больших данных для оптимизации планирования маршрутов, контроля трафика, управления дорожными заторами и улучшения услуг. Кроме того, в транспортных услугах большие данные используются даже для управления доходами, стимулирования технологических инноваций, улучшения логистики и, конечно же, для того, чтобы получить преимущество на рынке.

Примеры использования больших данных

1. Walmart

 Walmart использует большие данные и интеллектуальный анализ данных для создания индивидуальных рекомендаций по продуктам для своих клиентов. С помощью этих двух новых технологий Walmart может обнаруживать ценные модели, показывающие наиболее часто покупаемые продукты, самые популярные продукты и даже самые популярные наборы продуктов (продукты, которые дополняют друг друга и обычно покупаются вместе).

Основываясь на этих выводах, Walmart создает привлекательные индивидуальные рекомендации для отдельных пользователей. Благодаря эффективному внедрению методов интеллектуального анализа данных, розничный гигант успешно увеличил коэффициент конверсии и существенно улучшил качество обслуживания клиентов. Кроме того, Walmart использует технологии Hadoop и NoSQL, чтобы позволить клиентам получать доступ к данным в реальном времени, накопленным из разрозненных источников. 

2. American Express

Гигант кредитных карт использует огромные объемы данных о клиентах для определения показателей, которые могут отражать лояльность пользователей. Он также использует большие данные для построения передовых моделей прогнозирования для анализа исторических транзакций, а также 115 различных переменных для прогнозирования потенциального оттока клиентов. Благодаря решениям и инструментам для работы с большими данными American Express может определить 24% счетов, которые с высокой вероятностью будут закрыты в ближайшие четыре-пять месяцев. 

3. General Electric

По словам Джеффа Иммелта, председателя General Electric, за последние несколько лет GE удалось объединить лучшее из обоих миров – « физического и аналитического миров ». GE тщательно использует большие данные. Каждая машина, работающая в General Electric, генерирует данные о том, как она работает. Затем группа аналитиков GE обрабатывает эти колоссальные объемы данных, чтобы извлечь из них важную информацию и соответствующим образом модернизировать машины и их операции.

Сегодня компания осознала, что даже незначительные улучшения, даже самые незначительные, играют решающую роль в инфраструктуре их компании. Согласно статистике GE, большие данные могут повысить производительность труда на 1,5% в США, а данные за 20 лет могут увеличить средний национальный доход на ошеломляющие 30%!

4. Убер

 Uber – один из крупнейших в мире поставщиков услуг такси. Он использует данные о клиентах для отслеживания и определения наиболее популярных и наиболее используемых пользователями услуг. После сбора этих данных Uber использует аналитику данных для анализа моделей использования клиентов и определения, каким услугам следует уделять больше внимания и важности.

Помимо этого, Uber использует большие данные еще одним уникальным способом. Uber внимательно изучает спрос и предложение на свои услуги и соответственно меняет тарифы на такси. Это механизм повышения цен, который работает примерно так: предположим, когда вы спешите и вам нужно заказать такси из многолюдного места, Uber взимает с вас двойную сумму!  

5. Netflix

Netflix – одна из самых популярных платформ для потоковой передачи онлайн-видео по запросу, используемая людьми во всем мире. Netflix – главный сторонник механизма рекомендаций. Он собирает данные о клиентах, чтобы понять конкретные потребности, предпочтения и вкусовые предпочтения пользователей. Затем он использует эти данные, чтобы предсказать, что понравится отдельным пользователям, и создать для них персонализированные списки рекомендаций по контенту.

Сегодня Netflix стал настолько обширным, что даже создает уникальный контент для пользователей. Данные – это секретный ингредиент, который питает как его механизмы рекомендаций, так и новые решения по содержанию. Наиболее важные данные, используемые Netflix, включают заголовки, которые смотрят пользователи, рейтинги пользователей, предпочитаемые жанры и частоту остановки воспроизведения, и это лишь некоторые из них. Hadoop, Hive и Pig – это три основных компонента структуры данных, используемых Netflix. 

6. Procter & Gamble

Procter & Gamble существует с нами уже много лет. Однако, несмотря на то, что P&G является «старой» компанией, она в своем роде далеко не такая уж старая. Признавая потенциал больших данных, P&G начала внедрять инструменты и технологии больших данных в каждое из своих бизнес-подразделений по всему миру. Основное внимание компании при использовании больших данных было направлено на использование аналитических данных в реальном времени для принятия более разумных решений.

Для достижения этой цели P&G начала собирать огромные объемы структурированных и неструктурированных данных по исследованиям и разработкам, цепочке поставок, операциям с клиентами и взаимодействиям с клиентами как из репозиториев компании, так и из онлайн-источников. Глобальный бренд даже разработал системы и процессы больших данных, позволяющие менеджерам получать доступ к последним отраслевым данным и аналитике.

7. IRS

Да, даже госорганы не уклоняются от использования Big Data. США Внутренняя налоговая служба активно использует большие данные для предотвращения кражи личных данных, мошенничества и несвоевременных платежей (людей , которые должны платить налоги , но не платят их в свое время).

IRS даже использует возможности больших данных для обеспечения и обеспечения соблюдения налоговых правил и законов. На данный момент IRS успешно предотвратило мошенничество и мошенничество с участием миллиардов долларов, особенно в случае кражи личных данных. За последние три года он также вернул более 2 миллиардов долларов США.

Spotfire Attivio- платформа биг даты

Spotfire Attivio — это платформа для гибкой бизнес-аналитики, осуществляющая анализ неструктурированной информации. В результате объединения пользователь получает данные через популярные инструменты при помощи встроенной поддержки SQL и ODBC/JDBC совместимости. Чтобы получить полную картину, аналитики могут использовать традиционные приборные панели, поиск и др. Вы можете анализировать абсолютно все данные, находя современные и инновационные решения. Главное отличие от хранилищ данных состоит в свободной интеграции и корреляции всей корпоративной информации, структурированной и неструктурированной.

Построенная с нуля Spotfire Attivio объединяет весь комплекс данных с такими преимуществами, которых нет ни у традиционных баз, ни у других аналитических систем:

Применяя БА инструменты, Spotfire Attivio гарантирует оперативную, интерактивно гибкую разработку, быстрое внедрение и корреляцию всей информации, а также представление всех данных. Таким образом, руководство еще глубже вникает в происходящие бизнес-процессы и обнаруживает эффектные бизнес-решения. Благодаря этому цена платформы окупается очень быстро — от нескольких дней до нескольких месяцев.

| Аналитика бизнеса
| Аналитика бизнеса

Используя объединенную информацию, пользователи могут видеть визуализацию классического анализа, дополненную новыми находками из «большого контента» (аналитикой настроений, ключевых фраз и т. д.). Менеджеры получают полное понимание не только того, что происходит, но и почему это происходит. Вы можете купить универсальную платформу Spotfire Attivio у сотрудников компании «АСУ-АНАЛИТИКА» — профессионального поставщика аналитических продуктов.

Почитать еще

| Аналитика бизнеса

Продукты QlikView

Аналитическая система QlikView основана на платформе Business Discovery. Позволяет принимать точные решения на основе различных

Несколько видео о наших продуктах

| Аналитика бизнеса
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
| Аналитика бизнеса
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
| Аналитика бизнеса
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2021-01-31T15:15:33+02:00