Что такое аналитика больших данных?
Аналитика больших данных – это процесс анализа больших и сложных источников данных для выявления тенденций, моделей поведения клиентов и рыночных предпочтений, что помогает принимать более эффективные бизнес-решения.
- Аналитика бизнеса
- Методы анализа данных Ответы на вопросы
- Что такое аналитика больших данных?
Оглавление
Аналитика больших данных – это процесс анализа больших и сложных источников данных для выявления тенденций, моделей поведения клиентов и рыночных предпочтений, что помогает принимать более эффективные бизнес-решения. Сложность анализа больших данных требует новых аналитических инструментов, таких как прогнозирующая аналитика, машинное обучение, потоковая аналитика, и такие методы, как анализ в базе данных и в кластере.
Большие данные обычно определяются четырьмя V:
- Объем: большие объемы данных
- Разнообразие: много разных форм данных, неструктурированных и структурированных
- Скорость: частота входящих данных
- Правдивость: достоверность данных
Помимо огромного объема данных, сложность собираемых данных создает проблемы в управлении данными, их интеграции и анализе. Но компании, которые объединяют неструктурированные источники данных, такие как контент социальных сетей, с существующими структурированными данными, такими как транзакции, могут добавлять контекст и генерировать новые, а зачастую и более богатые идеи.
Кроме того, большие данные описывают повышенную скорость входящих данных, поступающих из разрастающихся источников, таких как датчики, мобильные устройства, веб-потоки кликов и транзакции, что приводит к необходимости аналитики в реальном времени. Организации, которые могут извлечь выгоду из того, что происходит сейчас, чтобы предотвратить отказ оборудования, рекомендовать предмет для покупки, выявить мошенничество с кредитными картами и многое другое, быстро становятся лидерами в своих отраслях.
Наконец, большие данные относятся к степени точности данных, точности и достоверности. Это не означает, что все данные должны быть тщательно отобранными и чистыми, потому что более сложные источники данных, такие как социальные сети, могут привести к новому пониманию с определенным анализом. Но важно, чтобы организации знали качество, точность и достоверность данных, используемых для формирования понимания и принятия решений.
Однако вместо того, чтобы полностью согласиться с битвой, в прошлом году TIBCO Software выпустила TIBCO Spotfire X, чтобы восстановить утраченные позиции. Этот выпуск не только добавил возможности, такие как поддержка потоковой передачи данных, которые уже были доступны в Tableau, но также позволил TIBCO Software предоставить значительно более быструю версию своего программного обеспечения, которая включает в себя возможности на естественном языке и некоторые возможности искусственного интеллекта (AI). Кроме того, TIBCO Software ранее в этом году еще раз продемонстрировала свою готовность инвестировать в эту область, приобретя SnappyData, поставщика фабрики данных, специально оптимизированной для интеграции различных типов данных.
Влияние аналитики больших данных
В основе аналитики лежит превращение данных в проницательные действия, которые повышают ценность для организации.Но рост структурированных и неструктурированных данных, также известных как большие данные, радикально изменил функцию аналитики.
В то время как большие данные расширили возможности, доступные для бизнеса, они также создали больше проблем для сбора, хранения и доступа к информации.
Этот революционный сдвиг предъявляет значительные новые требования к хранению данных и ставит новые задачи для аналитического программного обеспечения. Это также создает мощные возможности для обнаружения и реализации новых стратегий для развития конкурентного преимущества.
Реализация этих возможностей требует двух вещей: технологического потенциала для сбора и хранения больших данных, а также новых инструментов для превращения данных в понимание и, в конечном итоге, в ценность.
Получение ценности от больших данных
Аналитика больших данных может объединять данные в состоянии покоя (традиционные структурированные данные) с данными в движении (данные в реальном времени), чтобы выявлять возможности и использовать их в данный момент.
Большие данные уже стали реальностью для большинства компаний, но объем и огромная сложность больших данных могут показаться ошеломляющими. Компании должны работать над тем, чтобы осмыслить и создать возможности как для данных в состоянии покоя, так и для данных в движении.
Большие данные представляют собой расширяющийся набор новых мощных возможностей. Хотя точно неизвестно, как именно большие данные будут использоваться через год, три или пять лет, необходимость превратить их в конкурентное преимущество означает, что ни одна компания не может позволить себе ждать, чтобы принять меры.
Получение выгоды от больших инвестиций в данные требует способности эффективно использовать данные. Поиск фрагментов информации, которые повышают рентабельность инвестиций для организации, похож на поиск иголки в стоге сена, поэтому многие компании сообщают о низком коэффициенте окупаемости инвестиций в большие данные.
Чтобы реализовать потенциал эпохи больших данных и минимизировать ее риски, предприятиям требуется унифицированная архитектура данных, а также программное обеспечение для анализа и визуализации данных.
Преимущества решения для анализа больших данных
Видимость в неизвестность
Надежная платформа для анализа больших данных позволяет пользователям обнаруживать невидимые тенденции и закономерности в больших и сложных наборах данных, которые способствуют более быстрой идентификации стратегических возможностей и угроз.
Единый взгляд на бизнес
Благодаря унифицированной архитектуре данных компаниям предоставляется обширное, согласованное и всеобъемлющее окно данных, повышающее эффективность принятия решений и позволяющее пользователям работать с самой точной и своевременной информацией.
Самое быстрое время для действий
Аналитика больших данных повышает производительность принятия решений, позволяя любому сотруднику компании предвидеть ситуации и возможности, задавать актуальные и своевременные вопросы и получать ответы, которые ведут к решительным действиям.
Основные возможности аналитики больших данных
Расширенные статистические и машинного обучения расчеты
Инструменты обнаружения наук о данных и статистические вычисления берут большие объемы исторических данных и используют их для получения новых знаний и поиска закономерностей. Машинное обучение помогает создавать и обучать мощные алгоритмы, которые могут улучшить бизнес-процессы и повысить ценность бизнеса.
Потоковая аналитика
Вы можете автоматизировать действия в режиме реального времени, применяя аналитические и прогнозные модели к оперативным данным. Используя среду визуальной разработки для быстрого создания и развертывания потоковых приложений, вы можете позволить операционным системам оценивать данные, отправлять оповещения и быстро выполнять действия для своевременного принятия решений в соответствии с контекстом.
Визуализация данных
Для визуализации больших данных вам нужна простая статистика и встроенные коннекторы данных, которые позволяют быстро импортировать данные в интуитивно понятные панели мониторинга. Это позволит вам предоставить своим бизнес-пользователям возможность анализировать большие источники данных, принимать решения, основанные на реальных данных, и постоянно использовать информационные панели, отвечающие потребностям бизнеса.
Виртуализация данных
Виртуализация данных обеспечивает современный уровень данных, который позволяет пользователям получать доступ, объединять, преобразовывать и доставлять наборы данных с невероятной скоростью и экономичностью. Благодаря виртуализации данных пользователи получают не только актуальные, но и самые последние данные, которые легко найти, использовать и понять.
Управление активами данных
Управление данными обеспечивает постоянный доступ, доставку, управление и безопасность данных в соответствии с требованиями организации, используя такие инструменты, как управление основными данными, виртуализация данных, каталог данных, а также подготовка и обработка данных самообслуживания.
Обнаружение данных самообслуживания
Большое аналитическое решение для данных позволяет пользователям во всей организации исследовать данные и получать ответы без необходимости специализированного, углубленного моделирования данных. Это уменьшает зависимость от ИТ и выделенных ресурсов бизнес-аналитики (BI) и значительно ускоряет процесс принятия решений.
Общие источники данных для аналитики больших данных
- Платформы больших данных
- Транзакционные данные клиента
- IoT / данные датчика
- Социальные медиа
- Интернет / онлайн данные
- Данные мобильного устройства
- Носимые устройства
- Исторические данные и данные в реальном времени
- Торговая точка (PoS)
- Гео-место
- Текстовые данные
Каковы некоторые из лучших вариантов использования?
- 360-градусный обзор клиентов
- Предотвращение мошенничества
- Разведка безопасности
- Оптимизация цен
- Операционная эффективность
- Эффективность цепочки поставок
- Рекомендации двигателей
- Анализ социальных сетей и ответ
- Профилактическое / профилактическое обслуживание
- IoT
Почитать еще
Что такое нейронные сети (ANN)
Человеческий мозг является сложным и интеллектуальным “компьютером”. Взяв за основу принцип образования нейронных связей в
Что такое когнитивные вычисления? Особенности, объем и ограничения
Человеческое мышление выходит за рамки воображения. Может ли компьютер развить такую способность мыслить и рассуждать
Количественный анализ данных
Количественный анализ данных – одна из тех вещей, которые часто вселяют страх в студентов, когда
Качественный анализ данных
Перво-наперво – давайте сделаем шаг назад и зададим вопрос: «Что такое качественные данные?» Что ж,
Краткое введение в прогнозирование
Маркетолог может заметить, что данная формула не зависит напрямую от размера выборки. Иными словами, человек, обладающий
Структурированные и неструктурированные данные: сравнение и объяснение
По данным IBM, прогнозировалось , что глобальный объем данных достигнет 35 зеттабайт в 2020 году. Поскольку
Что такое моделирование ценообразования
Концепция моделирования ценообразования тесно связана с идеей тестирования цен. Они работают с одинаковыми базовыми категориями,
Что такое отток клиентов
Тема оттока клиентов достаточно обширная и многогранная. В данной статье мы попытались в сжатой форме
Что такое виртуализация данных?
Программное обеспечение для виртуализации данных действует как мост между множеством разнообразных источников данных, объединяя критически важные