Mi a nagy adat?
A nagy adatok arra utalnak, hogy a nagy, változatos információs halmazok egyre növekvő ütemben növekednek. Ez magában foglalja az információ mennyiségét, a létrehozás és gyűjtés sebességét vagy sebességét, valamint a lefedett adatpontok sokféleségét vagy terjedelmét. A nagy adatok gyakran több forrásból származnak, és több formátumban érkeznek.
Hogyan működik a nagy adat
A nagy adatokat strukturálatlan vagy strukturált kategóriákba lehet sorolni. A strukturált adatok olyan információkból állnak, amelyeket a szervezet már kezel az adatbázisokban és táblázatokban; gyakran numerikus jellegű. A nem strukturált adatok nem szervezett információk, amelyek nem esnek előre meghatározott modellbe vagy formátumba. Ez magában foglalja a közösségi média forrásaiból összegyűjtött adatokat, amelyek segítenek az intézményeknek az ügyfelek igényeivel kapcsolatos információk gyűjtésében.
Három V hagyományosan jellemzi a nagy adatokat: az adatok mennyisége (mennyisége), a gyűjtés sebessége (sebessége) és az információ sokfélesége.
Nagy mennyiségű adat gyűjthető a közösségi hálózatokon és weboldalakon közösen megosztott megjegyzésekből, önkéntesen gyűjthető személyes elektronikából és alkalmazásokból, kérdőívek, termékvásárlások és elektronikus bejelentkezés révén. Az érzékelők és más bemenetek jelenléte az intelligens eszközökben lehetővé teszi az adatok gyűjtését a helyzetek és körülmények széles spektrumán keresztül.
A nagy adatokat leggyakrabban számítógépes adatbázisokban tárolják, és azokat kifejezetten a nagy, összetett adatkészletek kezelésére tervezett szoftver segítségével elemezik. Számos szoftver-szolgáltatásként (SaaS) vállalat szakosodott az ilyen típusú összetett adatok kezelésére.
A nagy adatok felhasználása
Az adatelemzők elemzik a különféle típusú adatok, például a demográfiai adatok és a vásárlási előzmények kapcsolatát, hogy meghatározzák, létezik-e összefüggés. Ilyen értékeléseket házon belül végezhet egy vállalaton belül vagy kívül egy harmadik fél, aki a nagy adatok emészthető formátumba történő feldolgozására összpontosít. A vállalkozások gyakran használják a nagy adatok ilyen szakértők általi értékelését, hogy azokat gyakorlati információkké alakítsák.
A vállalat szinte minden részlege felhasználhatja az elemzés eredményeit, az emberi erőforrásoktól és a technológiától kezdve a marketingig és az értékesítésig. A nagy adatok célja a termékek piacra jutásának sebességének növelése, a piac elfogadásához, a célközönséghez szükséges idő és erőforrások csökkentése, valamint az ügyfelek elégedettségének biztosítása.
Kulcs elvihető
- A nagy adat sokféle változatos információ, amely növekvő mennyiségben és egyre nagyobb sebességgel érkezik. A nagy adatok strukturálhatók (gyakran numerikusak, könnyen formázhatók és tárolhatók) vagy strukturálatlanok (szabad formájúak, kevésbé számszerűsíthetők). A vállalat részlege felhasználhatja a nagy adatelemzés eredményeit, de a rendetlenség és a zaj kezelése problémákat okozhat.
A nagy adatok előnyei és hátrányai
A rendelkezésre álló adatok növekedése lehetőségeket és problémákat is felvet.
Általában véve, hogy az ügyfelekkel (és a potenciális ügyfelekkel) kapcsolatban több adat rendelkezzen, lehetővé kell tennie a vállalatok számára, hogy jobban testre szabják termékeiket és marketing erőfeszítéseit annak érdekében, hogy a lehető legmagasabb szintű elégedettséget érjék el és megismételjék az üzletet. A nagy mennyiségű adatgyűjtésre képes társaságok lehetőséget kapnak mélyebb és gazdagabb elemzések elvégzésére.
Noha a jobb elemzés pozitív, a nagy adatok túlterhelést és zajt okozhatnak. A vállalatoknak képesnek kell lenniük nagyobb adatmennyiségek kezelésére, miközben meghatározzák, hogy mely adatok jelentik a jeleket a zajhoz képest. Kulcsfontosságú tényezővé válik az adatok releváns meghatározása.
Ezenkívül az adatok jellege és formátuma különleges kezelést igényelhet, mielőtt azok befolyásolnák. A numerikus értékekből álló strukturált adatok könnyen tárolhatók és rendezhetők. A nem strukturált adatokhoz, például e-mailekhez, videókhoz és szöveges dokumentumokhoz sokkal kifinomultabb technikák alkalmazása szükséges, mielőtt azok hasznossá válnak.
