Big Data analytics je proces shromažďování, organizování a analýzy velkých souborů dat (nazývaných Big Data) za účelem objevování vzorů a dalších užitečných informací. Analýza velkých dat může organizacím pomoci lépe porozumět informacím obsaženým v datech a také pomůže identifikovat data, která jsou pro podnikání a budoucí obchodní rozhodnutí nejdůležitější. Analytici pracující s Big Data obvykle chtějí znalosti, které vyplynou z analýzy dat.
Vyžaduje se vysoce výkonná analýza
K analýze tak velkého objemu dat se analýza Big Data obvykle provádí pomocí specializovaných softwarových nástrojů a aplikací pro prediktivní analýzu, dolování dat, dolování textu, předpovídání a optimalizaci dat. Společně jsou tyto procesy samostatnými, ale vysoce integrovanými funkcemi vysoce výkonné analýzy. Používání nástrojů a softwaru Big Data umožňuje organizaci zpracovávat extrémně velké objemy dat, které podnik nashromáždil, aby určil, která data jsou relevantní a lze je analyzovat, aby mohla v budoucnu vést lepší obchodní rozhodnutí.
Výzvy
Pro většinu organizací je analýza velkých dat výzvou. Zvažte naprostý objem dat a různé formáty dat (strukturovaných i nestrukturovaných dat), které se shromažďují v celé organizaci, a mnoho různých způsobů, jak lze různé typy dat kombinovat, porovnávat a analyzovat, abyste našli vzory a další užitečné podnikání informace.
První výzvou je rozebrat datová sila pro přístup ke všem datům, která organizace ukládá na různých místech a často v různých systémech. Druhou výzvou je vytváření platforem, které mohou načítat nestrukturovaná data stejně snadno jako strukturovaná data. Tento obrovský objem dat je obvykle tak velký, že je obtížné jej zpracovat pomocí tradičních databázových a softwarových metod.
Jak se dnes používá analýza velkých dat
Vzhledem k tomu, že se technologie, která pomáhá organizaci rozkládat datová sila a analyzovat data, zlepšuje, lze podnikání transformovat nejrůznějšími způsoby. Dnešní pokroky v analýze velkých dat umožňují vědcům dekódovat lidskou DNA během několika minut, předpovědět, kde teroristé plánují zaútočit, určit, který gen je s největší pravděpodobností zodpovědný za určité nemoci, a samozřejmě, na které reklamy budete s největší pravděpodobností reagovat na Facebooku .
Další příklad pochází od jednoho z největších mobilních operátorů na světě. Francouzský Orange zahájil svůj projekt Data for Development uvolněním údajů o předplatitelích pro zákazníky na Pobřeží slonoviny. 2.5 miliardy záznamů, které byly provedeny anonymně, obsahovaly podrobnosti o hovorech a textových zprávách vyměněných mezi 5 miliony uživatelů. Vědci získali přístup k datům a zaslali Orange návrhy, jak by data mohla sloužit jako základ pro vývojové projekty na zlepšení veřejného zdraví a bezpečnosti. Navrhované projekty zahrnovaly projekt, který ukázal, jak zlepšit veřejnou bezpečnost sledováním dat mobilních telefonů k mapování, kam se lidé dostali po mimořádných událostech; další ukázal, jak používat mobilní data k zadržování nemocí. (zdroj)
Výhody analýzy velkých dat
Podniky stále více hledají užitečné informace o svých datech. Mnoho projektů velkých dat pochází z potřeby odpovídat na konkrétní obchodní otázky. Se zavedenými správnými platformami pro analýzu velkých dat může podnik zvýšit prodej, zvýšit efektivitu a zlepšit provoz, služby zákazníkům a řízení rizik.
Mateřská společnost Soubory, QuinStreet, zkoumala 540 činitelů s rozhodovacími pravomocemi v podnikání, kteří se podílejí na nákupech velkých objemů dat, aby zjistili, které obchodní oblasti plánují společnosti používat analýzu velkých objemů dat ke zlepšení provozu. Přibližně polovina všech respondentů uvedla, že používá analýzu velkých dat ke zlepšení retence zákazníků, pomoci s vývojem produktů a získání konkurenční výhody.
Zejména se největší pozornost v obchodní oblasti týká zvýšení efektivity a optimalizace provozu. Konkrétně 62 procent respondentů uvedlo, že používají analýzu velkých dat ke zvýšení rychlosti a snížení složitosti.