Date mare
Ce este Big Data?
Datele mari se referă la seturile mari și diverse de informații care cresc la ritmuri în continuă creștere. Acesta cuprinde volumul de informații, viteza sau viteza cu care este creată și colectată, precum și varietatea sau scopul punctelor de date acoperite (cunoscute sub numele de „trei v” ale datelor mari). Big data provine adesea din data mining și ajunge în mai multe formate.
Chei de luat masa
- Big data este o cantitate mare de informații diverse care ajung în volume în creștere și cu o viteză din ce în ce mai mare.
- Datele mari pot fi structurate (adesea numerice, ușor formatate și stocate) sau nestructurate (mai libere, mai puțin cuantificabile).
- Aproape fiecare departament dintr-o companie poate utiliza rezultatele din analiza datelor mari, dar gestionarea dezordinei și a zgomotului poate pune probleme.
- Datele mari pot fi colectate din comentarii publicate pe rețelele de socializare și site-uri web, colectate în mod voluntar din electronice și aplicații personale, prin chestionare, achiziții de produse și check-in-uri electronice.
- Big data este cel mai adesea stocat în baze de date computerizate și este analizat folosind un software special conceput pentru a gestiona seturi de date mari și complexe.
Cum funcționează Big Data
Datele mari pot fi clasificate ca nestructurate sau structurate. Datele structurate constau în informații deja gestionate de organizație în baze de date și foi de calcul; este frecvent de natură numerică. Datele nestructurate sunt informații neorganizate și care nu se încadrează într-un model sau format prestabilit. Include date colectate din surse de socializare, care ajută instituțiile să adune informații despre nevoile clienților.
Datele mari pot fi colectate din comentarii publicate pe rețelele sociale și site-uri web, colectate în mod voluntar din electronice și aplicații personale, prin chestionare, achiziții de produse și înregistrări electronice. Prezența senzorilor și a altor intrări în dispozitivele inteligente permite colectarea datelor într-un spectru larg de situații și circumstanțe.
Big data este cel mai adesea stocat în baze de date computerizate și este analizat folosind un software special conceput pentru a gestiona seturi de date mari și complexe. Multe companii software-as-a-service (SaaS) sunt specializate în gestionarea acestui tip de date complexe.
Utilizările Big Data
Analiștii de date analizează relația dintre diferite tipuri de date, cum ar fi datele demografice și istoricul achizițiilor, pentru a determina dacă există o corelație. Astfel de evaluări pot fi realizate intern sau extern de către o terță parte care se concentrează pe prelucrarea datelor mari în formate digerabile. Întreprinderile folosesc adesea evaluarea datelor mari de către astfel de experți pentru a le transforma în informații acționabile.
Multe companii, cum ar fi Alphabet și Facebook, folosesc date mari pentru a genera venituri din publicitate, plasând anunțuri direcționate către utilizatori pe rețelele de socializare și cei care navighează pe web.
Aproape fiecare departament dintr-o companie poate utiliza rezultatele de la analiza datelor, de la resurse umane și tehnologie la marketing și vânzări. Scopul Big Data este de a crește viteza cu care produsele ajung pe piață, de a reduce timpul și resursele necesare pentru a obține adoptarea pieței, a publicului țintă și de a se asigura că clienții rămân mulțumiți.
Avantajele și dezavantajele Big Data
Creșterea cantității de date disponibile prezintă atât oportunități, cât și probleme. În general, deținerea mai multor date despre clienți (și potențiali clienți) ar trebui să permită companiilor să adapteze mai bine produsele și eforturile de marketing pentru a crea cel mai înalt nivel de satisfacție și a repeta afacerea. Companiilor care colectează o cantitate mare de date li se oferă posibilitatea de a efectua analize mai profunde și mai bogate în beneficiul tuturor părților interesate.
Având în vedere cantitatea de date personale disponibile pentru persoanele fizice de astăzi, este crucial ca companiile să ia măsuri pentru a proteja aceste date; un subiect care a devenit o dezbatere fierbinte în lumea online de astăzi, în special cu numeroasele încălcări de date pe care le-au experimentat companiile în ultimii ani.
Deși o analiză mai bună este un aspect pozitiv, datele mari pot crea, de asemenea, supraîncărcare și zgomot, reducându-i utilitatea. Companiile trebuie să gestioneze volume mai mari de date și să stabilească ce date reprezintă semnale în comparație cu zgomotul. A decide ce face datele relevante devine un factor cheie.
În plus, natura și formatul datelor pot necesita o manipulare specială înainte ca acestea să fie acționate. Datele structurate, constând din valori numerice, pot fi stocate și sortate cu ușurință. Datele nestructurate, cum ar fi e-mailurile, videoclipurile și documentele text, pot necesita aplicarea unor tehnici mai sofisticate înainte ca acestea să devină utile.