Ի՞նչ է Big Data- ն: Որո՞նք են մեծ տվյալների օգուտները:

մեծ տվյալների

Խոստումը մեծ տվյալների այն է, որ ընկերություններն իրենց տրամադրության տակ ունեն շատ ավելի հետախուզական տվյալներ ՝ ճշգրիտ որոշումներ կայացնելու և կանխատեսումներ կատարելու վերաբերյալ, թե ինչպես են գործում իրենց բիզնեսը: Եկեք որոշակի պատկերացում կազմենք Big Data- ի մասին, թե ինչ է դրանք, և ինչու պետք է օգտագործենք դրանք:

Big Data- ն հիանալի խումբ է

Դա այն չէ, ինչի մասին մենք այստեղ խոսում ենք, բայց դուք կարող եք նաև ունկնդրել հիանալի երգ, մինչ կարդում եք Big Data- ի մասին: Ես չեմ ներառում երաժշտական ​​տեսահոլովակը… դա իսկապես անվտանգ չէ աշխատանքի համար: Հ.Գ. Հետաքրքիր է `արդյո՞ք նրանք ընտրել են անունը` հանրաճանաչության մեծ ալիք հավաքելու համար:

Ինչ է մեծ տվյալները:

Մեծ տվյալները իրական ժամանակում հսկայական հոսքային տվյալների հավաքագրում, մշակում և մատչելիություն նկարագրելու տերմին են: Երեք V- ն են ծավալը, արագությունը և բազմազանությունը վարկով Դուգ Լեյնին) Ընկերությունները համատեղում են շուկայավարումը, վաճառքը, հաճախորդի տվյալները, գործարքային տվյալները, սոցիալական խոսակցությունները և նույնիսկ արտաքին տվյալները, ինչպիսիք են բաժնետոմսերի գները, եղանակը և նորությունները, որպեսզի բացահայտեն փոխկապակցվածությունն ու պատճառահետեւանքային վիճակագրորեն վավեր մոդելները ՝ օգնելու նրանց ավելի ճշգրիտ որոշումներ կայացնել:

Ինչու՞ են տարբերվում մեծ տվյալները:

Հին օրերին, գիտեք ... մի քանի տարի առաջ, մենք կօգտագործեինք համակարգեր ՝ տվյալների (ETL) արդյունահանման, վերափոխման և բեռնման համար տվյալների հսկա պահեստներ, որոնց վրա կառուցված էին բիզնեսի հետախուզական լուծումներ ՝ հաշվետվությունների համար: Պարբերաբար, բոլոր համակարգերը պահուստավորում և միացնում էին տվյալները տվյալների բազայում, որտեղ հաշվետվությունները կարող էին գործարկվել, և բոլորը կարող էին պատկերացում կազմել, թե ինչ է կատարվում:

Խնդիրն այն էր, որ տվյալների շտեմարանի տեխնոլոգիան պարզապես չէր կարող կարգավորել տվյալների բազմակի, շարունակական հոսքերը: Դա չէր կարող կարգավորել տվյալների ծավալը: Այն չէր կարող իրական ժամանակում փոփոխել մուտքային տվյալները: Եվ պակասում էին հաշվետվության գործիքները, որոնք չէին կարողանա կարգավորել այլ բան, բացի հետին մասի հարաբերական հարցումներից: Big Data լուծումներն առաջարկում են ամպային հոսթինգ, բարձր ինդեքսավորված և օպտիմիզացված տվյալների կառուցվածքներ, ավտոմատ արխիվացման և արդյունահանման հնարավորություններ, ինչպես նաև հաշվետվական միջերեսներ ՝ ավելի ճշգրիտ վերլուծություններ տրամադրելու համար, որոնք հնարավորություն են տալիս բիզնեսին ավելի լավ որոշումներ կայացնել:

Ավելի լավ գործարար որոշումները նշանակում են, որ ընկերությունները կարող են նվազեցնել իրենց որոշումների ռիսկը և ավելի լավ որոշումներ կայացնել, որոնք նվազեցնում են ծախսերը և բարձրացնում շուկայավարման և վաճառքի արդյունավետությունը:

Որո՞նք են մեծ տվյալների օգուտները:

Ինֆորմատիկա քայլում է կորպորացիաներում մեծ տվյալների լծակավորման հետ կապված ռիսկերի և հնարավորությունների միջով:

  • Մեծ տվյալները ժամանակին են - Յուրաքանչյուր աշխատանքային օրվա 60% -ը, գիտելիքների աշխատողները ծախսում են տվյալների որոնման և կառավարման փորձի վրա:
  • Մեծ տվյալները մատչելի են - Ավագ ղեկավարների կեսը հայտնում է, որ ճիշտ տվյալների հասանելիությունը դժվար է:
  • Big Data- ը ամբողջական է - Ներկայումս տեղեկատվությունը պահվում է կազմակերպության ներսում գտնվող սիլոսներում: Օրինակ, շուկայավարման տվյալները կարող են հայտնաբերվել ոստայնում Վերլուծություն, բջջային Վերլուծություն, հասարակական Վերլուծություն, CRM, A / B փորձարկման գործիքներ, էլեկտրոնային փոստի շուկայավարման համակարգեր և ավելին… յուրաքանչյուրը կենտրոնացած է իր սիլոսի վրա:
  • Մեծ տվյալները վստահելի են - Ընկերությունների 29% -ը չափում է տվյալների վատ որակի դրամական արժեքը: Այնպիսի պարզ բաները, ինչպիսիք են հաճախորդների հետ կապի տեղեկատվության թարմացման բազմաթիվ համակարգերի դիտարկումը, կարող են խնայել միլիոնավոր դոլարներ:
  • Մեծ տվյալները համապատասխան են - Ընկերությունների 43% -ը դժգոհ է անկապ տվյալները զտելու իրենց գործիքների հնարավորությունից: Ինչ-որ պարզ բան, ինչպես հաճախորդները ձեր ցանցից զտելը Վերլուծություն կարող է մի տոննա պատկերացում կազմել ձեր ձեռքբերման ջանքերի վերաբերյալ:
  • Մեծ տվյալները անվտանգ են - Տվյալների անվտանգության միջին խախտումը մեկ հաճախորդի համար արժե 214 դոլար: Մեծ տվյալների հոստինգի և տեխնոլոգիական գործընկերների կողմից կառուցվող անվտանգ ենթակառուցվածքները կարող են միջին ընկերությանը խնայել տարեկան եկամուտների 1.6% -ը:
  • Մեծ տվյալները հեղինակավոր են - Կազմակերպությունների 80% -ը պայքարում է ճշմարտության բազմաթիվ վարկածների հետ `կախված իրենց տվյալների աղբյուրից: Բազմաթիվ, ստուգված աղբյուրների համատեղմամբ ՝ ավելի շատ ընկերություններ կարող են արտադրել բարձր ճշգրիտ հետախուզական աղբյուրներ:
  • Մեծ տվյալները գործող են - Հնացած կամ վատ տվյալների արդյունքում ընկերությունների 46% -ը վատ որոշումներ է կայացնում, որոնք կարող են միլիարդներ արժենալ:

Big Data and Analytics Trends 2017

2017 թվականը շատ առումներով եզակի և շատ հետաքրքիր տարի է լինելու տեխնոլոգիական բիզնեսի համար: Բիզնեսները կձգտեն հավասարակշռել մասշտաբները և անհատական ​​հաճախորդների ուշադրությունը ՝ չխախտելով գործառնական խստությունը: Ketan Pandit, Aureus Insights

Ահա թե որտեղ կտեսնեք օգտագործման համար մեծ տվյալների տեղադրումը.

  1. Մարկետինգի մասնագետների 94% -ը նշել է հաճախորդի փորձի անհատականացում չափազանց կարևոր է
  2. 30 միլիոն ԱՄՆ դոլարի տարեկան խնայողություն ՝ լծակների օգտագործման միջոցով սոցիալական մեդիայի տվյալները հայցերի և խարդախությունների մեջ Վերլուծություն
  3. Մինչև 2020 թվականը բանկերի 66% -ը կունենա blockchain առեւտրային արտադրության մեջ և մասշտաբով
  4. Կազմակերպությունները ապավինելու են խելացի տվյալներ ավելին ՝ համեմատած մեծ տվյալների հետ:
  5. Մեքենան-մարդուց (M2H) ձեռնարկությունների փոխհարաբերությունները հումանիզացվելու են մինչև 85% մինչև 2020 թվականը
  6. Բիզնեսները 300% -ով ավելի ներդրումներ են կատարում Արհեստական ​​ինտելեկտ (AI) 2017-ին, քան 2016-ին
  7. 25% աճի տեմպը խոսքը ՝ որպես չկառուցված տվյալների համապատասխան աղբյուր
  8. Մոռանալու իրավունք (R2BF) կլինի ուշադրության կենտրոնում ամբողջ աշխարհում `անկախ տվյալների աղբյուրից
  9. Հաճախորդների սպասարկման թիմերի 43% -ը, որոնք չունեն իրական ժամանակում վերլուծություններ կշարունակեն նեղանալ
  10. 2020- ի կողմից Ավելացված իրականություն (AR) շուկան կհասնի 90 միլիարդ դոլարի ՝ վիրտուալ իրականության 30 միլիարդ դոլարի համեմատ

Մեծ տվյալների վերլուծության միտումներ 2017 թ

Մեկ մեկնաբանություն

  1. 1

Ինչ եք կարծում?

Այս կայքը օգտագործում է Akismet- ը սպամի նվազեցման համար: Իմացեք, թե ինչպես է ձեր տվյալները մշակվում.