Informacijos amžiaus iškilimas sukėlė kas sekundę generuojamų duomenų sprogimą. Nuo socialinės žiniasklaidos įrašų iki palydovinių vaizdų, verslo operacijų ir jutiklių surinktų duomenų – kiekvienas skaitmeninis procesas palieka duomenų pėdsaką. Šių duomenų, vadinamų dideliais duomenimis, apimtis, įvairovė ir greitis gerokai pranoko tradicinius duomenų analizės metodus. Įveskite didelių duomenų analizę – galingą įrankių ir metodų rinkinį, skirtą prasmingoms įžvalgoms iš šių didžiulių duomenų šaltinių gauti.
Kas yra dideli duomenys (Big Data)?
Prieš pasineriant į didelių duomenų analizę, labai svarbu suprasti, ką reiškia dideli duomenys. Kaip rodo pavadinimas, dideli duomenys reiškia labai didelius ir sudėtingus duomenų rinkinius. Dideli duomenys apibūdinami trimis V:
- Apimtis: didžiulis sugeneruotų duomenų kiekis yra stulbinantis. IBM apskaičiavo, kad kiekvieną dieną sugeneruojame 2,5 kvintilijono baitų duomenų.
- Greitis: greitis, kuriuo duomenys sukuriami, apdorojami ir analizuojami. Informacija realiuoju laiku arba beveik realiuoju laiku leidžia laiku pateikti įžvalgas.
- Įvairovė: duomenys pateikiami visų tipų formatais – struktūriniai skaitmeniniai duomenys, nestruktūrizuoti tekstiniai dokumentai, vaizdo įrašai, garso įrašai ir kt.
Kai kurie taip pat apima du papildomus duomenis: Tikrumą (duomenų tikslumas) ir Vertę (duomenų pavertimas vertingomis įžvalgomis).
Panagrinėkime atidžiau
Didžiųjų duomenų analizė – tai didelių ir įvairių duomenų rinkinių tyrimo procesas, siekiant atskleisti paslėptus modelius, nežinomas koreliacijas, rinkos tendencijas, klientų pageidavimus ir kitas naudingas įžvalgas. Šios analizės išvados gali lemti veiksmingesnę rinkodarą, naujas pajamų galimybes, geresnį klientų aptarnavimą, geresnį veiklos efektyvumą, konkurencinius pranašumus ir kitą verslo naudą.
Yra įvairių tipų Didžiųjų duomenų analizė, o organizacijos gali jas taikyti atsižvelgdamos į konkrečius poreikius ir tikslus:
- Aprašomoji analizė: tai pati paprasčiausia analizės forma, suteikianti įžvalgų apie tai, kas nutiko praeityje. Ji naudoja duomenų agregavimo ir duomenų gavybos metodus, kad suteiktų įžvalgų apie praeitį ir atsakytų: „Kas atsitiko?
- Nuspėjamoji analizė: naudojant statistinius modelius ir prognozavimo metodus, nuspėjamoji analizė padeda analitikams suprasti ateities scenarijus, pagrįstus istorinių duomenų šablonais. Jis atsako: „Kas gali nutikti ateityje?”
- Nurodančioji analizė: šio tipo analizė neapsiriboja nuspėjamuoju, nes rekomenduoja vieną ar daugiau galimų veiksmų. Jis atsako: „Ką turėtume daryti?”
- Diagnostinė analizė: ji apžvelgia ankstesnį našumą, kad nustatytų, kas atsitiko ir kodėl. Analizės rezultatas dažnai yra analitinis prietaisų skydelis.
Pagrindiniai metodai
Didžiųjų duomenų analizė naudoja įvairius metodus, kad iš didelių duomenų rinkinių gautų reikšmingų įžvalgų. Štai keletas dažniausiai naudojamų metodų:
- Duomenų gavyba: šis metodas apima didelių duomenų paketų tyrimą, kad būtų galima nustatyti modelius ir nustatyti ryšius.
- Mašininis mokymasis: dirbtinio intelekto (AI) forma, mašininis mokymasis apima kompiuterinės sistemos mokymą, kaip atlikti tikslius prognozes ar sprendimus remiantis įvestais duomenimis.
- Nuspėjamasis modeliavimas: Nuspėjamasis modeliavimas naudoja statistiką rezultatams numatyti. Dažniausiai įvykis, kurį norima numatyti, yra ateityje, tačiau nuspėjamasis modeliavimas gali būti taikomas bet kokio tipo nežinomam įvykiui, neatsižvelgiant į tai, kada jis įvyko.
- Teksto gavyba: ši technika apima aukštos kokybės informacijos gavimo iš teksto procesą ir yra glaudžiai susijusi su duomenų gavyba.
Atvejo analizė veikiant
Vienas iš geriausių didelių duomenų analizės pavyzdžių yra mažmeninė prekyba. Pavyzdžiui, „Amazon“ naudoja didelių duomenų analizę, kad pasiūlytų savo klientams individualizuotas rekomendacijas. Analizuodami klientų pirkinių istoriją, naršymo istoriją ir atsiliepimus, „Amazon“ mašininio mokymosi modeliai gali numatyti, kokiais produktais klientas gali dominti, o tai lemia efektyvesnę rinkodarą ir padidintus pardavimus.
Iššūkiai ir ateitis
Nepaisant savo potencialo, didelių duomenų analizė yra be iššūkių. Tai svyruoja nuo susirūpinimo dėl duomenų privatumo ir didėjančio duomenų valdymo poreikio iki didžiulių duomenų iniciatyvų įgyvendinimo sudėtingumo ir kvalifikuotų specialistų trūkumo.
Žvelgiant į ateitį, šios analizės ateitis yra daug žadanti, o tokie pokyčiai kaip AI ir mašinų mokymasis, realiojo laiko analizė ir duomenų saugojimo bei apdorojimo pažanga ir toliau formuos jos trajektoriją. Tobulėjant technologijoms ir vis daugiau įmonių pripažįstant didžiųjų duomenų vertę, didelių duomenų analizės naudojimas ir toliau sklis visose pramonės šakose.
Kiti didelių duomenų analizės aspektai:
Debesų kompiuterijos integravimas
Debesų kompiuterija padėjo bet kokio dydžio įmonėms lengviau ir prieinamiau pasinaudoti didelių duomenų analizės galia. Debesis suteikia keičiamo dydžio aplinką dideliems duomenų kiekiams saugoti ir apdoroti, todėl įmonėms nereikia išlaikyti brangių duomenų centrų. Taip pat pažangūs analizės įrankiai tapo prieinamesni, leidžiantys įmonėms gauti įžvalgų iš savo duomenų nekuriant sudėtingos duomenų analizės infrastruktūros.
Duomenų mokslininkų vaidmuo
Didžiųjų duomenų analizės augimas paskatino naują profesionalų klasę: duomenų mokslininkus. Šie asmenys turi unikalų įgūdžių derinį, įskaitant kompiuterių mokslą, statistiką ir verslo sumanumą. Tai leidžia jiems naršyti didelius duomenų kiekius, gauti vertingų įžvalgų ir veiksmingai perduoti šias išvadas netechninėms suinteresuotosioms šalims. Duomenų mokslininkai atlieka lemiamą vaidmenį organizacijos didelių duomenų strategijoje, o jų svarba tik didės, nes duomenys tampa vis svarbesniu verslo sprendimų priėmimo aspektu.
Etiniai svarstymai
Kadangi didelių duomenų analizė ir toliau vystosi, tai taip pat kelia naujų etinių ir teisinių sumetimų. Įmonės turi užtikrinti, kad duomenis tvarkytų atsakingai ir skaidriai, gerbdamos asmenų teises į privatumą. Ir naudoti duomenis etišku būdu ir laikantis galiojančių įstatymų ir taisyklių. Kadangi pokalbis apie duomenų privatumą ir toliau auga. Organizacijos turi turėti aiškią duomenų rinkimo, saugojimo, apdorojimo ir naudojimo politiką.
Papildytos analizės augimas
Papildyta analizė yra besiformuojanti sritis, kurioje naudojamas mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas, siekiant automatizuoti duomenų rengimą, įžvalgų atradimą, duomenų mokslą ir mašininio mokymosi modelio kūrimą. Šis metodas gali padaryti didelių duomenų analizę labiau prieinamą platesniam verslo vartotojų ratui, net ir tiems, kurie neturi išsamaus duomenų mokslo mokymo. Naudodamos išplėstinę analizę, įmonės gali demokratizuoti prieigą prie duomenų įžvalgų ir įgalinti greitesnį bei labiau pagrįstą sprendimų priėmimą visoje organizacijoje.
Išvada
Šiuolaikinėje skaitmeninėje eroje didelių duomenų analizė tapo pagrindiniu verslo įrankiu. Padėti jiems panaudoti savo duomenis, siekiant gauti vertingų įžvalgų ir išlaikyti konkurencinį pranašumą. Galimybė analizuoti didelius duomenų kiekius ir gauti įžvalgas realiuoju laiku gali pakeisti verslą. Nepaisant iššūkių, naudojant tinkamus metodus ir įrankius, didelių duomenų analizė gali atverti precedento neturinčias galimybes įvairių sektorių įmonėms.