Большие данные - одно из самых популярных слов в технологической отрасли. Но что же это такое? И почему это должно вас волновать?
Большие данные - это термин, обозначающий массивы данных, которые настолько велики или сложны, что традиционные приложения для их обработки оказываются неадекватными. В число задач входит сбор, управление, интеграция, очистка, преобразование и запрос данных для выявления закономерностей и понимания сути. В условиях стремительного развития инноваций и внедрения технологий компании должны найти способы быстрого анализа больших данных и принятия соответствующих мер, если они надеются сохранить конкурентоспособность в своих отраслях.
Проще говоря, под большими данными понимается большой объем информации, который ежедневно накапливают организации. Эти данные могут быть представлены в любой форме, включая текст, аудио, видео или двоичный код. Они могут поступать из любых источников, включая платформы социальных сетей, посещения сайтов, транзакции клиентов и показания датчиков машин.
Что такое большие данные?
Большие данные описывают большой объем структурированных и неструктурированных данных, которые собирают и хранят предприятия. Это могут быть как электронные письма клиентов и сообщения в социальных сетях, так и данные о продажах и аналитика веб-сайтов.
Объем данных, с которыми сегодня имеют дело предприятия, беспрецедентен. Так, по оценкам, к 2020 году в мире будет создано 44 зеттабайта данных. Это более чем в десять раз превышает объем данных, созданных в 2011 году.
Огромное количество данных, к которым сегодня имеют доступ предприятия, может оказаться непосильным. Именно здесь на помощь приходит аналитика данных. Аналитика больших данных - это изучение больших массивов данных с целью выявления закономерностей и тенденций, которые помогают организациям принимать более эффективные решения.
Существуют различные инструменты и методы анализа данных, которые могут использоваться предприятиями в зависимости от конкретных потребностей организации. К популярным инструментам анализа данных относятся Hadoop, Apache Spark и алгоритмы машинного обучения.
Как появились большие данные?
Термин "большие данные" сегодня встречается повсеместно, но мало кто знает, откуда он взялся. Впервые этот термин был предложен в 1997 году Джоном Мэши, специалистом по информатике и инженером Bell Labs. В то время большие данные находились еще на ранних стадиях своего развития и использовались в основном для научных исследований.
Только в начале 2000-х годов она получила распространение в деловом мире. Такие компании, как Google и Yahoo, начали использовать ее для отслеживания поведения пользователей и улучшения результатов поиска. По мере развития больших данных их применение становилось все более разнообразным.
Сегодня мы используем его во многих отраслях - от маркетинга до здравоохранения и финансов. Это даже улучшает наше понимание Вселенной.
Почему важны большие данные?
Большие данные очень важны, поскольку позволяют предприятиям принимать более эффективные решения, давая полную картину происходящего в отрасли и в мире.
Например, отслеживая взаимодействие клиентов со своим сайтом, компания может узнать, какие страницы пользуются наибольшей популярностью и как лучше направить рекламу. Подобные данные можно использовать и для отслеживания посещаемости сайта из разных частей света, что может помочь предприятию скорректировать свои цены или маркетинговые стратегии для повышения конкурентоспособности на конкретных рынках.
Аналогичным образом компании могут использовать данные, полученные из социальных сетей, для изучения предпочтений клиентов и тем, какие темы наиболее популярны среди различных демографических групп. Эта информация позволяет создавать целевые маркетинговые кампании и улучшать качество обслуживания клиентов.
Overall, big data provides businesses with a complete understanding of what’s happening in their industry, which helps them make better decisions that can lead to increased profits
В каких отраслях используются большие данные?
Многие отрасли переходят на бизнес-модель, основанную на данных. Вот девять из них:
1. Розничная торговля: Розничные компании используют большие данные для понимания поведения и предпочтений покупателей. Это помогает им персонализировать маркетинговые усилия и создавать более индивидуальный опыт покупок для клиентов.
2. Здравоохранение: Медицинские работники используют большие данные для улучшения качества обслуживания пациентов. Анализируя данные о пациентах, они могут лучше диагностировать заболевания и разрабатывать планы лечения.
3. Банковское дело: Банки используют большие данные для борьбы с мошенничеством. Анализ данных о клиентах позволяет выявить закономерности, которые могут свидетельствовать о мошеннических действиях.
4. Реклама: Рекламодатели используют большие данные для персонализации своей рекламы. Анализируя данные о клиентах, они могут нацеливать рекламу на конкретных покупателей.
5. Обнаружение мошенничества: Анализируя большие данные, можно легко обнаружить мошенническое поведение. Это может помочь компаниям защитить себя от финансовых потерь.
6. Совершенствование маркетинговых стратегий: Большие данные могут улучшить маркетинговые стратегии за счет понимания поведения и предпочтений клиентов.
7. Улучшение обслуживания клиентов: Анализируя большие данные, компании могут повысить качество обслуживания клиентов за счет выявления и удовлетворения их потребностей и проблем.
8. Предотвращение преступлений: анализируя большие данные, правоохранительные органы могут выявлять закономерности преступного поведения и тем самым предотвращать преступления.
9. Повышение качества продукции: Анализируя большие данные, компании могут повысить качество своей продукции за счет выявления и устранения дефектов и других проблем.
Каковы преимущества?
Большие данные стали одной из наиболее важных и разрушительных технологий последних нескольких лет. По данным McKinsey, вероятность приобретения клиентов компаниями, управляемыми данными, в 23 раза выше. По мнению аналитика Forrester Ричарда Джойса, "увеличение доступности данных на 10% приведет к увеличению чистой прибыли типичной компании из списка Fortune 500 более чем на 65 млн. долл.". Рассмотрим несколько способов, с помощью которых большие данные делают это возможным.
- Помогает компаниям принимать более эффективные решения, предоставляя информацию о поведении клиентов.
- Позволяет компаниям выявлять новые возможности и тенденции.
- Позволяет предприятиям оптимизировать свою деятельность и снизить затраты.
- Помогает организациям лучше понимать своих клиентов и создавать более качественные профили клиентов.
- Это поможет выявить возможности для перекрестных и дополнительных продаж продуктов и услуг.
- Отслеживать уровень удовлетворенности клиентов и выявлять области, где они не удовлетворены. Эта информация позволяет повысить качество продукции и услуг организации.
В чем заключаются трудности?
Задачи и проблемы обширны и разнообразны. Вот несколько наиболее распространенных из них:
Веб-скрапинг огромных объемов данных.
Web scraping is a process of extracting data from websites. Big data is data that is too large to be processed by traditional data processing applications. Instead, extracting data from the web can be done efficiently through web scraping. Several wonderful web scraping tools are available for free. These tools allow you to extract data from websites in a structured format. You can then load the data into a data platform for further processing.
One thing to remember is that collecting data requires you to send many requests to websites. For this, you’ll need to brush up on web scraping etiquette and pair your scraping tools with premium rotating residential proxies. If that’s a new term for you, learn all about them here.
