Что такое большие данные?
Большие данные относятся к большим разнообразным наборам информации, которые растут с постоянно растущими темпами. Он охватывает объем информации, скорость или скорость, с которой она создается и собирается, а также разнообразие или область охвата точек данных. Большие данные часто поступают из разных источников и поступают в разных форматах.
Как работают большие данные
Большие данные могут быть классифицированы как неструктурированные или структурированные. Структурированные данные состоят из информации, уже управляемой организацией в базах данных и электронных таблицах; это часто числовой характер. Неструктурированные данные - это информация, которая неорганизована и не попадает в заранее определенную модель или формат. Он включает в себя данные, собранные из социальных сетей, которые помогают учреждениям собирать информацию о потребностях клиентов.
Три V традиционно характеризуют большие данные: объем (количество) данных, скорость (скорость), с которой они собираются, и разнообразие информации.
Большие данные могут быть получены из общедоступных комментариев в социальных сетях и на веб-сайтах, добровольно собраны из личной электроники и приложений, с помощью анкет, покупок продуктов и электронных регистраций. Наличие датчиков и других входов в интеллектуальных устройствах позволяет собирать данные в широком спектре ситуаций и обстоятельств.
Большие данные чаще всего хранятся в компьютерных базах данных и анализируются с использованием программного обеспечения, специально разработанного для обработки больших и сложных наборов данных. Многие компании, предоставляющие программное обеспечение как услуга (SaaS), специализируются на управлении этим типом сложных данных.
Использование больших данных
Аналитики данных изучают взаимосвязь между различными типами данных, такими как демографические данные и история покупок, чтобы определить, существует ли корреляция. Такие оценки могут проводиться как внутри компании, так и за ее пределами третьей стороной, которая занимается обработкой больших данных в удобочитаемые форматы. Компании часто используют оценку больших данных такими экспертами, чтобы превратить их в полезную информацию.
Почти каждый отдел в компании может использовать результаты анализа данных, от человеческих ресурсов и технологий до маркетинга и продаж. Цель больших данных - повысить скорость, с которой продукты поступают на рынок, сократить количество времени и ресурсов, необходимых для завоевания рынка, целевой аудитории и обеспечения того, чтобы клиенты оставались довольными.
Ключевые вынос
- Большие данные - это огромное количество разнообразной информации, которая поступает в увеличивающихся объемах и с все более высокой скоростью. Большие данные могут быть структурированными (часто числовыми, легко форматируемыми и сохраняемыми) или неструктурированными (более свободной формы, менее поддающимися количественной оценке). Почти каждый Отдел компании может использовать результаты анализа больших данных, но обработка помех и шума может создавать проблемы.
Преимущества и недостатки больших данных
Увеличение объема доступных данных представляет как возможности, так и проблемы.
В целом, наличие большего количества данных о своих клиентах (и потенциальных клиентах) должно позволить компаниям лучше адаптировать свои продукты и маркетинговые усилия, чтобы создать наивысший уровень удовлетворенности и повторить бизнес. Компаниям, которые могут собирать большое количество данных, предоставляется возможность проводить более глубокий и богатый анализ.
В то время как лучший анализ является положительным, большие данные также могут создавать перегрузки и шумы. Компании должны иметь возможность обрабатывать большие объемы данных, одновременно определяя, какие данные представляют сигналы по сравнению с шумом. Определение того, что делает данные актуальными, становится ключевым фактором.
Кроме того, природа и формат данных могут потребовать специальной обработки, прежде чем они будут обработаны. Структурированные данные, состоящие из числовых значений, могут быть легко сохранены и отсортированы. Неструктурированные данные, такие как электронные письма, видео и текстовые документы, могут потребовать применения более сложных методов, прежде чем они станут полезными.
