Czym jest Big Data – charakterystyka, rodzaje, korzyści i przykłady

Ostatnio w centrum uwagi znalazł się termin „Big Data”, ale niewiele osób wie, co to są big data. Firmy, instytucje rządowe, pracownicy służby zdrowia (Health Care Providers) oraz instytucje finansowe i akademickie wykorzystują moc Big Data, aby poprawić perspektywy biznesowe i poprawić wrażenia klientów.

IBM utrzymuje, że firmy na całym świecie generują prawie 2,5 tryliona bajtów danych dziennie! Prawie 90% globalnych danych zostało wygenerowanych tylko w ciągu ostatnich 2 lat.
Wiemy więc na pewno, że Big Data przeniknęło dziś niemal do każdej branży i jest dominującą siłą napędową sukcesu przedsiębiorstw i organizacji na całym świecie. Ale w tym momencie ważne jest, aby wiedzieć, czym są duże zbiory danych? Porozmawiajmy o big data, cechach big data, typach big data i nie tylko.

Nie uwierzysz, jak ten program zmienił karierę studentów

Czym są duże zbiory danych? Definicja Gartnera

Według Gartnera definicja Big Data –

„Big data” to zasoby informacyjne o dużej objętości, szybkości i różnorodności, które wymagają opłacalnych, innowacyjnych form przetwarzania informacji w celu lepszego wglądu i podejmowania decyzji”.

Ta definicja jasno odpowiada na pytanie „Czym są Big Data?” pytanie – Big Data odnosi się do złożonych i dużych zbiorów danych, które należy przetwarzać i analizować, aby odkryć cenne informacje, które mogą przynieść korzyści firmom i organizacjom.

Istnieją jednak pewne podstawowe zasady Big Data, które sprawią, że odpowiedź na pytanie, czym jest Big Data, będzie jeszcze prostsza:

• Odnosi się do ogromnej ilości danych, która z czasem rośnie wykładniczo.
• Jest tak obszerny, że nie można go przetwarzać ani analizować przy użyciu konwencjonalnych technik przetwarzania danych.
• Obejmuje eksplorację danych, przechowywanie danych, analizę danych, udostępnianie danych i wizualizację danych.
• Termin ten jest kompleksowy i obejmuje dane, ramy danych wraz z narzędziami i technikami używanymi do przetwarzania i analizy danych.

Rodzaje Big Data

Teraz, gdy jesteśmy na dobrej drodze do tego, czym są big data, przyjrzyjmy się typom big data:

Zbudowany

Strukturyzowane to jeden z typów dużych zbiorów danych. Przez dane strukturalne rozumiemy dane, które można przetwarzać, przechowywać i pobierać w ustalonym formacie. Odnosi się do wysoce zorganizowanych informacji, które można łatwo i bezproblemowo przechowywać i uzyskiwać do nich dostęp z bazy danych za pomocą prostych algorytmów wyszukiwarek. Na przykład tabela pracowników w firmowej bazie danych będzie ustrukturyzowana w taki sposób, że dane pracowników, ich stanowiska pracy, pensje itp. będą prezentowane w zorganizowany sposób.

Nieustrukturyzowany

Dane nieustrukturyzowane to dane, które nie mają żadnej określonej formy ani struktury. To sprawia, że ​​przetwarzanie i analizowanie nieustrukturyzowanych danych jest bardzo trudne i czasochłonne. E-mail to przykład danych nieustrukturyzowanych. Ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane to dwa ważne typy danych big data.

Półstrukturalne

Częściowo ustrukturyzowane to trzeci rodzaj big data. Dane częściowo ustrukturyzowane to dane zawierające oba formaty wymienione powyżej, czyli dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Mówiąc dokładniej, odnosi się do danych, które choć nie zostały sklasyfikowane w określonym repozytorium (bazie danych), to jednak zawierają istotne informacje lub znaczniki, które segregują poszczególne elementy w danych. W ten sposób dochodzimy do końca rodzajów danych. Omówmy cechy danych.

Zostań inżynierem Big Data z IIITB.

Charakterystyka Big Data

W 2001 roku analityk Gartnera, Doug Laney, wymienił 3 „V” Big Data — różnorodność, prędkość i objętość. Omówmy cechy big data.
Te cechy, z osobna, wystarczą, aby wiedzieć, czym jest big data. Przyjrzyjmy się im dogłębnie:

1) Różnorodność

Różnorodność Big Data odnosi się do ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych danych, które są gromadzone z wielu źródeł. Podczas gdy w przeszłości dane mogły być zbierane tylko z arkuszy kalkulacyjnych i baz danych, dziś dane są dostępne w różnych formach, takich jak e-maile, pliki PDF, zdjęcia, filmy, nagrania audio, posty SM i wiele innych. Różnorodność jest jedną z ważnych cech big data.

2) Prędkość

Prędkość zasadniczo odnosi się do szybkości, z jaką dane są tworzone w czasie rzeczywistym. W szerszej perspektywie obejmuje tempo zmian, łączenie przychodzących zestawów danych z różnymi prędkościami oraz impulsy aktywności.

3) Objętość

Wolumen to jedna z cech big data. Wiemy już, że Big Data wskazuje na ogromne „ilości” danych, które na co dzień są generowane z różnych źródeł, takich jak platformy społecznościowe, procesy biznesowe, maszyny, sieci, interakcje międzyludzkie itp. Tak duża ilość danych jest przechowywana w magazyn danych. W ten sposób dobiega końca charakterystyka big data.
Role i wynagrodzenia Big Data w branży finansowej

Zalety Big Data (Funkcje)

• Jedną z największych zalet Big Data jest analiza predykcyjna. Narzędzia analityczne Big Data mogą dokładnie przewidywać wyniki, co pozwala firmom i organizacjom podejmować lepsze decyzje, jednocześnie optymalizując ich wydajność operacyjną i zmniejszając ryzyko.
• Wykorzystując dane z platform mediów społecznościowych za pomocą narzędzi analitycznych Big Data, firmy na całym świecie usprawniają swoje strategie marketingu cyfrowego, aby poprawić ogólne wrażenia konsumentów. Big Data zapewnia wgląd w problemy klientów i pozwala firmom ulepszać swoje produkty i usługi.
• Będąc dokładnym, Big Data łączy istotne dane z wielu źródeł w celu uzyskania bardzo przydatnych spostrzeżeń. Prawie 43% firm nie ma narzędzi niezbędnych do odfiltrowania nieistotnych danych, co ostatecznie kosztuje ich miliony dolarów za wymieszanie użytecznych danych z całej masy. Narzędzia Big Data mogą pomóc to zmniejszyć, oszczędzając czas i pieniądze.
• Analityka Big Data może pomóc firmom w generowaniu większej liczby leadów sprzedażowych, co naturalnie oznaczałoby wzrost przychodów. Firmy korzystają z narzędzi analitycznych Big Data, aby zrozumieć, jak dobrze ich produkty/usługi radzą sobie na rynku i jak reagują na nie klienci. W ten sposób mogą lepiej zrozumieć, w co zainwestować swój czas i pieniądze.
• Dzięki analizom Big Data zawsze możesz wyprzedzić konkurencję. Możesz zbadać rynek, aby dowiedzieć się, jakie promocje i oferty oferują twoi rywale, a następnie możesz wymyślić lepsze oferty dla swoich klientów. Ponadto spostrzeżenia Big Data pozwalają poznać zachowania klientów, aby zrozumieć trendy klientów i zapewnić im wysoce „spersonalizowane” wrażenia.

Kto korzysta z Big Data? 5 aplikacji

Osoby korzystające z Big Data wiedzą lepiej, czym jest Big Data. Przyjrzyjmy się niektórym takim branżom:

1) Opieka zdrowotna

Big Data już zaczęło tworzyć ogromną różnicę w sektorze opieki zdrowotnej. Za pomocą analiz predykcyjnych specjaliści medyczni i pracownicy służby zdrowia mogą teraz świadczyć spersonalizowane usługi opieki zdrowotnej indywidualnym pacjentom. Poza tym urządzenia do noszenia na ciele do fitnessu, telemedycyna, zdalny monitoring – wszystko oparte na Big Data i AI – pomagają zmieniać życie na lepsze.

2) Akademia

Big Data pomaga również w dzisiejszym ulepszeniu edukacji. Edukacja nie ogranicza się już do fizycznych granic klasy – istnieje wiele kursów edukacyjnych online, z których można się uczyć. Instytucje akademickie inwestują w kursy cyfrowe oparte na technologiach Big Data, aby wspomóc wszechstronny rozwój początkujących uczniów.

3) Bankowość

Sektor bankowy wykorzystuje Big Data do wykrywania oszustw. Narzędzia Big Data mogą skutecznie wykrywać nieuczciwe działania w czasie rzeczywistym, takie jak niewłaściwe użycie kart kredytowych/debetowych, archiwizacja śladów kontroli, błędne zmiany w statystykach klientów itp.

4) Produkcja

Według TCS Global Trend Study najważniejszą korzyścią wynikającą z Big Data w produkcji jest poprawa strategii dostaw i jakości produktów. W sektorze produkcyjnym Big Data pomaga w tworzeniu przejrzystej infrastruktury, przewidując tym samym niepewność i niekompetencje, które mogą negatywnie wpłynąć na biznes.

5) IT

Jedne z największych użytkowników Big Data, firmy IT na całym świecie wykorzystują Big Data do optymalizacji swojego funkcjonowania, zwiększenia produktywności pracowników i zminimalizowania ryzyka w działalności biznesowej. Łącząc technologie Big Data z ML i AI, sektor IT nieustannie napędza innowacje, aby znaleźć rozwiązania nawet dla najbardziej złożonych problemów.
Planujesz karierę w Big Data? Poznaj wszystkie umiejętności, role i taktyki przejścia!

6. Sprzedaż detaliczna

Big Data zmieniło sposób pracy w tradycyjnych sklepach stacjonarnych. Przez lata detaliści zebrali ogromne ilości danych z lokalnych badań demograficznych, skanerów POS, RFID, kart lojalnościowych klientów, inwentaryzacji sklepów i tak dalej. Teraz zaczęli wykorzystywać te dane do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń klientów, zwiększania sprzedaży, zwiększania przychodów i zapewniania doskonałej obsługi klienta.

Sprzedawcy używają nawet inteligentnych czujników i Wi-Fi do śledzenia ruchu klientów, najczęściej odwiedzanych alejek, między innymi pod kątem tego, jak długo klienci przebywają w alejkach. Gromadzą również dane z mediów społecznościowych, aby zrozumieć, co klienci mówią o swojej marce, swoich usługach i odpowiednio dostosowują projekty produktów i strategie marketingowe.

7. Transport

Big Data Analytics ma ogromną wartość dla branży transportowej. W krajach na całym świecie zarówno prywatne, jak i rządowe firmy transportowe wykorzystują technologie Big Data do optymalizacji planowania tras, kontrolowania ruchu, zarządzania zatorami na drogach i ulepszania usług. Ponadto usługi transportowe wykorzystują nawet Big Data do zarządzania przychodami, napędzania innowacji technologicznych, usprawniania logistyki i oczywiście do zdobycia przewagi na rynku.

Studia przypadków Big Data

1. Walmart

Walmart wykorzystuje Big Data i Data Mining do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji produktów dla swoich klientów. Za pomocą tych dwóch nowych technologii Walmart może odkryć cenne wzory przedstawiające najczęściej kupowane produkty, najpopularniejsze produkty, a nawet najpopularniejsze pakiety produktów (produkty, które się uzupełniają i są zwykle kupowane razem).

Na podstawie tych spostrzeżeń Walmart tworzy atrakcyjne i dostosowane rekomendacje dla poszczególnych użytkowników. Dzięki efektywnemu wdrożeniu technik Data Mining, gigant handlu detalicznego z powodzeniem zwiększył współczynniki konwersji i znacząco poprawił obsługę klienta. Ponadto Walmart wykorzystuje technologie Hadoop i NoSQL, aby umożliwić klientom dostęp do danych w czasie rzeczywistym zgromadzonych z różnych źródeł.

2. American Express

Gigant kart kredytowych wykorzystuje ogromne ilości danych klientów do identyfikacji wskaźników, które mogą przedstawiać lojalność użytkowników. Wykorzystuje również Big Data do budowania zaawansowanych modeli predykcyjnych do analizy transakcji historycznych wraz ze 115 różnymi zmiennymi w celu przewidywania potencjalnej rezygnacji klientów. Dzięki rozwiązaniom i narzędziom Big Data American Express może zidentyfikować 24% kont, które z dużym prawdopodobieństwem zostaną zamknięte w ciągu najbliższych czterech do pięciu miesięcy.

3. Ogólne elektryczne

Według słów Jeffa Immelta, prezesa General Electric, w ciągu ostatnich kilku lat GE odniosło sukces, łącząc to, co najlepsze z obu światów – „świata fizycznego i analitycznego ”. GE w pełni wykorzystuje Big Data. Każda maszyna działająca w ramach General Electric generuje dane o tym, jak działa. Zespół analityczny GE analizuje następnie te ogromne ilości danych, aby wydobyć z nich istotne informacje i odpowiednio przeprojektować maszyny i ich operacje.

Dziś firma zdała sobie sprawę, że nawet drobne usprawnienia, bez względu na to, jak małe, odgrywają kluczową rolę w infrastrukturze jej firmy. Według statystyk GE, Big Data może potencjalnie zwiększyć produktywność o 1,5% w USA, co skompilowane na przestrzeni 20 lat może zwiększyć średni dochód narodowy o oszałamiające 30%!

4. Uber

Uber jest jednym z największych dostawców usług taksówkowych na świecie. Wykorzystuje dane klientów do śledzenia i identyfikowania najpopularniejszych i najczęściej używanych usług przez użytkowników. Po zebraniu tych danych Uber wykorzystuje analitykę danych do analizowania wzorców użytkowania klientów i określania, którym usługom należy położyć większy nacisk i znaczenie.

Poza tym Uber wykorzystuje Big Data w jeszcze inny, wyjątkowy sposób. Uber dokładnie bada popyt i podaż swoich usług i odpowiednio zmienia ceny taksówek. Jest to mechanizm cenowy, który działa mniej więcej tak – załóżmy, że gdy się spieszysz i musisz zarezerwować taksówkę z zatłoczonego miejsca, Uber obciąży Cię podwójną kwotą!

5. Netflix

Netflix to jedna z najpopularniejszych platform do strumieniowego przesyłania treści wideo online na żądanie, z której korzystają ludzie na całym świecie. Netflix jest głównym zwolennikiem silnika rekomendacji. Zbiera dane o klientach, aby zrozumieć specyficzne potrzeby, preferencje i wzorce smakowe użytkowników. Następnie wykorzystuje te dane, aby przewidzieć, co polubią poszczególni użytkownicy i stworzyć dla nich spersonalizowane listy rekomendacji treści.

Dziś Netflix stał się tak ogromny, że tworzy nawet unikalne treści dla użytkowników. Dane to tajny składnik, który napędza zarówno silniki rekomendacji, jak i nowe decyzje dotyczące treści. Najważniejsze punkty danych wykorzystywane przez Netflix to między innymi tytuły oglądane przez użytkowników, oceny użytkowników, preferowane gatunki i częstotliwość przerywania odtwarzania. Hadoop, Hive i Pig to trzy podstawowe elementy struktury danych używanej przez Netflix.

6. Procter & Gamble

Procter & Gamble jest z nami już od wieków. Jednak pomimo tego, że jest „starą” firmą, P&G na swój sposób nie zbliża się do starej. Dostrzegając potencjał Big Data, firma P&G rozpoczęła wdrażanie narzędzi i technologii Big Data w każdej ze swoich jednostek biznesowych na całym świecie. Głównym celem firmy przy korzystaniu z Big Data było wykorzystanie spostrzeżeń w czasie rzeczywistym do podejmowania mądrzejszych decyzji.

Aby osiągnąć ten cel, firma P&G zaczęła gromadzić ogromne ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych dotyczących badań i rozwoju, łańcucha dostaw, operacji ukierunkowanych na klienta oraz interakcji z klientami, zarówno z repozytoriów firmowych, jak i źródeł internetowych. Globalna marka opracowała nawet systemy i procesy Big Data, aby umożliwić menedżerom dostęp do najnowszych danych branżowych i analiz.

7. IRS

Tak, nawet agencje rządowe nie stronią od korzystania z Big Data. US Internal Revenue Service aktywnie wykorzystuje Big Data, aby zapobiegać kradzieży tożsamości, oszustwom i nieterminowym płatnościom (osoby, które powinny płacić podatki, ale nie płacą ich w odpowiednim czasie).

IRS wykorzystuje nawet moc Big Data, aby zapewnić i egzekwować zgodność z przepisami i prawami podatkowymi. Na chwilę obecną IRS skutecznie zapobiega oszustwom i oszustwom o wartości miliardów dolarów, zwłaszcza w przypadku kradzieży tożsamości. W ciągu ostatnich trzech lat odzyskała też ponad 2 mld USD.

Zawijanie

Mamy nadzieję, że udało nam się odpowiedzieć na pytanie „Czym jest Big Data?” pytanie wystarczająco wyraźnie. Mamy nadzieję, że rozumiesz rodzaje big data, cechy big data, przypadki użycia itp.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, zapoznaj się z naszym programem Executive PG Program in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zapewnia ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne ręce- na warsztatach, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.