Четыре V больших данных (определения и приложения)
25 марта 2022 г.
Если вы изучаете, как работают социальные сети или как наши телефоны и компьютеры помогают создавать таргетированную рекламу, то вы исследуете большие данные. Это относится к массовому количеству, собранному компаниями, которые отслеживают историю поиска продуктов, симпатии и антипатии к контенту и местонахождению своих пользователей. Узнав больше о больших данных и о том, как они определяются четырьмя v, вы сможете понять, как они используют ваши данные и почему. В этой статье мы определяем четыре аспекта больших данных, обсуждаем их важность и подчеркиваем роль больших данных в том, как мы развиваемся в Интернете.
Каковы четыре «v» больших данных?
Вот список четырех V больших данных:
1. Объем
Объем относится к количеству поступающих данных. Это важный фактор для классификации больших данных, хотя большие объемы данных сами по себе не учитывают большие данные. Эти большие объемы информации часто требуют, чтобы системы хранения и серверы были выделены для хранения массивов, когда информация должна быть доступна. Причина, по которой так много нужно просто информации, заключается в масштабе информации о больших данных. Хорошим примером для представления этого может быть запись всех транзакций по кредитным картам за день в Канаде.
2. Скорость
Скорость — это то, насколько быстро генерируются данные и насколько быстро компании или системы могут получать и обрабатывать эти данные. Это включает в себя взаимодействия и информацию, которую улавливает система больших данных, и то, что создает объем в их базе данных. Он может генерироваться с такой скоростью, что компаниям придется распределять входящие данные через несколько систем и центров обработки, прежде чем они смогут их проанализировать.
3. Разнообразие
Существует почти бесконечное количество источников и взаимодействий, которые снабжают большие данные информацией, которую они используют. Для обработки разных форм данных могут потребоваться разные алгоритмы. Будь то изображения, видео, клики, текстовые или голосовые файлы, все они сортируются по трем категориям:
Неструктурированные данные, которые не соответствуют заранее установленной модели данных и не могут быть сохранены в традиционной базе данных.
Полуструктурированные данные, которые не подчиняются предварительно установленным моделям данных, но все же поддаются идентификации и сортировке, даже если только с другими в своем роде.
Структурированные данные, которые соответствуют заранее заданным моделям данных и могут быть отсортированы в традиционные базы данных.
4. Правдивость
Достоверность относится к качеству и доступности данных и, следовательно, к их достоверности. Предприятия стремятся создать пулы данных с более высокой достоверностью, поскольку они напрямую связаны с данными, которые они могут анализировать и извлекать из них значимые результаты. Этот фактор часто может определить, были ли другие v успешными, потому что извлечение набора данных и их сохранение могут быть хорошими только в том случае, если данные имеют высокое качество и пригодны для использования в бизнесе или организации.
Почему четыре v важны?
Четыре v важны для определения того, можно ли считать поток данных большими данными и является ли он ценным. Значение, рассматриваемое как скрытая пятая буква «v» больших данных, часто является синонимом того, соответствует ли поток данных остальным требуемым характеристикам и правильно ли они используются. Четыре V — это объем, скорость, разнообразие и достоверность. Анализ этих факторов может помочь бизнес-аналитике и прибыли.
Что нам позволяют делать большие данные?
Большие данные позволили многим технологическим достижениям в современном мире, и вот список некоторых способов, которыми они помогли отдельным людям и сообществам:
Персональная оптимизация
Большие данные позволяют умным часам и другим персональным устройствам отслеживания статистики помогать людям улучшать режим сна, выполнять упражнения и потреблять соответствующее количество калорий. Преимуществом этих устройств часто является то, что они персонализированы, но они собирают данные обо всех своих клиентах, чтобы применить индивидуальные данные к среднему значению. Этот эффект распространяется даже на онлайн-знакомства, поскольку большинство сайтов знакомств используют всю свою базу данных, чтобы сортировать и объединять вас с доступными вариантами.
Улучшение здравоохранения
Возможность легко собирать массовую информацию об определенном состоянии и подробности о других его случаях доступна только благодаря большим данным. Это также помогло упорядочить результаты медицинских осмотров и машин, а также улучшить анализ, который они получают. Он помог улучшить клинические испытания и исследования в области здравоохранения и даже может использоваться для мониторинга кризисов в области здравоохранения, таких как пандемии и эпидемии.
Спортивное отслеживание и производительность
В мире спорта большие данные сделали возможным современный способ просмотра игр, помогая программному обеспечению для отслеживания игроков. Это также помогает собирать различную статистику, которая используется как для всей команды, так и для отдельных игроков, и может помочь нам определить, была ли игра или мяч за пределами поля. На более индивидуальном уровне сбор данных помог создать технологию, помогающую в тренировочных формах и тренировках в тренажерном зале.
Как компании извлекают пользу из больших данных
Аналитика и средние значения, которые позволяют большим данным предвидеть потребности потребителей и помогают сделать повседневную жизнь более эффективной, основаны на исследованиях, которые они собирают с использованием различных способов и методов. Вот несколько ключевых способов, которыми компании используют эти данные для увеличения собственных продаж и получения ценности от информации:
1. Отслеживание местоположения
Они собирают эти данные через приложения GPS и через IP-адреса вашего мобильного телефона и компьютера при установлении соединений или поиске в Интернете. Когда они собирают и обрабатывают эту информацию, это позволяет им обращаться к потребителям, которые находятся в их районе, или убедиться, что в результатах поиска сначала отображаются местные компании и предприятия. Это также позволяет приложениям GPS-маршрутизации и их контролирующим компаниям сканировать пробки и предупреждать любых водителей, использующих их приложение, если они находятся на маршруте водителя.
2. Мониторинг предпочтений пользователей
Компании используют потребительскую статистику с потоковых платформ и упоминания в социальных сетях, чтобы определить, что становится все более популярным и почему. Затем эта информация может повлиять на то, склоняется ли сеть дальше к одному сюжетному моменту в шоу, а не к другому, или глубже погружается в персонажа, который соответствует популярным тенденциям. Это также может помочь студиям решить, в создание каких шоу они должны инвестировать, чтобы извлечь выгоду из роста популярности определенного жанра, такого как научная фантастика, фэнтези или вестерн.
3. Отслеживание покупок
Отслеживание покупок может происходить путем отслеживания привычек расходов, связанных с конкретным потребителем, группой потребителей в районе или тем, какие продукты покупаются в определенных местах. Эта аналитика может помочь компаниям определить рекламные рынки и бюджеты, а также вероятность того, что потребитель будет заинтересован в их продуктах или услугах. Онлайн-рынки также отслеживают эти данные, что позволяет программам определять, какая онлайн-реклама должна отображаться для каждого отдельного потребителя при поиске в Интернете.
4. Прослушивание социальных сетей
Прослушивание социальных сетей также может предоставить предприятиям отличный ресурс для получения отзывов клиентов и изучения рынка. Это позволяет им анализировать желания и интересы клиентов и оценивать, могут ли они применить свою практику и продавать их этим клиентам, иногда даже через ту самую платформу социальных сетей, из которой они собирают данные. Это может помочь им предсказать будущие тенденции и куда пойдет рынок, чтобы компании могли работать, чтобы оставаться параллельными поп-культуре и другим влияниям на массы.
5. Сравнительный анализ
Все эти идеи и данные также могут помочь компаниям оценить своих конкурентов и узнать, как они могут поддерживать клиентскую базу по сравнению с другими в своей области. Это позволяет им визуализировать и анализировать любые тенденции, которые могут показать тенденцию клиентов покупать конкурирующий продукт и почему, позволяя им адаптироваться и предотвращать подобные ситуации в будущем. Эти сравнения часто подчеркивают деталь или аспект продукта или услуги, которые привлекают клиентов по сравнению с другими брендами, что затем может применяться к продуктам компаний, которые используют большие данные для выявления этих предпочтений.