Kas yra „Big Data“? Kokia yra didžiųjų duomenų nauda?

Dideliu duomenų kiekiu

Pažadas Dideliu duomenų kiekiu yra tai, kad įmonės turės kur kas daugiau žvalgybinės informacijos, kad galėtų priimti tikslius sprendimus ir numatyti, kaip veikia jų verslas. Pažvelkime į „Big Data“, kas tai yra ir kodėl turėtume juos naudoti.

„Big Data“ yra puiki grupė

Tai nėra tai, apie ką mes čia kalbame, bet jūs taip pat galite klausytis puikios dainos, kai skaitote apie „Big Data“. Aš neįtraukiu muzikinio vaizdo įrašo ... tai nėra tikrai saugu darbui. PS: Įdomu, ar jie pasirinko vardą, norėdami sugauti populiarumo bangą.

Kas yra „Big Data“?

Didieji duomenys yra terminas, apibūdinantis milžiniškų srautinių duomenų kiekių rinkimą, apdorojimą ir prieinamumą realiuoju laiku. Trys V yra tūris, greitis ir įvairovė su kreditu Dougas Laney). Įmonės derina rinkodaros, pardavimo, klientų duomenis, sandorių duomenis, socialinius pokalbius ir net išorinius duomenis, tokius kaip akcijų kainos, orai ir naujienos, kad nustatytų koreliaciją ir priežastinį ryšį statistiškai pagrįstus modelius, kad padėtų joms priimti tikslesnius sprendimus.

Kodėl didieji duomenys skiriasi?

Senais laikais ... žinote ... prieš keletą metų mes naudosime sistemas duomenims išgauti, transformuoti ir įkelti (angl. ETL) į milžiniškus duomenų sandėlius, kuriuose buvo sukurti verslo informacijos sprendimai ataskaitoms teikti. Periodiškai visos sistemos darydavo atsargines kopijas ir sujungdavo duomenis į duomenų bazę, kurioje būtų galima rengti ataskaitas ir visi galėtų sužinoti, kas vyksta.

Problema buvo ta, kad duomenų bazių technologija paprasčiausiai negalėjo valdyti kelių nuolatinių duomenų srautų. Jis negalėjo tvarkyti duomenų kiekio. Tai negalėjo modifikuoti gaunamų duomenų realiuoju laiku. Trūko ataskaitų teikimo įrankių, kurie negalėtų tvarkyti nieko kito, išskyrus reliacinę užklausą. „Big Data“ sprendimai siūlo debesų prieglobą, labai indeksuotas ir optimizuotas duomenų struktūras, automatinio archyvavimo ir ištraukimo galimybes, o ataskaitų teikimo sąsajos buvo sukurtos siekiant pateikti tikslesnę analizę, leidžiančią verslui priimti geresnius sprendimus.

Geresni verslo sprendimai reiškia, kad įmonės gali sumažinti savo sprendimų riziką ir priimti geresnius sprendimus, kurie sumažintų išlaidas ir padidintų rinkodaros bei pardavimų efektyvumą.

Kokia yra didžiųjų duomenų nauda?

Informatikos apžvelgiama rizika ir galimybės, susijusios su didžiųjų duomenų panaudojimu korporacijose.

  • Didieji duomenys yra laiku - 60% kiekvienos darbo dienos žinių darbuotojai praleidžia bandydami rasti ir tvarkyti duomenis.
  • Dideli duomenys yra prieinami - Pusė vyresniųjų vadovų teigia, kad sunku pasiekti reikiamus duomenis.
  • Didieji duomenys yra holistiniai - Šiuo metu informacija organizacijos silosuose laikoma. Pavyzdžiui, rinkodaros duomenis galima rasti žiniatinklyje Google Analytics, mobilusis Google Analytics, socialinis Google Analytics, CRM, A / B testavimo įrankiai, el. Pašto rinkodaros sistemos ir dar daugiau ... kiekviena iš jų sutelkia dėmesį į savo silosą.
  • Didieji duomenys yra patikimi - 29% įmonių matuoja pinigines išlaidas dėl prastos duomenų kokybės. Tai, kas paprasta, kaip kelių sistemų stebėjimas, norint atnaujinti klientų kontaktinę informaciją, gali sutaupyti milijonus dolerių.
  • Dideli duomenys yra svarbūs - 43% įmonių nepatenkintos savo įrankių galimybe filtruoti nereikšmingus duomenis. Kažkas taip paprasta, kaip filtruoti klientus iš jūsų žiniatinklio Google Analytics gali suteikti daugybę įžvalgų apie jūsų įsigijimo pastangas.
  • Didieji duomenys yra saugūs - Vidutinis duomenų saugumo pažeidimas vienam klientui kainuoja 214 USD. Saugi infrastruktūra, kurią kuria didžiųjų duomenų prieglobos ir technologijų partneriai, vidutiniškai įmonei gali sutaupyti 1.6% metinių pajamų.
  • Didieji duomenys yra autoritetingi - 80% organizacijų kovoja su keliomis tiesos versijomis, priklausomai nuo jų duomenų šaltinio. Sujungus kelis patikrintus šaltinius, daugiau bendrovių gali pagaminti labai tikslius žvalgybos šaltinius.
  • Didelius duomenis galima naudoti - Pasenę arba blogi duomenys lemia, kad 46% įmonių priima blogus sprendimus, kurie gali kainuoti milijardus.

2017 m. Didžiųjų duomenų ir „Analytics“ tendencijos

2017 metai bus unikalūs ir daugeliu atžvilgių labai įdomūs technologijų verslui. Verslas stengsis subalansuoti mastą ir dėmesį atskiriems klientams, nepakenkiant operatyviam griežtumui. Ketanas Panditas, „Aureus“ įžvalgos

Čia pamatysite, kaip naudojami dideli duomenys:

  1. 94% rinkodaros specialistų teigė kliento patirties individualizavimas yra nepaprastai svarbus
  2. 30 milijonų JAV dolerių per metus sutaupant svertu socialinės žiniasklaidos duomenys ieškiniuose ir sukčiavime Google Analytics
  3. Iki 2020 m. Turės 66% bankų blockchain komercinėje gamyboje ir mastu
  4. Organizacijos pasikliaus protingi duomenys daugiau, palyginti su dideliais duomenimis.
  5. Mašina žmogui (M2H) iki 85 m. įmonių sąveika bus humanizuota iki 2020%
  6. Verslas į tai investuoja 300% daugiau Dirbtinis intelektas (AI) 2017 m., nei jie padarė 2016 m
  7. 25% augimo greitis atsirandant kalba kaip aktualus nestruktūruotų duomenų šaltinis
  8. Teisė būti pamirštam (R2BF) bus fokusuojamas visame pasaulyje, neatsižvelgiant į duomenų šaltinį
  9. 43% klientų aptarnavimo komandų, kurios neturi analizė realiuoju laiku toliau mažės
  10. Pagal 2020, Išplėstinė realybė (AR) rinka pasieks 90 mlrd. USD, palyginti su „Virtual Reality“ 30 mlrd

„Big Data Analytics“ tendencijos 2017 m

vienas komentaras

  1. 1

Ką manote?

Ši svetainė naudoja "Akismet", kad sumažintų šlamštą. Sužinokite, kaip apdorojamas jūsų komentaras.