Источники больших данных: откуда они берутся?

Большие данные — это всеобъемлющий термин, который относится к накоплению данных в больших пулах, используемых в современном глобальном корпоративном мире. Это набор организованных, полуструктурированных и неструктурированных данных, собранных предприятиями.

Большие данные требуют решений для хранения и обработки данных. В результате эти системы являются важным компонентом многих архитектур управления данными. Кроме того, они часто используются в сочетании с инструментами, помогающими с аналитикой больших данных и платформами приложений.

В 2001 году Дуг Лэйни, всемирно известный аналитик, определил три ключевых элемента больших данных — 3 против. Они есть:

• Объем
• Скорость
• Разнообразие

В настоящее время большие данные расширились и теперь включают термины «ценность» и «целостность».

Количество больших данных, которое требуется компании, не сводится к какому-либо конкретному объему данных. Однако они измеряются в петабайтах, терабайтах или эксабайтах. Эта единица измерения учитывает большой объем больших данных, собранных в течение долгого времени.

Важность больших данных

Компании полагаются на большие данные для улучшения обслуживания клиентов, маркетинга, продаж, управления командой и многих других рутинных операций во время их анализа. Они полагаются на большие данные для создания новаторских продуктов и решений. Большие данные — это ключ к принятию обоснованных и основанных на данных решений, которые могут принести ощутимые результаты. Бренды стремятся увеличить прибыль и окупаемость инвестиций с помощью больших данных, зарекомендовав себя как лидер рынка в своих сегментах.

Таким образом, большие данные дают компаниям конкурентное преимущество перед конкурентами, которые еще не используют большие данные.

Вот несколько примеров того, как большие данные помогают компаниям:

• Помощь компаниям в совершенствовании их рекламных и маркетинговых стратегий/кампаний.
• Повысьте вовлеченность потребителей и коэффициент конверсии лидов.
• Это помогает изучать меняющееся поведение корпоративных покупателей, клиентов и рынка.
• Станьте более отзывчивым к рынку и потребностям клиентов.

Даже медицинские исследователи используют большие данные для выявления факторов риска и симптомов заболеваний. Врачи также в значительной степени зависят от больших данных для улучшения диагностики и лечения заболеваний. Они также полагаются на данные из социальных сетей, опросов, цифровых медицинских карт и других источников государственных учреждений.

Основные источники больших данных:

Значительная часть больших данных генерируется из трех основных ресурсов:

• Машинные данные
• Социальные данные и
• Транзакционные данные.

В дополнение к этому компании также генерируют данные внутри компании посредством прямого взаимодействия с клиентами. Эти данные обычно хранятся в брандмауэре компании. Затем он импортируется извне в систему управления и аналитики.

Еще один важный фактор, который следует учитывать в отношении источников больших данных, — это то, являются ли они структурированными или неструктурированными. Неструктурированные данные не имеют предопределенной модели хранения и управления. Следовательно, требуется гораздо больше ресурсов, чтобы извлечь смысл из неструктурированных данных и подготовить их для бизнеса.

Теперь мы рассмотрим три основных источника больших данных:

1. Машинные данные

Машинные данные генерируются автоматически либо в ответ на определенное событие, либо в соответствии с фиксированным расписанием. Это означает, что вся информация поступает из нескольких источников, таких как интеллектуальные датчики, журналы SIEM, медицинские и носимые устройства, дорожные камеры, устройства IoT, спутники, настольные компьютеры, мобильные телефоны, промышленное оборудование и т. д. Эти источники позволяют компаниям отслеживать поведение потребителей. Данные, извлеченные из машинных источников, растут в геометрической прогрессии вместе с изменением внешней среды рынка. Датчики, которые регистрируют этот тип данных, включают:

В более широком контексте машинные данные также включают информацию, передаваемую серверами, пользовательскими приложениями, веб-сайтами, облачными программами и т. д.

2. Социальные данные

Он получен из платформ социальных сетей через твиты, ретвиты, отметки «Нравится», загрузку видео и комментарии, размещенные на Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, Linked In и т. д. каждый важнейший аспект взаимодействия бренда с покупателем.

Данные социальных сетей распространяются со скоростью лесного пожара и охватывают обширную аудиторию. Он измеряет важную информацию о поведении клиентов, их отношении к продуктам и услугам. Вот почему бренды, извлекающие выгоду из каналов социальных сетей, могут установить прочную связь со своей онлайн-демографией. Компании могут использовать эти данные для понимания своего целевого рынка и клиентской базы. Это неизбежно улучшает их процесс принятия решений.

3. Транзакционные данные

Как следует из названия, транзакционные данные — это информация, собранная в ходе онлайн- и офлайн-транзакций в разных торговых точках. Данные включают важные детали, такие как время транзакции, местоположение, приобретенные продукты, цены на продукты, способы оплаты, использованные скидки/купоны и другую соответствующую количественную информацию, связанную с транзакциями.

К источникам транзакционных данных относятся:

• Платежные поручения
• Счета
• Хранение записей и
• Электронные квитанции

Транзакционные данные являются ключевым источником бизнес-аналитики. Уникальной характеристикой транзакционных данных является их отпечаток времени. Поскольку все данные о транзакциях включают отпечаток времени, они чувствительны ко времени и очень изменчивы. Проще говоря, транзакционные данные потеряют свою достоверность и важность, если не будут использованы в свое время. Таким образом, компании, оперативно использующие транзакционные данные, могут получить преимущество на рынке.

Однако транзакционные данные требуют отдельного набора экспертов для обработки, анализа, интерпретации и управления данными. Более того, такой тип данных является наиболее сложным для интерпретации для большинства предприятий.

Как работает аналитика больших данных?

Компаниям необходимо работать с аналитическими приложениями, сотрудничать с учеными и взаимодействовать с другими аналитиками данных, чтобы извлекать актуальные и достоверные сведения из больших данных. Кроме того, они должны лучше понимать все имеющиеся данные. Наконец, аналитическая группа также должна уточнить, что они хотят извлечь из данных.

Команда должна позаботиться о:

• Очищение,
• Профилирование,
• трансформация,
• Проверка наборов данных.

Это некоторые из наиболее важных начальных шагов, предпринятых в анализе данных.

После того, как все большие данные подготовлены и собраны для интерпретации, применяется сочетание передовых дисциплин науки о данных и аналитики с помощью различных инструментов машинного обучения. Это поможет получить результаты, которые приведут к росту и развитию бизнеса.

Вот некоторые дополнительные шаги, идеально подходящие для анализа больших данных:

• Ответвление данных для глубокого обучения
• Сбор данных
• Потоковая аналитика
• Прогнозное моделирование
• статистический анализ
• Интеллектуальный анализ текста

кроме того, существуют разные направления аналитики, используемые для извлечения информации из больших данных. Эти модели аналитики следующие:

1. Маркетинговая аналитика

Он дает ценную информацию для улучшения маркетинговых кампаний бренда, рекламных предложений и другой работы с потребителями.

2. Сравнительный анализ

Он изучает показатели поведения клиентов и обеспечивает взаимодействие с клиентами в режиме реального времени, чтобы предприятия могли сравнивать бренды, продукты, услуги и эффективность бизнеса со своими конкурентами. Для этого анализа требуются следующие типы данных:

• Демографические данные
• Транзакционные данные
• Данные о веб-поведении
• Потребительские текстовые данные из опросов, форм обратной связи и т. д.

Если вы новичок и хотите получить опыт работы с большими данными, ознакомьтесь с нашими курсами по работе с большими данными.

3. Анализ настроений

Основное внимание уделяется отзывам клиентов о конкретном продукте или услуге, удовлетворенности клиентов и указаниям по улучшению в этих областях.

4. Анализ социальных сетей

. Этот анализ касается ответов людей в социальных сетях относительно их выбора и предпочтений в отношении конкретной услуги или продукта. Этот анализ помогает компаниям выявлять возможные проблемы и ориентироваться на правильную аудиторию для всех своих маркетинговых кампаний.

Что должны сделать компании, чтобы извлечь ценную информацию из больших данных?

Реальная ценность для бизнеса извлекается из способности больших данных генерировать полезную информацию. Компании должны стремиться разработать целостную, всеобъемлющую и устойчивую стратегию анализа. Они также должны сосредоточиться на дифференциации себя в отрасли за счет решений, которые поддерживают сотрудников и развитие бизнеса.

Анализ больших данных — ресурсоемкая и трудоемкая задача. Несмотря на наличие самых передовых технологий, компании часто испытывают трудности с анализом больших данных из-за опытных и квалифицированных специалистов по большим данным. И, следовательно, необходимо нанимать специалистов, которые могут предоставить им информацию, ориентированную на рост. Здесь вы можете изменить ситуацию. Приобретя компетентные навыки и знания в области работы с большими данными, вы можете стать ценным активом для любой организации.

Профессиональные сертификационные курсы — отличный способ повысить квалификацию. Например, программа upGrad Executive PG в области разработки программного обеспечения — специализация в области больших данных специально курируется отраслевыми экспертами, чтобы помочь учащимся приобрести отраслевые навыки. На этом 13-месячном курсе студенты изучают обработку данных с помощью PySpark, хранение данных, обработку в реальном времени, обработку больших данных в облаке. Мало того, они также работают над отраслевыми проектами и заданиями.

Ознакомьтесь с другими нашими курсами по программной инженерии на upGrad.

Заключение

Большие данные являются основой бизнеса в современной промышленности. Анализ больших данных помогает компаниям разрабатывать стратегии роста как для настоящего, так и для будущего. Это имеет решающее значение для изучения графика рынка и потребностей клиентов.

Фундаментальная динамика больших данных больше не связана только с взаимодействием с данными. Более широкая картина заключается в том, чтобы определить надежные способы увеличения производства данных в последующие годы для получения более широкой и надежной информации.