Większość firm stara się w dzisiejszych czasach uczynić się bardziej opartymi na danych. Jednym ze sposobów jest skorzystanie z analizy dużych zbiorów danych, ale może to być dość trudne. Istnieje wiele rodzajów analiz dużych zbiorów danych. Przeczytaj o niektórych przypadkach użycia dużych zbiorów danych, aby dowiedzieć się, jak możesz z tego skorzystać.
Osoba zainteresowana nowoczesnymi technologiami może łatwo wygooglować przykłady projektów big data i zapoznać się z przypadkami wykorzystywania dużych zbiorów danych. Chodzi o to, że big data stały się modnym słowem. Wszyscy go używają, ale z wyjątkiem inżynierów danych i naukowców danych nikt tak naprawdę nie wie, co kryje się pod tym terminem i jakie są najczęstsze wyzwania w tej dziedzinie. Zanim zdecydujesz się na to i spróbujesz wykorzystać potencjał ogromnych ilości danych, powinieneś dowiedzieć się więcej o tym, czym jest big data.
Przykłady dużych zbiorów danych w prawdziwym życiu
Zastanawiasz się, jakie rodzaje danych cyfrowych są wykorzystywane w Big Data? Informacje biznesowe są dostępne w różnych woluminach i formatach. Byłbyś zaskoczony, jak duża różnorodność może być w tej dziedzinie. Big Data zawiera ogromną różnorodność ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, ale popularne definicje tak naprawdę nie dostarczają czytelnikowi wielu informacji. Aby lepiej to wyjaśnić, z biegiem czasu specjaliści z branży IT wymyślili 7 V big data — pewne cechy, które opisują złożoność dużych zbiorów danych. 7 V oznacza objętość, różnorodność, prędkość, prawdziwość, zmienność, wizualizację i wartość. Eksperci mówią również o wielu innych wymiarach big data, ale jeśli rozumiesz te siedem, jesteś na dobrej drodze do zrozumienia dużych zbiorów danych.
Dlaczego warto rozważyć wykorzystanie analizy dużych zbiorów danych?
Różne rodzaje dużych zbiorów danych mogą napędzać różne rodzaje przydatnych informacji zwrotnych biznesowych. Każda branża może skorzystać z dostępu do analizy dużych zbiorów danych. Wydajność każdego działu w każdej firmie można poprawić dzięki wskazówkom, które można uzyskać z analizy różnych zestawów danych. Codziennie generowane są zettabajty danych. Pomyśl o dużych zbiorach danych jako o bezdennej studni — możesz czerpać z niej przez nieskończoną ilość czasu.
Dostępnych jest wiele przypadków użycia analizy dużych zbiorów danych, w których można znaleźć inspirację. Możesz analizować ogromne ilości różnego rodzaju informacji, aby przekształcić swoją firmę na zewnątrz i wewnątrz. Przykłady wykorzystania dużych zbiorów danych w marketingu i handlu detalicznym pokazują, w jaki sposób zaawansowana analityka może pomóc w ulepszaniu produktów i obsługi klienta. Możesz także przeprowadzić analizę danych, aby dowiedzieć się, jak zwiększyć produktywność wewnątrz firmy lub jak obniżyć koszty operacyjne.
Jak analizować duże zbiory danych — rodzaje analiz
Zaawansowane technologie, takie jak uczenie maszynowe, głębokie uczenie się i sztuczna inteligencja, generalnie pozwalają nam na przeprowadzanie analiz na najwyższym poziomie oraz znajdowanie wzorców i połączeń między dużymi zbiorami danych, których nigdy nie można było zidentyfikować za pomocą innych metod i narzędzi. Istnieje wiele rodzajów analiz dużych zbiorów danych. To są niektóre z nich.
Analityka preskrypcyjna
Celem analizy preskrypcyjnej jest stworzenie najlepszych możliwych zaleceń dotyczących radzenia sobie z konkretną sytuacją w chwili obecnej z wykorzystaniem dostępnych danych. Tak, tego rodzaju rozwiązanie napędza silniki rekomendacji, które są tak popularne, zwłaszcza w sektorze e-commerce. Może służyć również do formułowania zaleceń dotyczących optymalizacji procesów biznesowych, więc z pewnością jest to forma analityki, z której może skorzystać każda firma.
Analityka opisowa
Metody wykorzystane w analizie opisowej (takie jak grupowanie, segmentacja lub statystyki podsumowujące) pozwalają naukowcom danych interpretować zdarzenia. Analizują dane dotyczące jakiejś sytuacji, aby opisać, co się stało. Celem jest odkrycie wszystkich szczegółów zbadanego zdarzenia, aby lepiej je zrozumieć.
Analityka diagnostyczna
Czasami sprawy nie układają się tak, jak planowaliśmy. Możesz dowiedzieć się, dlaczego coś poszło nie tak, aby zapobiec takim błędom w przyszłości. Analiza diagnostyczna pomoże Ci dowiedzieć się, dlaczego wystąpił błąd. Technologia ta obejmuje techniki takie jak eksploracja danych, wiercenie i inne.
Analityka predykcyjna
Kto by nie chciał wpatrywać się w tę funkcję? Ten rodzaj analizy dużych zbiorów danych zapewnia firmom wyjątkową elastyczność i możliwość dostosowania się do zmian rynkowych. Oczywiście nie masz 100% pewności, że twoje prognozy są słuszne. Mimo to, jeśli skutecznie przeprowadzasz czyszczenie danych przed przeprowadzeniem analizy i masz dobrą intuicję biznesową, możesz częściowo przewidzieć przyszłość swojej branży lub przynajmniej przygotować się na wiele scenariuszy.
Analityka w czasie rzeczywistym
Analizę można przeprowadzać na danych historycznych lub w czasie rzeczywistym (lub prawie w czasie rzeczywistym) — gdy nowe informacje przepływają przez Twoje systemy. W przypadku niektórych rodzajów działalności przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym jest niezbędne. Na przykład tego typu analityka jest stosowana w rozwiązaniach cyberbezpieczeństwa. Dzięki analizie danych na żywo zaawansowane oprogramowanie może wykryć podejrzane działania i chronić Twoje systemy przed cyberprzestępcami.
Przypadki użycia analizy dużych zbiorów danych
Jak wspomnieliśmy wcześniej, analityka dużych zbiorów danych może być stosowana w celu poprawy wydajności operacyjnej i obniżenia kosztów w każdej firmie i każdej branży. Oto kilka przykładów analizy dużych zbiorów danych, które prezentują potencjał tego rozwiązania biznesowego.
1. Analiza dużych zbiorów danych — przykłady marketingowe
Aby skutecznie promować usługi, produkty i pomysły wśród konsumentów, musisz zapewnić właściwym odbiorcom odpowiednie treści we właściwym momencie. W tym celu wydawcy reklam wykorzystują zaawansowane technologie, takie jak na przykład kierowanie kontekstowe oparte na sztucznej inteligencji lub kierowanie behawioralne. Obie te techniki wymagają potężnych narzędzi, które umożliwią analizę danych z przeszłości i czasu rzeczywistego oraz wyświetlanie reklam na podstawie wyników. Analityka dużych zbiorów danych nie tylko napędza oprogramowanie marketingowe, ale także pozwala marketerom monitorować skuteczność strategii kampanii. W ten sposób mogą sprawdzić, czy działają i ulepszyć je, jeśli to konieczne.
2. Wykorzystanie Big Data w bankowości
Branża bankowa boryka się z wieloma ryzykami, dlatego organizacje z sektora bankowego wymagają najwyższej jakości rozwiązań analitycznych big data. Po pierwsze, muszą wdrożyć najbardziej niezawodne systemy wykrywania oszustw i oprogramowanie do cyberbezpieczeństwa, aby chronić swoje zasoby, a także prywatność klientów i pracowników. Po drugie, banki muszą cały czas przeprowadzać oceny ryzyka. Analityka Big Data dostarcza im rekomendacji dotyczących poszczególnych inwestycji. Istnieją nawet systemy, które analizują, czy niektórzy klienci powinni otrzymać finansowanie, czy nie. Nic nie jest pozostawione przypadkowi. I wreszcie banki wykorzystują analizę dużych zbiorów danych w taki sam sposób, jak każda inna firma, aby optymalizować kampanie marketingowe, polecać produkty i usługi itp.
3. Przykłady dużych zbiorów danych w opiece zdrowotnej
Analityka dużych zbiorów danych powoli wkracza do branży opieki zdrowotnej i ma ogromny potencjał w tej dziedzinie, wraz z innymi nowoczesnymi technologiami, takimi jak na przykład IoT lub urządzenia do noszenia. Specjalne czujniki zbierają dane pacjenta (tętno, spalone kalorie, a nawet poziom stresu). Obecnie proste aplikacje pracujące z tymi urządzeniami mogą dawać użytkownikom zalecenia zdrowotne oparte na analizie danych podawanych do urządzenia w czasie rzeczywistym. W przyszłości takie produkty mogą być dalej rozwijane, aby mogły zaalarmować osobę lub służby medyczne o stanach lub zdarzeniach zagrażających życiu (na przykład zawał serca). Dodatkowo zaawansowana analityka jest obecnie wykorzystywana w diagnostyce. Zastanawiasz się, jak Twoja firma może odnieść korzyści z analizy dużych zbiorów danych? Współpracujemy z firmami z wielu branż z całego świata. Skontaktuj się z nami i zapytaj o typowe aplikacje do analizy dużych zbiorów danych dla Twojej branży. Sprawdź nasz blog, aby uzyskać więcej informacji na temat Big Data:
