Big data to obecnie jedna z najczęściej wyszukiwanych technologii biznesowych, i to nie bez powodu. Big data to ogromne, złożone zbiory danych, ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane lub częściowo ustrukturyzowane, generowane z dużą prędkością ze źródeł takich jak media społecznościowe, czujniki IoT, transakcje finansowe i platformy CRM. Te zbiory danych są zbyt duże i szybko się zmieniają, aby mogły je obsłużyć tradycyjne narzędzia bazodanowe, dlatego firmy korzystają ze specjalistycznych platform, aby je przetwarzać i wyciągać z nich praktyczne wnioski.
Za każdym razem, gdy klient kliknie produkt, szpital zarejestruje odczyt pacjenta lub czujnik logistyczny zaktualizuje lokalizację, generowane są dane. Pojedynczo te zdarzenia są niewielkie. Razem stanowią fundament tego, co nazywamy dużymi zbiorami danych (big data), a organizacje, które potrafią z nimi pracować, konsekwentnie przewyższają te, które opierają się wyłącznie na intuicji i statycznych raportach kwartalnych.
Czym są Big Data? Prawidłowa definicja Big Data
Big data to kategoria zbiorów danych o tak dużej objętości, tak dużej prędkości przesyłania i tak zróżnicowanej strukturze, że konwencjonalne narzędzia, takie jak arkusze kalkulacyjne, bazy danych SQL i standardowe platformy Business Intelligence nie są w stanie efektywnie ich przechowywać, przetwarzać ani analizować.
Big data nie jest definiowane przez konkretny rozmiar pliku ani pojedynczy typ danych. Jest definiowane przez złożoność, jaką generuje dla tradycyjnej infrastruktury. Trzy podstawowe cechy odróżniają big data od zwykłych danych biznesowych. Zbiór danych jest zbyt duży, aby przechowywać go w standardowych bazach danych w przystępnej cenie. Jest dostarczany zbyt szybko, aby systemy przetwarzania wsadowego mogły za nim nadążyć. Jest też dostępny w zbyt wielu różnych formatach, aby jeden, sztywny schemat mógł go w pełni objąć.
Do źródeł rzeczywistych generujących duże ilości danych co sekundę zalicza się:
• Platformy mediów społecznościowych codziennie generują miliardy postów, komentarzy, reakcji, udostępnień i transmisji wideo
• Czujniki IoT stale śledzą temperaturę, ruch, pozycję GPS, parametry zdrowotne i stan sprzętu
• Platformy finansowe i e-commerce rejestrujące każdy zakup, zwrot, zdarzenie w koszyku i kliknięcie w czasie rzeczywistym
• Rejestry serwera i aplikacji rejestrujące zdarzenia systemowe, sesje użytkowników, wzorce błędów i incydenty bezpieczeństwa
• Treści wideo, audio i obrazy pochodzące z systemów monitoringu, nagrań klientów i katalogów produktów.
Głównym celem gromadzenia i zarządzania dużymi zbiorami danych jest wydobycie praktycznych wniosków z surowych danych, które w przeciwnym razie pozostałyby niewidoczne w stanie nieprzetworzonym. Analityka dużych zbiorów danych odpowiada na jedno kluczowe pytanie: jakie wzorce, prognozy i możliwości kryją się w tych ogromnych zbiorach danych, których standardowe raporty nigdy nie ujawnią?
Zanim przyjrzymy się 5 zasadom Big Data i sposobowi działania analityki Big Data, warto zobaczyć, czym Big Data różni się od tradycyjnych danych, którymi większość firm zawsze zarządzała:
| WYGLĄD | Tradycyjne dane | Big Data |
| Rozmiar danych | Gigabajty przechowywane w arkuszach kalkulacyjnych lub bazach danych SQL | Terabajty do petabajtów wymagają rozproszonego przechowywania w chmurze |
| Typy danych | Tylko ustrukturyzowane wiersze, kolumny i tabele relacyjne | Dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i półustrukturyzowane razem |
| Szybkość przetwarzania | Okresowe raporty wsadowe są generowane w stałych odstępach czasu | Transmisja strumieniowa w czasie rzeczywistym i niemal rzeczywistym w miarę zachodzenia zdarzeń |
| Wymagane narzędzia | Excel, SQL, standardowe platformy BI | Magazyny w chmurze i CRM oparte na sztucznej inteligencji |
| Główny cel | Prowadzenie dokumentacji, zgodność z przepisami i podstawowe raportowanie | Wnioski predykcyjne, wykrywanie anomalii i automatyzacja |
Jakie są 5 argumentów przeciwko Big Data?
Zasada 5V w Big Data to powszechnie akceptowany model zrozumienia, co sprawia, że zbiór danych kwalifikuje się jako Big Data i dlaczego wymaga specjalistycznej infrastruktury przetwarzania. Każda zasada opisuje inny wymiar złożoności. Łącznie zasada 5V w Big Data definiuje zarówno wyzwania, przed którymi stoją organizacje, jak i możliwości dostępne dla tych, którzy im sprostają.
| V | Co to znaczy | Przykład ze świata rzeczywistego |
|---|---|---|
| objętość | Łączna ilość danych wygenerowanych ze wszystkich źródeł, od terabajtów do petabajtów, a nie tylko gigabajtów | Co 60 sekund użytkownicy wysyłają 16 milionów SMS-ów, przesyłają 500 godzin nagrań wideo i wykonują 6 milionów wyszukiwań w Google na całym świecie |
| Szybkość | Szybkość, z jaką dane są tworzone, przesyłane strumieniowo i przetwarzane w czasie rzeczywistym bez udziału człowieka | Współczesna giełda papierów wartościowych przetwarza ponad milion zdarzeń związanych z zamówieniami na sekundę, z których każde wymaga natychmiastowej analizy |
| Odmiana | Szeroka gama formatów, w tym tabele strukturalne, tekst niestrukturalny, obrazy, pliki audio, wideo i sygnały z czujników | Pojedynczy klient detaliczny generuje jednocześnie ustrukturyzowane rejestry zakupów, nieustrukturyzowane wiadomości e-mail z pomocą techniczną, dane dotyczące kliknięć i aktywności w mediach społecznościowych |
| Prawdziwość | Stopień dokładności, spójności i wiarygodności zebranych danych. Niska wiarygodność bezpośrednio psuje wnioski. | Rejestr kontaktów z duplikatami rekordów kontaktów, niespójnymi formatami numerów telefonów i nieaktualnymi informacjami o firmie powoduje powstawanie mało wiarygodnych prognoz sprzedaży |
| Wartość: | Rzeczywista użyteczność biznesowa wydobyta poprzez analizę. Surowe dane bez ekstrakcji wartości to jedynie koszt magazynowania. | Identyfikacja potencjalnych klientów, którzy mają 80% szans na sfinalizowanie transakcji w tym kwartale, na podstawie sygnałów behawioralnych, a następnie kierowanie ich do przedstawicieli wyższego szczebla, zanim stracą zainteresowanie |
Firma przetwarzająca dane o dużej prędkości z kanałów IoT lub rynków finansowych na żywo potrzebuje architektury strumieniowej. Może również zaistnieć scenariusz, w którym firma przetwarzająca dane o dużej różnorodności, na przykład sprzedawca detaliczny łączący rejestry zakupów z nastrojami społecznymi i interakcją wideo, potrzebuje elastycznych kanałów przetwarzania, które nie wymagają sztywnych schematów.
Spośród 5 czynników „V” w Big Data, to właśnie na wartości skupiają się liderzy biznesu. Objętość, szybkość, różnorodność i wiarygodność to kwestie infrastrukturalne. Wartość to czynnik uzasadniający całą inwestycję. Bez jasnej ścieżki od surowych danych do konkretnej decyzji biznesowej, analiza Big Data staje się kosztownym procesem gromadzenia danych, bez mierzalnego zwrotu z inwestycji.
Jak działa Big Data? Wyjaśnienie 4-etapowego procesu
Big data nie pojawia się jako czysty, oznaczony wgląd gotowy do podjęcia decyzji biznesowej. Przechodzi przez ustrukturyzowany proces przetwarzania, zanim stanie się czymś, co może być wykorzystane przez zespół sprzedaży, menedżera wsparcia lub analityka marketingowego. Zrozumienie każdego etapu pomaga organizacjom inwestować w odpowiednie narzędzia i uniknąć częstego błędu polegającego na bezpośrednim przechodzeniu do analizy bez odpowiedniej infrastruktury.
Krok 1: Pobieranie danych
Gromadzenie danych rozpoczyna się u źródła. Zazwyczaj duży strumień danych pobiera dane jednocześnie z Oprogramowanie CRM Systemy, urządzenia IoT, aplikacje mobilne, platformy społecznościowe, interakcje na stronach internetowych, zewnętrzne interfejsy API i starsze bazy danych. Wyzwaniem na tym etapie jest pozyskiwanie danych ze wszystkich tych źródeł z różną prędkością i w zupełnie różnych formatach, bez utraty kontekstu, kompletności i dokładności.
Narzędzia muszą obsługiwać strumieniowe pobieranie danych w czasie rzeczywistym ze źródeł o dużej prędkości. Narzędzia do pobierania danych wsadowych przenoszą duże, statyczne zbiory danych ze starszych baz danych do nowoczesnej infrastruktury chmurowej. Prawidłowe wdrożenie warstwy pobierania danych stanowi fundament, od którego zależy każdy kolejny etap w procesie przetwarzania dużych zbiorów danych.
Krok 2: Przechowywanie danych
Po zebraniu, duże zbiory danych wymagają infrastruktury pamięci masowej zaprojektowanej z uwzględnieniem ich skali i różnorodności. Organizacje wykorzystują jeziora danych do przechowywania surowych, nieustrukturyzowanych danych w ich oryginalnym formacie, zachowując maksymalną elastyczność na potrzeby przyszłych analiz bez konieczności wcześniejszego stosowania schematu. Hurtownie danych przechowują oczyszczone, ustrukturyzowane zbiory danych, zoptymalizowane pod kątem szybkich, powtarzalnych zapytań.
Platformy pamięci masowej w chmurze, takie jak AWS S3, Google Cloud Storage i Azure Data Lake Storage, w dużej mierze zastąpiły sprzęt lokalny w większości firm. Ekonomia jest prosta: pamięć masowa w chmurze skaluje się elastycznie wraz ze wzrostem wolumenu danych, opłaty są naliczane na podstawie rzeczywistego wykorzystania i eliminuje koszty kapitałowe związane z zakupem i utrzymaniem serwerów fizycznych.
Krok 3: Przetwarzanie danych
Surowe dane rzadko są gotowe do analizy w stanie surowym. Procesy ETL (Extract, Transform, Load) oczyszczają dane, standaryzują formaty, rozwiązują brakujące wartości, usuwają duplikaty i odpowiednio je strukturyzują dla narzędzi analitycznych. Ten etap przetwarzania bezpośrednio decyduje o wiarygodności wniosków, które ostatecznie trafią do zespołów biznesowych. Wybór między przetwarzaniem wsadowym a strumieniowym zależy wyłącznie od tego, jak szybko firma musi zareagować na wnioski wygenerowane przez dane po ich przeanalizowaniu.
To właśnie tutaj powstaje prawdziwa wartość analityki big data. Modele uczenia maszynowego wykrywają wzorce w milionach rekordów jednocześnie, odnajdując korelacje i anomalie, których żaden zespół analityków nie byłby w stanie zidentyfikować ręcznie w rozsądnym czasie. Modele statystyczne kwantyfikują zależności między zmiennymi. Przetwarzanie języka naturalnego wydobywa znaczenie i sentyment z niestrukturyzowanego tekstu, takiego jak e-maile od klientów, zgłoszenia do pomocy technicznej i posty w mediach społecznościowych.
Platformy analityki wizualnej przekształcają wyniki gęstych modeli w pulpity nawigacyjne, wykresy i alerty w czasie rzeczywistym, które użytkownicy biznesowi mogą interpretować i na podstawie których mogą działać bez konieczności szkolenia z zakresu analizy danych. Na tym etapie cel przesuwa się z przetwarzania surowych danych na generowanie konkretnych, użytecznych rekomendacji biznesowych.
- Którzy klienci najprawdopodobniej odejdą w ciągu najbliższych 30 dni?
- Z którymi klientami przedstawiciel handlowy powinien się dziś skontaktować?
- Która kategoria produktów odnotuje wzrost popytu w ten weekend?
Krok 4: Decyzja, działanie i osadzanie przepływu pracy
Proces Big Data kończy się dopiero wtedy, gdy wgląd dociera do osoby lub zautomatyzowanego systemu, który może na nim działać. Najbardziej zaawansowana analityka Big Data nie ma żadnego wpływu na biznes, jeśli pozostaje w magazynie danych, do którego dostęp ma tylko trzech analityków. Ostatnim krokiem jest osadzanie prognoz i rekomendacji bezpośrednio w narzędziach, z których zespoły biznesowe korzystają na co dzień.
Przykłady Big Data w różnych branżach
Big data w biznesie to nie tylko koncepcja zarezerwowana dla gigantów technologicznych czy firm z dedykowanymi działami analizy danych. Ma ona konkretne, mierzalne zastosowania w różnych branżach, które różnią się od siebie, ale niosą ze sobą to samo podstawowe wyzwanie: zbyt duża ilość danych, ich zbyt szybki przepływ i zbyt wiele formatów uniemożliwiających ich przetwarzanie za pomocą konwencjonalnych narzędzi. Poniższe przykłady big data odzwierciedlają rzeczywiste rezultaty biznesowe, które są już osiągane.
Big Data w handlu detalicznym i e-commerce
Sprzedawcy detaliczni wykorzystują analitykę dużych zbiorów danych do prognozowania popytu na poziomie poszczególnych SKU, a nie na poziomie całej kategorii. Analizując jednocześnie zachowania użytkowników przeglądających strony, schematy porzucania koszyków, historię zakupów i trendy sezonowe, systemy sprzedaży detalicznej przewidują, które konkretne produkty będą się pojawiać w poszczególnych regionach w nadchodzących tygodniach. Rezultatem jest sprawniejsze zarządzanie zapasami, mniej braków magazynowych i znacznie niższe obniżki cen na koniec sezonu.
Spersonalizowane silniki rekomendacji produktów, czyli systemy sugerujące trafne produkty na podstawie zakupów podobnych klientów, działają w całości w oparciu o algorytmy filtrowania oparte na dużych zbiorach danych. Analiza nastrojów klientów, oparta na recenzjach i zgłoszeniach do pomocy technicznej, pomaga sprzedawcom detalicznym wcześnie wykryć problemy z jakością produktów, zanim negatywne opinie przerodzą się w problem z dużą liczbą zwrotów. CRM dla e-commerce upraszcza zatem Twój proces.
Big Data w opiece zdrowotnej
W opiece zdrowotnej analiza dużych zbiorów danych bezpośrednio wpływa na wyniki leczenia pacjentów. Elektroniczna dokumentacja medyczna, odczyty z urządzeń przenośnych, wyniki badań laboratoryjnych i badania obrazowe łączą się, tworząc predykcyjne modele diagnostyczne, które identyfikują pacjentów wysokiego ryzyka, zanim stan stanie się klinicznie krytyczny. Programy wczesnej interwencji oparte na tych modelach wykazały wymierną redukcję wskaźników ponownych przyjęć do szpitali i kosztów wizyt na ostrym dyżurze w wielu systemach opieki zdrowotnej.
Obsada kadrowa, planowanie wykorzystania sprzętu i zarządzanie łańcuchem dostaw w sieciach szpitalnych również znacząco korzystają z dużych zbiorów danych w aplikacjach biznesowych. Przewidywalna sztuczna inteligencja Modele uwzględniające schematy przyjęć pacjentów, sezonowe trendy zachorowań i liczbę zabiegów pomagają szpitalom przydzielać zasoby zanim wystąpią niedobory, zamiast reagować na nie dopiero po ich wystąpieniu.
Big Data w usługach finansowych
Instytucje finansowe przetwarzają ogromne ilości danych transakcyjnych w czasie rzeczywistym, co sprawia, że infrastruktura big data jest podstawowym wymogiem operacyjnym, a nie opcjonalną inwestycją. Systemy wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym analizują setki zmiennych na transakcję w ciągu milisekund, sygnalizując anomalie wskazujące na oszustwo jeszcze przed jej zakończeniem, zamiast wychwytywać je kilka dni później w ramach analizy zbiorczej.
Modele scoringu ryzyka kredytowego uwzględniają obecnie sygnały behawioralne i alternatywne źródła danych, obok tradycyjnej historii kredytowej, co pozwala na dokładniejsze oceny, które w odpowiedzialny sposób rozszerzają dostęp do kredytów, bez zwiększania wskaźników niewypłacalności. Zespoły ds. zgodności z przepisami wykorzystują zautomatyzowane systemy big data do generowania raportów gotowych do audytu, co wcześniej wymagało tygodni ręcznej pracy dużych zespołów analityków.
Big Data w produkcji
Nowoczesne zakłady produkcyjne wykorzystują setki czujników na każdej linii produkcyjnej, generując ciągłe dane dotyczące temperatury, wibracji, ciśnienia, wydajności i wydajności urządzeń. Modele konserwacji predykcyjnej, trenowane na podstawie danych z tych czujników, identyfikują prawdopodobieństwo awarii konkretnego sprzętu i proaktywnie planują serwis, zanim nieplanowane przestoje spowodują zatrzymanie produkcji i konieczność przeprowadzenia kosztownych napraw awaryjnych.
Systemy kontroli jakości, które w czasie rzeczywistym analizują dane wizualne i dane z czujników, natychmiast sygnalizują wadliwe jednostki na linii produkcyjnej, co pozwala ograniczyć ilość odpadów i zapobiega dostarczaniu wadliwych produktów do klientów, co z kolei skutkuje koniecznością zwrotów.
Big Data w sprzedaży i CRM
• Ocena potencjalnych klientów opiera się na sygnałach behawioralnych, historii zaangażowania i danych firmograficznych, a nie tylko na statusie przesłania formularza.
• Dokładność prognoz dotyczących rurociągów opiera się na analizie historycznych wzorców transakcji, a nie na powtarzanych szacunkach prawdopodobieństwa zamknięcia.
• Prognozowanie odejścia klientów na podstawie sygnałów o spadku zaangażowania zidentyfikowanych na kilka tygodni przed tym, jak odnowienie umowy stanie się trudne.
• Spersonalizowane sekwencje działań informacyjnych uruchamiane na podstawie danych behawioralnych w czasie rzeczywistym, a nie na podstawie ustalonych przedziałów czasowych.
Kluczowe korzyści płynące z analizy dużych zbiorów danych dla firm
Biznesowe uzasadnienie dla analityki big data znacznie wykroczyło poza teorię. Organizacje z każdego sektora mierzą realne korzyści w postaci niższych kosztów, krótszych cykli przychodów i wyższych wskaźników retencji klientów. Sześć poniższych korzyści reprezentuje najbardziej spójne rezultaty odnotowane w branżach, które zobowiązały się do rozwoju możliwości big data.
| Korzyści biznesowe | Jak to wygląda w praktyce |
| Szybsze i pewniejsze decyzje | Panele w czasie rzeczywistym i modele predykcyjne zastępują zgadywanie decyzjami opartymi na danych, które można podejmować w ciągu kilku godzin, a nie tygodni |
| Większa wydajność operacyjna | Konserwacja predykcyjna, automatyczne prognozowanie zapotrzebowania i optymalizacja tras redukują ilość odpadów i ręcznego obciążenia w różnych działach |
| Spersonalizowane doświadczenia klientów na dużą skalę | Dane behawioralne pozwalają zespołom wysyłać właściwe komunikaty do właściwych osób na właściwym etapie ścieżki zakupowej, bez konieczności ręcznej segmentacji |
| Niższe ryzyko biznesowe | Ciągłe wykrywanie oszustw, monitorowanie zgodności i wykrywanie anomalii pozwalają na wczesne wykrywanie problemów, często zanim spowodują straty finansowe lub zaszkodzą reputacji |
| Przyspieszona innowacja produktów i usług | Dane telemetryczne dotyczące użytkowania i opinie klientów ujawniają rozbieżności między tym, co zostało stworzone, a tym, czego faktycznie potrzebują klienci, co znacznie skraca cykle iteracji produktu |
| Utrzymana przewaga konkurencyjna | Organizacje korzystające z analiz dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym stale wyprzedzają konkurencję, która nadal opiera się na kwartalnych raportach statycznych |
Te sześć korzyści nie jest od siebie niezależnych. Szybsze podejmowanie decyzji zmniejsza ryzyko. Lepsza personalizacja poprawia wydajność operacyjną. Niższe ryzyko stwarza przestrzeń dla odważniejszych innowacji produktowych. Organizacje, które poważnie inwestują w analitykę dużych zbiorów danych, nie rozwiązują tylko jednego problemu. Budują złożoną przewagę operacyjną, która umacnia się z roku na rok wraz ze wzrostem ilości i jakości zasobów danych.
Najlepsze praktyki w zakresie dużych zbiorów danych dla firm
Większość programów big data, które nie spełniają oczekiwań, ma wspólny schemat: inwestują w infrastrukturę przed zdefiniowaniem konkretnych rezultatów biznesowych, które chcą osiągnąć. Organizacje, które konsekwentnie czerpią korzyści z analizy big data, postępują inaczej. Zaczynają od decyzji, którą muszą podjąć, cofają się do danych niezbędnych do jej podjęcia i budują infrastrukturę, aby zaspokoić tę konkretną potrzebę.
1. Określ cele biznesowe przed budową infrastruktury
Pierwszym pytaniem przed jakąkolwiek inwestycją w big data powinno być: jaką konkretną decyzję pomogą nam podjąć te dane i który zespół będzie na ich podstawie działał? Praca wstecz, odnosząc się do konkretnego wyniku biznesowego, zapobiega kosztownej i powszechnej pułapce tworzenia technicznie imponującej platformy danych, z której żaden zespół biznesowy nie korzysta w swojej codziennej pracy. Zespół sprzedaży, który potrzebuje lepszej priorytetyzacji leadów, potrzebuje zasadniczo innej infrastruktury niż zespół ds. łańcucha dostaw, który potrzebuje prognozowania popytu na poziomie centrum dystrybucji.
2. Nadaj priorytet jakości i zarządzaniu danymi
Niska jakość danych to najczęstszy powód, dla którego programy analityki dużych zbiorów danych nie generują oczekiwanej wartości biznesowej. Jakość wniosków z dowolnego modelu jest bezpośrednią i nieuniknioną funkcją jakości danych wejściowych. Przed skalowaniem gromadzenia danych należy ustalić jasne standardy danych, przypisać odpowiedzialność za każdą domenę danych oraz wdrożyć zasady zarządzania, które zapobiegną duplikacji, niespójności i fragmentacji formatów narastającej w czasie.
W kontekście CRM ta dyscyplina oznacza regularną deduplikację rekordów kontaktów, ujednolicone formaty pól stosowane we wszystkich źródłach leadów oraz jasne zasady dotyczące tego, które pola danych są wymagane na każdym etapie procesu sprzedaży. Dyscypliny te przynoszą coraz większe korzyści w miarę wzrostu wolumenu danych i… analityka predykcyjna modele stają się bardziej wyrafinowane.
3. Połącz dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane
Analityka Big Data generuje największe zyski, gdy dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane są analizowane łącznie, a nie oddzielnie. Ustrukturyzowane rekordy CRM pokazują, co zrobił klient. Nieustrukturyzowane treści e-maili ujawniają, co powiedział i co poczuł. Częściowo ustrukturyzowane dane z sekwencji kliknięć pokazują, gdzie odwiedzili klienci i jak długo byli zaangażowani. Połączenie tych trzech elementów tworzy profile klientów o wiele bogatsze i bardziej skuteczne predykcyjnie niż jakikolwiek pojedynczy typ danych w izolacji.
4. Dostosuj się do elastycznej infrastruktury chmurowej
Lokalna infrastruktura big data wymaga dużych początkowych nakładów inwestycyjnych, długich cykli zaopatrzenia i ciągłego planowania pojemności, aby uniknąć zarówno niedostatecznego przydzielania zasobów, jak i kosztownej, nadmiernej rozbudowy. Architektury chmurowe rozwiązują wszystkie te trzy problemy w prosty sposób. Elastyczne zasoby obliczeniowe i pamięci masowe skalują się w okresach szczytowych obciążeń analitycznych i zmniejszają się w miarę spadku zapotrzebowania, a koszty zależą od rzeczywistego wykorzystania, a nie od teoretycznego maksymalnego wykorzystania.
Dla większości firm przejście na infrastrukturę big data opartą na chmurze znacząco skraca czas upływający od momentu zebrania danych do momentu uzyskania dostępnych informacji, ponieważ platformy chmurowe zapewniają w pełni zarządzane wersje narzędzi, takich jak Spark, Kafka i BigQuery, eliminując konieczność poświęcania tygodni na konfigurację i stałą konserwację przez wyspecjalizowane zespoły inżynierów.
5. Osadź spostrzeżenia z Big Data bezpośrednio w przepływach pracy w firmie
Największą przepaścią między programami big data, które odnoszą sukces, a tymi, które stoją w miejscu, nie jest jakość danych ani możliwości infrastruktury. Chodzi o adopcję. Gdy użytkownicy biznesowi muszą zalogować się do oddzielnego narzędzia analitycznego, ręcznie wygenerować raport lub czekać, aż analityk przełoży wnioski na rekomendacje, wnioski po prostu nie docierają do decyzji wystarczająco konsekwentnie, aby zmienić rezultaty.
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
P1. Czym w skrócie są duże zbiory danych?
Big data odnosi się do niezwykle dużych, szybkich lub złożonych zbiorów danych, których tradycyjne narzędzia nie są w stanie obsłużyć. Firmy wykorzystują zaawansowaną analitykę do wyciągania wniosków, identyfikowania wzorców i efektywnego podejmowania decyzji w oparciu o dane.
P2. Jakie są 5 argumentów przeciwko dużym danym?
Pięć filarów big data to: objętość (rozmiar danych), prędkość (prędkość), różnorodność (typy danych), wiarygodność (dokładność) i wartość (wgląd w biznes). Definiują one sposób generowania, przetwarzania i wykorzystywania big data.
P3. Jakie są przykłady wykorzystania dużych zbiorów danych w biznesie?
Przykładami dużych zbiorów danych są strumienie transakcji finansowych, dokumentacja medyczna z danymi przechowywanymi w urządzeniach przenośnych, aktywność w mediach społecznościowych, systemy śledzenia logistyki oraz dane o zachowaniach klientów pochodzące ze stron internetowych, aplikacji i platform CRM.
P4. Jakie branże wykorzystują analizę dużych zbiorów danych?
Branże wykorzystujące analizę dużych zbiorów danych to m.in. handel detaliczny, opieka zdrowotna, finanse, produkcja, logistyka, telekomunikacja, media i handel elektroniczny, w których duże ilości danych dotyczących klientów, operacji i transakcji pozwalają na wyciąganie wniosków i podejmowanie decyzji.
P5. Jakie narzędzia są wykorzystywane do analizy dużych zbiorów danych?
Narzędzia do analizy dużych zbiorów danych obejmują Apache Hadoop, Apache Spark, Google BigQuery, Snowflake, Apache Kafka, Tableau, Power BI oraz platformy CRM, takie jak Vtiger CRM, z wbudowanymi możliwościami analizy AI.
P6. Jaka jest różnica między big data a analizą danych?
Big data odnosi się do dużych, złożonych zbiorów danych, podczas gdy analityka danych to proces analizy danych. Analityka big data w szczególności przetwarza ogromne zbiory danych, wykorzystując zaawansowane narzędzia do uzyskiwania głębszych informacji.
P7. W jaki sposób duże zbiory danych są wykorzystywane w systemach CRM, takich jak Vtiger CRM?
Big data w systemie Vtiger CRM umożliwia uzyskanie ujednoliconego obrazu klientów, analiz predykcyjnych, spersonalizowaną komunikację, zautomatyzowane przepływy pracy oraz podejmowanie lepszych decyzji sprzedażowych i marketingowych dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym.
P8. Czy big data jest powiązane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym?
Big data napędza sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, dostarczając duże zbiory danych do modeli szkoleniowych, zwiększając dokładność, umożliwiając automatyzację, przewidując wyniki i usprawniając podejmowanie decyzji w różnych funkcjach biznesowych.
P9. Jaka jest różnica między dużymi danymi a małymi danymi?
Małe zbiory danych są ustrukturyzowane, łatwe w zarządzaniu i wykorzystywane do raportowania historycznego, natomiast duże zbiory danych są duże i złożone, co umożliwia uzyskiwanie predykcyjnych wniosków, przetwarzanie w czasie rzeczywistym i proaktywne podejmowanie decyzji wykraczające poza tradycyjne narzędzia.
