Большие данные и их важность для предприятия

Допуск

В терминологии ИТ под большими данными понимается совокупность наборов данных, которые настолько сложны и велики, что данные невозможно легко перехватить, сохранить, найти, поделиться, проанализировать или визуализировать с помощью доступных инструментов. На глобальных рынках такие «большие данные» чаще всего появляются при попытке определить бизнес-тенденции из доступных наборов данных. Другие области, в которых продолжают появляться большие данные, включают различные области исследований, включая геном человека и окружающую среду. Ограничения больших данных существенно влияют на информационные технологии бизнеса, финансовые рынки и результаты поиска в Интернете. Обработка «больших данных» требует специализированного программного обеспечения, способного координировать параллельную обработку на тысячах серверов одновременно.

Невозможно переоценить важность таких больших наборов данных, особенно в отношении компаний, работающих в периоды неопределенности, когда быстрая обработка рыночных данных для поддержки принятия решений может сделать разницу между выживанием и исчезновением. Недавно я наткнулся на статью о больших данных и их значении для отраслей в Ирландии. Автор, Джейсон Уорд, является региональным менеджером EMC в Ирландии, и его взгляды на то, как компании используют большие данные, применимы не только к Ирландии. По словам автора, одна из причин, по которой Ирландия полагается на большие данные, — это углубляющийся кризис в еврозоне. Однако последствия рецессии двойного дна в Европе повлияют на рынки по всему миру. В такой ситуации для компаний по всему миру естественно сосредоточиться на использовании больших данных для получения конкурентного преимущества.

Поскольку обработка этих наборов данных выходит за рамки возможностей большинства отдельных компаний, ожидается, что будет создана структура для сотрудничества с компаниями, обслуживающими различные части нового процесса анализа данных и делясь результатами, полученными в результате обработки таких данных. Ожидается, что в мире, где смартфоны продаются лучше, чем персональные компьютеры, ожидается, что аналитика больших данных станет следующим большим хитом, поскольку американские, европейские и различные азиатские компании вкладывают значительные средства в эту область. Текущие источники больших данных включают, помимо прочего, информацию о покупателях у розничных продавцов, информацию, размещенную отдельными лицами в социальных сетях, а также исторические данные предприятия о производстве и продажах. Поскольку большие данные генерируются взаимодействием многих факторов, ожидается, что прогресс в аналитике больших данных представит методы, способные обрабатывать все большее количество переменных с использованием доступных вычислительных ресурсов.

Недавно опубликованные коммерческие приложения больших данных

Недавние примеры включают целевой маркетинг детских товаров американской розничной компанией Target, которая применила эти новые методы для выявления клиентов, которым в ближайшем будущем потребуются товары для ухода за детьми, на основе их моделей покупок. Источником данных была информация, полученная Target от клиентов во время предыдущих посещений их объектов. Каждому покупателю присваивается идентификационный номер в базе данных Target, и их покупки отслеживаются. Эта информация была обработана и использована Target для прогнозирования моделей покупок клиентов и разработки целевых маркетинговых кампаний.

Дополнительные источники этих наборов данных для использования Решения для бизнес-аналитики содержать информацию, доступную на публичных форумах; сайты социальных сетей, такие как Facebook, LinkedIn, Twitter, а также цифровые тени, оставленные нашим посещением веб-сайтов. Такие данные анализируются Amazon и сопоставляются с анализом продуктов, поисковыми запросами и отзывами других людей для выработки более точных рекомендаций по продуктам для посетителей сайта онлайн-покупок. Помимо бизнес-приложений, способность собирать, классифицировать и анализировать такие большие объемы данных также будет иметь решающее значение для отрасли здравоохранения, помогая выявлять и анализировать взаимодействия лекарств, личное медицинское обслуживание и различные социальные и экономические факторы, влияющие на результат. процедур. Анализ больших данных относится к новому миру науки о данных, который, по оценкам Cisco, будет включать примерно 10 миллиардов устройств с доступом в Интернет.

Путь к росту рынка

Хотя аналитики и отраслевые эксперты сходятся во мнении, что аналитика больших данных — это следующая революция в аналитике данных, вопрос о том, как эта тенденция будет распространяться, все еще обсуждается. Текущие предложения по развитию этой области включают:

• Создание специальных курсов для обучения необходимым навыкам.
• Использование этих аналитических методов в качестве статей в ведущих курсах по прикладным наукам.
• Государственные инициативы с отраслевым партнерством по повышению осведомленности общественности
• Увеличение субсидий на НИОКР для улучшения текущих инициатив в области больших данных.

Это всего лишь несколько предложений, которые помогут этому развивающемуся аналитическому рынку расшириться в будущее любой аналитики данных в различных отраслях.



Source by Abhishek Chakravarti

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

семнадцать + 2 =