Великі дані
Що таке великі дані?
Великі дані стосуються великих різноманітних наборів інформації, які зростають із постійно зростаючими темпами. Він охоплює обсяг інформації, швидкість або швидкість, з якою вона створюється та збирається, а також різноманітність або обсяг охоплюваних точок даних (відомих як “три v” великих даних). Великі дані часто надходять із інтелектуального аналізу даних і надходять у різних форматах.
Ключові винос
- Великі дані – це велика кількість різноманітної інформації, яка надходить у зростаючих обсягах і зі все більшою швидкістю.
- Великі дані можуть бути структурованими (часто числовими, легко відформатованими та зберігатими) або неструктурованими (більш вільною формою, менш кількісно вимірюваними).
- Майже кожен відділ компанії може скористатися результатами аналізу великих даних, але подолання безладу та шуму може створити проблеми.
- Великі дані можна збирати з публічно спільних коментарів у соціальних мережах та на веб-сайтах, добровільно зібраних з особистої електроніки та додатків, через анкети, покупки продуктів та електронні реєстрації.
- Великі дані найчастіше зберігаються в комп’ютерних базах даних і аналізуються за допомогою програмного забезпечення, спеціально розробленого для обробки великих, складних наборів даних.
Як працюють великі дані
Великі дані можна класифікувати як неструктуровані або структуровані. Структуровані дані складаються з інформації, якою організація вже керує в базах даних та електронних таблицях; вона часто має числовий характер. Неструктуровані дані – це інформація, яка є неорганізованою та не потрапляє у заздалегідь визначену модель чи формат. Він включає дані, зібрані з джерел соціальних мереж, які допомагають установам збирати інформацію про потреби клієнтів.
Великі дані можна збирати з публічно спільних коментарів у соціальних мережах та на веб-сайтах, добровільно зібраних з особистої електроніки та додатків, через анкети, покупки продуктів та електронні реєстрації. Наявність датчиків та інших входів у розумних пристроях дозволяє збирати дані у широкому спектрі ситуацій та обставин.
Великі дані найчастіше зберігаються в комп’ютерних базах даних і аналізуються за допомогою програмного забезпечення, спеціально розробленого для обробки великих, складних наборів даних. Багато компаній із програмним забезпеченням як послуга (SaaS) спеціалізуються на управлінні цим типом складних даних.
Використання великих даних
Аналітики даних розглядають взаємозв’язок між різними типами даних, такими як демографічні дані та історія покупок, щоб визначити, чи існує взаємозв’язок. Такі оцінки можуть проводитись власноруч або зовні третіми сторонами, які зосереджені на обробці великих даних у засвоюваних форматах. Підприємства часто використовують оцінку великих даних такими експертами, щоб перетворити їх на діючу інформацію.
Короткий огляд
Багато компаній, такі як Alphabet та Facebook, використовують великі дані для отримання доходу від реклами, розміщуючи цільову рекламу для користувачів у соціальних мережах та тих, хто працює в Інтернеті.
Майже кожен відділ компанії може використовувати результати аналізу даних, від людських ресурсів та технологій до маркетингу та продажів. Мета великих даних – збільшити швидкість виходу продуктів на ринок, зменшити кількість часу та ресурсів, необхідних для прийняття ринку, цільової аудиторії та забезпечення задоволення споживачів.
Переваги та недоліки великих даних
Збільшення обсягу доступних даних представляє як можливості, так і проблеми. Загалом, наявність більшої кількості даних про клієнтів (та потенційних клієнтів) повинно дозволити компаніям краще адаптувати продукцію та маркетингові зусилля, щоб створити найвищий рівень задоволеності та повторити бізнес. Компаніям, які збирають велику кількість даних, надається можливість провести більш глибокий та насичений аналіз на користь усіх зацікавлених сторін.
Короткий огляд
З урахуванням кількості персональних даних, доступних сьогодні для фізичних осіб, надзвичайно важливо, щоб компанії вжили заходів для захисту цих даних; тема, яка стала гарячою дискусією в сучасному онлайн-світі, особливо з приводу багатьох порушень даних, які зазнали компанії за останні кілька років.
Хоча кращий аналіз є позитивним, великі дані також можуть створювати перевантаження та шум, зменшуючи їх корисність. Компанії повинні обробляти більші обсяги даних і визначати, які дані представляють сигнали порівняно з шумом. Вирішення того, що робить дані актуальними, стає ключовим фактором.
Крім того, природа та формат даних можуть вимагати спеціальної обробки перед тим, як на них діяти. Структуровані дані, що складаються з числових значень, можна легко зберігати та сортувати. Неструктуровані дані, такі як електронні листи, відео та текстові документи, можуть вимагати застосування більш досконалих методів, перш ніж вони стануть корисними.