Fonti dei Big Data: da dove vengono?

Big Data è un termine onnicomprensivo che si riferisce all'accumulo di dati in grandi pool impiegati nel mondo aziendale globale di oggi. È una raccolta di dati organizzati, semistrutturati e non strutturati raccolti dalle aziende.

I big data richiedono soluzioni per l'archiviazione e l'elaborazione dei dati. Di conseguenza, questi sistemi sono una componente essenziale di molte architetture di gestione dei dati. Inoltre, vengono spesso utilizzati insieme a strumenti che aiutano con l'analisi dei big data e le piattaforme applicative.

Nel 2001, Doug Laney, un analista di fama mondiale, ha identificato i tre elementi chiave dei big data: i 3 Vs. Loro sono:

• Volume
• Velocità
• Varietà

Attualmente, i big data si sono espansi per includere i termini "valore" e integrità.

La quantità di big data richiesta da un'azienda non corrisponde a nessun volume specifico di dati. Tuttavia, vengono quantificati utilizzando petabyte, terabyte o exabyte. Questa unità di misura tiene conto di un ampio pool di big data raccolti nel tempo.

L'importanza dei Big Data

Le aziende dipendono dai big data per migliorare il servizio clienti, il marketing, le vendite, la gestione del team e molte altre operazioni di routine durante le loro analisi. Si affidano ai big data per innovare prodotti e soluzioni all'avanguardia. I big data sono la chiave per prendere decisioni informate e basate sui dati che possono fornire risultati tangibili. I marchi mirano ad aumentare i profitti e il ROI con i big data, affermandosi come leader di mercato nei rispettivi segmenti.

Pertanto, i big data offrono alle aziende un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti che non utilizzano ancora i big data.

Alcuni esempi di come i big data aiutano le aziende sono:

• Aiutare le aziende a perfezionare le loro strategie/campagne pubblicitarie e di marketing.
• Migliora il coinvolgimento dei consumatori e i tassi di conversione dei lead.
• Aiuta a studiare il comportamento in evoluzione degli acquirenti aziendali, dei clienti e del mercato.
• Diventa più reattivo al mercato e alle esigenze dei clienti.

Anche i ricercatori medici utilizzano i big data per identificare i fattori di rischio ei sintomi delle malattie. I medici dipendono anche principalmente dai big data per migliorare la diagnostica delle malattie e le strutture di trattamento. Si basano anche sui dati provenienti da siti di social media, sondaggi, cartelle cliniche digitali e altre fonti di agenzie governative.

Le fonti primarie dei Big Data:

Una parte significativa dei big data è generata da tre risorse primarie:

• Dati macchina
• Dati sociali e
• Dati transazionali.

Oltre a ciò, le aziende generano dati anche internamente attraverso il coinvolgimento diretto dei clienti. Questi dati vengono solitamente archiviati nel firewall dell'azienda. Viene quindi importato esternamente nel sistema di gestione e analisi.

Un altro fattore critico da considerare sulle origini Big Data è se sono strutturate o non strutturate. I dati non strutturati non hanno alcun modello predefinito di archiviazione e gestione. Pertanto, richiede molte più risorse per estrarre significato da dati non strutturati e renderli pronti per il business.

Ora daremo un'occhiata alle tre fonti principali di big data:

1. Dati macchina

I dati macchina vengono generati automaticamente, in risposta a un evento specifico oa una pianificazione fissa. Significa che tutte le informazioni vengono sviluppate da più fonti come sensori intelligenti, registri SIEM, dispositivi medici e indossabili, telecamere stradali, dispositivi IoT, satelliti, desktop, telefoni cellulari, macchinari industriali, ecc. Queste fonti consentono alle aziende di monitorare il comportamento dei consumatori. I dati estratti dalle fonti delle macchine crescono in modo esponenziale insieme al cambiamento dell'ambiente esterno del mercato. I sensori che registrano questo tipo di dati includono:

In un contesto più ampio, i dati macchina comprendono anche le informazioni rimescolate da server, applicazioni utente, siti Web, programmi cloud e così via.

2. Dati sociali

È derivato dalle piattaforme dei social media attraverso tweet, retweet, Mi piace, caricamenti di video e commenti condivisi su Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, Linked In ecc. Gli ampi dati generati attraverso le piattaforme dei social media e i canali online offrono approfondimenti qualitativi e quantitativi su ogni aspetto cruciale dell'interazione brand-cliente.

I dati dei social media si diffondono a macchia d'olio e raggiungono un'ampia base di pubblico. Misura importanti informazioni sul comportamento dei clienti, il loro sentimento in merito a prodotti e servizi. Questo è il motivo per cui i marchi che capitalizzano sui canali dei social media possono creare una forte connessione con la loro demografia online. Le aziende possono sfruttare questi dati per comprendere il mercato di riferimento e la base di clienti. Ciò migliora inevitabilmente il loro processo decisionale.

3. Dati transazionali

Come suggerisce il nome, i dati transazionali sono informazioni raccolte tramite transazioni online e offline durante diversi punti vendita. I dati includono dettagli vitali come il tempo della transazione, l'ubicazione, i prodotti acquistati, i prezzi dei prodotti, i metodi di pagamento, gli sconti/coupon utilizzati e altre informazioni quantificabili rilevanti relative alle transazioni.

Le fonti dei dati transazionali includono:

• Ordini di pagamento
• Fatture
• Archivi di archiviazione e
• Ricevute elettroniche

I dati transazionali sono una fonte fondamentale di business intelligence. La caratteristica unica dei dati transazionali è la stampa dell'ora. Poiché tutti i dati transazionali includono una stampa dell'ora, è sensibile al tempo e altamente volatile. In parole povere, i dati transazionali perderanno la loro credibilità e importanza se non utilizzati a tempo debito. Pertanto, le aziende che utilizzano tempestivamente i dati transazionali possono avere il sopravvento sul mercato.

Tuttavia, i dati transazionali richiedono un insieme separato di esperti per elaborare, analizzare e interpretare, gestire i dati. Inoltre, questo tipo di dati è il più difficile da interpretare per la maggior parte delle aziende.

Come funziona l'analisi dei big data?

Le aziende devono aggirare le applicazioni di analisi, collaborare con data scientist e impegnarsi con altri analisti di dati per estrarre informazioni pertinenti e valide dai big data. Inoltre, devono avere una migliore comprensione di tutti i dati disponibili. Infine, il team di analisi deve anche chiarire cosa vogliono estrarre dai dati.

Il team deve occuparsi di:

• pulizia,
• Profilazione,
• Trasformazione,
• Convalida dei set di dati.

Questi sono alcuni dei più importanti passi iniziali intrapresi nell'analisi dei dati.

Una volta che tutti i big data sono stati preparati e raccolti per l'interpretazione, una combinazione di scienze dei dati avanzate e discipline analitiche viene applicata attraverso diversi strumenti di apprendimento automatico. Ciò contribuirà a generare risultati che porteranno alla crescita e allo sviluppo delle imprese.

Alcuni passaggi aggiuntivi ideali per l'analisi dei big data sono:

• Derivazione dei dati di deep learning
• Estrazione dei dati
• Analisi in streaming
• Modellazione predittiva
• analisi statistica
• Estrazione di testo

inoltre, esistono diversi rami dell'analisi utilizzati per estrarre insight dai big data. Questi modelli di analisi sono i seguenti:

1. Analisi di marketing

Fornisce informazioni preziose per migliorare le campagne di marketing di un marchio, le offerte promozionali e altri contatti con i consumatori.

2. Analisi comparativa

Esamina le metriche del comportamento dei clienti e consente il coinvolgimento in tempo reale con i clienti in modo che le aziende possano confrontare marchi, prodotti, servizi e prestazioni aziendali con i loro concorrenti. Questa analisi richiede il seguente tipo di dati:

• Dati demografici
• Dati transazionali
• Dati sul comportamento web
• Dati di testo dei consumatori da sondaggi, moduli di feedback, ecc.

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3. Analisi del sentimento

Si concentra sul feedback dei clienti su un prodotto o servizio specifico, sulla soddisfazione del cliente e su suggerimenti per migliorare in queste aree.

4. Analisi dei social media

. Questa analisi riguarda le risposte delle persone sulle piattaforme di social media in merito alle loro scelte e preferenze su un particolare servizio o prodotto. Questa analisi aiuta le aziende a identificare possibili problemi e indirizzare il pubblico corretto per tutte le loro campagne di marketing.

Cosa dovrebbero fare le aziende per estrarre informazioni preziose dai big data?

Il vero valore di business viene estratto dalla capacità dei big data di generare insight fruibili. Le aziende dovrebbero mirare a sviluppare una strategia di analisi coesa, completa e sostenibile. Dovrebbero anche concentrarsi sulla differenziazione nel settore attraverso decisioni che supportano i dipendenti e lo sviluppo del business.

L'analisi dei big data è un'attività che richiede tempo e risorse. Nonostante dispongano delle tecnologie più avanzate, le aziende spesso hanno difficoltà con l'analisi dei big data a causa di esperti di big data esperti e qualificati. E quindi è necessario assumere specialisti che possano fornire loro approfondimenti orientati alla crescita. È qui che puoi fare la differenza. Acquisendo competenze e conoscenze competenti sui big data, puoi diventare una risorsa preziosa per qualsiasi organizzazione.

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Conclusione

I big data sono la spina dorsale delle aziende nell'industria moderna. L'analisi dei big data aiuta le aziende a elaborare strategie di crescita sia per il presente che per il futuro. È fondamentale per studiare il grafico del mercato e le esigenze dei clienti.

La dinamica fondamentale dei big data non riguarda più solo il coinvolgimento dei dati. Il quadro più ampio è identificare modi credibili per aumentare la produzione di dati negli anni successivi per ottenere insight più ampi e affidabili.