Изкуствен интелектCRM и платформи за данниМаркетингова инфографикаРазрешаване на продажбиМаркетинг за търсенеСоциални медии и влиятелен маркетинг

Какво е Big Data? Какво представляват 5-те V? Технологии, напредък и статистика

Обещанието за голямо количество от данни е, че компаниите ще разполагат с много повече интелигентност, за да вземат точни решения и прогнози за това как работи техният бизнес. Големите данни не само предоставят информацията, необходима за анализиране и подобряване на бизнес резултатите, но и осигуряват необходимото гориво за AI алгоритми за учене и вземане на прогнози или решения. на свой ред ML може да помогне да се осмислят сложни, разнообразни и широкомащабни набори от данни, които са предизвикателство за обработка и анализ чрез традиционни методи.

Какво е Big Data?

Big data е термин, използван за описание на събирането, обработката и наличността на огромни обеми поточно предавани данни в реално време. Компаниите комбинират маркетинг, продажби, данни за клиенти, данни за транзакции, социални разговори и дори външни данни като цени на акции, време и новини, за да идентифицират статистически валидни модели за корелация и причинно-следствена връзка, за да им помогнат да вземат по-точни решения.

Gartner

Големите данни се характеризират с 5 Vs:

  1. Обем: Големи количества данни се генерират от различни източници, като социални медии, ИН устройства и бизнес транзакции.
  2. Скорост: Скоростта, с която данните се генерират, обработват и анализират.
  3. Сорт: Различните типове данни, включително структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни, идват от различни източници.
  4. истинността: Качеството и точността на данните, които могат да бъдат засегнати от несъответствия, неясноти или дори дезинформация.
  5. Стойност: Полезността и потенциалът за извличане на прозрения от данни, които могат да стимулират по-добро вземане на решения и иновации.

Статистика за големи данни

Ето обобщение на основните статистически данни от TechJury относно тенденциите и прогнозите за големи данни:

  • Ръст на обема на данните: До 2025 г. се очаква глобалната сфера на данни да достигне 175 зетабайта, демонстрирайки експоненциалния растеж на данните.
  • Увеличаване на IoT устройствата: Предвижда се броят на IoT устройствата да достигне 64 милиарда до 2025 г., което допълнително ще допринесе за растежа на Big Data.
  • Растеж на пазара на големи данни: Очакваше се размерът на глобалния пазар на големи данни да нарасне до 229.4 милиарда долара до 2025 г.
  • Нарастващо търсене на специалисти по данни: До 2026 г. търсенето на специалисти по данни се очаква да нарасне с 16%.
  • Приемане на AI и ML: До 2025 г. размерът на пазара на AI се прогнозира да достигне 190.61 милиарда долара, воден от нарастващото приемане на AI и ML технологии за анализ на големи данни.
  • Решения за големи данни, базирани на облак: Очакваше се облачните изчисления да представляват 94% от общото работно натоварване до 2021 г., което подчертава нарастващото значение на базираните в облак решения за съхранение на данни и анализи.
  • Търговия на дребно и големи данни: Очаква се търговците на дребно, използващи Big Data, да увеличат своите маржове на печалба с 60%.
  • Нарастващото използване на Big Data в здравеопазването: Предвиждаше се пазарът на здравни анализи да достигне 50.5 милиарда долара до 2024 г.
  • Социални медии и големи данни: Потребителите на социални медии генерират 4 петабайта данни дневно, подчертавайки въздействието на социалните медии върху растежа на Big Data.

Големите данни също са страхотна група

Тук не говорим за това, но можете да слушате страхотна песен, докато четете за Big Data. Не включвам действителния музикален видеоклип… не е наистина безопасно за работа. PS: Чудя се дали са избрали името, за да уловят вълната от популярност, която се натрупваше с големи данни.

Защо големите данни са различни?

В старите времена… знаете… преди няколко години щяхме да използваме системи за извличане, трансформиране и зареждане на данни (ETL) в гигантски складове за данни, върху които са изградени решения за бизнес разузнаване за отчитане. Периодично всички системи архивираха и комбинираха данните в база данни, където можеха да се правят отчети и всеки можеше да получи представа какво се случва.

Проблемът беше, че технологията на базата данни просто не можеше да се справи с множество непрекъснати потоци от данни. Не можа да се справи с обема данни. Не можа да промени входящите данни в реално време. Липсваха и инструменти за отчитане, които не можеха да обработват нищо друго освен релационна заявка в задната част. Решенията за големи данни предлагат хостинг в облак, силно индексирани и оптимизирани структури от данни, възможности за автоматично архивиране и извличане и интерфейси за отчитане, които са проектирани да предоставят по-точни анализи, които позволяват на бизнеса да взема по-добри решения.

По-добрите бизнес решения означават, че компаниите могат да намалят риска от своите решения и да вземат по-добри решения, които намаляват разходите и увеличават ефективността на маркетинга и продажбите.

Какви са предимствата на големите данни?

Информатика преминава през рисковете и възможностите, свързани с използването на големи данни в корпорациите.

  • Големите данни са навременни - 60% от всеки работен ден, работниците на знания прекарват в опит да намерят и управляват данни.
  • Големите данни са достъпни - Половината от висшите ръководители съобщават, че достъпът до правилните данни е труден.
  • Големите данни са цялостни – В момента информацията се съхранява в силози в организацията. Маркетинговите данни, например, могат да бъдат намерени в уеб анализи, мобилни анализи, социални анализи, колективно управление на права, инструменти за A/B тестване, системи за имейл маркетинг и други... всеки с фокус върху своя силоз.
  • Големите данни са надеждни - 29% от компаниите измерват паричните разходи с лошо качество на данните. Нещата, които са толкова прости, колкото наблюдението на множество системи за актуализиране на информация за контакт с клиенти, могат да спестят милиони долари.
  • Големите данни са от значение - 43% от компаниите са недоволни от способността им да филтрират неподходящи данни. Нещо толкова просто, колкото филтрирането на клиенти от вашата мрежа анализ може да предостави много информация за вашите усилия за придобиване.
  • Големите данни са защитени - Средното нарушение на сигурността на данните струва $ 214 на клиент. Сигурните инфраструктури, изградени от партньори за хостинг на големи данни и технологични партньори, могат да спестят на средно 1.6% от годишните приходи на компанията.
  • Големите данни са авторитетни - 80% от организациите се борят с множество версии на истината в зависимост от източника на техните данни. Чрез комбиниране на множество проверени източници, повече компании могат да произвеждат изключително точни разузнавателни източници.
  • Големите данни са приложими - Остарелите или лоши данни водят до 46% от компаниите, които взимат лоши решения, които могат да струват милиарди.

Технологии за големи данни

За да се обработват големи данни, има значителен напредък в технологиите за съхранение, архивиране и заявки:

  • Разпределени файлови системи: Системи като Hadoop Distributed File System (HDFS) позволяват съхраняване и управление на големи обеми данни в множество възли. Този подход осигурява толерантност към грешки, мащабируемост и надеждност при работа с големи данни.
  • NoSQL бази данни: Бази данни като MongoDB, Cassandra и Couchbase са проектирани да обработват неструктурирани и полуструктурирани данни. Тези бази данни предлагат гъвкавост при моделиране на данни и осигуряват хоризонтална мащабируемост, което ги прави подходящи за приложения с големи данни.
  • MapReduce: Този модел на програмиране позволява паралелна обработка на големи набори от данни в разпределена среда. MapReduce дава възможност за разделяне на сложни задачи на по-малки подзадачи, които след това се обработват независимо и се комбинират, за да се получи крайният резултат.
  • ApacheSpark: Механизъм за обработка на данни с отворен код, Spark може да обработва както пакетна обработка, така и обработка в реално време. Той предлага подобрена производителност в сравнение с MapReduce и включва библиотеки за машинно обучение, обработка на графики и обработка на потоци, което го прави универсален за различни случаи на използване на големи данни.
  • SQL-подобни инструменти за заявки: Инструменти като Hive, Impala и Presto позволяват на потребителите да изпълняват заявки за Big Data, използвайки познати SQL синтаксис. Тези инструменти позволяват на анализаторите да извличат прозрения от Big Data, без да изискват опит в по-сложни езици за програмиране.
  • Езера с данни: Тези хранилища за съхранение могат да съхраняват необработени данни в техния собствен формат, докато не са необходими за анализ. Езерата от данни предоставят мащабируемо и рентабилно решение за съхраняване на големи количества разнообразни данни, които по-късно могат да бъдат обработвани и анализирани според нуждите.
  • Решения за съхранение на данни: Платформи като Snowflake, BigQuery и Redshift предлагат мащабируеми и производителни среди за съхранение и заявки за големи количества структурирани данни. Тези решения са предназначени да обработват анализи на големи данни и да позволяват бързи заявки и отчитане.
  • Рамки за машинно обучение: Рамки като TensorFlow, PyTorch и scikit-learn позволяват модели за обучение върху големи набори от данни за задачи като класификация, регресия и клъстериране. Тези инструменти помагат да се извлекат прозрения и прогнози от Big Data, като се използват усъвършенствани техники на AI.
  • Инструменти за визуализация на данни: Инструменти като Tableau, Power BI и D3.js помагат при анализирането и представянето на прозрения от Big Data по визуален и интерактивен начин. Тези инструменти позволяват на потребителите да изследват данни, да идентифицират тенденции и да съобщават резултати ефективно.
  • Интегриране на данни и ETL: Инструменти като Apache NiFi, Talend и Informatica позволяват извличане, трансформиране и зареждане на данни от различни източници в централна система за съхранение. Тези инструменти улесняват консолидирането на данни, позволявайки на организациите да изградят единен изглед на своите данни за анализ и докладване.

Големи данни и AI

Припокриването на AI и Big Data се крие във факта, че AI техниките, особено машинното обучение и дълбокото обучение (DL), може да се използва за анализиране и извличане на информация от големи обеми данни. Големите данни осигуряват необходимото гориво за AI алгоритмите да се учат и да правят прогнози или решения. На свой ред AI може да помогне да се осмислят сложни, разнообразни и широкомащабни набори от данни, които са трудни за обработка и анализ чрез традиционни методи. Ето някои ключови области, в които AI и Big Data се пресичат:

  1. Обработка на данни: Алгоритмите, задвижвани от AI, могат да се използват за почистване, предварителна обработка и трансформиране на необработени данни от източници на големи данни, като помагат за подобряване на качеството на данните и гарантират, че са готови за анализ.
  2. Извличане на функции: Техниките на AI могат да се използват за автоматично извличане на подходящи характеристики и модели от Big Data, намалявайки размерността на данните и правейки ги по-управляеми за анализ.
  3. Прогнозен анализ: Алгоритмите за машинно обучение и задълбочено обучение могат да бъдат обучени на големи набори от данни за изграждане на прогнозни модели. Тези модели могат да се използват за правене на точни прогнози или идентифициране на тенденции, което води до по-добро вземане на решения и подобрени бизнес резултати.
  4. Откриване на аномалия: AI може да помогне за идентифициране на необичайни модели или отклонения в Big Data, позволявайки ранно откриване на потенциални проблеми като измами, прониквания в мрежата или повреди на оборудването.
  5. Обработка на естествен език (НЛП): NLP техниките, задвижвани от изкуствен интелект, могат да се прилагат за обработка и анализ на неструктурирани текстови данни от източници на големи данни, като социални медии, отзиви на клиенти или новинарски статии, за да се получат ценни прозрения и анализ на настроенията.
  6. Анализ на изображения и видео: Алгоритми за дълбоко обучение, особено конволюционни невронни мрежи (CNN), може да се използва за анализиране и извличане на прозрения от големи обеми изображения и видео данни.
  7. Персонализиране и препоръка: AI може да анализира огромни количества данни за потребителите, тяхното поведение и предпочитания, за да предостави персонализирано изживяване, като препоръки за продукти или целева реклама.
  8. Оптимизация: AI алгоритмите могат да анализират големи масиви от данни, за да идентифицират оптимални решения на сложни проблеми, като оптимизиране на операциите по веригата за доставки, управление на трафика или потребление на енергия.

Синергията между AI и Big Data позволява на организациите да използват силата на AI алгоритмите, за да осмислят огромни количества данни, което в крайна сметка води до по-информирано вземане на решения и по-добри бизнес резултати.

Тази инфографика от BBVA, Големи данни, настояще и бъдеще, описва напредъка в Big Data.

големи данни 2023 инфографика

Douglas Karr

Douglas Karr е CMO на OpenINSIGHTS и основателят на Martech Zone. Дъглас е помогнал на десетки успешни стартъпи на MarTech, съдействал е за надлежна проверка на над $5 милиарда в придобивания и инвестиции на Martech и продължава да помага на компаниите при прилагането и автоматизирането на техните стратегии за продажби и маркетинг. Дъглас е международно признат експерт и лектор по дигитална трансформация и MarTech. Дъглас също е публикуван автор на ръководство за манекени и книга за бизнес лидерство.

Свързани статии

Бутон "Нагоре" горе
Близо

Открит е рекламен блок

Martech Zone е в състояние да ви предостави това съдържание безплатно, тъй като осигуряваме приходи от нашия сайт чрез приходи от реклами, партньорски връзки и спонсорство. Ще сме благодарни, ако премахнете блокера си за реклами, докато разглеждате нашия сайт.