Osoby, które nie pracują z technologią na co dzień, mogą łatwo pomylić Big Data i Data Analytics. Mimo to, terminy te są dość ważne, zwłaszcza dla średnich i dużych przedsiębiorstw, które każdego dnia mają do czynienia z ogromnymi ilościami danych różnego rodzaju. Jeśli pracujesz z danymi, powinieneś mieć przynajmniej ogólne pojęcie o Big Data i Analytics.
Big Data odnosi się do ogromnej ilości danych, które są produkowane i zbierane przez firmy przez cały czas. Data Analytics, z drugiej strony, to proces wykonywany na zebranych danych w celu uzyskania przydatnych informacji, które mają na celu poprawę efektywności firmy. Chcesz dowiedzieć się więcej?
Wszystko jest powiązane z data science
Dane są wszędzie. Zostawiamy je za sobą jak ślad okruchów – dokonujemy transakcji – dane są produkowane; surfujemy po Internecie i używamy aplikacji – znowu zostawiamy informacje o naszych preferencjach, zainteresowaniach i aktywności.
Data science to złożona dziedzina (jeśli potrzebujesz pomocy, odwiedź naszą stronę Data Science Services). Mówiąc najprościej, możemy powiedzieć, że jej celem jest wydobywanie ważnych informacji i wiedzy z danych. Data science obejmuje matematykę, statystykę, informatykę i programowanie, modelowanie statystyczne, technologie baz danych, data modelling, sztuczną inteligencję, natural language processing, wizualizację i analytics. Jest to bardzo szerokie pojęcie.
Dlaczego powinieneś się tym przejmować?
Firmy otrzymują dane klientów przez cały czas. Niektóre z nich mają niską wartość, są niekompletne lub wymagają naprawy (data cleaning) przed użyciem. Inne informacje mogą być kluczowe dla Twojej firmy, aby po prostu działać. W większości przypadków zebrane dane są surowe, co nie daje firmie żadnej dodatkowej wartości. Musisz użyć odpowiednich technologii i technik, aby poradzić sobie z tego typu informacjami.
Dzięki Big Data i Data Analytics możemy dostarczyć kluczowe informacje dla Twojej firmy, aby po prostu działać i być konkurencyjnym na rynku. Firmy używają wielu danych, które są nazywane "wrażliwymi" – są to na przykład dane osobowe klientów, do których nikt inny nie powinien mieć dostępu.
Czym jest Big Data i Data Analytics?
Big Data odnosi się do ogromnych ilości zarówno nieustrukturyzowanych, jak i ustrukturyzowanych danych, które wymagają specjalnych narzędzi, aby mogły być efektywnie przetwarzane. Dane są zbierane za pośrednictwem wielu kanałów – z urządzeń mobilnych, Internetu, mediów społecznościowych, urządzeń przemysłowych i wielu innych źródeł – i przechowywane w różnych formatach. Pomyśl o Big Data trochę jak o ogromnej bibliotece. Zawiera odpowiedzi na wiele Twoich pytań, choć nie tak łatwo je znaleźć. Big Data zajmuje się dużymi ilościami danych, których nie da się obsłużyć za pomocą tradycyjnych baz danych lub systemów data warehouses.
Ale ile danych czyni je Big Data? Aby określić, co jest Big Data, a co nie, branża IT wymyśliła "V" Big Data. Tutaj robi się trudniej, ponieważ niektórzy autorzy piszą o 3 V Big Data, inni o 5 V Big Data, a jeśli wpiszesz w Google frazę "V Big Data", zobaczysz, że niektóre artykuły wspominają nawet o 7 do 10 V. Istnieją trzy podstawowe:
- Volume – ilość danych z różnych źródeł jest ogromna.
- Variety – Big Data składa się z różnych typów danych (ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych).
- Velocity – chodzi o szybkość generowania, zbierania i wykorzystywania danych.
Dlaczego Big Data jest ważne?
Firmy, które używają Big Data, stają się bardziej konkurencyjne niż inne. Zebrane informacje mogą być wykorzystywane do:
- Optymalizacji różnych procesów w firmie.
- Poprawy powszechnych operacji.
- Zapewnienia lepszej obsługi klienta.
- Planowania spersonalizowanych kampanii marketingowych.
- Zmniejszenia ogólnych kosztów prowadzenia działalności i znalezienia nowych sposobów na zwiększenie zysków.
- Szybszego podejmowania decyzji.
- Stania się konkurencyjnym na rynku.
To tylko kilka przykładów. Big Data i Data Analytics są ważne, jeśli chodzi o zapewnienie bezpieczeństwa firmy i zapobieganie oszustwom. Wszystkie sektory gospodarki mogą wykorzystać je do wydajniejszej pracy. Aby czerpać korzyści z Big Data, musisz wiedzieć, jak je wykorzystać i jakich technologii użyć do zarządzania informacjami.
Czym jest Big Data i Data Analytics i jak można je zastosować?
Jednym ze sposobów wykorzystania danych jest ich analiza w celu znalezienia rozwiązań, które pomogą Ci ulepszyć Twoją firmę i zmniejszyć niepotrzebne koszty. Data analytics polega na badaniu surowych danych w celu tworzenia przydatnych insightów (dla biznesu lub nauki). Jak to działa? Specjalne procesy i algorytmy są stosowane w celu znalezienia wzorców, korelacji między wieloma zbiorami danych, aby sformułować informacje zwrotne dla użytkownika biznesowego. Głównym celem data analytics dla biznesu jest umożliwienie organizacjom podejmowania lepszych, bardziej opartych na danych decyzji.
Dlaczego Data Analytics jest ważne?
Big Data i Data Analytics mogą dostarczyć Ci wiele przydatnych insightów biznesowych dla wszystkich działów w Twojej firmie, aby pomóc im pracować wydajniej. Zmniejsz koszty tutaj, zoptymalizuj procesy tam, znajdź nowe grupy potencjalnych klientów – wkrótce zdasz sobie sprawę, że dzięki data analytics znacznie zwiększyłeś zyski swojej firmy.
Używając technik analitycznych opartych na chmurze lub technologii takich jak Hadoop, możesz zmniejszyć koszty zarządzania danymi, znaleźć nowe sposoby na rozwój swojej organizacji, ale także poprawić bezpieczeństwo zasobów Twojej firmy. Jest to bardzo ważne dla bezpieczeństwa Twojej infrastruktury – używając data analytics możesz skutecznie monitorować aktywność w swoich systemach, aby wykryć podejrzaną aktywność. Dzięki data analytics będziesz w stanie szybciej i lepiej reagować na ewentualne cyberataki.
Podejmowanie decyzji opartych na danych może poprawić efektywność procesów wykonywanych w różnych działach w Twojej firmie. Data analytics pomaga firmom na całym świecie ulepszać i wymyślać nowe usługi i produkty, analizując potrzeby i satysfakcję klientów, ale także automatyzować i optymalizować procesy wewnętrzne.
Big Data i Data Analytics: Czym się różnią?
Główna różnica polega na naturze Big Data i Data Analytics. Big Data to duża ilość informacji różnego rodzaju pochodzących z różnych źródeł. Może się to wydawać chaotyczne – często bez struktury i w różnych formatach. Data Analytics to proces analizowania tych danych w celu ujawnienia wzorców i znaczenia, które są prawie niemożliwe do znalezienia przez człowieka w tak dużej ilości danych.
Najważniejszym problemem Big Data jest przechowywanie dużych ilości danych. Data Analytics, z drugiej strony, polega na wykorzystaniu tych danych w celu uzyskania insightów biznesowych. Przetwarzanie takich ilości danych nie jest proste. Potrzebne jest dużo filtrowania, czyszczenia i transformacji, aby dowiedzieć się czegoś z danych. Analiza zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych danych ma duży potencjał biznesowy. Wysoka jakość danych jest kluczowa dla uzyskania przydatnych wyników analizy.
Istnieją różne narzędzia do radzenia sobie z Big Data i wykonywania data analytics. Big Data wymaga złożonych rozwiązań, które zapewniają równoległe przetwarzanie, skalowalność, wydajność, dostępność lub odporność na błędy w celu zarządzania ogromnymi ilościami danych – data analytics wykorzystuje predykcyjne i statystyczne analizy z łatwiejszymi narzędziami.
Big Data i Data Analytics – jak możesz na tym skorzystać?
Wszystkie firmy zbierają, przechowują i przetwarzają dane. Dziś Big Data Analytics ma ogromny potencjał. Może być wykorzystywany do zapewnienia bezpieczeństwa systemów i zasobów organizacji, zmniejszenia kosztów wielu procesów, znalezienia więcej sposobów na rozszerzenie i ulepszenie usług lub efektywności procesów wewnętrznych. Ważne jest, aby podkreślić, że Data Analytics i Big Data są ze sobą silnie powiązane. Big Data Analytics to przecież analiza ogromnych ilości danych w celu dostarczenia przydatnych insightów biznesowych firmie. Bez potężnych narzędzi do przechowywania dużych zbiorów danych (Big Data) nie byłoby data analytics, a bez niego rozwój firmy byłby niemożliwy.
Marketing
Targetowanie kampanii marketingowych nie jest łatwe, nawet dla małych firm. Big Data i Data analytics mogą być wykorzystywane nie tylko do mierzenia skuteczności kampanii marketingowych, ale także do ich optymalizacji. Średnie i duże organizacje wymagają big data analytics w celu personalizacji treści, dostosowania informacji marketingowych do konkretnego profilu klienta i prawidłowego targetowania reklam.
Pozyskiwanie klientów
Dzięki Big Data Analytics możesz tworzyć złożone raporty o aktywności na swojej stronie internetowej lub w aplikacji, dowiedzieć się więcej o swoich klientach i ich zachowaniu, a nawet dowiedzieć się, jakie inne grupy ludzi mogą stać się Twoimi klientami i jak do nich dotrzeć.
Zarządzanie ryzykiem
Wraz z rozwojem Twojej firmy pojawia się więcej potencjalnych zagrożeń. Big data analytics może pomóc Ci dostrzec słabości Twojej organizacji i wyeliminować je. Dzięki odpowiednim narzędziom i technikom będziesz w stanie przewidzieć przyszłość, identyfikując potencjalne zagrożenia i łagodząc je lub planując, jak sobie z nimi radzić, jeśli wystąpią.
Big data pozwala firmom być bardziej zorientowanymi na klienta. Zbierając dużą ilość danych, firmy są w stanie zrozumieć, jak produkty mogą być ulepszone i jakie funkcjonalności są potrzebne z perspektywy klienta. Mogą śledzić opinie klientów i na podstawie tych danych dostosowywać strategie produktowe. Big Data sprawia również, że firmy działają wydajniej. Analizowane dane mogą dostarczyć dodatkowych informacji firmie, co może przyspieszyć podejmowanie decyzji i utrzymać konkurencyjność na rynku.
Wykorzystaj dane, które Twoja firma zbiera każdego dnia. Doświadczeni konsultanci IT mogą przeanalizować potrzeby Twojej firmy i zasugerować najlepsze rozwiązania, które pomogą Ci uzyskać przewagę konkurencyjną. Istnieją różne technologie i techniki, które można wykorzystać do zbierania danych i przetwarzania ich do celów biznesowych. Wybór rozwiązań zależy od tego, czego potrzebujesz. Przed wyborem oprogramowania do zabawy z Big Data, zachęcamy do skonsultowania swoich potrzeb z naszymi ekspertami Big Data. Możemy przeanalizować Twój przypadek biznesowy i zasugerować najlepsze rozwiązanie i technologie, które będą dla Ciebie odpowiednie i najbardziej opłacalne dla Twojej firmy.
Mlops w fmcg wskazówki dla programistów
Co to jest visual search i jak działa
Data science w handlu detalicznym zastosowania i korzyści
