Что такое аналитика больших данных? (Определение, преимущества и советы)
Поскольку компании продолжают искать новые методы обеспечения долгосрочного роста и стабильности, многие организации внедряют аналитику больших данных. Эта расширенная форма оценки данных может предоставить заинтересованным сторонам, руководителям и ключевым лицам, принимающим решения, информацию, необходимую им для прогнозирования будущих тенденций, снижения рисков и принятия более взвешенных бизнес-решений. Если вы работаете в сфере маркетинга, финансов, информатики или бизнеса, то больше информации об аналитике больших данных может помочь вам продвинуться по карьерной лестнице.
В этой статье мы объясняем, что такое аналитика больших данных, выясняем, почему она важна, рассказываем о различных стратегиях реализации аналитики больших данных и перечисляем ее преимущества.
Что такое аналитика больших данных?
Аналитика больших данных относится к расширенному использованию аналитических методов для изучения больших объемов данных, которые могут выявить скрытые закономерности, корреляции, идеи и тенденции. Большие данные включают в себя большие объемы, высокую скорость и большое разнообразие данных, полученных с помощью искусственного интеллекта, социальных сетей, мобильных устройств, веб-приложений, интеллектуальных устройств и Интернета. Многие компании используют аналитику больших данных, чтобы лучше понять своих текущих и потенциальных клиентов.
Используя аналитику больших данных, компании могут быстро и эффективно просматривать собранные данные, чтобы выявить наиболее важные детали и тенденции. Это может помочь компаниям принимать более взвешенные бизнес-решения и открывать новые возможности для роста.
Почему важна аналитика больших данных?
Аналитика больших данных важна, поскольку она предоставляет компаниям ключевую информацию о тенденциях, которая может помочь им принимать более взвешенные бизнес-решения. Некоторые способы использования аналитики больших данных могут быть вам полезны:
Разработка лучших продуктов и услуг: аналитика больших данных предоставляет компаниям информацию о том, насколько их клиенты удовлетворены и в чем они заинтересованы. Это может помочь компаниям определить неудовлетворенные потребности и области возможностей, которые они могут использовать для разработки улучшений или новых, инновационных решений. продукты и услуги.
Повышение скорости и эффективности: благодаря аналитике больших данных компании могут быстро просматривать аналитику о своих клиентах в режиме реального времени. Эта технология позволяет лидерам принимать более быстрые и разумные бизнес-решения.
Сокращение затрат. Многие программы для анализа больших данных или облачные программы позволяют компаниям хранить большие объемы данных. Это может предоставить компаниям значительные преимущества в плане экономии средств и упростить доступ к информации из любой точки мира.
Прогнозирование будущих результатов: компании могут использовать информацию, полученную в результате аналитики больших данных, для выявления тенденций и прогнозирования будущих результатов. Это может помочь им подготовиться и активно адаптироваться к изменениям в отрасли и на рынке.
Создание более эффективной рекламы: маркетологи могут использовать аналитику больших данных для изучения прошлых покупок, моделей взаимодействия и истории просмотра страниц продуктов своих клиентов. Эта информация может помочь им разработать более персонализированную рекламу и привлечь новых клиентов.
Какие отрасли используют аналитику больших данных?
Хотя каждая отрасль может извлечь выгоду из использования аналитики больших данных, некоторые из наиболее распространенных отраслей, использующих аналитику больших данных, включают:
Здравоохранение: отрасль здравоохранения использует аналитику больших данных для улучшения ухода за пациентами и разработки более эффективных систем для выполнения административной работы, такой как страхование и обработка платежей. Медицинские компании также используют аналитику больших данных для выявления новых заболеваний и разработки более оперативных планов реагирования.
Финансовые услуги. Предприятия финансовой отрасли могут использовать аналитику текущих и потенциальных клиентов для принятия более обоснованных решений об андеррайтинге. Это позволяет им обеспечивать лучшее управление претензиями, снижая при этом риски и мошенничество.
Поставщики услуг связи. Компании отрасли связи могут использовать аналитику больших данных для улучшения своих услуг за счет оптимизации сетевого мониторинга, управления и производительности. Это может помочь поставщикам услуг связи снизить риски, сократить расходы и улучшить ориентацию на клиентов.
Электронная коммерция. Предприятия, работающие в сфере электронной коммерции, используют аналитику больших данных для прогнозирования потребительских тенденций. Они также могут использовать информацию о своей целевой аудитории для оптимизации цен на свои продукты, что может увеличить продажи.
Маркетинг: специалисты по маркетингу могут использовать аналитику больших данных, чтобы лучше понять своих текущих и потенциальных клиентов. Это может помочь им настроить свои рекламные материалы, чтобы обеспечить большую ценность для своей аудитории, что может увеличить продажи и повысить рентабельность инвестиций.
Медиа и развлечения. Индустрия СМИ и развлечений использует аналитику больших данных, чтобы понять, какие шоу, фильмы, песни и другие виды медиа пользуются большим спросом. Они также могут использовать эту информацию для предоставления персонализированных рекомендаций своим клиентам о том, какие типы мультимедиа им могут понравиться в следующий раз.
Правительство: правительство может использовать аналитику больших данных, чтобы помочь правоохранительным органам, обеспечить соблюдение правил и создать более безопасное сообщество. Например, местные правоохранительные органы могут получить доступ к данным дорожных камер, дорожных датчиков и устройств GPS, чтобы анализировать транспортный поток на разных дорогах и разрабатывать планы по повышению безопасности водителей.
Образование: преподаватели могут использовать аналитику больших данных для разработки новых курсов и улучшения существующих планов уроков в соответствии с требованиями рынка. Они также могут использовать эту информацию для разработки персонализированных программ обучения, прогнозирования результатов учащихся и помощи учащимся в выборе колледжей или специальностей, которые соответствуют их интересам и навыкам.
7 стратегий внедрения аналитики больших данных
Вот семь стратегий, которые вы можете использовать для внедрения аналитики больших данных в своей организации:
Машинное обучение
Машинное обучение использует искусственный интеллект для обучения машин, чтобы они могли автоматически разрабатывать модели для анализа сложных данных. Эти машины продолжают учиться по мере получения новых наборов данных, что позволяет им со временем строить более точные модели. Использование машинного обучения для реализации аналитики больших данных может помочь вам сэкономить время, получить более точные результаты, определить выгодные возможности и избежать неизвестных рисков.
Сбор данных
Многие компании используют интеллектуальный анализ данных для изучения больших объемов данных, выявления закономерностей и выявления тенденций. Внедрив программное обеспечение для интеллектуального анализа данных, вы сможете быстро выявлять повторяющиеся результаты и определять, какая информация актуальна. Это может помочь вам прогнозировать вероятные результаты, принимать более обоснованные решения и настраивать свой бизнес на долгосрочный рост.
Аналитика в памяти
Аналитика в оперативной памяти использует данные из системной памяти, а не с жесткого диска, для немедленного получения информации. Это может сэкономить время компаний, пропуская задержки подготовки данных и аналитической обработки для тестирования новых сценариев и создания моделей. Использование аналитики в оперативной памяти может помочь вам принимать более взвешенные бизнес-решения и запускать итеративные и интерактивные сценарии аналитики, которые могут дать вам конкурентное преимущество.
Интеллектуальный анализ текста
Компании используют технологию интеллектуального анализа текста для анализа текстовых данных с веб-сайтов, платформ социальных сетей, полей комментариев, блогов, электронных писем, опросов и других текстовых источников. Эта технология использует машины для быстрого просеивания документов и интерпретации больших объемов информации. Использование анализа текста может помочь вам определить важные темы и понять взаимосвязь между ключевыми терминами.
Предиктивная аналитика
Технология прогнозной аналитики сочетает в себе статистические алгоритмы, исторические данные и методы машинного обучения для определения вероятности будущего события. Компании могут использовать прогнозную аналитику для самых разных приложений, включая обнаружение мошенничества, операции, управление рисками и маркетинг. Использование прогнозной аналитики может помочь вам определить изменения в потребительских тенденциях, предсказать изменения в отрасли и спланировать будущее.
Управление данными
Поскольку объем данных, к которым компании могут получить доступ, увеличивается, очень важно установить повторяющиеся процессы для создания и поддержания стандартов качества. Управление данными обеспечивает надлежащее управление и организацию собранной информации. Включение управления данными в реализацию больших аналитических данных может помочь вам разработать более надежные прогнозы и обеспечить стабильность вашей организации.
Потоковая аналитика
Инструменты потоковой аналитики используются для фильтрации, агрегирования и анализа больших объемов динамических данных, собранных с разных платформ. Потоковая аналитика, также известная как обработка потока событий, собирает данные после того, как определенное действие или набор действий инициирует событие. Примеры таких событий включают переход по веб-сайту, финансовую транзакцию, неисправность оборудования или публикацию в социальных сетях. Инструменты потоковой аналитики могут извлекать информацию из облачных приложений, веб-взаимодействий, датчиков машин, мобильных устройств и интеллектуальных устройств для отслеживания событий по мере их возникновения. Использование инструментов потоковой аналитики может помочь вам определить потенциальные возможности и снизить риски.
Советы по внедрению аналитики больших данных
Вот несколько советов, которые помогут вам эффективно реализовать аналитику больших данных:
Определите свою стратегию
Во-первых, определите свои основные бизнес-цели, чтобы определить, как внедрение аналитики больших данных может помочь вам в их достижении. Ваши бизнес-цели могут включать повышение эффективности операций, снижение рисков, увеличение доходов или улучшение маркетинговых кампаний. Убедитесь, что выбранные вами бизнес-цели измеримы, сформулировав их как цели SMART. Цель SMART — это цель, которая является конкретной, измеримой, достижимой, актуальной и привязанной ко времени. Затем определите, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы можете использовать для отслеживания своей эффективности.
Выберите правильные данные
Использование аналитики больших данных может предоставить вам множество информации. Определение того, какие данные действительно полезны, важно для достижения основных бизнес-целей. Пересмотрите свои цели и ключевые показатели эффективности, чтобы определить, какой тип информации может быть наиболее полезным для вашей команды. Затем используйте этапы сбора и преобразования данных для дальнейшей обработки собранной вами аналитики.
На этапе приема компании используют аналитику больших данных для сбора информации из различных источников и размещения ее на одной общей платформе. Они могут собирать эту информацию из самых разных источников, включая записи звонков, электронные письма, фотографии, точки продаж, каналы социальных сетей, документы, журналы и комментарии. На этапе трансформации компании используют инструменты анализа больших данных для уточнения и систематизации этой информации, прежде чем применять инструменты обработки данных для дальнейшего анализа.
Инвестируйте в правильные инструменты для обработки данных
Имея так много доступных систем анализа больших данных, важно убедиться, что вы выбрали правильные инструменты, чтобы предоставить вам информацию, необходимую для достижения ваших основных бизнес-целей. Вы можете создать список критериев, которые, по вашему мнению, могут быть наиболее полезными, а затем ранжировать каждый элемент в зависимости от того, насколько он важен для вашего бизнеса. Затем используйте поисковую систему, чтобы изучить различные инструменты обработки данных и поставщиков, чтобы найти тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям. Это может помочь вам правильно проанализировать данные, которые вы собираете, чтобы выявить полезные идеи.
Определите свой аналитический процесс
После того, как вы выбрали, какие инструменты обработки данных вы планируете использовать, сосредоточьтесь на определении вашего процесса. Вы можете начать с определения того, какие аналитические модели могут предоставить вам необходимую информацию. Например, если вы хотите предсказать поведение ваших клиентов при совершении покупок в будущем, вы можете реализовать аналитическую модель, которая анализирует историю их прошлых покупок. Определив, какую аналитику вы планируете собирать и как вы можете использовать ее для прогнозирования будущих событий, вы можете создать процесс, который легко воспроизвести.
Согласование с облачной операционной моделью
Облако относится к программному обеспечению или службам, которые хранятся в Интернете, а не локально на вашем компьютере. Согласование аналитики больших данных с облачной операционной моделью может улучшить возможности вашей команды для совместной работы, предоставляя доступ к важным данным. Многие компании внедряют облачную операционную модель, потому что ее можно масштабировать в зависимости от их бизнес-требований, что может сэкономить им деньги с течением времени. Благодаря облачной операционной модели вы также можете сохранять резервные копии своих файлов и аналитики, чтобы снизить потенциальный риск потери данных.
Начните с пилотного проекта
Наконец, реализуйте пилотный проект, чтобы проверить результаты аналитики больших данных, прежде чем вкладывать значительные средства в более крупный проект. Для разработки успешного пилотного проекта используйте доступные, безопасные и знакомые данные. Установите конкретные политики конфиденциальности и безопасности данных, чтобы предоставить вашей команде рекомендации. Затем используйте собранные данные для внесения небольших изменений и отслеживания ключевых показателей эффективности, чтобы определить свой прогресс.
Внедряя аналитику больших данных в свою команду в рамках пилотного проекта, вы можете управлять рисками и минимизировать их, учить их, как использовать данные для принятия обоснованных решений и определять потенциальные области для улучшения.