A nagy adatokat elsősorban három forrás generálja:
üzleti
A cégek naponta hatalmas mennyiségű adatot generálnak. Példák erre a pénzügyi adatok (számlák, tranzakciók, számlázási adatok), valamint a belső és külső dokumentumok (jelentések, üzleti levelek, termelési tervek stb.). A nagy adattermelés fontos az analógról a digitális munkafolyamatokra áttérő vállalkozások számára.
közlés
A kommunikáció az az adat, amelyet személyként generál. A közösségi média, a blogírás és a mikroblog mind alapvető kommunikációs adatforrások. Egy friss fénykép, egy szöveges üzenet vagy egy keresési lekérdezés hozzájárul a big data növekvő mennyiségéhez.
Tárgyak internete
Érzékelők generálnak Tárgyak internete adat. Az intelligens eszközök érzékelők segítségével gyűjtenek adatokat és töltenek fel az internetre. Ilyenek például a CCTV-rekordok, az automatizált porszívók, az időjárás-állomások adatai és egyéb érzékelők által generált adatok.
Összességében a big data különféle forrásokból származó, hatalmas adatgyűjtésekre utal. Használható minták, összefüggések vagy trendek feltárására, valamint ezek elemzésére és előrejelzésére. A nagy adatok a biztonsági intézkedések javítására is felhasználhatók. Vállalkozások és magánszemélyek egyaránt használják a ingyenes VPN és proxyk az adataik védelmére. Mindkettő a big data-tól függ, mert ez segít a technológia megerősítésében.
Nézzük meg a részleteket, hogyan alkalmazhatják a vállalkozások a nagy adatokat.
Hogyan alkalmazzák a nagy adatokat a vállalkozások?
A big data alkalmazásoknak számos lehetősége van. Ezenkívül már látunk különféle vállalkozásokat alkalmazza a technológiát többféle célra. Az összegyűjtött betekintést gyakran arra használják, hogy a termékeket és szolgáltatásokat hatékonyabbá, relevánsabbá és alkalmazkodóbbá tegyék az azokat használó egyének számára. A big data alkalmazásai között szerepel:
Biztonsági hibák észlelése
Adat megsértése és a csalás egyre gyakoribb a digitális rendszerek bonyolultabbá válásával. A nagy adatok felhasználhatók a potenciális biztonsági problémák felfedezésére és a trendek elemzésére. Például a prediktív analitika észleli a jogellenes kereskedést és a csalárd tranzakciókat a bankszektorban. A „normális” tendenciák megértése lehetővé teszi a bankok számára, hogy gyorsan felismerjék a szokatlan viselkedést.
További információ az ügyfelekről
Ez az egyik leggyakoribb big data alkalmazás. A vállalatok hatalmas mennyiségű adatot bányásznak, hogy megtudják, hogyan viselkednek ügyfeleik, és milyen ízlésük van. Ez lehetővé teszi számukra, hogy előre jelezzék, hogy az ügyfelek milyen termékeket szeretnének látni, és relevánsabb és személyre szabottabb marketinggel célozzák meg az ügyfeleket.
A Spotify jó példa. A cég mindkettőt alkalmazza mesterséges intelligencia és gépi tanulási algoritmusok arra ösztönözni az ügyfeleket, hogy továbbra is csatlakozzanak a szolgáltatáshoz. A Spotify megkeresi a kapcsolódó zenéket, és létrehoz egy „ízprofilt”, miközben hallgatja és menti a számokat. Ezen információk birtokában a Spotify új dalokat tud ajánlani az ügyfeleknek az alapján, amit már kedvelnek.
Termék létrehozása
Az ügyfelek igényeire vonatkozó kiterjedt adatgyűjtés és elemzés felhasználható a jövőbeli trendek előrejelzésére is. A vállalatok nagy adatelemzést használhatnak arra, hogy a megszerzett betekintést új árukká és szolgáltatásokká alakítsák. Lehetővé teszi számukra, hogy előre jelezzék, mire van szüksége ügyfeleiknek. A vállalat adatvezérelt bizonyítékkal szolgálhat a termék létrehozásához, figyelembe véve az ügyfelek keresletét, érdeklődését és népszerűségét. Ahelyett, hogy arra várna, hogy az ügyfelek elmondják, mit akarnak, Ön úgy tudja kielégíteni igényeiket, mint még soha. Emellett előnyt jelent, ha innovatívabbá válunk, mint a versenytársak.
Marketing stratégiák kidolgozása
Történelmileg egy marketing hiba meglehetősen költséges lehet egy vállalat számára. Az a marketing, amely nem felel meg a megcélzott demográfiai adatoknak, katasztrofális lehet. A marketing azonban biztonságosabbá és összetettebbé válik, mint konkrétabb adatok válnak elérhetővé.
Nemcsak arról gyűjthet információkat, hogy az emberek általában hogyan reagálnak hirdetéseire, hanem személyre szabottabb kampányokat is létrehozhat. Ennek a fokozott fókusznak köszönhetően a marketingtevékenységnek pontosabb stratégiája lehet, hatékonyabb lehet és kevesebbe kerül.
A big data kockázatos üzlet?
Mindabból, amit a témával kapcsolatban eddig megtudtunk, nyilvánvaló, hogy a big data óriási ígéretekkel bír. A rendelkezésre álló adatokból minden iparág vállalkozása profitálhat. Lehetne azonban simább vitorlázás. Ezzel az elemzési módszerrel számos probléma merül fel:
A pontosság
Valószínűleg megkezdheti a források és formátumok széles skálájából származó adatfolyamok kombinálását. Nehézséget okoz annak meghatározása, hogy melyik információ értékes és megbízható, és hogyan értelmezzük ezeket az információkat értelmesen. Ismétlem, bár ez az adatok „tisztítása” a big data szektor része, ez nem problémamentes.
Az ár
A big data világának felkarolása számos hátránnyal jár. Itt több szempontot is figyelembe kell venni – a hardvert és a szoftvert. Figyelembe kell vennie az adattárolást, valamint a hatalmas mennyiségű adat kezelésére szolgáló rendszereket. Ráadásul az adattudomány rohamosan terjeszkedik, és akik értenek hozzá, nagy a kereslet. Az újoncok vagy szabadúszók fizetése túl drágák lehetnek. Végül, a vállalati igényekhez szabott big data megoldás létrehozása jelentős időt és pénzt igényelhet.
A biztonság
Az ilyen nagy mennyiségű adat biztonságos megőrzésének kihívása ekkora mennyiség gyűjtéséből adódik. A kiberbiztonság egy másik jelentős probléma ahogy az adatvédelem és a GDPR egyre fontosabbá válik.
Az alsó sorban
A vállalatok azáltal boldogulhatnak a digitális gazdaságban, hogy hatékonyan elemeznek és kezelnek hatalmas mennyiségű adatot. A big data üzleti infrastruktúrába való integrálása számos akadályba ütközhet, de a kezdeti költség meghaladja az alkalmazás előnyeit és stratégiáit.
