большие данные

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. Большие данные часто возникают в результате интеллектуального анализа данных и поступают в различных форматах.

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.

Краткая справка

Три V традиционно характеризуют большие данные: объем (количество) данных, скорость (скорость), с которой они собираются, и разнообразие информации.

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. 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 проводиться внутри компании или за ее пределами третьей стороной, которая занимается преобразованием больших данных в удобоваримые форматы. Компании часто используют оценку больших данных такими экспертами, чтобы превратить их в полезную информацию.

Практически каждый отдел компании может использовать результаты анализа данных, от человеческих ресурсов и технологий до маркетинга и продаж. Цель больших данных – увеличить скорость вывода продуктов на рынок, сократить количество времени и ресурсов, необходимых для принятия на рынок, целевой аудитории и обеспечения удовлетворенности клиентов.

Ключевые моменты

  • 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 хранимыми) или неструктурированными (более свободной формой, менее поддающимися количественной оценке).
  • Практически каждый отдел компании может использовать результаты анализа больших данных, но устранение их беспорядка и шума может создать проблемы.

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 для достижения максимального уровня удовлетворенности и повторного ведения бизнеса. Компаниям, собирающим большой объем данных, предоставляется возможность проводить более глубокий и обширный анализ.

Хотя лучший анализ – это положительно, большие данные также могут создавать перегрузку и шум. 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 особой обработки, прежде чем они будут приняты. Структурированные данные, состоящие из числовых значений, можно легко хранить и сортировать. Неструктурированные данные, такие как электронные письма, видео и текстовые документы, могут потребовать применения более сложных методов, прежде чем они станут полезными.