Źródła Big Data: skąd to się bierze?

Big Data to wszechogarniający termin, który odnosi się do akumulacji danych w dużych pulach używanych w dzisiejszym globalnym świecie korporacji. Jest to zbiór uporządkowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych gromadzonych przez firmy.

Big data wymaga rozwiązań do przechowywania i przetwarzania danych. W rezultacie systemy te są niezbędnym elementem wielu architektur zarządzania danymi. Ponadto są często używane w połączeniu z narzędziami, które pomagają w analizie Big Data i platformach aplikacji.

W 2001 roku Doug Laney, światowej sławy analityk, zidentyfikował trzy kluczowe elementy big data – 3 Vs. Oni są:

• Tom
• Prędkość
• Różnorodność

Obecnie big data rozszerzyła się o terminy „wartość” i integralność.

Ilość big data, jakiej potrzebuje firma, nie sumuje się do żadnej określonej ilości danych. Jednak są one określane ilościowo za pomocą petabajtów, terabajtów lub eksabajtów. Ta jednostka miary uwzględnia dużą pulę dużych zbiorów danych gromadzonych w czasie.

Znaczenie Big Data

Firmy polegają na big data, aby poprawić obsługę klienta, marketing, sprzedaż, zarządzanie zespołem i wiele innych rutynowych operacji podczas ich analizy. Opierają się na big data, aby wprowadzać innowacje w pionierskich produktach i rozwiązaniach. Big data to klucz do podejmowania świadomych i opartych na danych decyzji, które mogą przynieść wymierne rezultaty. Marki dążą do zwiększenia zysków i ROI dzięki big data, jednocześnie stając się liderem rynku w swoich segmentach.

W ten sposób big data daje firmom przewagę konkurencyjną nad konkurentami, którzy jeszcze nie korzystają z big data.

Oto kilka przykładów tego, jak duże zbiory danych pomagają firmom:

• Pomoc firmom w udoskonalaniu ich strategii/kampanii reklamowych i marketingowych.
• Popraw ich zaangażowanie konsumentów i współczynnik konwersji leadów.
• Pomaga badać zmieniające się zachowania nabywców korporacyjnych, klientów i rynku.
• Stań się bardziej wrażliwy na potrzeby rynku i klientów.

Nawet badacze medyczni wykorzystują duże zbiory danych do identyfikacji czynników ryzyka i objawów chorób. Lekarze również w dużej mierze polegają na dużych zbiorach danych, aby poprawić diagnostykę chorób i ramy leczenia. Opierają się również na danych z serwisów społecznościowych, ankiet, cyfrowych danych dotyczących zdrowia i innych źródeł z agencji rządowych.

Podstawowe źródła Big Data:

Znacząca część big data jest generowana z trzech podstawowych zasobów:

• Dane maszyny
• Dane społecznościowe i
• Dane transakcyjne.

Oprócz tego firmy generują również dane wewnętrznie poprzez bezpośrednie zaangażowanie klientów. Dane te są zwykle przechowywane w firmowej zaporze ogniowej. Następnie jest importowany zewnętrznie do systemu zarządzania i analiz.

Innym krytycznym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę w przypadku źródeł Big Data, jest to, czy są one ustrukturyzowane, czy nieustrukturyzowane. Dane nieustrukturyzowane nie mają żadnego predefiniowanego modelu przechowywania i zarządzania. Dlatego wymaga znacznie więcej zasobów, aby wydobyć znaczenie z nieustrukturyzowanych danych i przygotować je do prowadzenia działalności.

Teraz przyjrzymy się trzem głównym źródłom Big Data:

1. Dane maszyny

Dane maszynowe są generowane automatycznie, jako odpowiedź na określone zdarzenie lub ustalony harmonogram. Oznacza to, że wszystkie informacje pochodzą z wielu źródeł, takich jak inteligentne czujniki, dzienniki SIEM, urządzenia medyczne i urządzenia do noszenia, kamery drogowe, urządzenia IoT, satelity, komputery stacjonarne, telefony komórkowe, maszyny przemysłowe itp. Źródła te umożliwiają firmom śledzenie zachowań konsumentów. Dane pozyskiwane ze źródeł maszynowych rosną wykładniczo wraz ze zmieniającym się zewnętrznym otoczeniem rynku. Do czujników, które rejestrują tego typu dane należą:

W szerszym kontekście dane maszynowe obejmują również informacje gromadzone przez serwery, aplikacje użytkowników, witryny internetowe, programy w chmurze i tak dalej.

2. Dane społecznościowe

Pochodzi z platform mediów społecznościowych za pośrednictwem tweetów, retweetów, polubień, przesyłanych filmów i komentarzy udostępnianych na Facebooku, Instagramie, Twitterze, YouTube, Linked In itp. Obszerne dane generowane przez platformy mediów społecznościowych i kanały online zapewniają jakościowy i ilościowy wgląd w każdy kluczowy aspekt interakcji marki z klientem.

Dane z mediów społecznościowych rozprzestrzeniają się błyskawicznie i docierają do szerokiej bazy odbiorców. Mierzy ważne spostrzeżenia dotyczące zachowań klientów, ich sentymentu do produktów i usług. Dlatego marki czerpiące zyski z kanałów mediów społecznościowych mogą budować silną więź ze swoją internetową grupą demograficzną. Firmy mogą wykorzystać te dane, aby zrozumieć swój rynek docelowy i bazę klientów. To nieuchronnie usprawnia ich proces decyzyjny.

3. Dane transakcyjne

Jak sama nazwa wskazuje, dane transakcyjne to informacje zbierane za pośrednictwem transakcji online i offline w różnych punktach sprzedaży. Dane obejmują istotne szczegóły, takie jak czas transakcji, lokalizacja, zakupione produkty, ceny produktów, metody płatności, użyte rabaty/kupony i inne istotne informacje ilościowe związane z transakcjami.

Źródła danych transakcyjnych obejmują:

• Zlecenia płatnicze
• Faktury
• Ewidencja przechowywania i
• E-rachunki

Dane transakcyjne to kluczowe źródło wywiadu biznesowego. Unikalną cechą danych transakcyjnych jest ich wydruk czasowy. Ponieważ wszystkie dane transakcyjne zawierają wydruk czasowy, są one wrażliwe na czas i wysoce niestabilne. Mówiąc prościej, dane transakcyjne stracą swoją wiarygodność i znaczenie, jeśli nie zostaną wykorzystane w odpowiednim czasie. W ten sposób firmy korzystające z danych transakcyjnych mogą szybko zyskać przewagę na rynku.

Jednak dane transakcyjne wymagają oddzielnego zestawu ekspertów do przetwarzania, analizowania i interpretacji danych oraz zarządzania nimi. Co więcej, tego typu dane są najtrudniejsze do interpretacji dla większości firm.

Jak działa analiza Big Data?

Firmy muszą pracować nad aplikacjami analitycznymi, współpracować z analitykami danych i współpracować z innymi analitykami danych, aby wyodrębnić istotne i ważne wnioski z dużych zbiorów danych. Ponadto muszą lepiej rozumieć wszystkie dostępne dane. Wreszcie zespół analityczny musi również wyjaśnić, co chce wyodrębnić z danych.

Zespół musi zadbać o:

• Oczyszczanie,
• Profilowy,
• Transformacja,
• Walidacja zbiorów danych.

To jedne z najważniejszych początkowych kroków podjętych w analizie danych.

Po przygotowaniu i zebraniu wszystkich dużych zbiorów danych do interpretacji, połączenie zaawansowanych dyscyplin nauki o danych i analityki jest stosowane za pomocą różnych narzędzi uczenia maszynowego. Pomoże to generować wyniki, które prowadzą do wzrostu i rozwoju przedsiębiorstw.

Niektóre dodatkowe kroki idealne do analizy big data to:

• Głębokie uczenie się odgałęzienia danych
• Eksploracja danych
• Analiza strumieniowania
• Modelowanie predykcyjne
• Analiza statystyczna
• Eksploracja tekstu

ponadto istnieją różne gałęzie analityki wykorzystywane do wydobywania spostrzeżeń z dużych zbiorów danych. Te modele analityki są następujące:

1. Analityka marketingowa

Daje cenne informacje, które pozwalają ulepszyć kampanie marketingowe marki, oferty promocyjne i inne działania docierające do konsumentów.

2. Analiza porównawcza

Analizuje metryki zachowań klientów i umożliwia kontakt z klientami w czasie rzeczywistym, dzięki czemu przedsiębiorstwa mogą porównywać marki, produkty, usługi i wyniki biznesowe z konkurencją. Ta analiza wymaga następujących rodzajów danych:

• Dane demograficzne
• Dane transakcyjne
• Dane dotyczące zachowania w sieci
• Dane tekstowe konsumentów z ankiet, formularzy opinii itp.

Jeśli jesteś początkującym i chciałbyś zdobyć wiedzę na temat Big Data, sprawdź nasze kursy Big Data.

3. Analiza nastrojów

Koncentruje się na opiniach klientów na temat konkretnego produktu lub usługi, satysfakcji klienta i wskazówkach do poprawy w tych obszarach.

4. Analiza mediów społecznościowych

. Ta analiza dotyczy odpowiedzi ludzi za pośrednictwem platform mediów społecznościowych dotyczących ich wyborów i preferencji dotyczących określonej usługi lub produktu. Ta analiza pomaga firmom identyfikować możliwe problemy i kierować wszystkie kampanie marketingowe do właściwych odbiorców.

Co firmy powinny zrobić, aby uzyskać cenne informacje z Big Data?

Prawdziwa wartość biznesowa jest wydobywana ze zdolności dużych zbiorów danych do generowania praktycznych spostrzeżeń. Firmy powinny dążyć do opracowania spójnej, kompleksowej i zrównoważonej strategii analizy. Powinni także skupić się na wyróżnieniu się w branży poprzez decyzje wspierające pracowników i rozwój biznesu.

Analiza big data to zadanie wymagające dużej ilości zasobów i czasu. Pomimo posiadania najbardziej zaawansowanych technologii, firmy często borykają się z analizą big data ze względu na wykwalifikowanych i wykwalifikowanych ekspertów ds. big data. A zatem trzeba zatrudnić specjalistów, którzy mogą zapewnić im spostrzeżenia zorientowane na rozwój. Tutaj możesz coś zmienić. Zdobywając kompetentne umiejętności i wiedzę w zakresie Big Data, możesz stać się cennym zasobem dla każdej organizacji.

Profesjonalne kursy certyfikacyjne to doskonały sposób na podnoszenie kwalifikacji. Na przykład program Executive PG w zakresie rozwoju oprogramowania – specjalizacja w Big Data firmy upGrad jest specjalnie wybierany przez ekspertów branżowych, aby pomóc uczącym się zdobyć umiejętności istotne w branży. Podczas tego 13-miesięcznego kursu studenci uczą się przetwarzania danych za pomocą PySpark, hurtowni danych, przetwarzania w czasie rzeczywistym, przetwarzania dużych zbiorów danych w chmurze. Nie tylko to, ale także mogą pracować nad projektami branżowymi i zadaniami.

Sprawdź nasze inne kursy inżynierii oprogramowania w upGrad.

Wniosek

Big data to podstawa biznesu w nowoczesnym przemyśle. Analiza big data pomaga firmom tworzyć strategie rozwoju zarówno na teraźniejszość, jak i na przyszłość. Jest to kluczowe dla badania wykresu rynku i potrzeb klientów.

Fundamentalna dynamika big data nie jest już tylko kwestią zaangażowania danych. Szerszy obraz to zidentyfikowanie wiarygodnych sposobów na zwiększenie produkcji danych w kolejnych latach w celu uzyskania szerszych i bardziej wiarygodnych informacji.