Big Data
Duże zbiory danych to duże, różnorodne zbiory informacji, które rosną w coraz szybszym tempie. Obejmuje on objętość informacji, prędkość lub szybkość ich tworzenia i gromadzenia oraz różnorodność lub zakres punktów danych, które są objęte. Big data często pochodzi z wielu źródeł i przybywa w wielu formatach.
Jak działa Big Data
Duże zbiory danych można zaklasyfikować jako nieustrukturyzowane lub ustrukturyzowane. Dane ustrukturyzowane obejmują informacje już zarządzane przez organizację w bazach danych i arkuszach kalkulacyjnych; często ma charakter numeryczny. Dane nieustrukturyzowane to informacje, które są niezorganizowane i nie mieszczą się we wcześniej ustalonym modelu lub formacie. Obejmuje dane zebrane ze źródeł mediów społecznościowych, które pomagają instytucjom gromadzić informacje o potrzebach klientów.
Trzy V tradycyjnie charakteryzują duże zbiory danych: objętość (ilość) danych, prędkość (prędkość), z jaką są gromadzone, oraz różnorodność informacji.
Duże dane można gromadzić na podstawie publicznie udostępnianych komentarzy w sieciach społecznościowych i witrynach, dobrowolnie zbieranych z osobistej elektroniki i aplikacji, poprzez kwestionariusze, zakupy produktów i elektroniczne zameldowania. Obecność czujników i innych danych wejściowych w inteligentnych urządzeniach pozwala na gromadzenie danych w szerokim spektrum sytuacji i okoliczności.
Duże dane są najczęściej przechowywane w komputerowych bazach danych i analizowane za pomocą oprogramowania zaprojektowanego specjalnie do obsługi dużych, złożonych zestawów danych. Wiele firm zajmujących się oprogramowaniem jako usługa (SaaS) specjalizuje się w zarządzaniu tego rodzaju złożonymi danymi.
Zastosowania Big Data
Analitycy danych analizują związek między różnymi typami danych, takimi jak dane demograficzne i historia zakupów, w celu ustalenia, czy istnieje korelacja. Takie oceny mogą być przeprowadzane wewnętrznie w firmie lub na zewnątrz przez osobę trzecią, która koncentruje się na przetwarzaniu dużych zbiorów danych do formatów strawnych. Firmy często używają oceny dużych zbiorów danych przez takich ekspertów, aby przekształcić je w przydatne informacje.
Prawie każdy dział w firmie może wykorzystać wyniki analizy danych, od zasobów ludzkich i technologii po marketing i sprzedaż. Celem dużych zbiorów danych jest zwiększenie szybkości wprowadzania produktów na rynek, ograniczenie czasu i zasobów potrzebnych do zdobycia rynku, dotarcia do odbiorców i zapewnienia zadowolenia klientów.
Kluczowe dania na wynos
- Duże zbiory danych to ogromna ilość różnorodnych informacji, które docierają w coraz większych ilościach iz coraz większą prędkością.
- Duże dane mogą być ustrukturyzowane (często numeryczne, łatwo sformatowane i przechowywane) lub nieustrukturyzowane (bardziej swobodne, mniej kwantyfikowalne).
- Prawie każdy dział w firmie może wykorzystać wyniki analizy dużych zbiorów danych, ale radzenie sobie z bałaganem i hałasem może stwarzać problemy.
Zalety i wady Big Data
Wzrost ilości dostępnych danych stwarza zarówno możliwości, jak i problemy.
Ogólnie rzecz biorąc, posiadanie większej liczby danych o swoich klientach (i potencjalnych klientach) powinno pozwolić firmom na lepsze dostosowanie swoich produktów i działań marketingowych w celu zapewnienia najwyższego poziomu satysfakcji i powtarzalności działalności. Firmy, które są w stanie zebrać dużą ilość danych, mają możliwość przeprowadzenia głębszej i bogatszej analizy.
Chociaż lepsza analiza jest pozytywna, duże zbiory danych mogą również powodować przeciążenie i hałas. Firmy muszą być w stanie obsługiwać większe ilości danych, jednocześnie określając, które dane reprezentują sygnały w porównaniu do szumu. Kluczowe znaczenie ma ustalenie, co sprawia, że dane są istotne.
Co więcej, charakter i format danych mogą wymagać specjalnego postępowania przed podjęciem działań. Ustrukturyzowane dane, składające się z wartości liczbowych, można łatwo przechowywać i sortować. Dane nieustrukturyzowane, takie jak wiadomości e-mail, filmy i dokumenty tekstowe, mogą wymagać zastosowania bardziej wyrafinowanych technik, zanim staną się przydatne.
Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.