Big Hoopla wokół analizy Big Data

„Informacja to olej XXI wieku, a analityka to silnik spalinowy”

To oświadczenie byłego wiceprezesa wykonawczego firmy Gartner ds. badań i doradztwa, Petera Sondergaarda, wskazuje na siłę analityków, która sprawia, że ​​duże zbiory danych stają się bardziej znaczące, wnikliwe i odpowiednie do aktualnego kontekstu biznesowego. Dzisiejszy świat jest napędzany przez ogromne ilości danych napływające z niezliczonych źródeł ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Te „duże zbiory danych” napędzają większość innowacji technologicznych XXI wieku, takich jak przetwarzanie w chmurze, sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML), Blockchain, Internet rzeczy (IoT) itp. Podczas gdy same dane są podstawą inteligencji biznesowej , w swojej surowej postaci to tylko słoń w pokoju. Aby naprawdę zadziałał jego urok, musi zostać wydobyty i przetworzony w celu zebrania określonych wzorców i znaczących spostrzeżeń.

• Definicja
• Historia
• Znaczenie
• Wykorzystanie Big Data Analytics w przemyśle
• Jak to działa?
• Rodzaje
• Plusy i minusy
• Wideo
• Różnice
• Rozwój biznesu dzięki analizie danych
• Narzędzia i technologie
• Oprogramowanie do analizy danych
• Trendy

Czym jest analiza Big Data i dlaczego jest tak istotna w dzisiejszym kontekście?

W swojej najbardziej kompleksowej definicji analityka big data to zasadniczo zaawansowana analityka obejmująca złożone narzędzia i aplikacje, algorytmy statystyczne i modelowanie predykcyjne napędzane przez wysokowydajne systemy analityczne. Mówiąc najprościej, analityka to proces szczegółowej analizy dużych i złożonych zbiorów danych zebranych z różnych źródeł, takich jak sieci społecznościowe, platformy cyfrowe, dane internetowe, dzienniki internetowe, ankiety klientów, rekordy sprzedaży, dane IoT przechwycone przez czujniki itp.

Głównym celem analityki jest uzyskanie krytycznych informacji, takich jak preferencje klientów, ukryte wzorce i korelacje danych oraz aktualne trendy rynkowe, aby pomóc organizacjom w podejmowaniu świadomych decyzji biznesowych.

Organizacje na całym świecie zdają sobie sprawę, jak ważne jest uruchamianie aplikacji analitycznych w celu interpretacji ruchu w przedsiębiorstwie w różnych formach i silosach. Aplikacje do analizy danych big data pomagają analitykom danych, naukowcom, statystykom i specjalistom od modelowania predykcyjnego w fachowej analizie wszystkich form niewykorzystanych danych w organizacji.

Integracja i krytyczna analiza ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych przedsiębiorstwa umożliwia organizacjom uzyskanie niezbędnych praktycznych spostrzeżeń i wykorzystanie ich do podejmowania strategicznych decyzji biznesowych.

Historia i ewolucja Big Data i Analytics

Pojęcie big data zostało początkowo wprowadzone gdzieś w połowie lat dziewięćdziesiątych i odnosiło się do rosnących wolumenów danych. Na początku XXI wieku termin ten został rozszerzony o różnorodność, a także szybkość tworzenia danych.

W konsekwencji zidentyfikowano trzy kluczowe wymiary big data – objętość (ilość gromadzonych danych), różnorodność (rodzaje gromadzonych danych) oraz prędkość (szybkość przetwarzania danych). Stało się to znane jako 3V big data – objętość, różnorodność i prędkość – koncepcja szeroko spopularyzowana przez firmę Gartner w 2000 roku.

Osiągnął inny poziom wraz z wprowadzeniem platformy Hadoop w 2006 roku. Uruchomiony jako platforma przetwarzania rozproszonego Apache typu open source, Hadoop umożliwił organizacjom uruchamianie złożonych aplikacji do obsługi dużych zbiorów danych na platformie klastrowej zbudowanej przy użyciu zwykłego sprzętu.

Ponieważ Hadoop i powiązane technologie wciąż dojrzewały i ewoluowały w ramach ekosystemu, zaawansowana analityka przyniosła większą szybkość i sprawność, umożliwiając organizacjom wyprzedzanie konkurencji.

Znaczenie analizy Big Data dla organizacji globalnych

Zaawansowana analiza danych obejmuje wysoce wyspecjalizowane oprogramowanie i rozwiązania wspierane przez potężne systemy obliczeniowe oparte na chmurze. Umożliwia to organizacjom właściwe wykorzystanie danych korporacyjnych; walidacja istniejących modeli danych; i wykorzystuj nowe informacje do podejmowania mądrzejszych decyzji biznesowych – z kolei maksymalizując rentowność.

Pomaga organizacjom czerpać wartość w zakresie:

• Zwiększone możliwości rozwoju
• Poprawiona wydajność operacyjna
• Ulepszone inicjatywy wejścia na rynek
• Doskonała obsługa klienta
• Niższe koszty przechowywania dużych ilości danych
• Szybkie i natychmiastowe podejmowanie decyzji z wykorzystaniem analityki w pamięci
• Ukierunkowane wprowadzanie nowych produktów i usług zgodnie z potrzebami klientów
• Zwiększona przewaga konkurencyjna na rynku

Analiza Big Data: typowe branżowe przypadki użycia

• Usługi bankowe i finansowe

  Umożliwia bankom i instytucjom finansowym podejmowanie rozsądnych decyzji finansowych poprzez dostarczanie solidnych analiz analitycznych na temat dużych ilości nieustrukturyzowanych danych klientów.

Przeczytaj także: Jak korzystać z analizy Big Data, aby ulepszyć branżę finansową

• Produkcja

  Analytics pomaga producentom oszczędzać koszty i zwiększać przychody, dostarczając głęboki wgląd w złożone łańcuchy dostaw, systemy IoT oraz stan i konserwację sprzętu.

• Opieka zdrowotna

  Zarządzanie dokumentacją medyczną pacjentów, informacjami o ubezpieczeniach medycznych i innymi danymi dotyczącymi zdrowia pacjentów może być przytłaczające, biorąc pod uwagę ogrom dostępnych informacji.

  Zastosowanie zaawansowanych analiz umożliwia pracownikom służby zdrowia gromadzenie przydatnych informacji, które można następnie wykorzystać do szybszego diagnozowania i leczenia.

• Sprzedaż

  Zadowolenie klienta jest kluczowym imperatywem sukcesu w handlu detalicznym, a klienci stali się dziś bardziej wymagający pod względem osobistych potrzeb i preferencji marki. Wykorzystując duże zbiory danych i analizy, sprzedawcy detaliczni mogą teraz badać zachowania zakupowe konsumentów i przewidywać kluczowe trendy zakupowe, co umożliwia im wysyłanie spersonalizowanych rekomendacji produktów, a tym samym zwiększanie wskaźnika zadowolenia klientów.

• Rząd

  Większość instytucji rządowych, zwłaszcza organów ścigania, często stoi przed wyzwaniem zwiększenia produktywności przy jednoczesnym utrzymaniu napiętych budżetów. Narzędzia do analizy Big Data pomagają agencjom rządowym, usprawniając podstawowe operacje i dostarczając kompleksowych informacji, które ułatwiają szybkie i dokładne podejmowanie decyzji.

Rzeczywiste działanie Big Data Analytics

Świat, w którym żyjemy, to wielka hurtownia danych. Każdego dnia generowane są biliony petabajtów danych, a marki wykorzystują spostrzeżenia z tych danych, aby ulepszyć swoją ofertę produktów i usług, a tym samym poprawić wrażenia klientów. Technologia nie tylko znacząco wpłynęła na to, jak żyjemy i wykonujemy nasze codzienne czynności; umożliwiło to ponadto systematyczne gromadzenie i analizę informacji, które mogą radykalnie zmienić nasze życie.

Rozważ to:

prawie każda osoba korzysta ze smartfona i jest połączona z Internetem za pośrednictwem jednego lub drugiego urządzenia. Media społecznościowe zmieniły sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcje z rodziną, przyjaciółmi, współpracownikami i markami, z których korzystają na co dzień. Ta złożona wzajemna łączność doprowadziła do ogromnej eksplozji danych w kanałach cyfrowych i społecznościowych. Marki gromadzą te duże zbiory danych, stosują zaawansowaną analitykę i wydobywają istotne informacje, które pozwalają im lepiej służyć konsumentom.

Technologie takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stworzyły nowsze paradygmaty satysfakcji klienta, pomagając markom tworzyć bardziej spersonalizowane doświadczenia zakupowe.

Organizacje wdrażają do badania podstawowych ludzkich zachowań i wewnętrznych wzorców życia, aby ulepszać swoje produkty i usługi, wpływając tym samym na każdy aspekt naszego życia.

Rodzaje analityki Big Data

Analitykę Big Data można ogólnie podzielić na następujące typy, a algorytmy odgrywają bardzo ważną rolę w zapewnieniu pomyślnej implementacji odpowiedniego typu analizy odpowiadającej podstawowym potrzebom organizacji.

• Analityka predykcyjna

  Jak sama nazwa wskazuje, przyszłą ścieżkę przewiduje się z wyprzedzeniem, odpowiadając na krytyczne pytania „dlaczego” i „jak”, które ujawniają określone wzorce danych. Zaawansowane technologie uczenia maszynowego są stosowane do uczenia się w ruchu, gdy pojawiają się nowe wzorce danych.

• Analiza diagnostyczna

  Wiąże się to z badaniem danych z przeszłości i identyfikacją przyczyny wystąpienia określonych zdarzeń. Analityka diagnostyczna – zwana również analityką behawioralną – identyfikuje i eliminuje luki analityczne oraz dostarcza praktycznych spostrzeżeń po systematycznym udzielaniu odpowiedzi na pytania „dlaczego” i „jak”.

• Analiza nakazowa

  Ten typ koncentruje się na konkretnych analizach opartych na ustalonym zestawie reguł i zaleceń, aby określić jasny model analityczny dla biznesu. Analityka preskryptywna ułatwia automatyzację podejmowania decyzji – zaawansowana heurystyka i sieci neuronowe są stosowane do istniejących algorytmów analitycznych, aby dostarczać rekomendacje dotyczące najlepszych działań, które mogą osiągnąć pożądane wyniki biznesowe.

• Analiza opisowa

  Ten typ polega na eksploracji danych wchodzących do przedsiębiorstwa i zastosowaniu analityki w celu uzyskania opisu na podstawie rodzaju zebranych danych. Analityka opisowa odpowiada na pytanie „co się stało”, zapewniając ogólny przegląd krajobrazu biznesowego.

Korzyści i wyzwania związane z analizą Big Data

Wdrożenie solidnego rozwiązania stało się integralnym elementem strategii biznesowej, a przedsiębiorstwa na całym świecie czerpią niezliczone korzyści z analizy danych. Jednak przed faktycznym uruchomieniem pełnej implementacji ważne jest, aby zrozumieć niektóre nieodłączne korzyści i wyzwania związane z jej wdrożeniem.

Korzyści

• Ulepszone podejmowanie decyzji wsparte analizami biznesowymi opartymi na danych
• Zwiększona produktywność i wydajność operacyjna dzięki zaawansowanym narzędziom i technologiom do analizy Big Data
• Zmniejszone koszty eksploatacji dzięki zwiększeniu sprawności
• Doskonała obsługa klienta osiągnięta dzięki analizie danych w celu wprowadzania nowych produktów i wysyłania spersonalizowanych rekomendacji
• Łatwe wykrywanie oszustw, zwłaszcza w branżach wrażliwych na informacje, takich jak bankowość i opieka zdrowotna
• Zwiększony wzrost organizacyjny i przychody dzięki doskonałemu podejmowaniu decyzji i lepszej obsłudze klienta
• Ukierunkowane innowacje dzięki terminowemu i szybkiemu wglądowi w globalne trendy rynkowe

Wyzwania

• Brak talentu z niezbędnymi umiejętnościami i wysokie koszty związane z zatrudnianiem i szkoleniem wykwalifikowanych specjalistów danych (analogowie danych, analitycy danych, eksperci)
• Problemy dotyczące jakości danych wynikające z wdrażania analiz na niedokładnych, nieistotnych danych w niewłaściwym formacie
• Kwestie zgodności ze względu na niemożność spełnienia standardów branżowych i regulacji rządowych dotyczących wrażliwych danych osobowych
• Zagrożenia związane z cyberbezpieczeństwem, zwłaszcza w zakresie przechowywania wrażliwych danych, które mogą być przedmiotem włamań
• Szybko rozwijające się technologie w globalnym ekosystemie sprawiają, że dawne inwestycje są prawie przestarzałe
• Wysokie koszty związane z infrastrukturą IT (centra danych, przepustowość sieci), utrzymaniem sprzętu, personelem itp.
• Problemy związane z integracją starszych systemów korporacyjnych zawierających silosowe zestawy danych z zaawansowanymi platformami analitycznymi

(Pobierz raport: 5 sposobów na przekształcenie Big Data w dużą wartość)

Big Data czy Data Science czy Data Analytics? Czy istnieje różnica?

Ogromna eksplozja danych, zwłaszcza w ciągu ostatniej dekady, otworzyła nowe perspektywy w dziedzinie, takiej jak analityka danych i nauka o danych, a analityka dużych zbiorów danych jest zwykle kojarzona z nauką o danych. Chociaż terminologie te są używane zamiennie, każda koncepcja funkcjonuje w unikalny sposób w środowisku technologii danych.

Wszystkie trzy koncepcje są istotne w sferze danych i mają znaczny wpływ na globalne operacje biznesowe. Organizacje szybko przechodzą od zorientowania na produkt do zorientowania na dane — wykorzystują każdy element dostępnych informacji o klientach i rynku do ulepszania swoich produktów i usług, zapewniania najwyższej jakości obsługi klienta i pokonywania konkurencji.

Jak możesz rozwijać swoją firmę, korzystając z analizy danych?

Pojawienie się technologii nowej ery, takich jak IoT, AI i ML, usprawniło analitykę big data i wdrażanie nauki o danych w różnych branżach. Analiza danych przynosi korzyści wszystkim typom organizacji — niezależnie od wielkości i działalności — na kilka wymiernych sposobów.

• Umożliwia kierownictwu podejmowanie świadomych decyzji biznesowych
• Pomaga w walidacji krytycznych decyzji biznesowych poprzez dostarczanie głębokiego wglądu w dane
• Identyfikuje kluczowe trendy rynkowe, aby wyprzedzić konkurencję
• Zwiększa wydajność operacyjną i produktywność biznesową
• Umożliwia wdrażanie planów działania o niskim ryzyku z wykorzystaniem danych

Najlepsze narzędzia i technologie analizy Big Data

Nie zawiera żadnego pojedynczego rozwiązania ani technologii. W rzeczywistości jest to połączenie kilku zaawansowanych narzędzi i technologii, które współpracują ze sobą w celu uzyskania maksymalnej wartości z analizowanych danych.

Obecnie profesjonaliści używają architektur głębokich jezior Hadoop, które służą jako główny skarbiec do przechowywania przychodzących nieprzetworzonych danych. Zarządzanie danymi ma kluczowe znaczenie w procesie analizy danych, a zebrane dane powinny być dobrze przechowywane, zorganizowane, odpowiednio sformatowane i skonfigurowane oraz podzielone na partycje, aby osiągnąć najlepszą wydajność. Przechowywane dane są następnie gotowe do analizy przy użyciu zaawansowanego oprogramowania analitycznego zawierającego narzędzia do:

Data Mining – przesiewanie dużych zbiorów danych w celu wykrycia wzorców do dalszego przetwarzania i analizy

Predictive Analytics – budowanie zaawansowanych modeli danych, które prognozują przyszłe zachowania klientów

Uczenie maszynowe – trenowanie maszyn do uczenia się w czasie rzeczywistym w celu analizy większych, złożonych zbiorów danych

In-memory Analytics — analiza dużej ilości danych z pamięci systemowej w celu testowania nowszych scenariuszy i tworzenia wykonalnych modeli danych

Text Mining – analiza danych tekstowych z książek, ankiet, internetu i innych tekstowych źródeł danych

(Przeczytaj również: Najlepsze narzędzia do analizy Big Data, które warto rozważyć w biznesie)

Oprogramowanie do analizy danych na rok 2020 i później

Poniżej znajduje się lista niektórych z najlepszych programów do analizy danych, które prawdopodobnie zostaną wdrożone przez większość organizacji w nadchodzących latach.

1. Apache Hadoop – rozwiązanie open source do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych w ogromnych, złożonych klastrach obliczeniowych
2. IBM Watson — platforma analityczna w chmurze obsługująca sztuczną inteligencję do automatycznej analizy predykcyjnej i wykrywania danych
3. Google Analytics – najpopularniejsze narzędzie do analityki internetowej oparte na dashboardzie do śledzenia i raportowania ruchu na stronie
4. SAP Business Intelligence Platform – zaawansowane rozwiązanie Business Intelligence do monitorowania kluczowych wskaźników klientów w celu analizy zachowań klientów
5. Zoho Analytics — współpracująca platforma do analizy danych biznesowych do generowania raportów w celu podejmowania decyzji opartych na danych
6. GoodData – kompleksowy system oparty na chmurze z wbudowaną analityką do dostarczania specyficznych dla branży rozwiązań do analizy danych
7. IBM Analytics — preskryptywne i predyktywne narzędzie do analizy danych, które zapewnia oparte na dowodach spostrzeżenia wspierające podejmowanie kluczowych decyzji

Trendy w Big Data i Analytics: co nas czeka?

Rok 2019 był świadkiem operacjonalizacji systemów korporacyjnych z analizami w dużej mierze opartymi na frameworkach automatyzacji. Kolejnym znaczącym wydarzeniem była masowa konsolidacja dostawców rozwiązań big data, pozostawiająca rynek otwarty tylko dla innowatorów i prawdziwych graczy zmieniających zasady gry. Integracja AI i ML z tradycyjnymi rozwiązaniami do analizy danych osiągnęła znaczny poziom, aby zwiększyć wydajność operacyjną w całym łańcuchu wartości biznesowej.

Chociaż trendy te nadal ewoluują, przewiduje się, że pewne głębokie postępy będą miały ogromny wpływ na świat.

1. Rosnąca adopcja Internetu Rzeczy i cyfrowych bliźniaków:

Analityka danych IoT wciąż rośnie w ogromnym tempie, a pojawiająca się koncepcja cyfrowych bliźniaków jest coraz szybciej przyjmowana przez organizacje. Cyfrowe bliźniaki to po prostu cyfrowe repliki fizycznych obiektów, systemów i ludzi; i są zasilane przez dane zebrane przez czujniki w czasie rzeczywistym. Wydobycie wartości z tych wszystkich danych wymaga integracji z zaawansowaną platformą danych i właśnie tutaj cyfrowi bliźniacy stworzą ogromne możliwości biznesowe w przyszłości.

2. Rozszerzona analityka:

Przyszłość należy do rozszerzonych strumieni danych, w których systemy analityczne będą wdrażać technologie AI i ML w celu wyprzedzenia kluczowych wniosków. Gartner przewiduje rozwój „naukowców zajmujących się danymi obywatelskimi” dzięki rozszerzonej analityce, dzięki czemu użytkownicy mogą łatwo wyszukiwać dane za pomocą przetwarzania języka naturalnego (NLP).

3. Monetyzacja ciemnych danych:

Gartner definiuje ciemne dane jako rutynowe informacje biznesowe gromadzone, przetwarzane i rejestrowane wyłącznie w celu spełnienia standardów zgodności; i zwykle zajmuje ogromną przestrzeń magazynową. W nadchodzących latach organizacje będą wykorzystywać swoje ciemne dane poprzez digitalizację analogowych rejestrów przedsiębiorstw i integrowanie tych danych ze swoją platformą analityczną w celu uzyskania istotnych informacji biznesowych.

4. Optymalizacja kosztów chmury poprzez wdrożenie chłodni:

Przyszłość sprowadza się do zoptymalizowanych pod względem kosztów systemów w chmurze, a organizacje przechodzą na zimne przechowywanie danych, takie jak Nearline i Coldline firmy Google oraz Azure Cool Blob, aby przechowywać dane historyczne i nieużywane, co prowadzi do nawet 50% oszczędności na kosztach przechowywania danych5.

5. Operacje danych:

Zapotrzebowanie na narzędzia do integracji i zarządzania wraz z nieodłączną złożonością istniejących potoków danych doprowadziło do pojawienia się DataOps. DataOps obejmuje metodologie DevOps i Agile w całym cyklu życia analizy Big Data oraz wdraża zautomatyzowane mechanizmy testowania i dostarczania w celu zapewnienia wysokiej jakości wglądu.

Końcowe przemyślenia

Kolejny rozdział ewolucji big data i analityki już prezentuje się światu. Organizacje szybko przyswajają nowsze technologie, narzędzia i koncepcje, które obiecują lepszą jakość danych, bardziej wnikliwe metryki i oparte na faktach analizy predykcyjne zdolne do podejmowania świadomych decyzji biznesowych. Transformacja cyfrowa zrewolucjonizuje strategie Big Data, a organizacje będą inwestować w platformy i rozwiązania, które obsługują wiele biznesowych przypadków użycia. W nadchodzących latach dane staną się większe niż życie, a analityka odegra ważną rolę w kształtowaniu przyszłych ścieżek w gęsto połączonym ekosystemie cyfrowym.

Inne przydatne zasoby:

Wpływ Big Data Analytics na eCommerce

Dlaczego technologia Data Science jest większa niż Big Data Analytics

Korzyści z analizy danych w sprzedaży, które każdy dyrektor ds. marketingu powinien wiedzieć

Jak analiza Big Data może poprawić doświadczenia klientów

Najpopularniejsze narzędzia Big Data Analytics w marketingu

Korzyści z analizy Big Data w bankowości i usługach finansowych