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.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.

Узнайте о других решениях

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

Инструменты анализа и визуализации данных

Решения аналитики данных

Напишите нам

и мы ответим в течении часа

support@asu-analitika.ru

Несколько видео о наших продуктах

085 - Что такое аналитика больших данных?
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - Что такое аналитика больших данных?
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - Что такое аналитика больших данных?
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании