Big Hoopla din jurul Big Data Analytics

„Informația este uleiul secolului 21, iar analiza este motorul cu ardere”

Această declarație a fostului vicepreședinte executiv al Gartner, cercetare și consultanță, Peter Sondergaard, semnifică puterea deținută de analiză în a face datele mari mai semnificative, perspicace și relevante pentru contextul actual de afaceri. Lumea de astăzi este condusă de fluxul de date voluminos din nenumărate surse structurate și nestructurate.

Aceste „big data” alimentează majoritatea inovațiilor tehnologice ale secolului 21, cum ar fi Cloud Computing, Inteligența artificială (AI), Machine Learning (ML), Blockchain, Internetul obiectelor (IoT) etc. În timp ce datele în sine sunt coloana vertebrală a inteligenței de afaceri. , în forma sa brută este doar un elefant în cameră. Pentru a-și funcționa cu adevărat farmecul, trebuie să fie extras și procesat pentru a obține modele specifice și perspective semnificative.

• Definiție
• Istorie
• Importanţă
• Utilizarea Big Data Analytics în industrie
• Cum functioneaza?
• Tipuri
• Argumente pro şi contra
• Video
• Diferențele
• Creșterea afacerii folosind știința datelor
• Instrumente și tehnologii
• Software-uri de analiză a datelor
• Tendințe

Ce este Big Data Analytics și de ce este atât de relevant în contextul actual?

În definiția sa cea mai cuprinzătoare, analiza de date mari este în esență analiză avansată care implică instrumente și aplicații complexe, algoritmi statistici și modelare predictivă propulsată de sisteme analitice de înaltă performanță. Mai simplu spus, analiza este procesul de analiză minutioasă a seturi de date mari și complexe colectate din surse variate, cum ar fi rețelele sociale, platformele digitale, date de internet, jurnalele web, sondajele clienților, înregistrările vânzărilor, datele IoT capturate de senzori etc.

Obiectivul principal al analizei este de a obține informații critice, cum ar fi preferințele clienților, modelele și corelațiile de date ascunse și tendințele actuale ale pieței, pentru a ajuta organizațiile să ia decizii informate de afaceri.

Organizațiile din întreaga lume realizează importanța rulării aplicațiilor de analiză pentru a interpreta trecerea prin întreprindere în diferite forme și silozuri. Aplicațiile din analiza Big Data ajută analiștii de date și oamenii de știință, statisticienii și profesioniștii în modelare predictivă să analizeze cu experiență toate formele de date neexploatate care plutesc în organizație.

O integrare și o analiză critică a datelor de întreprindere structurate, semi-structurate și nestructurate le permite organizațiilor să obțină informațiile acționabile necesare și să le folosească pentru a lua decizii strategice de afaceri.

Istoria și evoluția Big Data și Analytics

Conceptul de date mari a fost introdus inițial undeva la mijlocul anilor 90 și se referea la volume în creștere de date. La începutul anilor 2000, termenul a fost extins astfel încât să cuprindă varietatea, precum și viteza în crearea datelor.

În consecință, au fost identificate trei dimensiuni cheie ale datelor mari – volumul (cantitatea de date colectate), varietatea (tipurile de date colectate) și viteza (viteza de procesare a datelor). Acest lucru a devenit cunoscut sub numele de 3V-uri ale datelor mari – volum, varietate și viteză – un concept popularizat pe scară largă de Gartner în anii 2000.

A atins un alt nivel odată cu introducerea cadrului Hadoop în 2006. Lansat ca un cadru de procesare distribuită Apache open source, Hadoop a permis organizațiilor să ruleze aplicații complexe de date mari pe o platformă în cluster construită folosind hardware-ul de bază.

Pe măsură ce Hadoop și tehnologiile conexe au continuat să se maturizeze și să evolueze în cadrul ecosistemului, analiza avansată a adus mai multă viteză și agilitate, permițând organizațiilor să rămână în fruntea curbei competitive.

Importanța Big Data Analytics pentru organizațiile globale

Analiza avansată a datelor cuprinde software și soluții foarte specializate, susținute de sisteme de calcul puternice bazate pe cloud. Acest lucru permite organizațiilor să valorifice datele companiei în mod corect; validarea modelelor de date existente; și folosiți informații noi pentru a lua decizii de afaceri mai inteligente – maximizând, la rândul său, profitabilitatea.

Ajută organizațiile să obțină valoare în termeni de:

• Oportunități de creștere sporite
• Eficiență operațională îmbunătățită
• Inițiative îmbunătățite de introducere pe piață
• Serviciu superior pentru clienți
• Costuri reduse de stocare a unor volume mari de date
• Luare rapidă și instantanee a deciziilor folosind analize în memorie
• Lansarea țintită a noilor produse și servicii în concordanță cu nevoile clienților
• Un avantaj competitiv crescut pe piață

Big Data Analytics: cazuri tipice de utilizare în industrie

• Servicii bancare și financiare

  Permite băncilor și instituțiilor financiare să ia decizii financiare sănătoase, oferind perspective analitice solide asupra unor volume mari de date nestructurate ale clienților.

Citiți și: Cum să utilizați Big Data Analytics pentru a îmbunătăți industria financiară

• de fabricație

  Analytics îi ajută pe producători să economisească costurile și să mărească veniturile, oferind informații profunde despre lanțurile de aprovizionare complexe, sistemele IoT și sănătatea și întreținerea echipamentelor.

• Sănătate

  Gestionarea dosarelor de sănătate a pacienților, a informațiilor despre asigurările medicale și a altor date despre sănătatea pacientului poate fi copleșitoare, având în vedere enormitatea informațiilor disponibile.

  Aplicarea analizei avansate le permite profesioniștilor din domeniul sănătății să obțină informații utile care pot fi apoi utilizate pentru a oferi diagnostice și opțiuni de tratament mai rapide.

• Cu amănuntul

  Satisfacția clienților este un imperativ esențial al succesului în retail, iar clienții de astăzi au devenit mai pretențioși în ceea ce privește nevoile personale și preferințele de marcă. Prin folosirea datelor mari și a analizelor, comercianții cu amănuntul pot studia acum comportamentul de cumpărare al consumatorilor și pot prezice tendințele cheie de achiziție, permițându-le să trimită recomandări personalizate de produse și, prin urmare, să sporească indicele de satisfacție a clienților.

• Guvern

  Majoritatea instituțiilor guvernamentale, în special agențiile de aplicare a legii, sunt adesea provocate de creșterea productivității, menținând în același timp bugete strânse. Instrumentele de analiză a datelor mari ajută agențiile guvernamentale prin eficientizarea operațiunilor de bază și prin furnizarea de informații cuprinzătoare care facilitează luarea rapidă și precisă a deciziilor.

Funcționarea reală a Big Data Analytics

Lumea în care trăim este un mare depozit de date. Există trilioane de petabytes de date generate în fiecare zi, iar mărcile profită de informații din aceste date pentru a-și îmbunătăți ofertele de produse și servicii și, prin urmare, pentru a îmbunătăți experiențele clienților. Tehnologia nu numai că a influențat foarte mult modul în care trăim și ne desfășurăm activitățile zilnice; a permis în continuare o colectare sistematică și o analiză a informațiilor capabile să ne modifice viețile în mod dramatic.

Gandeste-te la asta:

aproape fiecare individ folosește un smartphone și este conectat la internet printr-un dispozitiv sau altul. Rețelele sociale au devenit o schimbare în modul în care oamenii interacționează cu familia, prietenii, colegii și mărcile pe care le folosesc în fiecare zi. Această interconectivitate complexă a alimentat o explozie masivă de date pe canalele digitale și sociale. Mărcile adună aceste date mari, aplică analize avansate și extrag informații pertinente care le permit să servească mai bine consumatorii.

Tehnologii precum inteligența artificială și învățarea automată au creat paradigme mai noi de satisfacție a clienților, ajutând mărcile să creeze experiențe de cumpărături mai personalizate.

Organizațiile se desfășoară pentru a studia comportamentul uman de bază și modelele intrinseci de viață pentru a-și îmbunătăți produsele și serviciile, impactând astfel fiecare aspect al vieții noastre.

Tipuri de Big Data Analytics

Analiza datelor mari poate fi clasificată pe scară largă în următoarele tipuri, iar algoritmii joacă un rol foarte important în asigurarea implementării cu succes a tipului potrivit de analiză relevantă pentru nevoile primare ale organizației.

• Analize predictive

  După cum indică și numele, calea viitoare este prezisă în avans, răspunzând la întrebările critice „de ce” și „cum” care dezvăluie modele specifice de date. Tehnologiile avansate de învățare automată sunt aplicate pentru a învăța din mers pe măsură ce se prezintă noi modele de date.

• Analiza de diagnosticare

  Aceasta implică studierea datelor din trecut și identificarea cauzei apariției unor evenimente specifice. Analiza de diagnosticare – numită și analiză comportamentală – identifică și elimină lacunele analitice și oferă informații utile după ce răspunde sistematic la întrebările „de ce” și „cum”.

• Analiza prescriptivă

  Acest tip se concentrează pe analize specifice bazate pe un set fix de reguli și recomandări pentru a prescrie un model analitic clar pentru afacere. Analiza prescriptivă facilitează automatizarea procesului decizional – euristica avansată și rețelele neuronale sunt aplicate algoritmilor de analiză existenți pentru a oferi recomandări cu privire la cele mai bune acțiuni capabile să obțină rezultatele dorite de afaceri.

• Analiza descriptivă

  Acest tip implică extragerea datelor care vin în întreprindere și aplicarea analizei pentru a obține o descriere bazată pe tipul de date adunate. Analiza descriptivă răspunde la întrebarea „ce s-a întâmplat” pentru a oferi o imagine de ansamblu la nivel înalt asupra peisajului de afaceri.

Beneficii și provocări asociate cu Big Data Analytics

Implementarea unei soluții robuste a devenit o componentă integrală a strategiei de afaceri, iar întreprinderile din întreaga lume se bucură de nenumăratele avantaje ale analizei datelor. Cu toate acestea, înainte de a rula efectiv o implementare cu drepturi depline, este important să înțelegeți unele dintre beneficiile și provocările inerente asociate implementării acesteia.

Beneficii

• Luare a deciziilor îmbunătățită, susținută de informații despre afaceri bazate pe date
• Productivitate și eficiență operațională crescute prin instrumente și tehnologii avansate de analiză a datelor mari
• Costuri reduse de operare datorită creșterii eficienței
• Servicii superioare pentru clienți obținute folosind informații despre date pentru a lansa noi produse și a trimite recomandări personalizate
• Detectarea ușoară a fraudelor, în special în industriile sensibile la informații, cum ar fi bancare și asistență medicală
• Creștere organizațională și venituri sporite datorită luării de decizii superioare și a unui serviciu îmbunătățit pentru clienți
• Inovație concentrată prin informații oportune și rapide asupra tendințelor pieței globale

Provocări

• Lipsa talentului cu competențele necesare și costurile ridicate implicate în angajarea și formarea profesioniștilor calificați în date (scientist, analiști de date, experți)
• Probleme legate de calitatea datelor care decurg din implementarea analizelor pe date inexacte, irelevante într-un format necorespunzător
• Probleme de conformitate din cauza incapacității de a îndeplini standardele din industrie și reglementările guvernamentale referitoare la datele personale sensibile
• Riscuri legate de securitatea cibernetică, în special în ceea ce privește stocarea datelor sensibile care pot fi supuse piratarii
• Tehnologii care evoluează rapid în ecosistemul global, făcând investițiile de altădată aproape depășite
• Costuri ridicate legate de infrastructura IT (centre de date, lățime de bandă a rețelei, ), întreținere hardware, personal, etc.
• Probleme legate de integrarea sistemelor vechi de întreprindere care încorporează seturi de date izolate cu platforme de analiză avansate

(Descărcați cartea albă: 5 moduri de a transforma datele mari în valoare mare)

Big Data sau Data Science sau Data Analytics? Există o diferență?

Explozia masivă de date, în special din ultimul deceniu, a deschis perspective mai noi în domeniu, cum ar fi analiza datelor și știința datelor, iar analiza datelor mari este de obicei asociată cu știința datelor. În timp ce aceste terminologii sunt folosite în mod interschimbabil, fiecare concept funcționează într-un mod unic în peisajul tehnologiei datelor.

Toate cele trei concepte sunt relevante în domeniul datelor și au un impact semnificativ asupra operațiunilor de afaceri globale. Organizațiile trec rapid de la a fi centrate pe produs la centrate pe date – folosind fiecare informație disponibilă despre clienți și piață pentru a-și îmbunătăți produsele și serviciile, pentru a oferi servicii superioare clienților și pentru a învinge concurența.

Cum îți poți crește afacerea folosind știința datelor?

Apariția tehnologiilor noi, cum ar fi IoT, AI și ML a simplificat analiza big data și implementarea științei datelor în industrii. Știința datelor aduce beneficii tuturor tipurilor de organizații – indiferent de dimensiune și afaceri – în mai multe moduri tangibile.

• Permite conducerii să ia decizii de afaceri informate
• Ajută la validarea deciziilor de afaceri critice, oferind informații detaliate despre date
• Identifică tendințele cheie ale pieței pentru a rămâne în fața concurenței
• Îmbunătățește eficiența operațională și productivitatea afacerii
• Permite implementarea de planuri de acțiune cu risc scăzut, bazate pe date

Top instrumente și tehnologii de analiză a datelor mari

Nu încorporează nicio soluție sau tehnologie unică. De fapt, este o combinație de mai multe instrumente și tehnologii avansate care lucrează în tandem pentru a obține valoare maximă din datele analizate.

În zilele noastre, profesioniștii folosesc arhitecturile Hadoop de lac adânc, care servesc ca un seif principal pentru stocarea datelor brute primite. Gestionarea datelor este de o importanță crucială în procesul de analiză a datelor, iar datele adunate trebuie bine stocate, organizate, formatate și configurate corespunzător și împărțite pentru a obține cele mai bune performanțe. Datele stocate sunt apoi gata pentru analiză folosind un software de analiză avansat care încorporează instrumente pentru următoarele:

Data Mining – trecerea prin seturi mari de date pentru a descoperi modele pentru procesare și analiză ulterioară

Analiza predictivă – construirea unor modele avansate de date care previzionează comportamentul viitor al clienților

Învățare automată – antrenarea mașinilor pentru a învăța în timp real pentru analiza seturi de date mai mari și complexe

Analiză în memorie – analizează date voluminoase din memoria sistemului pentru a testa scenarii mai noi și a crea modele de date viabile

Text Mining – analiza datelor textuale din cărți, sondaje, internet și alte surse de date bazate pe text

(Citiți și: Top instrumente de analiză a datelor mari de care trebuie luate în considerare pentru afaceri)

Software de analiză a datelor pentru 2020 și mai departe

Mai jos este o listă cu unele dintre cele mai importante software de analiză a datelor care ar putea fi implementate de majoritatea organizațiilor în următorii ani.

1. Apache Hadoop – soluție open source pentru stocarea și procesarea de seturi mari de date în cadrul unor clustere de calcul complexe uriașe
2. IBM Watson – Platformă de analiză cloud activată AI pentru inteligență predictivă automatizată și descoperire de date
3. Google Analytics – cel mai popular instrument de analiză web bazat pe tablouri de bord pentru urmărirea și raportarea traficului site-ului web
4. SAP Business Intelligence Platform – o soluție avansată de business intelligence pentru a monitoriza valorile cheie ale clienților pentru analizarea comportamentului clienților
5. Zoho Analytics – o platformă colaborativă de analiză a datelor de afaceri pentru generarea de rapoarte pentru a ajunge la decizii bazate pe date
6. GoodData – un sistem end-to-end bazat pe cloud cu analiză încorporată pentru furnizarea de soluții de analiză a datelor specifice industriei
7. IBM Analytics – un instrument prescriptiv și predictiv de analiză a datelor pentru furnizarea de informații bazate pe dovezi pentru a sprijini luarea deciziilor cruciale

Tendințe în Big Data și Analytics: ce urmează?

2019 a fost martorul unei operaționalizări a sistemelor de întreprindere cu analize în mare parte conduse de cadrele de automatizare. O altă dezvoltare notabilă a fost consolidarea în masă a furnizorilor care furnizează soluții de date mari, lăsând piața deschisă doar pentru inovatori și adevărați schimbatori de joc. Integrarea AI și ML cu soluțiile tradiționale de analiză a datelor a atins cote semnificative pentru a crește eficiența operațională de-a lungul lanțului valoric al afacerii.

În timp ce aceste tendințe continuă să evolueze, există anumite progrese profunde anticipate care vor avea un impact masiv asupra lumii.

1. Adoptarea în creștere a IoT și a gemenilor digitali:

Analiza datelor IoT continuă să crească vertiginos cu o viteză imensă, conceptul emergent de gemeni digitali ajungând la o adoptare mai rapidă în rândul organizațiilor. Gemenii digitali sunt pur și simplu replici digitale ale obiectelor fizice, sistemelor și oamenilor; și sunt alimentate de date colectate de senzori în timp real. Extragerea valorii din toate aceste date necesită integrarea pe o platformă avansată de date și aici gemenii digitali vor crea oportunități imense de afaceri în viitor.

2. Analiză sporită:

Viitorul aparține fluxurilor de date augmentate în care sistemele de analiză vor implementa tehnologii AI și ML pentru a anticipa informațiile cheie. Gartner prezice creșterea „cetățenilor de știință în date” cu analize augmentate, făcând utilizatorii să interogheze cu ușurință datele folosind procesarea limbajului natural (NLP).

3. Monetizarea datelor întunecate:

Gartner definește datele întunecate ca informații comerciale de rutină colectate, procesate și înregistrate exclusiv pentru a îndeplini standardele de conformitate; și de obicei ocupă un spațiu uriaș de depozitare. În anii următori, organizațiile vor profita de datele lor întunecate prin digitizarea înregistrărilor analogice ale întreprinderii și prin integrarea acestor date în platforma lor de analiză pentru a obține informații pertinente de afaceri.

4. Optimizarea costurilor cloud prin implementarea stocării la rece:

Viitorul se referă la sisteme cloud optimizate din punct de vedere al costurilor, cu organizații care se îndreaptă către stocarea la rece a datelor, cum ar fi Nearline și Coldline de la Google și Azure Cool Blob, pentru a stoca date istorice și neutilizate, ceea ce duce la economii de până la 50% la costurile de stocare a datelor5.

5. DataOps:

Cererea de instrumente de integrare și guvernare, împreună cu complexitățile inerente conductelor de date existente au condus la apariția DataOps. DataOps încorporează metodologiile DevOps și Agile în întregul ciclu de viață de analiză a datelor mari și implementează mecanisme automate de testare și livrare pentru a oferi informații de calitate.

Gânduri finale

Următorul capitol de evoluție în big data și analytics se prezintă deja în fața lumii. Organizațiile adoptă rapid tehnologii, instrumente și concepte mai noi care promit o calitate îmbunătățită a datelor, valori mai perspicace și analize predictive bazate pe fapte, capabile să alimenteze deciziile de afaceri informate. Transformarea digitală va revoluționa strategiile de date mari, iar organizațiile vor investi în platforme și soluții care se adresează mai multor cazuri de utilizare în afaceri. Datele vor deveni mai mari decât viața în următorii ani, iar analiza va juca un rol important în modelarea căilor viitoare într-un ecosistem digital dens interconectat.

Alte resurse utile:

Impactul Big Data Analytics în comerțul electronic

De ce tehnologia Data Science este mai mare decât Big Data Analytics

Beneficiile analizei datelor în vânzări pe care fiecare CMO ar trebui să le cunoască

Cum poate îmbunătăți Big Data Analytics experiența clienților

Cele mai populare instrumente de analiză a datelor mari în marketing

Beneficiile Big Data Analytics în servicii bancare și financiare