Большая шумиха вокруг аналитики больших данных

«Информация — масло 21 века, а аналитика — двигатель внутреннего сгорания»

Это заявление бывшего исполнительного вице-президента Gartner по исследованиям и консультированию Питера Сондергаарда свидетельствует о том, что аналитика способна сделать большие данные более значимыми, проницательными и актуальными для текущего бизнес-контекста. Современный мир управляется потоком объемных данных из бесчисленных структурированных и неструктурированных источников.

Эти «большие данные» лежат в основе большинства технологических инноваций 21 века, таких как облачные вычисления, искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО), блокчейн, Интернет вещей (IoT) и т. д. Хотя сами данные являются основой бизнес-аналитики. , в сыром виде это просто слон в комнате. Чтобы действительно реализовать свое очарование, его необходимо добыть и обработать, чтобы получить определенные закономерности и значимые идеи.

• Определение
• История
• Важность
• Использование аналитики больших данных в промышленности
• Как это работает?
• Типы
• Плюсы и минусы
• видео
• Отличия
• Рост бизнеса с использованием науки о данных
• Инструменты и технологии
• Программное обеспечение для анализа данных
• Тенденции

Что такое аналитика больших данных и почему она так актуальна в современном контексте?

В своем наиболее полном определении аналитика больших данных — это, по сути, расширенная аналитика, включающая сложные инструменты и приложения, статистические алгоритмы и прогнозное моделирование, поддерживаемые высокопроизводительными аналитическими системами. Проще говоря, аналитика — это процесс тщательного анализа больших и сложных наборов данных, собранных из различных источников, таких как социальные сети, цифровые платформы, интернет-данные, веб-журналы, опросы клиентов, записи о продажах, данные IoT, полученные датчиками и т. д.

Основная цель аналитики — получить критически важную информацию, такую ​​как предпочтения клиентов, скрытые шаблоны данных и корреляции, а также текущие тенденции рынка, чтобы помочь организациям принимать обоснованные бизнес-решения.

Организации во всем мире осознают важность запуска аналитических приложений для интерпретации перемещения по предприятию в различных формах и разрозненных хранилищах. Приложения для аналитики больших данных помогают аналитикам данных и ученым, статистикам и специалистам по прогнозному моделированию профессионально анализировать все формы неиспользованных данных, находящихся в организации.

Интеграция и критический анализ структурированных, частично структурированных и неструктурированных корпоративных данных позволяет организациям получать необходимые полезные сведения и использовать их для принятия стратегических бизнес-решений.

История и эволюция больших данных и аналитики

Понятие больших данных изначально было введено где-то в середине девяностых и относилось к возрастающим объемам данных. Таким образом, в начале 2000-х этот термин был расширен, чтобы охватить как разнообразие, так и скорость создания данных.

Следовательно, были определены три ключевых параметра больших данных: объем (количество собранных данных), разнообразие (типы собранных данных) и скорость (скорость обработки данных). Это стало известно как 3V больших данных — объем, разнообразие и скорость — концепция, широко популяризированная Gartner в 2000-х годах.

Он вышел на новый уровень с введением в 2006 году платформы Hadoop. Запущенная как платформа распределенной обработки с открытым исходным кодом Apache, Hadoop позволил организациям запускать сложные приложения для работы с большими данными на кластерной платформе, построенной с использованием общедоступного оборудования.

По мере того как Hadoop и связанные с ним технологии продолжали совершенствоваться и развиваться в рамках экосистемы, расширенная аналитика обеспечивала большую скорость и гибкость, позволяя организациям опережать конкурентов.

Важность аналитики больших данных для глобальных организаций

Расширенная аналитика данных включает в себя узкоспециализированное программное обеспечение и решения, поддерживаемые мощными облачными вычислительными системами. Это позволяет организациям правильно использовать корпоративные данные; проверить существующие модели данных; и использовать новую информацию для принятия более взвешенных бизнес-решений, что, в свою очередь, максимизирует прибыльность.

Это помогает организациям получать ценность с точки зрения:

• Расширенные возможности роста
• Повышение операционной эффективности
• Расширенные инициативы по выходу на рынок
• Превосходное обслуживание клиентов
• Снижение затрат на хранение больших объемов данных
• Быстрое и мгновенное принятие решений с помощью встроенной аналитики
• Целенаправленный запуск новых продуктов и услуг в соответствии с потребностями клиентов
• Повышение конкурентного преимущества на рынке

Аналитика больших данных: типичные примеры использования в отрасли

• Банковские и финансовые услуги

  Это позволяет банкам и финансовым учреждениям принимать обоснованные финансовые решения, предоставляя надежные аналитические данные о больших объемах неструктурированных данных о клиентах.

Читайте также: Как использовать аналитику больших данных для улучшения финансовой отрасли

• Производство

  Аналитика помогает производителям сократить расходы и увеличить доходы, предоставляя подробные сведения о сложных цепочках поставок, системах Интернета вещей, а также о состоянии и обслуживании оборудования.

• Здравоохранение

  Управление медицинскими записями пациентов, информацией о медицинском страховании и другими данными о здоровье пациентов может быть непосильным, учитывая объем доступной информации.

  Применение расширенной аналитики позволяет медицинским работникам получать полезную информацию, которую затем можно использовать для более быстрой диагностики и выбора вариантов лечения.

• Розничная торговля

  Удовлетворение потребностей клиентов является ключевым условием успеха в розничной торговле, и сегодня клиенты стали более требовательны к своим личным потребностям и предпочтениям в отношении брендов. Используя большие данные и аналитику, розничные продавцы теперь могут изучать покупательское поведение потребителей и прогнозировать основные тенденции покупок, что позволяет им отправлять персонализированные рекомендации по продуктам и тем самым повышать индекс удовлетворенности клиентов.

• Правительство

  Большинство государственных учреждений, особенно правоохранительные органы, часто сталкиваются с проблемой повышения производительности при сохранении ограниченного бюджета. Инструменты аналитики больших данных помогают государственным учреждениям, оптимизируя основные операции и предоставляя исчерпывающую информацию, которая способствует быстрому и точному принятию решений.

Фактическая работа аналитики больших данных

Мир, в котором мы живем, — это хранилище больших данных. Ежедневно генерируются триллионы петабайт данных, и бренды используют эти данные для улучшения своих продуктов и услуг и тем самым для повышения качества обслуживания клиентов. Технологии не только сильно повлияли на то, как мы живем и выполняем нашу повседневную деятельность; кроме того, он позволил систематически собирать и анализировать информацию, способную кардинально изменить нашу жизнь.

Учти это:

почти каждый человек использует смартфон и подключен к Интернету через то или иное устройство. Социальные сети изменили способ взаимодействия людей со своей семьей, друзьями, коллегами и брендами, которые они используют каждый день. Эта сложная взаимосвязь вызвала массовый взрыв данных по цифровым и социальным каналам. Бренды собирают эти большие данные, применяют расширенную аналитику и извлекают соответствующие идеи, которые позволяют им лучше обслуживать потребителей.

Такие технологии, как искусственный интеллект и машинное обучение, создали новые парадигмы удовлетворенности клиентов, помогая брендам создавать более персонализированный опыт покупок.

Организации обращаются к изучению основного человеческого поведения и внутренних моделей жизни, чтобы улучшить свои продукты и услуги, тем самым влияя на все аспекты нашей жизни.

Типы аналитики больших данных

Аналитику больших данных можно в целом разделить на следующие типы, и алгоритмы играют очень важную роль в обеспечении успешного внедрения нужного типа аналитики, соответствующего основным потребностям организации.

• Предиктивная аналитика

  Как видно из названия, будущий путь предсказывается заранее путем ответов на важные вопросы «почему» и «как», которые выявляют определенные шаблоны данных. Передовые технологии машинного обучения применяются для обучения на ходу по мере появления новых шаблонов данных.

• Диагностическая аналитика

  Это предполагает изучение прошлых данных и выявление причины возникновения конкретных событий. Диагностическая аналитика, также называемая поведенческой аналитикой, выявляет и устраняет аналитические лазейки и предоставляет полезные сведения после систематических ответов на вопросы «почему» и «как».

• Предписывающая аналитика

  Этот тип фокусируется на конкретном анализе, основанном на фиксированном наборе правил и рекомендаций, чтобы предписать четкую аналитическую модель для бизнеса. Предписывающая аналитика упрощает автоматизацию принятия решений — передовые эвристики и нейронные сети применяются к существующим алгоритмам аналитики, чтобы предоставить рекомендации по лучшим действиям, способным достичь желаемых бизнес-результатов.

• Описательная аналитика

  Этот тип включает анализ данных, поступающих на предприятие, и применение аналитики для получения описания на основе типа собранных данных. Описательная аналитика отвечает на вопрос «что произошло», чтобы обеспечить общее представление о бизнес-ландшафте.

Преимущества и проблемы, связанные с аналитикой больших данных

Внедрение надежного решения стало неотъемлемым компонентом бизнес-стратегии, и предприятия по всему миру пользуются бесчисленными преимуществами анализа данных. Однако перед фактическим запуском полноценной реализации важно понять некоторые неотъемлемые преимущества и проблемы, связанные с ее развертыванием.

Преимущества

• Улучшенное принятие решений на основе бизнес-аналитики на основе данных
• Повышение производительности и операционной эффективности благодаря передовым инструментам и технологиям анализа больших данных.
• Снижение эксплуатационных расходов за счет повышения эффективности
• Превосходное обслуживание клиентов благодаря анализу данных для запуска новых продуктов и отправки персонализированных рекомендаций.
• Простое обнаружение мошенничества, особенно в таких отраслях, как банковское дело и здравоохранение.
• Увеличенный организационный рост и доход благодаря лучшему принятию решений и улучшенному обслуживанию клиентов
• Целенаправленные инновации благодаря своевременному и быстрому анализу тенденций мирового рынка

Проблемы

• Недостаток талантов с необходимым набором навыков и высокие затраты, связанные с наймом и обучением квалифицированных специалистов по данным (специалистов по данным, аналитиков данных, экспертов).
• Проблемы, связанные с качеством данных, возникающие из-за развертывания аналитики неточных, нерелевантных данных в неподходящем формате.
• Проблемы соответствия из-за неспособности соответствовать отраслевым стандартам и государственным постановлениям, касающимся конфиденциальных персональных данных.
• Риски, связанные с кибербезопасностью, особенно в отношении хранения конфиденциальных данных, которые могут быть взломаны
• Быстро развивающиеся технологии в глобальной экосистеме делают прежние инвестиции почти устаревшими
• Высокие затраты, связанные с ИТ-инфраструктурой (центры обработки данных, пропускная способность сети и т. д.), обслуживанием оборудования, персоналом и т. д.
• Проблемы, связанные с интеграцией устаревших корпоративных систем, включающих разрозненные наборы данных, с платформами расширенной аналитики.

(Скачать технический документ: 5 способов превратить большие данные в большую ценность)

Большие данные, наука о данных или аналитика данных? Есть ли разница?

Массовый взрыв данных, особенно за последнее десятилетие, открыл новые перспективы в таких областях, как аналитика данных и наука о данных, а аналитика больших данных обычно ассоциируется с наукой о данных. Хотя эти термины взаимозаменяемы, каждое понятие функционирует уникальным образом в среде технологий данных.

Все три концепции актуальны в сфере данных и существенно влияют на глобальные бизнес-операции. Организации быстро переходят от ориентированности на продукт к ориентированности на данные, используя всю доступную информацию о клиентах и ​​рынке для улучшения своих продуктов и услуг, обеспечения превосходного обслуживания клиентов и победы над конкурентами.

Как вы можете развивать свой бизнес, используя науку о данных?

Появление технологий нового века, таких как IoT, AI и ML, упростило аналитику больших данных и внедрение науки о данных в различных отраслях. Наука о данных приносит пользу всем типам организаций, независимо от их размера и бизнеса, несколькими ощутимыми способами.

• Позволяет руководству принимать обоснованные бизнес-решения
• Помогает подтверждать важные бизнес-решения, предоставляя глубокое понимание данных
• Определяет ключевые тенденции рынка, чтобы оставаться впереди конкурентов
• Повышает эффективность работы и производительность бизнеса
• Позволяет развертывать планы действий с низким уровнем риска, основанные на данных.

Лучшие инструменты и технологии анализа больших данных

Он не включает в себя какое-то одно решение или технологию. По сути, это комбинация нескольких передовых инструментов и технологий, которые работают в тандеме, чтобы извлечь максимальную пользу из проанализированных данных.

В настоящее время профессионалы используют архитектуры Hadoop Deep Lake, которые служат основным хранилищем для хранения входящих необработанных данных. Управление данными имеет решающее значение в процессе анализа данных, и собранные данные должны быть хорошо сохранены, организованы, правильно отформатированы и сконфигурированы, а также разделены на разделы для достижения наилучшей производительности. Затем сохраненные данные готовы к анализу с использованием передового аналитического программного обеспечения, включающего следующие инструменты:

Интеллектуальный анализ данных - просеивание больших наборов данных для выявления закономерностей для дальнейшей обработки и анализа.

Predictive Analytics — построение расширенных моделей данных, которые прогнозируют поведение клиентов в будущем.

Машинное обучение — обучение машин обучению в режиме реального времени анализу больших и сложных наборов данных.

In-memory Analytics — анализ объемных данных из системной памяти для тестирования новых сценариев и создания жизнеспособных моделей данных.

Text Mining - анализ текстовых данных из книг, опросов, Интернета и других текстовых источников данных.

(Также читайте: Лучшие инструменты анализа больших данных для бизнеса)

Программное обеспечение для анализа данных на 2020 год и далее

Ниже приведен список некоторых из лучших программ для анализа данных, которые, вероятно, будут развернуты большинством организаций в ближайшие годы.

1. Apache Hadoop — решение с открытым исходным кодом для хранения и обработки больших наборов данных в огромных сложных вычислительных кластерах.
2. IBM Watson — платформа облачной аналитики с поддержкой искусственного интеллекта для автоматизированного прогнозного анализа и обнаружения данных
3. Google Analytics — самый популярный инструмент веб-аналитики на основе панели инструментов для отслеживания и составления отчетов о трафике веб-сайта.
4. Платформа SAP Business Intelligence — передовое решение для бизнес-аналитики, позволяющее отслеживать ключевые показатели клиентов для анализа их поведения.
5. Zoho Analytics — платформа совместной аналитики бизнес-данных для создания отчетов для принятия решений на основе данных.
6. GoodData — комплексная облачная система со встроенной аналитикой для предоставления отраслевых решений по анализу данных.
7. IBM Analytics — инструмент предписывающего и предиктивного анализа данных, предоставляющий информацию, основанную на фактических данных, для поддержки принятия важных решений.

Тенденции в области больших данных и аналитики: что ждет впереди?

В 2019 году были введены в действие корпоративные системы с аналитикой, в значительной степени управляемой платформами автоматизации. Еще одним заметным событием стала массовая консолидация поставщиков решений для работы с большими данными, в результате чего рынок остался открытым только для новаторов и настоящих революционеров. Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения с традиционными решениями для анализа данных достигла значительных высот для повышения операционной эффективности по всей цепочке создания стоимости бизнеса.

Хотя эти тенденции продолжают развиваться, ожидается, что некоторые серьезные достижения окажут огромное влияние на мир.

1. Быстрое внедрение Интернета вещей и цифровых двойников:

Аналитика данных Интернета вещей продолжает стремительно развиваться, а новая концепция цифровых двойников становится все более популярной среди организаций. Цифровые двойники — это просто цифровые копии физических объектов, систем и людей; и питаются от данных, собранных датчиком в реальном времени. Извлечение ценности из всех этих данных требует интеграции с передовой платформой данных, и именно здесь цифровые двойники откроют огромные возможности для бизнеса в будущем.

2. Дополненная аналитика:

Будущее принадлежит расширенным потокам данных, в которых системы аналитики будут использовать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы упреждать ключевую информацию. Gartner прогнозирует появление «гражданских специалистов по данным» с расширенной аналитикой, позволяющей пользователям легко запрашивать данные с помощью обработки естественного языка (NLP).

3. Монетизация темных данных:

Gartner определяет теневые данные как рутинную деловую информацию, собираемую, обрабатываемую и записываемую исключительно для соблюдения нормативных требований; и обычно занимает огромное место для хранения. В ближайшие годы организации будут использовать свои темные данные, оцифровывая аналоговые корпоративные записи и интегрируя эти данные в свою аналитическую платформу для получения подходящей бизнес-информации.

4. Оптимизация облачных затрат за счет развертывания холодного хранилища:

Будущее за экономичными облачными системами, когда организации переходят к холодным хранилищам данных, таким как Google Nearline и Coldline и Azure Cool Blob, для хранения исторических и неиспользуемых данных, что позволяет сэкономить до 50 % затрат на хранение данных5.

5. Операторы данных:

Спрос на инструменты интеграции и управления, а также сложности, присущие существующим конвейерам данных, привели к появлению DataOps. DataOps включает методологии DevOps и Agile на протяжении всего жизненного цикла аналитики больших данных и развертывает автоматизированные механизмы для тестирования и доставки для предоставления качественной информации.

Последние мысли

Следующая глава эволюции больших данных и аналитики уже предстает перед миром. Организации быстро внедряют новые технологии, инструменты и концепции, которые обещают повышенное качество данных, более подробные показатели и основанную на фактах прогностическую аналитику, способную подпитывать обоснованные бизнес-решения. Цифровая трансформация произведет революцию в стратегиях работы с большими данными, и организации будут инвестировать в платформы и решения, которые подходят для различных вариантов использования в бизнесе. В ближайшие годы данных станет больше, чем жизнь, и аналитика будет играть важную роль в формировании будущих путей в тесно взаимосвязанной цифровой экосистеме.

Другие полезные ресурсы:

Влияние аналитики больших данных на электронную коммерцию

Почему технология Data Science больше, чем аналитика больших данных

Преимущества анализа данных в продажах, о которых должен знать каждый директор по маркетингу

Как аналитика больших данных может улучшить качество обслуживания клиентов

Самые популярные инструменты анализа больших данных в маркетинге

Преимущества аналитики больших данных в банковских и финансовых услугах