Surse de date mari: de unde provin?

Big Data este un termen atotcuprinzător care se referă la acumularea de date în grupuri mari folosite în lumea corporativă globală de astăzi. Este o colecție de date organizate, semi-structurate și nestructurate colectate de companii.

Big Data necesită soluții de stocare și procesare a datelor. Ca rezultat, aceste sisteme sunt o componentă esențială a multor arhitecturi de gestionare a datelor. În plus, sunt utilizate frecvent împreună cu instrumente care ajută la analiza big data și la platformele de aplicații.

În 2001, Doug Laney, un analist de renume mondial, a identificat trei elemente cheie ale datelor mari – 3 Vs. Sunt:

• Volum
• Viteză
• varietate

În prezent, big data s-a extins pentru a include termenii „valoare” și integritate.

Cantitatea de date mari de care o companie are nevoie nu se rezumă la un anumit volum de date. Cu toate acestea, ele sunt cuantificate folosind petabytes, terabytes sau exabytes. Această unitate de măsură ia în considerare un mare bazin de date mari colectate de-a lungul timpului.

Importanța Big Data

Companiile depind de big data pentru a îmbunătăți serviciile pentru clienți, marketingul, vânzările, managementul echipei și multe alte operațiuni de rutină în timpul analizei lor. Ei se bazează pe date mari pentru a inova produse și soluții de pionierat. Big Data este cheia pentru a lua decizii informate și bazate pe date care pot oferi rezultate tangibile. Mărcile își propun să sporească profiturile și rentabilitatea investiției cu big data, consolidându-se în același timp ca lider de piață în segmentele lor respective.

Astfel, big data oferă companiilor un avantaj competitiv față de concurenții care încă nu folosesc big data.

Câteva exemple despre modul în care big data ajută companiile sunt:

• Asistarea companiilor in a-si rafina strategiile/campaniile de publicitate si marketing.
• Îmbunătățiți implicarea consumatorilor și ratele de conversie a clienților potențiali.
• Ajută la studierea comportamentului în schimbare al cumpărătorilor corporativi, al clienților și al pieței.
• Deveniți mai receptivi la nevoile pieței și ale clienților.

Chiar și cercetătorii medicali folosesc datele mari pentru a identifica factorii de risc și simptomele bolilor. De asemenea, medicii depind în mare măsură de big data pentru a îmbunătăți diagnosticul bolilor și cadrele de tratament. De asemenea, se bazează pe date de pe site-urile de social media, sondaje, dosare digitale de sănătate și alte surse de la agențiile guvernamentale.

Sursele primare de date mari:

O parte semnificativă a datelor mari este generată din trei resurse primare:

• Datele mașinii
• Date sociale și
• Date tranzacționale.

În plus, companiile generează și date intern prin implicarea directă a clienților. Aceste date sunt de obicei stocate în firewall-ul companiei. Acesta este apoi importat extern în sistemul de management și analiză.

Un alt factor critic de luat în considerare despre sursele de date mari este dacă acestea sunt structurate sau nestructurate. Datele nestructurate nu au niciun model predefinit de stocare și gestionare. Prin urmare, necesită mult mai multe resurse pentru a extrage semnificația datelor nestructurate și pentru a le face pregătite pentru afaceri.

Acum, vom arunca o privire la cele trei surse principale de date mari:

1. Datele mașinii

Datele mașinii sunt generate automat, fie ca răspuns la un anumit eveniment, fie ca un program fix. Înseamnă că toate informațiile sunt dezvoltate din mai multe surse, cum ar fi senzori inteligenți, jurnale SIEM, dispozitive medicale și dispozitive portabile, camere rutiere, dispozitive IoT, sateliți, desktop-uri, telefoane mobile, mașini industriale etc. Aceste surse permit companiilor să urmărească comportamentul consumatorilor. Datele extrase din sursele de mașini cresc exponențial odată cu mediul extern în schimbare al pieței. Senzorii care înregistrează acest tip de date includ:

Într-un context mai larg, datele mașinii cuprind, de asemenea, informații generate de servere, aplicații utilizator, site-uri web, programe cloud și așa mai departe.

2. Date sociale

Este derivat din platformele de social media prin tweet-uri, retweet-uri, aprecieri, încărcări video și comentarii partajate pe Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, Linked In etc. Datele extinse generate prin platformele de social media și canalele online oferă perspective calitative și cantitative asupra fiecare aspect crucial al interacțiunii brand-client.

Datele din rețelele sociale se răspândesc ca un incendiu și ajung la o bază extinsă de audiență. Evaluează informații importante cu privire la comportamentul clienților, sentimentul acestora cu privire la produse și servicii. Acesta este motivul pentru care mărcile care valorifică canalele de social media pot construi o conexiune puternică cu demografia lor online. Companiile pot valorifica aceste date pentru a-și înțelege piața țintă și baza de clienți. Acest lucru îmbunătățește în mod inevitabil procesul lor de luare a deciziilor.

3. Date tranzacționale

După cum sugerează și numele, datele tranzacționale sunt informații colectate prin tranzacții online și offline în diferite puncte de vânzare. Datele includ detalii vitale precum ora tranzacției, locația, produsele achiziționate, prețurile produselor, metodele de plată, reducerile/cupoanele utilizate și alte informații cuantificabile relevante legate de tranzacții.

Sursele de date tranzacționale includ:

• Ordine de plată
• Facturi
• Înregistrările de stocare și
• Chitanțe electronice

Datele tranzacționale sunt o sursă cheie de business intelligence. Caracteristica unică a datelor tranzacționale este tipărirea timpului. Deoarece toate datele tranzacționale includ o imprimare a timpului, acestea sunt sensibile la timp și sunt foarte volatile. În cuvinte simple, datele tranzacționale își vor pierde credibilitatea și importanța dacă nu sunt utilizate la timp. Astfel, companiile care folosesc datele tranzacționale cu promptitudine pot câștiga avantajul pe piață.

Cu toate acestea, datele tranzacționale necesită un set separat de experți care să proceseze, să analizeze și să interpreteze și să gestioneze datele. Mai mult, un astfel de tip de date este cel mai dificil de interpretat pentru majoritatea companiilor.

Cum funcționează Big Data Analytics?

Companiile trebuie să lucreze în jurul aplicațiilor de analiză, să colaboreze cu oamenii de știință de date și să se angajeze cu alți analiști de date pentru a extrage informații relevante și valide din big data. În plus, ei trebuie să aibă o înțelegere îmbunătățită a tuturor datelor disponibile. În cele din urmă, echipa de analiză trebuie, de asemenea, să clarifice ce dorește să extragă din date.

Echipa trebuie să aibă grijă de:

• curatare,
• Profilare,
• Transformare,
• Validarea seturilor de date.

Aceștia sunt câțiva dintre cei mai importanți pași inițiali luați în analiza datelor.

Odată ce toate datele mari au fost pregătite și adunate pentru interpretare, o combinație de știință a datelor și discipline avansate de analiză este aplicată prin diferite instrumente de învățare automată. Acest lucru va ajuta la generarea de rezultate care să conducă la creșterea și dezvoltarea afacerilor.

Câțiva pași suplimentari ideali pentru analiza datelor mari sunt:

• Învățare profundă a datelor
• Exploatarea datelor
• Analize în flux
• Modelare predictivă
• analize statistice
• Exploatarea textului

în plus, există diferite ramuri de analiză utilizate în extragerea de informații din big data. Aceste modele de analiză sunt următoarele:

1. Analytics de marketing

Oferă informații valoroase pentru îmbunătățirea campaniilor de marketing ale unei mărci, ofertele promoționale și alte activități de informare a consumatorilor.

2. Analiza comparativă

Acesta analizează valorile comportamentului clienților și permite interacțiunea în timp real cu clienții, astfel încât întreprinderile să poată compara mărcile, produsele, serviciile și performanța afacerii cu concurenții lor. Această analiză necesită următoarele tipuri de date:

• Date demografice
• Date tranzacționale
• Date de comportament web
• Datele text ale consumatorilor din sondaje, formulare de feedback etc.

Dacă sunteți începător și doriți să obțineți experiență în domeniul big data, consultați cursurile noastre de big data.

3. Analiza sentimentelor

Se concentrează pe feedback-ul clienților cu privire la un anumit produs sau serviciu, satisfacția clienților și indicații de îmbunătățire în aceste domenii.

4. Analiza Social Media

. Această analiză se referă la răspunsurile oamenilor pe platformele de social media cu privire la alegerile și preferințele lor față de un anumit serviciu sau produs. Această analiză ajută companiile să identifice posibile probleme și să vizeze publicul corect pentru toate campaniile lor de marketing.

Ce ar trebui să facă companiile pentru a extrage informații valoroase din Big Data?

Valoarea reală a afacerii este extrasă din capacitatea datelor mari de a genera informații utile. Companiile ar trebui să urmărească dezvoltarea unei strategii coezive, cuprinzătoare și durabile de analiză. De asemenea, ar trebui să se concentreze pe diferențierea lor în industrie prin decizii care sprijină angajații și dezvoltarea afacerii.

Analiza datelor mari este o sarcină care necesită mult timp și resurse. În ciuda faptului că au cele mai avansate tehnologii, companiile se confruntă adesea cu analiza big data datorită experților calificați și calificați în big data. Și, prin urmare, trebuie să angajați specialiști care să le ofere informații orientate spre creștere. Aici poți face diferența. Dobândind abilități și cunoștințe competente în domeniul big data, puteți deveni un atu valoros pentru orice organizație.

Cursurile de certificare profesională sunt o modalitate excelentă de îmbunătățire a competențelor. De exemplu, programul Executive PG de la upGrad în dezvoltarea de software – Specializare în Big Data este organizat special de experți din industrie pentru a ajuta cursanții să dobândească abilități relevante pentru industrie. În acest curs de 13 luni, studenții învață procesarea datelor cu PySpark, depozitarea datelor, procesarea în timp real, procesarea datelor mari pe cloud. Nu doar atât, ei ajung să lucreze și la proiecte și sarcini din industrie.

Consultați celelalte cursuri ale noastre de inginerie software la upGrad.

Concluzie

Big data este coloana vertebrală a afacerilor din industria modernă. Analiza Big Data ajută companiile să facă strategii de creștere atât pentru prezent, cât și pentru viitor. Este esențial pentru studierea graficului pieței și a nevoilor clienților.

Dinamica fundamentală a datelor mari nu mai este doar o luare în considerare a angajării datelor. Imaginea de ansamblu este identificarea modalităților credibile de a crește producția de date în anii următori pentru a obține informații mai ample și mai fiabile.