Вештачка интелигенцијаЦРМ и платформе податакаМаркетинг ИнфограпхицсОмогућавање продајеСеарцх МаркетингСоциал Медиа & Инфлуенцер Маркетинг

Шта су велики подаци? Шта су 5 В? Технологије, унапређења и статистика

Обећање о биг података је да ће компаније имати далеко више интелигенције на располагању за доношење тачних одлука и предвиђања о томе како њихово пословање функционише. Велики подаци не само да пружају информације неопходне за анализу и побољшање пословних резултата, већ такође обезбеђују неопходно гориво за AI алгоритми за учење и доношење предвиђања или одлука. Заузврат, ML може помоћи у разумевању сложених, разноликих и великих скупова података које је тешко обрадити и анализирати коришћењем традиционалних метода.

Шта је Биг Дата?

Велики подаци су термин који се користи за описивање прикупљања, обраде и доступности огромних количина стримованих података у реалном времену. Компаније комбинују маркетинг, продају, податке о купцима, податке о трансакцијама, друштвене разговоре, па чак и екстерне податке као што су цене акција, временска прогноза и вести да би идентификовале статистички валидне моделе корелације и узрочности како би им помогле да донесу тачније одлуке.

Гартнер

Велике податке карактерише 5 против:

  1. Запремина: Велике количине података се генеришу из различитих извора, као што су друштвени медији, ИОТ уређаја и пословних трансакција.
  2. Велоцити: Брзина којом се подаци генеришу, обрађују и анализирају.
  3. Варијанта: Различити типови података, укључујући структуриране, полуструктуриране и неструктуриране податке, потичу из различитих извора.
  4. Верацити: Квалитет и тачност података, на које могу утицати недоследности, нејасноће или чак дезинформације.
  5. Вредност: Корисност и потенцијал за извлачење увида из података који могу подстаћи боље доношење одлука и иновације.

Статистика великих података

Ево резимеа кључних статистичких података из ТецхЈури о трендовима и предвиђањима великих података:

  • Раст обима података: Очекује се да ће до 2025. глобална датасфера достићи 175 зетабајта, показујући експоненцијални раст података.
  • Повећање ИоТ уређаја: Предвиђа се да ће број ИоТ уређаја достићи 64 милијарде до 2025. године, што ће додатно допринети расту великих података.
  • Раст тржишта великих података: Очекује се да ће величина глобалног тржишта великих података порасти на 229.4 милијарде долара до 2025.
  • Растућа потражња за научницима података: Предвиђено је да ће до 2026. потражња за научницима података порасти за 16%.
  • Усвајање АИ и МЛ: Предвиђено је да ће до 2025. године величина тржишта вештачке интелигенције достићи 190.61 милијарду долара, вођена све већим усвајањем АИ и МЛ технологија за анализу великих података.
  • Решења за велике податке заснована на облаку: Очекује се да ће рачунарство у облаку чинити 94% укупног радног оптерећења до 2021. године, наглашавајући растући значај решења заснованих на облаку за складиштење података и аналитику.
  • Малопродајна индустрија и велики подаци: Очекивало се да ће трговци на мало који користе Биг Дата повећати своје профитне марже за 60%.
  • Растућа употреба великих података у здравству: Предвиђа се да ће тржиште аналитике у здравству достићи 50.5 милијарди долара до 2024.
  • Друштвени медији и велики подаци: Корисници друштвених медија генеришу 4 петабајта података дневно, наглашавајући утицај друштвених медија на раст великих података.

Велики подаци су такође велики бенд

Овде не причамо о томе, али бисте могли да слушате одличну песму док читате о великим подацима. Не укључујем стварни музички видео... није баш сигуран за посао. ПС: Питам се да ли су изабрали име како би ухватили талас популарности који се гомилао великим подацима.

Зашто се разликују велики подаци?

У старим данима… знате… пре неколико година, користили бисмо системе за издвајање, трансформацију и учитавање података (ЕТЛ) у гигантска складишта података која су преко њих изградила решења пословне интелигенције за извештавање. Периодично, сви системи би направили резервну копију и комбиновали податке у базу података где су се могли покретати извештаји и свако је могао да добије увид у оно што се дешава.

Проблем је био у томе што технологија базе података једноставно није могла да се носи са вишеструким, континуираним токовима података. Није могао да поднесе обим података. Није могао да мења долазне податке у реалном времену. А недостајали су и алати за извештавање који нису могли да обрађују ништа осим релационог упита на задњој страни. Решења за велике податке нуде хостинг у облаку, високо индексиране и оптимизоване структуре података, могућности аутоматског архивирања и екстракције, као и интерфејсе за извештавање који су дизајнирани да пруже прецизније анализе које омогућавају предузећима да доносе боље одлуке.

Боље пословне одлуке значе да компаније могу смањити ризик својих одлука и доносити боље одлуке које смањују трошкове и повећавају ефикасност маркетинга и продаје.

Које су предности великих података?

компјутер шета кроз ризике и могућности повезане са искоришћавањем великих података у корпорацијама.

  • Велики подаци су правовремени - 60% сваког радног дана радници знања проводе покушавајући да пронађу податке и управљају њима.
  • Велики подаци су доступни - Половина старијих руководилаца извештава да је приступ правим подацима тежак.
  • Велики подаци су холистички – Информације се тренутно чувају у силосима унутар организације. Маркетиншки подаци, на пример, могу се наћи у веб аналитици, мобилној аналитици, друштвеној аналитици, ЦРМ-ови, алати за А/Б тестирање, системи за маркетинг путем е-поште и још много тога… сваки са фокусом на свој силос.
  • Велики подаци су поуздани - 29% компанија мери новчане трошкове лошег квалитета података. Једноставне ствари попут надгледања више система за ажурирање података о контактима купаца могу уштедети милионе долара.
  • Велики подаци су релевантни - 43% компанија је незадовољно способношћу својих алата да филтрирају небитне податке. Нешто једноставно попут филтрирања купаца са вашег веба аналитика може пружити гомилу увида у ваше напоре у стицању.
  • Велики подаци су сигурни - Просечно кршење безбедности података кошта 214 УСД по купцу. Сигурне инфраструктуре које граде партнери за хостинг података и технолошки партнери могу просечној компанији уштедети 1.6% годишњих прихода.
  • Велики подаци су меродавни - 80% организација се бори са више верзија истине у зависности од извора њихових података. Комбиновањем вишеструких, проверених извора, више компанија може произвести високо тачне изворе обавештајних података.
  • Велики подаци се могу применити - Застарели или лоши подаци доводе до тога да 46% компанија доноси лоше одлуке које могу коштати милијарде.

Биг Дата Тецхнологиес

У циљу обраде великих података дошло је до значајног напретка у технологијама складиштења, архивирања и упита:

  • Дистрибуирани системи датотека: Системи попут Хадооп дистрибуираног система датотека (ХДФС) омогућавају складиштење и управљање великим количинама података на више чворова. Овај приступ обезбеђује толеранцију грешака, скалабилност и поузданост при руковању великим подацима.
  • НоСКЛ базе података: Базе података као што су МонгоДБ, Цассандра и Цоуцхбасе су дизајниране да рукују неструктурираним и полуструктурираним подацима. Ове базе података нуде флексибилност у моделирању података и обезбеђују хоризонталну скалабилност, што их чини погодним за апликације великих података.
  • Карта смањити: Овај модел програмирања омогућава паралелну обраду великих скупова података у дистрибуираном окружењу. МапРедуце омогућава разбијање сложених задатака на мање подзадатке, који се затим независно обрађују и комбинују да би се произвео коначни резултат.
  • Апацхе Спарк: Мотор за обраду података отвореног кода, Спарк може да обрађује и групну обраду и обраду у реалном времену. Нуди побољшане перформансе у поређењу са МапРедуце-ом и укључује библиотеке за машинско учење, обраду графикона и обраду токова, што га чини разноврсним за различите случајеве коришћења великих података.
  • Алати за упите сличне СКЛ-у: Алати као што су Хиве, Импала и Престо омогућавају корисницима да покрећу упите о великим подацима користећи познате СКЛ синтаксе. Ови алати омогућавају аналитичарима да извуку увиде из великих података без потребе за стручношћу у сложенијим програмским језицима.
  • Језера података: Ова складишта за складиштење могу да чувају необрађене податке у свом изворном формату све док не буду потребни за анализу. Језера података пружају скалабилно и исплативо решење за складиштење великих количина различитих података, који се касније могу обрадити и анализирати по потреби.
  • Решења за складиштење података: Платформе као што су Сновфлаке, БигКуери и Редсхифт нуде скалабилна и ефикасна окружења за складиштење и испитивање великих количина структурираних података. Ова решења су дизајнирана да обрађују аналитику великих података и омогућавају брзо постављање упита и извештавање.
  • Оквири машинског учења: Оквири као што су ТенсорФлов, ПиТорцх и сцикит-леарн омогућавају моделе обуке на великим скуповима података за задатке као што су класификација, регресија и груписање. Ови алати помажу у добијању увида и предвиђања из великих података коришћењем напредних техника вештачке интелигенције.
  • Алати за визуелизацију података: Алати као што су Таблеау, Повер БИ и Д3.јс помажу у анализи и представљању увида из великих података на визуелан и интерактиван начин. Ови алати омогућавају корисницима да истражују податке, идентификују трендове и ефикасно саопштавају резултате.
  • Интеграција података и ЕТЛ: Алати као што су Апацхе НиФи, Таленд и Информатица омогућавају екстракцију, трансформацију и учитавање података из различитих извора у централни систем складиштења. Ови алати олакшавају консолидацију података, омогућавајући организацијама да изграде јединствен поглед на своје податке за анализу и извештавање.

Велики подаци и вештачка интелигенција

Преклапање АИ и великих података лежи у чињеници да технике вештачке интелигенције, посебно машинско учење и дубоко учење (DL), може се користити за анализу и извлачење увида из великих количина података. Велики подаци обезбеђују неопходно гориво за АИ алгоритме да уче и доносе предвиђања или одлуке. Заузврат, АИ може помоћи у разумевању сложених, разноликих и великих скупова података које је тешко обрадити и анализирати коришћењем традиционалних метода. Ево неких кључних области у којима се АИ и велики подаци укрштају:

  1. Обрада података: Алгоритми засновани на вештачкој интелигенцији могу да се користе за чишћење, претходну обраду и трансформацију необрађених података из извора великих података, помажући да се побољша квалитет података и обезбеди да су спремни за анализу.
  2. Издвајање својстава: Технике вештачке интелигенције се могу користити за аутоматско издвајање релевантних карактеристика и образаца из великих података, смањујући димензионалност података и чинећи их лакшим за анализу.
  3. Предиктивна аналитика: Алгоритми машинског учења и дубоког учења могу се обучити на великим скуповима података да би се изградили предиктивни модели. Ови модели се могу користити за прављење тачних предвиђања или идентификовање трендова, што доводи до бољег доношења одлука и побољшаних пословних резултата.
  4. Откривање аномалија: АИ може помоћи у идентификацији необичних образаца или одступања у великим подацима, омогућавајући рано откривање потенцијалних проблема као што су преваре, упади у мрежу или кварови опреме.
  5. Обрада природног језика (НЛП): НЛП технике које покреће вештачка интелигенција могу се применити за обраду и анализу неструктурираних текстуалних података из извора великих података, као што су друштвени медији, рецензије купаца или новински чланци, како би се стекли вредни увиди и анализа осећања.
  6. Анализа слике и видеа: Алгоритми дубоког учења, посебно конволуционе неуронске мреже (ЦНН-ови), може се користити за анализу и извлачење увида из великих количина слика и видео података.
  7. Персонализација и препорука: АИ може да анализира огромне количине података о корисницима, њиховом понашању и преференцама како би пружио персонализована искуства, као што су препоруке производа или циљано оглашавање.
  8. Оптимизација: АИ алгоритми могу анализирати велике скупове података да би идентификовали оптимална решења за сложене проблеме, као што су оптимизација операција ланца снабдевања, управљање саобраћајем или потрошња енергије.

Синергија између вештачке интелигенције и великих података омогућава организацијама да искористе моћ АИ алгоритама како би дале смисао огромним количинама података, што на крају доводи до информисанијег доношења одлука и бољих пословних резултата.

Ова инфографика од ББВА, Велики подаци садашњост и будућност, бележи напредак у области великих података.

инфографика великих података 2023

Douglas Karr

Douglas Karr је ЦМО оф ОпенИНСИГХТС и оснивача Martech Zone. Доуглас је помогао десетинама успешних МарТецх стартапова, помогао је у дубинској пажњи од преко 5 милијарди долара у Мартецх аквизицијама и инвестицијама, и наставља да помаже компанијама у имплементацији и аутоматизацији њихових продајних и маркетиншких стратегија. Доуглас је међународно признати стручњак за дигиталну трансформацију и МарТецх стручњак и говорник. Даглас је такође објављени аутор Думмие'с водича и књиге о пословном лидерству.

Повезани чланци

Назад на врх дугмета
близу

Адблоцк откривен

Martech Zone је у могућности да вам пружи овај садржај без икаквих трошкова јер ми монетизујемо наш сајт путем прихода од огласа, партнерских веза и спонзорстава. Били бисмо захвални ако бисте уклонили свој блокатор огласа док гледате наш сајт.