«Big Data» относятся к большому объему, скорости и разнообразию информационных активов, которые требуют экономически эффективных инновационных методов обработки данных для улучшения понимания и принятия решений, а не традиционных методов обработки данных. Поэтому компании используют технологии больших данных, чтобы получить больше информации и принимать более выгодные решения. Технологии больших данных определяются как программные утилиты, которые в первую очередь предназначены для анализа, обработки и извлечения информации из больших наборов данных с чрезвычайно сложной структурой, которые не могут быть обработаны традиционными технологиями обработки данных.
Почему важны большие данные?
Big Data используются для получения практической информации для улучшения процессов и доходов. Анализ больших данных может помочь:
Оптимизация затрат. Благодаря аналитике больших данных компании могут совершенствовать свои бизнес-стратегии, повышать производительность, реагируя на бедствия до того, как они произойдут, и уделять больше внимания бизнесу, а не заботиться об эксплуатационных аспектах, тем самым снижая общие затраты.
Инновационные продукты и услуги: благодаря технологиям больших данных предприятия могут лучше понимать предпочтения клиентов и соответствующим образом формировать свои маркетинговые стратегии. Это позволяет им разрабатывать более качественные продукты и услуги в будущем.
Лучшее и быстрое принятие решений: с помощью инструментов для работы с большими данными, аналитики могут быстрее получать ценную информацию и решения для больших данных. Это помогает быстро принимать решения для бизнеса.
Оптимизация затрат. Благодаря аналитике больших данных компании могут совершенствовать свои бизнес-стратегии, повышать производительность, реагируя на бедствия до того, как они произойдут, и уделять больше внимания бизнесу, а не заботиться об эксплуатационных аспектах, тем самым снижая общие затраты.
Инновационные продукты и услуги: благодаря технологиям больших данных предприятия могут лучше понимать предпочтения клиентов и соответствующим образом формировать свои маркетинговые стратегии. Это позволяет им разрабатывать более качественные продукты и услуги в будущем.
Лучшее и быстрое принятие решений: с помощью инструментов для работы с большими данными, аналитики могут быстрее получать ценную информацию и решения для больших данных. Это помогает быстро принимать решения для бизнеса.
Типы технологий больших данных
В целом технологии больших данных можно разделить на две категории:
Операционные технологии больших данных
Операционные большие данные относятся ко всем данным, которые мы генерируем в ходе повседневной деятельности, такой как интернет-транзакции, платформы социальных сетей или любая информация от конкретной компании. Эти данные служат в качестве необработанных данных для анализа с помощью технологии операционных больших данных. Некоторые примеры операционных технологий больших данных включают в себя:
- Система онлайн-бронирования билетов, например, на поезда, авиарейсы, автобусы, кино и т. д.
- Интернет-торговля или покупки на сайтах электронной коммерции, таких как Flipkart, Amazon, Myntra и т. д.
- Онлайн-данные из социальных сетей, таких как Instagram, Facebook, Messenger, Whatsapp и т. д.
- Данные о сотрудниках или исполнительные данные в многонациональных компаниях.
Аналитические технологии больших данных
Аналитические большие данные можно рассматривать как модифицированный вариант технологий больших данных, более сложный, чем операционные большие данные. Аналитические большие данные обычно используются, когда речь идет о показателях производительности и когда необходимо принимать важные бизнес-решения на основе отчетов, созданных в ходе оперативного анализа больших данных.
Таким образом, этот тип технологии больших данных относится к анализу больших данных, имеющих отношение к бизнес-решениям. Некоторые примеры технологий аналитических больших данных включают в себя:
Аналитические большие данные можно рассматривать как модифицированный вариант технологий больших данных, более сложный, чем операционные большие данные. Аналитические большие данные обычно используются, когда речь идет о показателях производительности и когда необходимо принимать важные бизнес-решения на основе отчетов, созданных в ходе оперативного анализа больших данных.
Таким образом, этот тип технологии больших данных относится к анализу больших данных, имеющих отношение к бизнес-решениям. Некоторые примеры технологий аналитических больших данных включают в себя:
- Данные по биржевому маркетингу.
- Данные прогноза погоды.
- Медицинские карты позволяют врачам следить за состоянием здоровья пациента.
- Ведение баз данных космических миссий, в которых важна каждая деталь о миссии.
Лучшие технологии больших данных
В последнее время многие технологии больших данных оказали влияние на рынок и ИТ-отрасли. Их можно разделить на четыре широкие категории:
1) Хранилище данных
Как правило, этот тип технологии больших данных включает в себя инфраструктуру, которая позволяет извлекать данные, хранить их и управлять ими, и предназначена для обработки огромных объемов данных. Различные программы могут легко и быстро получать доступ, использовать и обрабатывать собранные данные. К числу наиболее широко используемых технологий больших данных для этой цели относятся:
2) Сбор данных
Интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения полезной информации из необработанных данных и ее анализа. Во многих случаях необработанные данные очень велики, сильно изменчивы и постоянно передаются со скоростью, которая делает извлечение данных практически невозможным без специальной техники. Среди наиболее широко используемых технологий больших данных для интеллектуального анализа данных:
3) Аналитика данных
Аналитика больших данных включает в себя очистку, преобразование и моделирование данных для извлечения важной информации, которая поможет в процессе принятия решений. Вы можете извлечь ценную информацию из необработанных данных, используя методы анализа данных. Среди информации, которую могут предоставить инструменты анализа больших данных, есть скрытые закономерности, корреляции, предпочтения клиентов и статистическая информация о рынке. Ниже перечислены несколько типов технологий анализа данных, с которыми вы должны быть знакомы.
4) Визуализация данных
Визуализация данных — это способ визуализации данных посредством графического представления. Методы визуализации данных используют визуальные элементы, такие как графики, диаграммы и карты, чтобы обеспечить простой способ просмотра и интерпретации тенденций, шаблонов и выбросов в данных. Данные обрабатываются для создания графических иллюстраций, которые позволяют людям воспринимать большие объемы информации за секунды. Ниже приведены несколько лучших технологий для визуализации данных.
В последнее время многие технологии больших данных оказали влияние на рынок и ИТ-отрасли. Их можно разделить на четыре широкие категории:
1) Хранилище данных
Как правило, этот тип технологии больших данных включает в себя инфраструктуру, которая позволяет извлекать данные, хранить их и управлять ими, и предназначена для обработки огромных объемов данных. Различные программы могут легко и быстро получать доступ, использовать и обрабатывать собранные данные. К числу наиболее широко используемых технологий больших данных для этой цели относятся:
2) Сбор данных
Интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения полезной информации из необработанных данных и ее анализа. Во многих случаях необработанные данные очень велики, сильно изменчивы и постоянно передаются со скоростью, которая делает извлечение данных практически невозможным без специальной техники. Среди наиболее широко используемых технологий больших данных для интеллектуального анализа данных:
3) Аналитика данных
Аналитика больших данных включает в себя очистку, преобразование и моделирование данных для извлечения важной информации, которая поможет в процессе принятия решений. Вы можете извлечь ценную информацию из необработанных данных, используя методы анализа данных. Среди информации, которую могут предоставить инструменты анализа больших данных, есть скрытые закономерности, корреляции, предпочтения клиентов и статистическая информация о рынке. Ниже перечислены несколько типов технологий анализа данных, с которыми вы должны быть знакомы.
4) Визуализация данных
Визуализация данных — это способ визуализации данных посредством графического представления. Методы визуализации данных используют визуальные элементы, такие как графики, диаграммы и карты, чтобы обеспечить простой способ просмотра и интерпретации тенденций, шаблонов и выбросов в данных. Данные обрабатываются для создания графических иллюстраций, которые позволяют людям воспринимать большие объемы информации за секунды. Ниже приведены несколько лучших технологий для визуализации данных.
Вывод
#данные #технологии #инновации #бизнес
Еще больше новостей на нашем дзен: hermon_media
