Większość firm w dzisiejszych czasach stara się stać bardziej data-driven. Jednym ze sposobów na to jest wykorzystanie Big Data Analytics, ale może to być dość trudne. Istnieje wiele rodzajów Big Data Analytics. Przeczytaj o kilku przypadkach użycia Big Data, aby dowiedzieć się, jak możesz na tym skorzystać.
Osoba zainteresowana nowoczesnymi technologiami może łatwo wygooglować przykłady big data projects i zapoznać się z przypadkami wykorzystania Big Data. Rzecz w tym, że Big Data stało się modnym hasłem. Wszyscy go używają, ale z wyjątkiem data engineers i data scientists, nikt tak naprawdę nie wie, co kryje się pod tym terminem i jakie są najczęstsze wyzwania w tej dziedzinie. Zanim zdecydujesz się w to zaangażować i spróbować wykorzystać potencjał ogromnych ilości danych, powinieneś dowiedzieć się więcej o tym, czym jest Big Data.
Przykłady Big Data w prawdziwym życiu
Zastanawiasz się, jakie typy digital data są używane w Big Data? Business information występuje w różnych wolumenach i formatach. Byłbyś zaskoczony, jak duża może być różnorodność w tej dziedzinie. Big Data obejmuje ogromną różnorodność structured i unstructured data, ale popularne definicje tak naprawdę nie dostarczają czytelnikowi wielu informacji. Aby to lepiej wyjaśnić, z biegiem czasu profesjonaliści z IT industry wymyślili 7 Vs of Big Data – pewne cechy, które opisują złożoność Big Data. 7 Vs oznacza: volume, variety, velocity, veracity, variability, visualization i value. Eksperci mówią również o wielu innych wymiarach Big Data, ale jeśli rozumiesz te siedem, jesteś na dobrej drodze do zrozumienia Big Data.
Dlaczego powinieneś rozważyć wykorzystanie Big Data Analytics?
Różne typy Big Data mogą napędzać różne rodzaje przydatnych informacji biznesowych. Każda branża może skorzystać z dostępu do Big Data Analytics. Efektywność każdego działu w każdej firmie można poprawić dzięki wskazówkom, które można uzyskać z analizy różnych datasets. Zettabytes danych są generowane każdego dnia. Pomyśl o Big Data jako o studni bez dna – możesz z niej czerpać przez nieskończoną ilość czasu. Istnieje wiele big data analytics use cases, w których możesz znaleźć inspirację. Możesz analizować ogromne ilości różnego rodzaju informacji, aby przekształcić swoją firmę na zewnątrz i wewnątrz. Przykłady using big data in marketing and retail pokazują, jak advanced analytics może pomóc w ulepszaniu produktów i obsługi klienta. Możesz również przeprowadzić data analysis, aby dowiedzieć się, jak zwiększyć produktywność wewnątrz firmy lub jak zmniejszyć koszty operacyjne.
Jak analizować Big Data – rodzaje analityki
Zaawansowane technologie, takie jak machine learning, deep learning i artificial intelligence, generalnie pozwalają nam wykonywać analitykę na najwyższym poziomie i znajdować wzorce i powiązania między dużymi datasets, których nigdy nie można by zidentyfikować za pomocą innych metod i narzędzi. Istnieje wiele rodzajów Big Data Analytics. Oto niektóre z nich.
- Prescriptive Analytics
Celem prescriptive analytics jest tworzenie najlepszych możliwych rekomendacji dotyczących radzenia sobie z konkretną sytuacją w danym momencie przy użyciu dostępnych danych. Tak, tego rodzaju rozwiązanie zasila recommendation engines, które są tak popularne, szczególnie w e-commerce sector. Może być również używane do formułowania rekomendacji dotyczących optymalizacji procesów biznesowych, więc z pewnością jest to forma analityki, z której każda firma może skorzystać.
- Descriptive Analytics
Metody wykorzystywane w descriptive analytics (takie jak clustering, segmentation lub summary statistics) pozwalają data scientists interpretować zdarzenia. Analizują dane dotyczące jakiejś sytuacji, aby opisać, co się wydarzyło. Celem jest odkrycie wszystkich szczegółów badanego zdarzenia, aby lepiej je zrozumieć.
- Diagnostic Analytics
Czasami coś nie idzie tak, jak planowaliśmy. Możesz chcieć dowiedzieć się, dlaczego coś poszło nie tak, aby zapobiec takim błędom w przyszłości. Diagnostic analytics może pomóc Ci dowiedzieć się, dlaczego wystąpił błąd. Ta technologia obejmuje techniki takie jak data mining, drilling down i inne.
- Predictive Analytics
Kto nie chciałby zajrzeć w przyszłość? Ten typ Big Data Analytics zapewnia firmom ekstremalną elastyczność i możliwość dostosowania się do zmian rynkowych. Oczywiście nie masz 100% pewności, że Twoje prognozy są słuszne. Mimo to, jeśli skutecznie wykonasz data cleaning przed uruchomieniem analizy i masz dobrą intuicję biznesową, możesz częściowo przewidzieć przyszłość swojej branży, a przynajmniej przygotować się na wiele scenariuszy.
- Real-time Analytics
Analiza może być przeprowadzana na danych historycznych lub w real-time (lub prawie w real-time) – gdy nowe informacje przepływają przez Twoje systemy. Dla niektórych typów biznesu przetwarzanie danych w real-time jest niezbędne. Na przykład ten typ analityki jest stosowany w cybersecurity solutions. Dzięki analizowaniu danych na żywo, zaawansowane oprogramowanie może wykryć podejrzaną aktywność i chronić Twoje systemy przed cybercriminals.
Big Data Analytics Use Cases
Jak wspomnieliśmy wcześniej, Big Data Analytics można zastosować w celu poprawy efektywności operacyjnej i zmniejszenia kosztów w każdej firmie i w każdej branży. Oto kilka przykładów Big Data Analytics, które prezentują potencjał tego rozwiązania biznesowego.
- Analizowanie Big Data – marketing examples
Aby skutecznie promować usługi, produkty i pomysły wśród konsumentów, musisz dostarczyć odpowiedniej grupie odbiorców odpowiednią treść we właściwym momencie. Aby to zrobić, ad publishers wykorzystują zaawansowane technologie, takie jak na przykład AI-based contextual targeting lub behavioral targeting. Obie te techniki wymagają potężnych narzędzi, które umożliwią analizę danych historycznych i danych w czasie rzeczywistym oraz wyświetlanie reklam na podstawie wyników. Big Data Analytics nie tylko zasila marketing software, ale także pozwala marketerom monitorować skuteczność strategii kampanii. W ten sposób mogą sprawdzić, czy działają i w razie potrzeby je ulepszyć.
- Uses of Big Data in Banking
Branża bankowa ma do czynienia z wieloma ryzykami, dlatego organizacje w sektorze bankowym wymagają najwyższej jakości Big Data Analytics solutions. Po pierwsze, muszą wdrożyć najbardziej niezawodne fraud detection systems i cybersecurity software, aby chronić swoje zasoby, a także prywatność klientów i pracowników. Po drugie, banki muszą przez cały czas przeprowadzać risk assessments. Big Data Analytics dostarcza im rekomendacji dotyczących konkretnych inwestycji. Istnieją nawet systemy, które analizują, czy niektórym klientom należy udzielić finansowania, czy nie. Nic nie jest pozostawione przypadkowi. I wreszcie, banki używają Big Data Analytics tak samo jak każda inna firma, aby optymalizować marketing campaigns, polecać produkty i usługi itp.
- Examples of Big Data in Healthcare
Big Data Analytics powoli wkracza do healthcare industry i ma ogromny potencjał w tej dziedzinie, wraz z innymi nowoczesnymi technologiami, takimi jak na przykład IoT lub wearable devices. Specjalne czujniki zbierają dane pacjentów (tętno, spalone kalorie, a nawet poziom stresu). Obecnie proste aplikacje współpracujące z tymi urządzeniami mogą udzielać użytkownikom zaleceń zdrowotnych na podstawie analizy w czasie rzeczywistym danych przesyłanych do urządzenia. W przyszłości takie produkty można dalej rozwijać, aby były w stanie alarmować osobę lub służby medyczne o stanach lub zdarzeniach zagrażających życiu (na przykład zawał serca). Dodatkowo, advanced analytics jest również wykorzystywana obecnie w diagnostyce.
Cloud backup services – jak wybrać najlepszą opcję
E-commerce site search: znaczenie i typy.
Wykrywanie oszustw algorytmy machine learning
