რა არის დიდი მონაცემები? რა არის დიდი მონაცემების უპირატესობები?

დიდი მონაცემები

დაპირება დიდი მონაცემები ის არის, რომ კომპანიებს გაცილებით მეტი ინტელექტი ექნებათ განკარგულებაში, რათა მიიღონ ზუსტი გადაწყვეტილებები და პროგნოზები იმის შესახებ, თუ როგორ მუშაობს მათი ბიზნესი. მოდით გავეცნოთ დიდ მონაცემებს, რა არის ეს და რატომ უნდა გამოვიყენოთ იგი.

Big Data არის დიდი ჯგუფი

ეს არ არის ის, რაზეც ჩვენ აქ ვსაუბრობთ, მაგრამ თქვენ შეიძლება ასევე მოუსმინოთ შესანიშნავ სიმღერას Big Data- ს შესახებ კითხვის დროს. მე არ ჩავთვლი მუსიკალურ ვიდეოს… ეს ნამდვილად არ არის უსაფრთხო სამუშაოსთვის. PS: მაინტერესებს, აირჩიეს თუ არა ისინი სახელი პოპულარობის ტალღის დასაჭერად, რომელიც დიდი მონაცემებით იქმნებოდა.

რა არის დიდი მონაცემები?

დიდი მონაცემები არის ტერმინი, რომელიც აღწერს უზარმაზარი ნაკადი მონაცემების რეალურ დროში შეგროვებას, დამუშავებას და ხელმისაწვდომობას. სამი V არის მოცულობა, სიჩქარე და მრავალფეროვნება კრედიტით დაგ ლენი) კომპანიები აერთიანებენ მარკეტინგს, გაყიდვებს, მომხმარებელთა მონაცემებს, ტრანსაქციულ მონაცემებს, სოციალურ საუბრებსა და გარე მონაცემებსაც კი, როგორიცაა აქციების ფასები, ამინდი და ახალი ამბები, რათა დადგინონ კორელაცია და მიზეზ – შედეგობრივი სტატისტიკურად მოქმედი მოდელები, რათა დაეხმარონ მათ უფრო ზუსტი გადაწყვეტილებების მიღებაში.

რატომ არის დიდი მონაცემები განსხვავებული?

ძველ დღეებში, თქვენ იცით რამდენიმე წლის წინ, ჩვენ გამოვიყენებდით სისტემებს მონაცემების (ETL) ამოსაღებად, გარდაქმნასა და ჩატვირთვაზე მონაცემთა გიგანტურ საწყობებში, რომელზეც გაშენებული იყო ბიზნესის დაზვერვის გადაწყვეტილებები. პერიოდულად, ყველა სისტემა უზრუნველყოფს მონაცემთა სარეზერვო ასლის შექმნას და აერთიანებს მონაცემთა ბაზაში, სადაც შესაძლებელია ანგარიშების გაშვება და ყველას შეეძლო გაეცნო რა ხდებოდა.

პრობლემა ის იყო, რომ მონაცემთა ბაზის ტექნოლოგია უბრალოდ ვერ უმკლავდებოდა მონაცემთა მრავალჯერად, უწყვეტ ნაკადს. მას არ შეეძლო მონაცემთა მოცულობის მოგვარება. მას არ შეეძლო შემომავალი მონაცემების შეცვლა რეალურ დროში. და საანგარიშგებო ინსტრუმენტები არ არსებობდა, რაც ვერაფერს გაუმკლავდებოდა, გარდა უკანა მხარეში არსებული რელაციური შეკითხვისა. Big Data გადაწყვეტილებები გთავაზობთ ღრუბლოვან ჰოსტინგს, მაღალ ინდექსირებულ და ოპტიმიზირებულ მონაცემთა სტრუქტურებს, ავტომატური საარქივო და მოპოვების შესაძლებლობებს და ანგარიშგების ინტერფეისები შემუშავებულია უფრო ზუსტი ანალიზის უზრუნველსაყოფად, რაც საშუალებას მისცემს ბიზნესს უკეთესი გადაწყვეტილებები მიიღოს.

უკეთესი ბიზნეს გადაწყვეტილებები ნიშნავს, რომ კომპანიებს შეუძლიათ შეამცირონ თავიანთი გადაწყვეტილებების რისკი და მიიღონ უკეთესი გადაწყვეტილებები, რომლებიც ამცირებენ ხარჯებს და ზრდის მარკეტინგისა და გაყიდვების ეფექტურობას.

რა არის დიდი მონაცემების უპირატესობები?

ინფორმატიკის გადის კორპორაციებში დიდი მონაცემების გამოყენებასთან დაკავშირებულ რისკებსა და შესაძლებლობებს.

  • დიდი მონაცემები დროულია - ყოველი სამუშაო დღის 60%, ცოდნის მუშაკები ხარჯავენ მონაცემთა მოძიებისა და მართვის მცდელობას.
  • დიდი მონაცემები ხელმისაწვდომია - უფროსი ხელმძღვანელების ნახევარი აცხადებს, რომ სწორი მონაცემების მიღება რთულია.
  • დიდი მონაცემები ჰოლისტიკურია - ინფორმაცია ორგანიზაციის შიგნით ინახება სილოსებში. მაგალითად, მარკეტინგის მონაცემები შეიძლება ნაპოვნი იყოს ინტერნეტში ანალიტიკამობილური ანალიტიკა, სოციალური ანალიტიკა, CRM, A / B ტესტირების ხელსაწყოები, ელ.ფოსტის მარკეტინგის სისტემები და ა.შ.… თითოეული მათგანი ყურადღებას ამახვილებს მის სილოზე.
  • დიდი მონაცემები სანდოა - კომპანიების 29% იზომება მონაცემთა ცუდი ხარისხის ფულად ღირებულებას. ისეთი მარტივი რამ, როგორც მომხმარებელთა საკონტაქტო ინფორმაციის განახლების მრავალი სისტემის მონიტორინგი, შეიძლება დაზოგოთ მილიონობით დოლარი.
  • დიდი მონაცემები მნიშვნელოვანია - კომპანიების 43% უკმაყოფილოა მათი შეუსაბამო მონაცემების გაფილტვრის შესაძლებლობით. ისეთი მარტივია, როგორც მომხმარებლების ფილტრაცია თქვენი ინტერნეტიდან ანალიტიკა შეუძლია შეაფასოს თქვენი შენაძენის მცდელობა.
  • დიდი მონაცემები უსაფრთხოა - მონაცემთა უსაფრთხოების საშუალო დარღვევა თითო მომხმარებელზე $ 214 ღირს. დიდი ინფოსტინგისა და ტექნოლოგიური პარტნიორების მიერ აშენებულ უსაფრთხო ინფრასტრუქტურას შეუძლია დაზოგოს საშუალო კომპანიას წლიური შემოსავლების 1.6%.
  • დიდი მონაცემები ავტორიტეტულია - ორგანიზაციების 80% ებრძვის სიმართლის მრავალ ვერსიას, რაც დამოკიდებულია მათი მონაცემების წყაროზე. მრავალჯერადი, შემოწმებული წყაროების გაერთიანებით, მეტ კომპანიას შეუძლია შექმნას მაღალზუსტიანი სადაზვერვო წყაროები.
  • დიდი მონაცემები მოქმედებს - მოძველებული ან ცუდი მონაცემების შედეგად კომპანიების 46% იღებს ცუდ გადაწყვეტილებებს, რომელთა ღირებულება მილიარდობით შეიძლება.

დიდი მონაცემები და ანალიტიკური ტენდენციები 2017 წ

2017 წელი მრავალმხრივი იქნება უნიკალური და ძალიან ამაღელვებელი ტექნოლოგიური ბიზნესისთვის. ბიზნესი შეეცდება დააბალანსოს მასშტაბი და ინდივიდუალური მომხმარებლების ყურადღება ოპერაციული სიმკაცრის გარეშე. ქეთან პანდიტი, Aureus Insights

აქ ნახავთ დიდი მონაცემების გამოყენებას:

  1. მარკეტინგის პროფესიონალების 94% -მა თქვა მომხმარებლის გამოცდილების პერსონალიზაცია უაღრესად მნიშვნელოვანია
  2. $ 30 მილიონი წლიური დანაზოგი ბერკეტის გამოყენებით სოციალური მედიის მონაცემები საჩივრებსა და თაღლითობებში ანალიტიკა
  3. 2020 წლისთვის ბანკების 66% ექნება blockchain კომერციულ წარმოებაში და მასშტაბში
  4. ორგანიზაციები დაეყრდნობიან ჭკვიანი მონაცემები უფრო მეტი, ვიდრე დიდ მონაცემებს.
  5. მანქანა-ადამიანი (M2H) საწარმოს ურთიერთქმედება ჰუმანიზდება 85% -ით 2020 წლისთვის
  6. ბიზნესები 300% -ით მეტ ინვესტიციას ჩადებენ ხელოვნური ინტელექტი (AI) 2017 წელს, ვიდრე ეს გააკეთეს 2016 წელს
  7. 25% ზრდის ტემპი გაჩენისას მეტყველება, როგორც არასტრუქტურირებული მონაცემების მნიშვნელოვანი წყარო
  8. დავიწყების უფლება (R2BF) ყურადღების ცენტრში იქნება გლობალურად, მონაცემთა წყაროს მიუხედავად
  9. მომხმარებელთა მომსახურების გუნდების 43% -ს არ აქვს რეალურ დროში ანალიტიკა გააგრძელებს შემცირებას
  10. By 2020 დამატებული რეალობა (AR) ბაზარი $ 90 მილიარდს მიაღწევს, ვირტუალური რეალობის $ 30 მილიარდთან შედარებით

დიდი მონაცემთა ანალიზის ტენდენციები 2017 წ

ერთი კომენტარი

  1. 1

რას ფიქრობთ?

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.