Големите данни са една от най-търсените бизнес технологии днес и с основателна причина. Големите данни се отнасят до масивни, сложни набори от данни, които са структурирани, неструктурирани или полуструктурирани, генерирани с висока скорост от източници като социални медии, IoT сензори, финансови транзакции и CRM платформи. Тези набори от данни са твърде големи и твърде бързо движещи се, за да могат традиционните инструменти за бази данни да ги обработват, поради което бизнесите се обръщат към специализирани платформи, за да ги обработват и да извличат практическа информация.
Всеки път, когато клиент кликне върху продукт, болница запише показание на пациент или логистичен сензор актуализира местоположение, се генерират данни. Поотделно тези събития са малки. Взети заедно, те формират основата на това, което се нарича „големи данни“, и организациите, които знаят как да работят с тях, постоянно превъзхождат тези, които разчитат единствено на интуицията и статични тримесечни отчети.
Какво представляват големите данни? Правилно определение за големи данни
Големите данни са категория набори от данни, толкова големи по обем, толкова бързи по скорост и толкова разнообразни по структура, че конвенционалните инструменти като електронни таблици, SQL бази данни и стандартни платформи за бизнес разузнаване не могат ефективно да ги съхраняват, обработват или анализират.
Големите данни не се определят от специфичен размер на файла или от един-единствен тип данни. Те се определят от сложността, която създават за традиционната инфраструктура. Три основни качества отличават големите данни от обикновените бизнес данни. Наборът от данни е твърде голям, за да се съхранява достъпно в стандартни бази данни. Пристига твърде бързо, за да могат системите за пакетна обработка да го поддържат. И се предлага в твърде много различни формати, за да може една единствена твърда схема да го обхване напълно.
Реалните източници, които генерират големи данни всяка секунда, включват:
• Платформите за социални медии генерират милиарди публикации, коментари, реакции, споделяния и видео стрийминг ежедневно
• IoT сензори, които непрекъснато следят температурата, движението, GPS позицията, жизнените показатели за здравето и състоянието на оборудването
• Финансови и електронни търговски платформи, които записват всяка покупка, възстановяване на сума, събитие в количката и кликване в реално време
• Сървърни и приложни лог файлове, записващи системни събития, потребителски сесии, модели на грешки и инциденти със сигурността
• Видео, аудио и изображения от системи за наблюдение, записи на клиенти и продуктови каталози.
Цялата цел на събирането и управлението на големи данни е да се извлекат приложими прозрения от суровите данни, които иначе биха останали невидими в необработено състояние. Анализът на големи данни отговаря на един основен въпрос: какви модели, прогнози и възможности са скрити в тези огромни набори от данни, които стандартните отчети никога няма да появят наяве?
Преди да разгледаме 5-те предимства на големите данни и как работи анализът на големи данни, е полезно да видим как точно големите данни се различават от традиционните данни, които повечето бизнеси винаги са управлявали:
| Аспект | Традиционни данни | Голямо количество от данни |
| Размер на данните | Гигабайти, съхранявани в електронни таблици или SQL бази данни | Терабайти до петабайти, нуждаещи се от разпределено облачно съхранение |
| Типове данни | Само структурирани редове, колони и релационни таблици | Структурирани, неструктурирани и полуструктурирани данни заедно |
| Скорост на обработка | Периодичните отчети за партиди се генерират на фиксирани интервали | Стрийминг в реално и почти реално време, докато се случват събитията |
| Необходими инструменти | Excel, SQL, стандартни BI платформи | Облачни складове и CRM, задвижван от изкуствен интелект |
| Основна цел | Водене на записи, съответствие и основно отчитане | Прогнозни анализи, откриване на аномалии и автоматизация |
Кои са 5-те „против“ на големите данни?
5-те „П“-та на големите данни са универсално приетата рамка за разбиране на това какво определя един набор от данни като големи данни и защо той изисква специализирана инфраструктура за обработка. Всяка „П“ описва отделно измерение на сложността. Заедно 5-те „П“-та на големите данни определят както предизвикателствата, пред които са изправени организациите, така и възможностите, достъпни за тези, които ги преодолеят.
| V | Какво означава | Пример от реалния свят |
|---|---|---|
| Размер | Общ обем данни, генерирани от всички източници, вариращи от терабайти до петабайти, а не просто гигабайти | На всеки 60 секунди потребителите изпращат 16 милиона текстови съобщения, качват 500 часа видеоклипове и извършват 6 милиона търсения в Google по целия свят. |
| Скорост | Скорост, с която данните се създават, предават поточно и обработват в реално време без човешка намеса | Една съвременна фондова борса обработва над 1 милион поръчки в секунда, всяка от които изисква незабавен анализ. |
| разнообразие | Широка гама от формати, включително структурирани таблици, неструктуриран текст, изображения, аудио, видео и сензорни емисии | Един клиент на дребно генерира едновременно структурирани записи за покупки, неструктурирани имейли за поддръжка, данни за кликванията и социална активност. |
| истинност | Степен на точност, последователност и надеждност на събраните данни. Ниската достоверност директно изопачава прозренията. | Дневник на контактите с дублирани записи за контакти, непоследователни формати на телефонни номера и остаряла фирмена информация създава ненадеждни прогнози за продажбите |
| Стойност | Реална бизнес полезност, извлечена чрез анализ. Суровите данни без извличане на стойност са само разходи за съхранение. | Идентифициране на потенциални клиенти с 80% вероятност да приключат сделката през това тримесечие въз основа на поведенчески сигнали, след което насочването им към старши представители, преди да „изстинат“ |
Компания, обработваща високоскоростни данни от IoT емисии на живо или финансови пазари, се нуждае от стрийминг архитектура. Възможно е също така да има сценарий, в който компания, работеща с разнообразни данни, като например търговец на дребно, комбиниращ записи за покупки със социални настроения и видео ангажираност, се нуждае от гъвкави канали за приемане, които не изискват твърди схеми.
От 5-те „П“-та на големите данни, бизнес лидерите с право се фокусират най-много върху стойността. Обемът, скоростта, разнообразието и достоверността са инфраструктурни проблеми. Стойността е това, което оправдава цялата инвестиция. Без ясен път от суровите данни до конкретно бизнес решение, анализът на големи данни се превръща в скъпо упражнение за събиране на данни без измерима възвръщаемост.
Как работят големите данни? Обяснение на 4-стъпковия процес
Големите данни не пристигат като чиста, етикетирана информация, готова за бизнес решение. Те преминават през структуриран процес на обработка, преди да се превърнат в нещо приложимо за екип по продажбите, мениджър по поддръжката или маркетингов анализатор. Разбирането на всеки етап помага на организациите да инвестират в правилните инструменти и да избегнат често срещаната грешка да преминават директно към анализ, без да е налице подходяща инфраструктура.
Стъпка 1: Приемане на данни
Събирането на данни започва от източника. Един голям канал за данни обикновено изтегля едновременно от CRM софтуер системи, IoT устройства, мобилни приложения, социални платформи, взаимодействия с уебсайтове, API на трети страни и наследени бази данни. Предизвикателството на този етап е приемането на данни от всички тези източници с различна скорост и в напълно различни формати, без да се губи контекст, пълнота или точност по пътя.
Инструментите трябва да обработват стрийминг в реално време от високоскоростни източници. Инструментите за пакетно приемане преместват големи статични набори от данни от наследени бази данни в съвременна облачна инфраструктура. Правилното настройване на слоя за приемане е основата, от която зависи всяка стъпка надолу по веригата в процесите на обработка на големи данни.
Стъпка 2: Съхранение на данни
След като бъдат събрани, големите данни се нуждаят от инфраструктура за съхранение, проектирана за техния мащаб и разнообразие. Организациите използват езера от данни, за да съхраняват сурови, неструктурирани данни в оригиналния им формат, запазвайки максимална гъвкавост за бъдещ анализ, без да се обвързват предварително със схема. Хранилищата за данни съхраняват почистени, структурирани набори от данни, които са оптимизирани за бързи, повтарящи се заявки.
Платформите за съхранение в облак, включително AWS S3, Google Cloud Storage и Azure Data Lake Storage, до голяма степен замениха локалния хардуер за повечето бизнеси. Икономическата перспектива изглежда така: облачното съхранение се мащабира еластично с нарастването на обемите данни, таксите се базират на действителното използване и елиминират капиталовите разходи за закупуване и поддръжка на физически сървъри.
Стъпка 3: Обработка на данни
Суровите приети данни рядко са готови за анализ в суровото си състояние. ETL конвейерите, което е съкращение от Extract (Извличане), Transform (Трансформиране), Load (Зареждане), почистват данните, стандартизират форматите, разрешават липсващи стойности, премахват дубликати и структурират по подходящ начин за аналитичните инструменти надолу по веригата. Тази стъпка на обработка директно определя достоверността на прозренията, които в крайна сметка ще достигнат до бизнес екипите. Изборът между пакетна и поточна обработка зависи изцяло от това колко бързо бизнесът трябва да действа въз основа на прозренията, които данните ще генерират след анализ.
Именно тук се създава истинската стойност на анализа на големи данни. Моделите за машинно обучение откриват едновременно модели в милиони записи, намирайки корелации и аномалии, които никой екип от човешки анализатори не би могъл да идентифицира ръчно в рамките на полезен период от време. Статистическите модели количествено определят връзките между променливите. Обработката на естествен език извлича смисъл и настроение от неструктуриран текст, включително имейли на клиенти, заявки за поддръжка и публикации в социалните медии.
Платформите за визуален анализ преобразуват плътните изходни данни от моделите в табла, диаграми и сигнали в реално време, които бизнес потребителите могат да интерпретират и да действат по тях, без да е необходимо обучение по наука за данни. На този етап целта се измества от обработка на сурови данни към генериране на конкретна, използваема бизнес препоръка.
- Кои клиенти е вероятно да се откажат през следващите 30 дни?
- С кои потенциални клиенти трябва да се свърже търговският представител днес?
- Коя продуктова категория се насочва към скок в търсенето този уикенд?
Стъпка 4: Решение, действие и вграждане на работен процес
Процесът на обработка на големи данни приключва едва когато дадена информация достигне до човек или автоматизирана система, способна да действа въз основа на нея. Най-сложният анализ на големи данни има нулево въздействие върху бизнеса, ако остане в хранилище за данни, достъпно само за трима анализатори. Последната стъпка е вграждането на прогнози и препоръки директно в инструментите, които бизнес екипите вече използват всеки ден.
Примери за големи данни в различни индустрии
Големите данни в бизнеса не са концепция, запазена само за технологични гиганти или компании със специализирани отдели за анализ на данни. Те имат конкретни, измерими приложения в различни индустрии, които изглеждат много различни една от друга, но споделят едно и също основно предизвикателство: твърде много данни, твърде бързо движение, пристигане в твърде много формати, за да се обработват с конвенционални инструменти. Примерите за големи данни по-долу отразяват реални бизнес резултати, които вече се постигат днес.
Големи данни в търговията на дребно и електронната търговия
Търговците на дребно използват анализи на големи данни, за да прогнозират търсенето на ниво отделна SKU, а не на ниво широка категория. Чрез едновременно анализиране на поведението при сърфиране, моделите на изоставяне на количките, историята на покупките и сезонните тенденции, системите за търговия на дребно прогнозират кои конкретни продукти ще се движат в кои региони през следващите седмици. Резултатът е по-ефективно управление на запасите, по-малко изчерпване на количествата и значително намалени намаления в края на сезона.
Персонализираните системи за препоръки на продукти, които предлагат подходящи продукти въз основа на това, което са закупили подобни клиенти, се захранват изцяло от алгоритми за съвместно филтриране, прилагани към големи данни. Анализът на настроенията на клиентите, прилаган към отзиви и заявки за поддръжка, помага на търговците на дребно да открият проблеми с качеството на продуктите рано, преди модел на отрицателна обратна връзка да се превърне в проблем с обема на връщане. CRM за електронна търговия опростява процеса ви следователно.
Големи данни в здравеопазването
В здравеопазването анализът на големи данни пряко влияе върху резултатите за пациентите. Електронните здравни досиета, показанията на носими устройства, лабораторните резултати и образните изследвания се комбинират, за да захранват предсказващи диагностични модели, които идентифицират пациенти с висок риск, преди състоянието да стане клинично критично. Програмите за ранна интервенция, изградени въз основа на тези модели, са демонстрирали измеримо намаляване на процента на повторно приемане в болници и разходите за спешни посещения в множество здравни системи.
Осигуряването на персонал, планирането на оборудването и управлението на веригата за доставки в болничните мрежи също се възползват значително от големите данни в бизнес приложенията. Предсказващ AI Моделите, които отчитат моделите на прием на пациенти, сезонните тенденции в заболяванията и обема на процедурите, помагат на болниците да разпределят ресурси преди да възникне недостиг, вместо да реагират на него след възникването му.
Големи данни във финансовите услуги
Финансовите институции обработват огромни обеми от данни за транзакции в реално време, което прави инфраструктурата за големи данни основно оперативно изискване, а не незадължителна инвестиция. Системите за откриване на измами в реално време анализират стотици променливи на транзакция в рамките на милисекунди, като сигнализират за аномалии, които показват измама, преди транзакцията дори да е завършена, вместо да я откриват дни по-късно при пакетен преглед.
Моделите за оценка на кредитния риск вече включват поведенчески сигнали и алтернативни източници на данни, наред с традиционната кредитна история, като по този начин се получават по-точни оценки, които разширяват достъпа до кредити отговорно, без да се увеличават процентите на неизпълнение. Екипите за съответствие с регулаторните изисквания използват автоматизирани канали за големи данни, за да генерират готови за одит отчети, които преди това изискваха седмици ръчна работа от големи екипи от анализатори.
Големи данни в производството
Съвременните производствени съоръжения разполагат със стотици сензори на производствена линия, генерирайки непрекъснати данни за температура, вибрации, налягане, производителност и производителност на оборудването. Моделите за прогнозна поддръжка, обучени въз основа на тези сензорни данни, идентифицират кога е вероятно конкретно оборудване да се повреди и планират проактивно обслужване, преди непланирано спиране да спре производството и да предизвика скъпи аварийни ремонти.
Системите за контрол на качеството, които анализират визуални и сензорни данни в реално време, сигнализират за дефектни единици веднага на производствената линия, намалявайки отпадъците и предотвратявайки достигането на дефектни продукти до клиентите и предизвиквайки връщане на продукти.
Големи данни в продажбите и CRM
• Оценяване на потенциални клиенти, основано на поведенчески сигнали, история на ангажираност и фирмографски данни, а не само на състоянието на подаване на формуляра.
• Точността на прогнозите за тръбопровода се основава на анализ на исторически модели на сделки, а не на многократно оценени вероятности за приключване на сделки.
• Прогнозиране на отпадането на клиенти от сигнали за спад в ангажираността, идентифицирани седмици преди подновяването да стане трудно.
• Персонализирани последователности за работа с обществеността, задействани от поведенчески данни в реално време, вместо от кампании за капково разпространение, базирани на фиксирано време.
Основни предимства на анализа на големи данни за бизнеса
Бизнес аргументите за анализ на големи данни са се отдалечили далеч отвъд теорията. Организациите във всеки сектор измерват реална възвръщаемост в намалени разходи, по-бързи цикли на приходи и по-високи нива на задържане на клиенти. Шестте предимства по-долу представляват най-последователните резултати, отчетени в различните индустрии, които са се ангажирали с изграждането на възможности за работа с големи данни.
| Бизнес полза | Как изглежда на практика |
| По-бързи и по-уверени решения | Таблата за управление в реално време и прогнозните модели заместват догадките с решения, подкрепени от данни, вземани за часове, а не за седмици |
| По-висока оперативна ефективност | Прогнозната поддръжка, автоматизираното прогнозиране на търсенето и оптимизацията на маршрутите намаляват разхищението и ръчните разходи в различните отдели. |
| Персонализирано клиентско изживяване в голям мащаб | Поведенческите данни позволяват на екипите да изпращат правилното съобщение до правилния човек на правилния етап от процеса на покупка, без ръчно сегментиране. |
| По-нисък бизнес риск | Непрекъснатото откриване на измами, мониторингът на съответствието и забелязването на аномалии разкриват проблемите рано, често преди да струват пари или да навредят на репутацията |
| Ускорени иновации в продуктите и услугите | Данните за телеметрията на употребата и обратната връзка от клиентите разкриват разлики между това, което е създадено, и това, от което клиентите действително се нуждаят, което значително съкращава циклите на итерация на продукта |
| Устойчиво конкурентно предимство | Организациите, които действат въз основа на анализи на големи данни в реално време, постоянно изпреварват конкурентите си, които все още разчитат на тримесечни статични отчети. |
Тези шест предимства не са независими едно от друго. По-бързите решения намаляват риска. По-добрата персонализация подобрява оперативната ефективност. По-ниският риск създава място за по-смели продуктови иновации. Организациите, които инвестират сериозно в анализ на големи данни, не решават само един проблем. Те изграждат нарастващо оперативно предимство, което се засилва всяка година с нарастването на обема и качеството на техните данни.
Най-добри практики за големи данни за бизнеса
Повечето програми за големи данни, които не постигат желаните резултати, споделят общ модел: те инвестират в инфраструктура, преди да определят конкретните бизнес резултати, които се опитват да постигнат. Организациите, които постоянно получават стойност от анализа на големи данни, следват различна последователност. Те започват с решението, което трябва да вземат, работят назад към данните, необходими за вземането му, и изграждат инфраструктура, която да обслужва тази специфична нужда.
1. Определете бизнес целите си, преди да изградите инфраструктура
Първият въпрос преди всяка инвестиция в големи данни трябва да бъде: какво конкретно решение ще ни помогнат да вземем тези данни и кой екип ще действа въз основа на него? Работата в обратна посока от конкретен бизнес резултат предотвратява скъпия и често срещан капан на изграждането на технически впечатляваща платформа за данни, която никой бизнес екип всъщност не използва в ежедневната си работа. Екип по продажбите, който се нуждае от по-добро приоритизиране на потенциалните клиенти, изисква коренно различна инфраструктура от екипа по веригата за доставки, който се нуждае от прогнозиране на търсенето на ниво дистрибуторски център.
2. Приоритизирайте качеството на данните и управлението
Лошото качество на данните е най-честата причина, поради която програмите за анализ на големи данни не успяват да генерират очакваната бизнес стойност. Качеството на анализите от всеки модел е пряка и неизбежна функция на качеството на постъпващите данни. Преди да мащабирате събирането на данни, установете ясни стандарти за данните, определете собствеността за всеки домейн от данни и внедрете политики за управление, които предотвратяват натрупването на дублиране, несъответствия и фрагментация на форматите с течение на времето.
В контекста на CRM, тази дисциплина означава редовно премахване на дубликатите на контактните записи, стандартизирани формати на полетата, прилагани за всички източници на потенциални клиенти, и ясни правила за това кои полета с данни са задължителни на всеки етап от продажбите. Тези дисциплини се отразяват сложни дивиденти с нарастването на обема на данните и предсказуем анализ моделите стават по-сложни.
3. Комбинирайте структурирани и неструктурирани данни
Анализът на големи данни генерира най-висока възвръщаемост, когато структурираните и неструктурираните данни се анализират заедно, а не поотделно. Структурираните CRM записи показват какво е правил клиентът. Неструктурираното съдържание на имейлите разкрива какво е казал и чувствал. Полуструктурираните данни за кликванията показват къде са били клиентите и колко дълго са се ангажирали. Комбинирането на трите вида данни създава профили на клиентите, много по-богати и с по-голяма предсказваща сила, отколкото всеки отделен тип данни може да създаде самостоятелно.
4. Съобразете се с еластичната облачна инфраструктура
Локалната инфраструктура за големи данни изисква големи първоначални капиталови инвестиции, дълги цикли на снабдяване и постоянно планиране на капацитета, за да се избегне едновременно недостатъчно осигуряване и скъпоструващо свръхразвитие. Облачните архитектури решават и трите проблема безпроблемно. Еластичните изчисления и съхранение се мащабират по време на пиковите аналитични натоварвания и се намаляват, когато търсенето спадне, като разходите следват действителното използване, а не теоретичните максимални капацитети.
За повечето бизнеси преминаването към облачна инфраструктура за големи данни също драстично съкращава времето между събирането на данни и наличната аналитична информация, тъй като облачните платформи предоставят напълно управлявани версии на инструменти като Spark, Kafka и BigQuery, които елиминират седмици на конфигуриране и текуща поддръжка от специализирани инженерни екипи.
5. Вградете анализи от големи данни директно в работните процеси на бизнеса
Най-голямата разлика между успешните програми за големи данни и тези, които се забавят, не е качеството на данните или възможностите на инфраструктурата. Тя е свързана с приемането. Когато бизнес потребителите трябва да влизат в отделен инструмент за анализ, да извличат отчет ръчно или да чакат анализатор да превърне констатациите в препоръки, прозренията просто не достигат до решения достатъчно последователно, за да променят резултатите.
Често задавани въпроси (FAQ)
В1. Какво представляват големите данни с прости думи?
Големите данни се отнасят до изключително големи, бързи или сложни набори от данни, с които традиционните инструменти не могат да се справят. Бизнесът използва усъвършенствани анализи, за да извлича прозрения, да идентифицира модели и да взема ефикасни решения, основани на данни.
В2. Кои са 5-те предимства на големите данни?
5-те „V“-та на големите данни са обем (размер на данните), скорост (скорост), разнообразие (типове данни), достоверност (точност) и стойност (бизнес прозрения), определящи как се генерират, обработват и използват големите данни.
В3. Какви са примерите за големи данни в бизнеса?
Примерите за големи данни включват потоци от финансови транзакции, здравни записи с носими данни, активност в социалните медии, системи за проследяване на логистиката и данни за поведението на клиентите от уебсайтове, приложения и CRM платформи.
Въпрос 4. Кои индустрии използват анализ на големи данни?
Индустриите, използващи анализ на големи данни, включват търговията на дребно, здравеопазването, финансите, производството, логистиката, телекомуникациите, медиите и електронната търговия, където големи обеми от клиентски, оперативни и транзакционни данни водят до прозрения и вземане на решения.
В5. Какви инструменти се използват за анализ на големи данни?
Инструментите за големи данни включват Apache Hadoop, Apache Spark, Google BigQuery, Snowflake, Apache Kafka, Tableau, Power BI и CRM платформи като Vtiger CRM с вградени възможности за анализ на изкуствен интелект.
В6. Каква е разликата между големи данни и анализ на данни?
Големите данни се отнасят до големи, сложни набори от данни, докато анализът на данни е процесът на анализ на данни. Анализът на големи данни обработва специално огромни набори от данни, използвайки усъвършенствани инструменти за по-задълбочени прозрения.
Въпрос 7. Как се използват големите данни в CRM като Vtiger CRM?
Големите данни във Vtiger CRM позволяват унифицирани изгледи на клиентите, прогнозни прозрения, персонализирана комуникация, автоматизирани работни процеси и подобрени решения за продажби и маркетинг чрез интелигентност, базирана на данни, в реално време.
В8. Свързани ли са големите данни с изкуствения интелект и машинното обучение?
Големите данни захранват изкуствения интелект и машинното обучение, като предоставят големи набори от данни за модели на обучение, подобряват точността, позволяват автоматизация, прогнозират резултатите и подобряват вземането на решения в бизнес функциите.
Въпрос 9. Каква е разликата между големи данни и малки данни?
Малките данни са структурирани, управляеми и се използват за историческо отчитане, докато големите данни са големи и сложни, което позволява прогнозни анализи, обработка в реално време и проактивно вземане на решения отвъд традиционните инструменти.
