Успешные компании тратят время и деньги на понимание новых тенденций в своих отраслях и анализ потребностей и характеристик клиентов. Эти аналитические выводы могут открыть множество благоприятных возможностей для бизнеса. Анализ «больших данных» — один из важных аналитических инструментов, которые многие компании используют, чтобы воспользоваться этими возможностями в наш информационный век.
Понимание анализа и аналитики
Анализ больших данных — это процесс изучения больших объемов данных, которые самые продвинутые предприятия собирают каждый день из различных источников. Основная цель — помочь компаниям принимать более обоснованные бизнес-решения, предоставляя им доступ к большому объему прошлых транзакционных данных и данных о транзакциях в реальном времени. Большие объемы данных обеспечивают более достоверные и согласованные результаты. Этот большой объем полезных данных дает бизнесу возможность принимать оптимальные бизнес-решения на основе результатов этих данных.
Компании ежедневно собирают удивительное количество данных из множества источников. После анализа этих данных компании используют аналитику данных для реализации улучшенных бизнес-стратегий. Анализ больших данных оглядывается назад и добывает данные, а аналитика больших данных использует полученные данные для бизнес-планирования и реализации.
Источники структурированных данных
Около 20 процентов больших данных поступает из данных, собранных из источников структурированных данных, которые имеют определенную длину и обычно хранятся в базе данных . Примеры структурированных данных включают числа, даты и группы слов, введенные в формы, приложения и записи. Мгновенный доступ к веб-сайтам компании через Интернет произвел революцию в сборе структурированных данных. С появлением новых технологий структурированные данные теперь обычно создаются базами данных компании в очень больших объемах, и это часто делается в режиме реального времени.
Источники неструктурированных данных
Остальная часть больших данных поступает из источников неструктурированных данных, таких как электронные письма и формы клиентов, контент активности в социальных сетях, журналы серверов и другие источники менее определенных данных. Неструктурированные данные не находятся в стандартных базах данных. В наш век Формы и типы социальных сетей неструктурированные данные с каждым годом играют все большую роль в бизнесе и часто не используются бизнесом конструктивным образом. Наборы инструментов для работы с большими данными разрабатываются или развиваются по всему миру, чтобы помочь предприятиям организовать и эффективно использовать этот важный компонент больших данных.
Технологии больших данных
В статье, опубликованной в Computer Weekly , Дэйв Лаунсбери, технический директор Open Group, утверждает: «Мобильные устройства, социальные сети и информация в реальном времени являются движущими силами больших данных. Будьте готовы справиться с этим, развивая свои знания в области архитектуры и анализа данных. инструменты.»
Популярные технологии больших данных производятся и используются рядом компаний, в том числе Hadoop ® , Storm ® , Cloudera ® и Gridgain ® . Хотя каждый продукт имеет разные функции и возможности, все они обеспечивают большой объем памяти, огромную вычислительную мощность и гибкость в задачах, языке программирования и сложности запросов.
Преимущества
Анализ дает значительные преимущества:
- Существующие формы управления большими объемами данных могут быть дорогими. Они часто требуют от компании переосмысления своих процессов и программных систем для обработки больших объемов данных. Анализ больших данных упрощает этот процесс, выполняя расширенную обработку и анализ данных на высоких скоростях, обычно в среде Что такое облачные вычисления? вычислений. Эти технологии делают процесс более гибким для пользователей и позволяют им масштабировать процессы в соответствии с конкретными потребностями. Наборы инструментов для работы с большими данными, такие как Hadoop и другие технологии, использующие облачную аналитику, могут обеспечить существенные финансовые преимущества.
- Этот анализ данных также дает быстрые результаты. Функция больших данных в режиме реального времени увеличивает количество ответов на запросы, тенденции и потребности клиентов. Многим компаниям нужны быстрые данные, с которыми можно действовать быстро и точно. Например, обратная связь от анализа в реальном времени может позволить компании персонализировать контент, рекламу, веб-сайты и ответы по электронной почте в соответствии с предпочтениями клиентов, пока они являются «горячими» контактами.
Недостатки
У этого типа анализа данных есть и некоторые недостатки:
- Большие данные очень эффективно обнаруживают тонкие корреляции в данных (гораздо больше, чем в небольших базах данных), но они не очень хороши для определения значения или важности корреляций.
- Использование информации в режиме реального времени из высокоскоростной информации о больших данных требует другого способа применения аналитических решений для принятия бизнес-решений. Это также может потребовать более быстрого реагирования и новых способов организации работы и обязанностей персонала.
Кто использует большие данные?
Большие данные открывают новые горизонты информации во многих отраслях.
Банковское дело
Многие банки были первыми компаниями, которые начали использовать этот тип анализа данных, и такие учреждения, как Wells Fargo и Citibank , реализуют существенные проекты Hadoop, которые расширяют существующие возможности хранения и обработки данных для этих предприятий. Банковские учреждения используют большие данные для минимизации мошенничества и других банковских рисков, повышения удовлетворенности клиентов и доступа, а также для обеспечения соблюдения нормативных требований.
Здравоохранение
Отрасль здравоохранения может особенно выиграть от анализа больших данных, чтобы обеспечить хорошие результаты для пациентов, соблюдение нормативных требований, точную информацию, возможности своевременного реагирования и конфиденциальность пациентов. BlueShield of California недавно внедрила платформу больших данных, которая поможет предоставлять инновационные, основанные на фактических данных медицинские услуги.
Розничная торговля
Положительные отношения с клиентами и эффективность рекламы являются критическими областями в розничной торговле, которые могут извлечь выгоду из этого типа анализа данных и аналитики. Обратная связь в режиме реального времени по результатам этого анализа — прекрасный инструмент, способный удовлетворить обе эти бизнес-потребности. Stage Stores , компания универмагов с оборотом 2 миллиарда долларов, которая управляет Bealls и другими магазинами среднего уровня, использовала анализ больших данных и аналитику для увеличения продаж в своей сети.
United Parcel Service (UPS)
Начинающие технологические компании эпохи «.com» были одними из первых предприятий, принявших эту форму анализа и аналитики. Со временем устоявшиеся инновационные компании начали видеть преимущества доступа к обратной связи с большими данными и присоединились к движению. United Parcel Service (UPS) — это глобальная компания, которая использует большие данные во многих аспектах своей деятельности. Фактически, это была одна из первых крупных компаний, использовавших большие данные в своей повседневной деятельности в 1980-х годах.
UPS использует анализ больших данных и аналитику для отслеживания движения посылок, координации транзакций и повышения эффективности компании разными способами. По данным Международного института аналитики , в настоящее время компания отслеживает данные о 16,3 млн пакетов в день для 8,8 млн клиентов, при этом в среднем каждый день отслеживается 39,5 млн запросов от клиентов. UPS хранит более 16 петабайт данных в своих инструментах для работы с большими данными. Инициатива UPS ORION — особенно интересное использование этого анализа данных. Инициатива собирает и использует данные с телематических датчиков, установленных в более чем 46 000 автомобилей UPS. Эти данные помогают ИБП проектировать структуры маршрутов для мониторинга и контроля топлива и других факторов эффективности транспортного средства.
Что большие данные значат для вашего бизнеса?
Использование анализа и аналитики больших данных должно начинаться с анализа вашего бизнеса, чтобы определить, есть ли практическое и экономичное использование больших данных. Компании, которым нужна исчерпывающая и быстрая обратная связь о тенденциях и предпочтениях клиентов, найдут такой анализ ценным инструментом. Другие компании в строго регулируемых сферах могут использовать большие данные и аналитику для управления рисками и быстрого и точного предоставления информации, связанной с соблюдением нормативных требований. Используя существующие облачные решения, использование больших данных можно адаптировать к любому размеру бизнеса и финансовому бюджету.
Результаты в реальном времени
Умные бизнес-менеджеры должны отказаться от старых представлений о сборе данных и их использовании, если они хотят оставаться конкурентоспособными на сегодняшнем рынке. Анализ и аналитика больших данных — это бизнес-инструменты, которые никуда не денутся, потому что информационная эра требует аналитики и обратной связи в режиме реального времени.