Большое количество данных
Что такое большие данные?
Под большими данными понимаются большие и разнообразные наборы информации, которые растут с постоянно увеличивающейся скоростью. Он включает в себя объем информации, скорость или скорость, с которой она создается и собирается, а также разнообразие или объем охватываемых точек данных (известных как «три v» больших данных). Большие данные часто возникают в результате интеллектуального анализа данных и поступают в разных форматах.
Ключевые выводы
- Большие данные — это огромное количество разнообразной информации, которая поступает во все возрастающих объемах и со все большей скоростью.
- Большие данные могут быть структурированными (часто числовыми, легко форматируемыми и сохраняемыми) или неструктурированными (более свободной формой, менее поддающимися количественной оценке).
- Практически каждый отдел компании может использовать результаты анализа больших данных, но устранение беспорядка и шума может создать проблемы.
- Большие данные могут быть собраны из общедоступных комментариев в социальных сетях и на веб-сайтах, добровольно собираемых из личной электроники и приложений, с помощью анкет, покупок продуктов и электронных проверок.
- Большие данные чаще всего хранятся в компьютерных базах данных и анализируются с помощью программного обеспечения, специально разработанного для обработки больших и сложных наборов данных.
Как работают большие данные
Большие данные можно разделить на неструктурированные и структурированные. Структурированные данные состоят из информации, уже управляемой организацией в базах данных и электронных таблицах; это часто числовой характер. Неструктурированные данные — это неорганизованная информация, не относящаяся к заранее определенной модели или формату. Он включает данные, собранные из источников в социальных сетях, которые помогают учреждениям собирать информацию о потребностях клиентов.
Большие данные можно собирать из общедоступных комментариев в социальных сетях и на веб-сайтах, добровольно собираемых из личной электроники и приложений, с помощью анкет, покупок продуктов и электронных проверок. Наличие датчиков и других входов в интеллектуальных устройствах позволяет собирать данные по широкому спектру ситуаций и обстоятельств.
Большие данные чаще всего хранятся в компьютерных базах данных и анализируются с помощью программного обеспечения, специально разработанного для обработки больших и сложных наборов данных. Многие компании, предлагающие программное обеспечение как услугу (SaaS), специализируются на управлении такими сложными данными.
Использование больших данных
Аналитики данных изучают взаимосвязь между различными типами данных, такими как демографические данные и история покупок, чтобы определить, существует ли корреляция. Такие оценки могут выполняться внутри компании или за ее пределами третьей стороной, которая занимается обработкой больших данных в удобоваримых форматах. Компании часто используют оценку больших данных такими экспертами, чтобы превратить их в полезную информацию.
Краткий обзор
Многие компании, такие как Alphabet и Facebook (признана экстремистской организацией, деятельность которой запрещена в Российской Федерации), используют большие данные для получения дохода от рекламы, размещая таргетированную рекламу для пользователей в социальных сетях и тех, кто просматривает Интернет.
Практически каждый отдел компании может использовать результаты анализа данных, от человеческих ресурсов и технологий до маркетинга и продаж. Цель больших данных — увеличить скорость выхода продуктов на рынок, сократить количество времени и ресурсов, необходимых для принятия на рынок, целевой аудитории и обеспечения того, чтобы клиенты оставались довольными.
Преимущества и недостатки больших данных
Увеличение объема доступных данных представляет как возможности, так и проблемы. В целом, наличие большего количества данных о клиентах (и потенциальных клиентах) должно позволить компаниям лучше адаптировать продукты и маркетинговые усилия, чтобы обеспечить наивысший уровень удовлетворенности и повторного ведения бизнеса. Компаниям, собирающим большой объем данных, предоставляется возможность проводить более глубокий и обширный анализ на благо всех заинтересованных сторон.
Краткий обзор
При таком количестве личных данных, которые доступны сегодня о физических лицах, крайне важно, чтобы компании предприняли шаги для защиты этих данных; тема, которая стала жаркой дискуссией в сегодняшнем онлайн-мире, особенно в связи с множеством утечек данных, с которыми компании столкнулись за последние несколько лет.
Хотя лучший анализ — это положительно, большие данные также могут создавать перегрузку и шум, снижая их полезность. Компании должны обрабатывать большие объемы данных и определять, какие данные представляют собой сигналы по сравнению с шумом. Решающим фактором становится определение того, что делает данные актуальными.
Более того, природа и формат данных могут потребовать специальной обработки, прежде чем они будут приняты. Структурированные данные, состоящие из числовых значений, можно легко хранить и сортировать. Для неструктурированных данных, таких как электронные письма, видео и текстовые документы, могут потребоваться более сложные методы, прежде чем они станут полезными.