Ce este Big Data?
Datele mari se referă la seturile mari și diverse de informații care cresc la rate în continuă creștere. Înglobează volumul de informații, viteza sau viteza cu care sunt create și colectate, precum și varietatea sau sfera punctelor de date acoperite. Datele mari provin adesea din surse multiple și ajung în mai multe formate.
Cum funcționează Big Data
Datele mari pot fi clasificate ca nestructurate sau structurate. Datele structurate constau din informații gestionate deja de organizație în baze de date și foi de calcul; este de natură frecvent numerică. Datele nestructurate sunt informații neorganizate și nu se încadrează într-un model sau format prestabilit. Acesta include date culese din surse de social media, care ajută instituțiile să strângă informații despre nevoile clienților.
Trei V-uri caracterizează în mod tradițional date mari: volumul (cantitatea) de date, viteza (viteza) la care sunt colectate și varietatea informațiilor.
Datele mari pot fi colectate din comentariile partajate public pe rețelele sociale și site-urile web, colectate voluntar din electronice și aplicații personale, prin chestionare, achiziții de produse și check-inuri electronice. Prezența senzorilor și a altor intrări în dispozitivele inteligente permite colectarea datelor într-un spectru larg de situații și circumstanțe.
Datele mari sunt cel mai adesea stocate în bazele de date computerizate și sunt analizate folosind software special conceput pentru a gestiona seturi de date complexe mari. Multe companii software-uri-ca-servicii (SaaS) sunt specializate în gestionarea acestui tip de date complexe.
Utilizările Big Data
Analistii de date analizează relația dintre diferite tipuri de date, cum ar fi datele demografice și istoricul achizițiilor, pentru a determina dacă există o corelație. Astfel de evaluări pot fi realizate în cadrul unei companii sau extern de către un terț care se concentrează pe procesarea datelor mari în formate digerabile. Întreprinderile folosesc adesea evaluarea datelor mari ale unor astfel de experți pentru a o transforma în informații acționabile.
Aproape fiecare departament dintr-o companie poate utiliza concluziile de la analiza datelor, de la resurse umane și tehnologie la marketing și vânzări. Scopul datelor mari este creșterea vitezei cu care produsele ajung pe piață, reducerea timpului și a resurselor necesare pentru a obține adoptarea pieței, a publicului țintă și a se asigura că clienții rămân mulțumiți.
Cheie de luat cu cheie
- Datele mari reprezintă o cantitate mare de informații diverse, care ajung în volume în creștere și cu o viteză din ce în ce mai mare. Datele mari pot fi structurate (adesea numerice, ușor de formatat și stocate) sau nestructurate (mai libere, mai puțin cuantificabile). departamentul dintr-o companie poate utiliza concluziile din analiza datelor mari, dar manipularea dezordurilor și a zgomotului poate pune probleme.
Avantajele și dezavantajele datelor mari
Creșterea cantității de date disponibile prezintă atât oportunități, cât și probleme.
În general, deținerea mai multor date despre clienții cuiva (și potențialii clienți) ar trebui să le permită companiilor să își adapteze mai bine produsele și eforturile de marketing pentru a crea cel mai înalt nivel de satisfacție și de a repeta afacerile. Companiile care pot colecta o cantitate mare de date li se oferă posibilitatea de a efectua o analiză mai profundă și mai bogată.
În timp ce o analiză mai bună este pozitivă, datele mari pot crea, de asemenea, supraîncărcare și zgomot. Companiile trebuie să poată gestiona volume mai mari de date, determinând în același timp care date reprezintă semnale în comparație cu zgomotul. Determinarea a ceea ce face relevante datele devine un factor cheie.
Mai mult, natura și formatul datelor poate necesita o manipulare specială înainte de a le acționa. Datele structurate, constând din valori numerice, pot fi stocate și sortate cu ușurință. Datele nestructurate, cum ar fi e-mailurile, videoclipurile și documentele text, pot necesita aplicarea unor tehnici mai sofisticate înainte de a deveni utile.
