Ce este Big Data - Caracteristici, Tipuri, Beneficii și Exemple

În ultimul timp, termenul „Big Data” a fost sub lumina reflectoarelor, dar nu mulți oameni știu ce este big data. Întreprinderile, instituțiile guvernamentale, HCP (furnizorii de asistență medicală) și instituțiile financiare și academice, toate folosesc puterea Big Data pentru a îmbunătăți perspectivele de afaceri, împreună cu experiența îmbunătățită a clienților.

IBM susține că întreprinderile din întreaga lume generează zilnic aproape 2,5 trilioane de octeți de date! Aproape 90% din datele globale au fost produse numai în ultimii 2 ani.
Așadar, știm cu siguranță că Big Data a pătruns în aproape toate industriile de astăzi și este o forță motrice dominantă din spatele succesului întreprinderilor și organizațiilor de pe tot globul. Dar, în acest moment, este important să știi ce este big data? Să vorbim despre date mari, caracteristici ale datelor mari, tipuri de date mari și multe altele.

Nu veți crede cum acest program a schimbat cariera studenților

Ce este Big Data? Definiția Gartner

Potrivit Gartner , definiția Big Data –

„Datele mari” sunt active de informații cu volum mare, viteză și varietate care necesită forme inovatoare și rentabile de procesare a informațiilor pentru o perspectivă îmbunătățită și luare a deciziilor.”

Această definiție răspunde în mod clar la „Ce este Big Data?” întrebare – Big Data se referă la seturi de date complexe și mari care trebuie procesate și analizate pentru a descoperi informații valoroase care pot beneficia companiile și organizațiile.

Cu toate acestea, există anumite principii de bază ale Big Data care vor face și mai simplu să răspundeți la ce este Big Data:

• Se referă la o cantitate masivă de date care continuă să crească exponențial în timp.
• Este atât de voluminoasă încât nu poate fi procesată sau analizată folosind tehnici convenționale de prelucrare a datelor.
• Include extragerea datelor, stocarea datelor, analiza datelor, partajarea datelor și vizualizarea datelor.
• Termenul este unul cuprinzător, incluzând datele, cadrele de date, împreună cu instrumentele și tehnicile utilizate pentru procesarea și analizarea datelor.

Tipuri de Big Data

Acum că suntem pe drumul cel bun cu ceea ce înseamnă big data, să aruncăm o privire asupra tipurilor de big data:

Structurat

Structurat este unul dintre tipurile de date mari și Prin date structurate, ne referim la date care pot fi procesate, stocate și preluate într-un format fix. Se referă la informații foarte organizate care pot fi stocate și accesate ușor și fără probleme dintr-o bază de date prin algoritmi simpli ai motoarelor de căutare. De exemplu, tabelul angajaților dintr-o bază de date a companiei va fi structurat astfel încât detaliile angajaților, pozițiile lor de muncă, salariile lor etc., vor fi prezente într-o manieră organizată.

Nestructurat

Datele nestructurate se referă la datele cărora le lipsește orice formă sau structură specifică. Acest lucru face ca procesarea și analiza datelor nestructurate să fie foarte dificilă și consumatoare de timp. E-mailul este un exemplu de date nestructurate. Structurate și nestructurate sunt două tipuri importante de date mari.

Semi-structurat

Semistructurat este al treilea tip de date mari. Datele semistructurate se referă la datele care conțin ambele formate menționate mai sus, adică date structurate și nestructurate. Pentru a fi precis, se referă la datele care, deși nu au fost clasificate într-un anumit depozit (bază de date), conțin totuși informații vitale sau etichete care separează elementele individuale în cadrul datelor. Ajungem astfel la finalul tipurilor de date. Să discutăm despre caracteristicile datelor.

Deveniți inginer Big Data cu IIITB.

Caracteristicile Big Data

În 2001, analistul Gartner Doug Laney a enumerat cele 3 „V” ale datelor mari – varietate, viteză și volum. Să discutăm despre caracteristicile datelor mari.
Aceste caracteristici, izolat, sunt suficiente pentru a ști ce este big data. Să le privim în profunzime:

1) Varietate

Varietatea Big Data se referă la date structurate, nestructurate și semistructurate care sunt colectate din mai multe surse. În timp ce în trecut, datele puteau fi colectate doar din foi de calcul și baze de date, astăzi datele vin într-o serie de forme, cum ar fi e-mailuri, PDF-uri, fotografii, videoclipuri, audio, postări SM și multe altele. Varietatea este una dintre caracteristicile importante ale datelor mari.

2) Viteza

Viteza se referă în esență la viteza cu care datele sunt create în timp real. Într-o perspectivă mai largă, aceasta cuprinde rata de schimbare, conectarea seturilor de date primite la viteze diferite și explozii de activitate.

3) Volumul

Volumul este una dintre caracteristicile big data. Știm deja că Big Data indică „volume” uriașe de date care sunt generate zilnic din diverse surse, cum ar fi platforme de social media, procese de afaceri, mașini, rețele, interacțiuni umane etc. O cantitate atât de mare de date este stocată în depozite de date. Astfel, se ajunge la sfârșitul caracteristicilor datelor mari.
Roluri și salarii în Big Data în industria financiară

Avantajele Big Data (funcții)

• Unul dintre cele mai mari avantaje ale Big Data este analiza predictivă. Instrumentele de analiză Big Data pot prezice rezultatele cu acuratețe, permițând astfel companiilor și organizațiilor să ia decizii mai bune, optimizând în același timp eficiența operațională și reducând riscurile.
• Prin valorificarea datelor de pe platformele de social media folosind instrumente de analiză Big Data, companiile din întreaga lume își eficientizează strategiile de marketing digital pentru a îmbunătăți experiența generală a consumatorilor. Big Data oferă informații despre punctele dureroase ale clienților și permite companiilor să își îmbunătățească produsele și serviciile.
• Fiind exacte, Big Data combină date relevante din mai multe surse pentru a produce informații foarte utile. Aproape 43% dintre companii nu au instrumentele necesare pentru a filtra datele irelevante, ceea ce le costă în cele din urmă milioane de dolari pentru a extrage datele utile din cea mai mare parte. Instrumentele Big Data pot ajuta la reducerea acestui lucru, economisind atât timp, cât și bani.
• Analiza Big Data ar putea ajuta companiile să genereze mai mulți clienți potențiali de vânzări, ceea ce ar însemna în mod natural o creștere a veniturilor. Companiile folosesc instrumente de analiză Big Data pentru a înțelege cât de bine se descurcă produsele/serviciile lor pe piață și cum răspund clienții la acestea. Astfel, pot înțelege mai bine unde să-și investească timpul și banii.
• Cu statisticile Big Data, puteți rămâne întotdeauna cu un pas înaintea concurenților. Puteți monitoriza piața pentru a afla ce fel de promoții și oferte oferă rivalii dvs. și apoi puteți veni cu oferte mai bune pentru clienții dvs. De asemenea, statisticile Big Data vă permit să învățați comportamentul clienților pentru a înțelege tendințele clienților și pentru a le oferi o experiență extrem de „personalizată”.

Cine folosește Big Data? 5 Aplicații

Oamenii care folosesc Big Data știu mai bine ce este Big Data. Să ne uităm la câteva astfel de industrii:

1) Asistență medicală

Big Data a început deja să creeze o diferență uriașă în sectorul sănătății. Cu ajutorul analizei predictive, profesioniștii medicali și personalul medical sunt acum capabili să ofere servicii de asistență medicală personalizate pacienților individuali. În afară de asta, articolele vestimentare de fitness, telemedicina, monitorizarea de la distanță – toate alimentate de Big Data și AI – ajută la schimbarea vieților în bine.

2) Academia

Big Data contribuie și la îmbunătățirea educației astăzi. Educația nu se mai limitează la limitele fizice ale sălii de clasă - există numeroase cursuri educaționale online din care să înveți. Instituțiile academice investesc în cursuri digitale bazate pe tehnologiile Big Data pentru a ajuta la dezvoltarea completă a cursanților în devenire.

3) Bancar

Sectorul bancar se bazează pe Big Data pentru detectarea fraudelor. Instrumentele Big Data pot detecta eficient actele frauduloase în timp real, cum ar fi utilizarea greșită a cardurilor de credit/debit, arhivarea pistelor de inspecție, modificarea defectuoasă a statisticilor clienților etc.

4) Fabricarea

Potrivit TCS Global Trend Study, cel mai semnificativ beneficiu al Big Data în producție este îmbunătățirea strategiilor de aprovizionare și a calității produselor. În sectorul de producție, Big Data ajută la crearea unei infrastructuri transparente, prevăzând astfel incertitudinile și incompetențe care pot afecta negativ afacerea.

5) IT

Companiile IT din întreaga lume, unul dintre cei mai mari utilizatori de Big Data, folosesc Big Data pentru a-și optimiza funcționarea, a spori productivitatea angajaților și a minimiza riscurile în operațiunile de afaceri. Prin combinarea tehnologiilor Big Data cu ML și AI, sectorul IT stimulează continuu inovația pentru a găsi soluții chiar și pentru cele mai complexe probleme.
Planificați o carieră în Big Data? Cunoașteți toate aptitudinile, rolurile și tacticile de tranziție!

6. Comerțul cu amănuntul

Big Data a schimbat modul de lucru în magazinele tradiționale de vânzare cu amănuntul. De-a lungul anilor, comercianții cu amănuntul au colectat cantități mari de date din sondaje demografice locale, scanere POS, RFID, carduri de fidelitate a clienților, inventarul magazinelor și așa mai departe. Acum, au început să utilizeze aceste date pentru a crea experiențe personalizate pentru clienți, pentru a crește vânzările, pentru a crește veniturile și pentru a oferi servicii extraordinare pentru clienți.

Comercianții cu amănuntul folosesc chiar și senzori inteligenți și Wi-Fi pentru a urmări mișcarea clienților, cele mai frecventate culoare, pentru cât timp zăbovesc clienții pe culoare, printre altele. De asemenea, adună date din rețelele sociale pentru a înțelege ce spun clienții despre marca lor, serviciile lor și își modifică designul de produs și strategiile de marketing în consecință.

7. Transport

Big Data Analytics are o valoare imensă pentru industria transporturilor. În țările din întreaga lume, companiile de transport atât private, cât și administrate de guvern utilizează tehnologiile Big Data pentru a optimiza planificarea rutelor, a controla traficul, a gestiona aglomerația rutieră și a îmbunătăți serviciile. În plus, serviciile de transport folosesc chiar și Big Data pentru a gestiona veniturile, a impulsiona inovația tehnologică, a îmbunătăți logistica și, desigur, pentru a câștiga avantajul pe piață.

Big Data Studii de caz

1. Walmart

Walmart folosește Big Data și Data Mining pentru a crea recomandări de produse personalizate pentru clienții săi. Cu ajutorul acestor două tehnologii emergente, Walmart poate descoperi modele valoroase care arată cele mai frecvent cumpărate produse, cele mai populare produse și chiar cele mai populare pachete de produse (produse care se completează reciproc și sunt de obicei achiziționate împreună).

Pe baza acestor informații, Walmart creează recomandări atractive și personalizate pentru utilizatorii individuali. Prin implementarea eficientă a tehnicilor de data mining, gigantul retail a crescut cu succes ratele de conversie și și-a îmbunătățit substanțial serviciul pentru clienți. În plus, Walmart folosește tehnologiile Hadoop și NoSQL pentru a permite clienților să acceseze în timp real datele acumulate din surse disparate.

2. American Express

Gigantul cardurilor de credit folosește volume enorme de date despre clienți pentru a identifica indicatorii care ar putea reprezenta loialitatea utilizatorilor. De asemenea, utilizează Big Data pentru a construi modele predictive avansate pentru analiza tranzacțiilor istorice, împreună cu 115 variabile diferite pentru a prezice potențialii clienți. Datorită soluțiilor și instrumentelor Big Data, American Express poate identifica 24% dintre conturile care sunt foarte probabil să se închidă în următoarele patru până la cinci luni.

3. General Electric

În cuvintele lui Jeff Immelt, președintele General Electric, în ultimii câțiva ani, GE a reușit să reunească cele mai bune din ambele lumi – „ lumea fizică și cea analitică ”. GE utilizează în mod temeinic Big Data. Fiecare mașină care funcționează sub General Electric generează date despre modul în care funcționează. Echipa de analiză GE analizează apoi aceste cantități colosale de date pentru a extrage informații relevante din acestea și a reproiecta mașinile și operațiunile lor în consecință.

Astăzi, compania și-a dat seama că chiar și îmbunătățirile minore, oricât de mici, joacă un rol crucial în infrastructura companiei. Potrivit statisticilor GE, Big Data are potențialul de a crește productivitatea cu 1,5% în SUA, care, compilată pe o perioadă de 20 de ani, ar putea crește venitul național mediu cu 30%!

4. Uber

Uber este unul dintre cei mai importanți furnizori de servicii de taxi din lume. Utilizează datele clienților pentru a urmări și identifica cele mai populare și mai utilizate servicii de către utilizatori. Odată colectate aceste date, Uber folosește analiza datelor pentru a analiza tiparele de utilizare a clienților și pentru a determina căror servicii ar trebui să li se acorde mai mult accent și importanță.

În afară de aceasta, Uber folosește Big Data într-un alt mod unic. Uber studiază îndeaproape cererea și oferta serviciilor sale și modifică tarifele taxiului în consecință. Este mecanismul de stabilire a prețurilor care funcționează cam așa – să presupunem că, atunci când vă grăbiți și trebuie să rezervați un taxi dintr-o locație aglomerată, Uber vă va percepe dublul sumei normale!

5. Netflix

Netflix este una dintre cele mai populare platforme de streaming de conținut video online la cerere, folosită de oameni din întreaga lume. Netflix este un susținător major al motorului de recomandare. Acesta colectează date despre clienți pentru a înțelege nevoile specifice, preferințele și modelele de gust ale utilizatorilor. Apoi folosește aceste date pentru a prezice ce vor plăcea utilizatorilor individuali și pentru a crea liste de recomandări de conținut personalizate pentru ei.

Astăzi, Netflix a devenit atât de vast încât chiar creează conținut unic pentru utilizatori. Datele sunt ingredientul secret care alimentează atât motoarele de recomandare, cât și noile decizii de conținut. Cele mai importante puncte de date utilizate de Netflix includ titlurile pe care utilizatorii le urmăresc, evaluările utilizatorilor, genurile preferate și cât de des utilizatorii opresc redarea, pentru a numi câteva. Hadoop, Hive și Pig sunt cele trei componente de bază ale structurii de date utilizate de Netflix.

6. Procter & Gamble

Procter & Gamble este în preajma noastră de secole. Cu toate acestea, în ciuda faptului că este o companie „veche”, P&G nu este nici pe departe vechi în modurile sale. Recunoscând potențialul Big Data, P&G a început să implementeze instrumente și tehnologii Big Data în fiecare dintre unitățile sale de afaceri din întreaga lume. Obiectivul principal al companiei în spatele utilizării Big Data a fost să utilizeze informații în timp real pentru a conduce la luarea deciziilor mai inteligente.

Pentru a atinge acest obiectiv, P&G a început să colecteze cantități mari de date structurate și nestructurate în cercetare și dezvoltare, lanț de aprovizionare, operațiuni cu clienții și interacțiuni cu clienții, atât din depozitele companiei, cât și din surse online. Brandul global a dezvoltat chiar sisteme și procese Big Data pentru a permite managerilor să acceseze cele mai recente date și analize din industrie.

7. IRS

Da, nici măcar agențiile guvernamentale nu se feresc să folosească Big Data. Serviciul fiscal al SUA utilizează în mod activ Big Data pentru a preveni furtul de identitate, frauda și plățile premature (oameni care ar trebui să plătească taxe, dar nu le plătesc la timp).

IRS chiar valorifică puterea Big Data pentru a asigura și a impune respectarea regulilor și legilor fiscale. De acum, IRS a evitat cu succes fraudele și escrocherii care implică miliarde de dolari, în special în cazul furtului de identitate. În ultimii trei ani, a recuperat, de asemenea, peste 2 miliarde USD.

Încheierea

Sperăm că am putut să răspundem la „Ce sunt Big Data?” întrebare suficient de clară. Sperăm că ați înțeles despre tipurile de date mari, caracteristicile datelor mari, cazuri de utilizare etc.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați Programul nostru Executive PG în Specializarea în dezvoltare software în programul Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, mâini practice. la ateliere, peste 400 de ore de asistență riguroasă de învățare și plasare a unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.