Mesterséges IntelligenciaCRM és adatplatformokMarketing infografikaÉrtékesítés engedélyezéseSearch MarketingKözösségi média és befolyásoló marketing

Mi az a Big Data? Mik azok az 5 V? Technológiák, fejlesztések és statisztikák

Ígérete big adatok az, hogy a vállalatoknak sokkal több intelligencia áll majd rendelkezésére ahhoz, hogy pontos döntéseket hozzanak és előrejelzéseket hozzanak vállalkozásuk működésével kapcsolatban. A Big Data nemcsak az üzleti eredmények elemzéséhez és javításához szükséges információkat, hanem az ehhez szükséges üzemanyagot is biztosítja AI algoritmusok tanulásához és előrejelzések vagy döntések meghozatalához. Viszont, ML segíthet megérteni az összetett, sokszínű és nagy léptékű adatkészleteket, amelyek feldolgozása és elemzése hagyományos módszerekkel nagy kihívást jelent.

Mi a Big Data?

A Big Data egy olyan kifejezés, amellyel leírják a hatalmas mennyiségű streaming adat valós idejű gyűjtését, feldolgozását és elérhetőségét. A vállalatok kombinálják a marketinget, az értékesítést, az ügyfelek adatait, a tranzakciós adatokat, a társadalmi beszélgetéseket és még olyan külső adatokat is, mint a részvényárfolyamok, az időjárás és a hírek, hogy azonosítsák a korrelációs és ok-okozati összefüggések statisztikailag érvényes modelljeit, hogy segítsenek nekik pontosabb döntéseket hozni.

Gartner

A Big Data jellemzői az 5 vs:

  1. Volume: Nagy mennyiségű adat keletkezik különböző forrásokból, például a közösségi médiából, Tárgyak internete eszközök és üzleti tranzakciók.
  2. Sebesség: Az adatok előállításának, feldolgozásának és elemzésének sebessége.
  3. Fajta: A különböző típusú adatok, beleértve a strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatokat, különböző forrásokból származnak.
  4. Igazság: Az adatok minősége és pontossága, amelyet következetlenségek, kétértelműségek vagy akár téves információk is befolyásolhatnak.
  5. Érték: Az adatokból való betekintés hasznossága és lehetősége, amely jobb döntéshozatalt és innovációt eredményezhet.

Big Data Statisztika

Íme egy összefoglaló a legfontosabb statisztikákról TechJury a Big Data trendekről és előrejelzésekről:

  • Adatmennyiség növekedése: 2025-re a globális adatszféra várhatóan eléri a 175 zettabájtot, ami az adatok exponenciális növekedését mutatja.
  • Az IoT-eszközök számának növekedése: Az IoT-eszközök száma az előrejelzések szerint 64-re eléri a 2025 milliárdot, ami tovább járul a Big Data növekedéséhez.
  • Big Data piac növekedése: A globális Big Data piac mérete 229.4-re 2025 milliárd dollárra nőhet.
  • Az adattudósok iránti növekvő kereslet: Az előrejelzések szerint 2026-ra az adatkutatók iránti kereslet 16%-kal fog növekedni.
  • Az AI és az ML átvétele: Az előrejelzések szerint 2025-re a mesterséges intelligencia piacának mérete eléri a 190.61 milliárd dollárt, ami a mesterséges intelligencia és az ML technológiák növekvő elterjedésének köszönhető a Big Data elemzésében.
  • Felhőalapú Big Data megoldások: A számítási felhő 94-re várhatóan a teljes munkaterhelés 2021%-át teszi ki, hangsúlyozva a felhő alapú megoldások növekvő fontosságát az adattárolásban és az elemzésben.
  • Kiskereskedelem és Big Data: A Big Data-t használó kiskereskedők várhatóan 60%-kal növelik haszonkulcsukat.
  • A Big Data növekvő felhasználása az egészségügyben: Az előrejelzések szerint az egészségügyi elemzési piac 50.5-re eléri az 2024 milliárd dollárt.
  • Közösségi média és Big Data: A közösségi média felhasználói naponta 4 petabájtnyi adatot generálnak, kiemelve a közösségi média Big Data növekedésre gyakorolt ​​hatását.

A Big Data egyben Great Band is

Itt nem erről beszélünk, de akár meg is hallgathat egy nagyszerű dalt, miközben a Big Data-ról olvas. A tényleges zenei videót nem írom bele… ez nem igazán biztonságos a munkához. PS: Kíváncsi vagyok, vajon azért választották-e a nevet, hogy megragadják a nagy adathalmaz népszerűségének hullámát.

Miért különböznek a nagy adatok?

A régi időkben… tudod… néhány évvel ezelőtt rendszereket használtunk adatok kinyerésére, átalakítására és betöltésére (ETL) óriási adattárházakba, amelyekre üzleti intelligencia-megoldásokat építettek a jelentéskészítéshez. Időnként az összes rendszer biztonsági másolatot készít, és egy adatbázisba egyesítette az adatokat, ahol jelentéseket lehetett futtatni, és mindenki betekintést nyerhetett a folyamatba.

A probléma az volt, hogy az adatbázis-technológia egyszerűen nem tudott több, folyamatos adatfolyamot kezelni. Nem tudta kezelni az adatmennyiséget. Nem tudta valós időben módosítani a bejövő adatokat. És hiányoztak a jelentéskészítő eszközök, amelyek nem tudtak mást kezelni, mint egy relációs lekérdezést a háttérben. A Big Data megoldások felhőtárhelyet, magasan indexelt és optimalizált adatstruktúrákat, automatikus archiválási és kinyerési képességeket, valamint jelentéskészítési felületeket kínálnak, amelyek pontosabb elemzéseket tesznek lehetővé, amelyek lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy jobb döntéseket hozzanak.

A jobb üzleti döntések azt jelentik, hogy a vállalatok csökkenthetik döntéseik kockázatát, és jobb döntéseket hozhatnak, amelyek csökkentik a költségeket, és növelik a marketing és az értékesítés hatékonyságát.

Milyen előnyei vannak a nagy adatoknak?

Informatikai végigjárja a nagyadatok kiaknázásával járó kockázatokat és lehetőségeket a vállalatoknál.

  • A Big Data időszerű - A tudásmunkások minden munkanap 60% -át az adatok megkeresésére és kezelésére fordítják.
  • A nagy adat hozzáférhető - A vezető tisztségviselők fele szerint a megfelelő adatokhoz nehéz hozzáférni.
  • A Big Data holisztikus – A szervezeten belül jelenleg silókban tárolják az információkat. A marketingadatok megtalálhatók például az internetes elemzésekben, a mobilelemzésekben, a közösségi elemzésekben, CRM, A/B tesztelési eszközök, e-mail marketing rendszerek és még sok más… mindegyik a saját silójára összpontosít.
  • A Big Data megbízható - A vállalatok 29% -a méri a rossz adatminőség monetáris költségeit. Olyan egyszerű dolgok, mint több rendszer figyelése az ügyfelek elérhetőségének frissítése érdekében, dollármilliókat takaríthat meg.
  • A Big Data releváns - A vállalatok 43% -a nem elégedett azzal, hogy eszközei képesek kiszűrni a lényegtelen adatokat. Valami olyan egyszerű, mint az ügyfelek szűrése az internetről analitika rengeteg betekintést nyújt a felvásárlási erőfeszítéseibe.
  • A Big Data biztonságos - Az átlagos adatbiztonsági megsértés ügyfélenként 214 dollárba kerül. A nagy adattárolással és a technológiai partnerekkel kiépített biztonságos infrastruktúra megtakaríthatja az átlagos vállalat számára az éves bevételek 1.6% -át.
  • A Big Data hiteles - A szervezetek 80% -a az igazság több változatával küzd az adatok forrásától függően. Több, ellenőrzött forrás ötvözésével több vállalat készíthet rendkívül pontos hírszerzési forrásokat.
  • A Big Data működőképes - Az elavult vagy rossz adatok eredményeként a vállalatok 46% -a rossz döntéseket hoz, amelyek milliárdokba kerülhetnek.

Big Data technológiák

A nagy adatok feldolgozása érdekében jelentős előrelépések történtek a tárolási, archiválási és lekérdezési technológiák terén:

  • Elosztott fájlrendszerek: Olyan rendszerek, mint a Hadoop Distributed File System (HDFS) lehetővé teszi nagy mennyiségű adat tárolását és kezelését több csomóponton keresztül. Ez a megközelítés hibatűrést, méretezhetőséget és megbízhatóságot biztosít a Big Data kezelése során.
  • NoSQL adatbázisok: Az olyan adatbázisokat, mint a MongoDB, a Cassandra és a Couchbase, strukturálatlan és félig strukturált adatok kezelésére tervezték. Ezek az adatbázisok rugalmasságot biztosítanak az adatmodellezésben és horizontális skálázhatóságot biztosítanak, így alkalmasak a Big Data alkalmazásokhoz.
  • MapReduce: Ez a programozási modell lehetővé teszi nagy adathalmazok párhuzamos feldolgozását egy elosztott környezetben. A MapReduce lehetővé teszi az összetett feladatok kisebb részfeladatokra bontását, amelyeket azután önállóan dolgoz fel, és kombinálja a végeredményt.
  • ApacheSpark: A nyílt forráskódú adatfeldolgozó motor, a Spark képes kötegelt és valós idejű feldolgozást is kezelni. A MapReduce-hoz képest jobb teljesítményt kínál, és könyvtárakat tartalmaz a gépi tanuláshoz, a grafikonok feldolgozásához és az adatfolyam-feldolgozáshoz, így sokoldalúan használható különféle Big Data felhasználási esetekben.
  • SQL-szerű lekérdező eszközök: Az olyan eszközök, mint a Hive, az Impala és a Presto, lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy lekérdezéseket hajtsanak végre a Big Data-ról az ismerős használatával SQL szintaxis. Ezek az eszközök lehetővé teszik az elemzők számára, hogy betekintést nyerjenek a Big Data-ból anélkül, hogy bonyolultabb programozási nyelvekben való szakértelemre lenne szükségük.
  • Adattavak: Ezek a tárolási adattárak a nyers adatokat natív formátumukban tárolhatják, amíg az elemzéshez nem szükséges. A Data Lake-ek méretezhető és költséghatékony megoldást kínálnak nagy mennyiségű, változatos adat tárolására, amelyek később igény szerint feldolgozhatók és elemezhetők.
  • Adattárház megoldások: Az olyan platformok, mint a Snowflake, a BigQuery és a Redshift méretezhető és hatékony környezeteket kínálnak nagy mennyiségű strukturált adat tárolására és lekérdezésére. Ezeket a megoldásokat úgy tervezték, hogy kezeljék a Big Data elemzését, és lehetővé tegyék a gyors lekérdezést és jelentéskészítést.
  • Gépi tanulási keretrendszerek: Az olyan keretrendszerek, mint a TensorFlow, a PyTorch és a scikit-learn, nagy adathalmazokon betanítási modelleket tesznek lehetővé olyan feladatokhoz, mint az osztályozás, a regresszió és a klaszterezés. Ezek az eszközök segítenek betekintést és előrejelzéseket levonni a Big Data-ból a fejlett AI-technikák segítségével.
  • Adatvizualizációs eszközök: Az olyan eszközök, mint a Tableau, a Power BI és a D3.js, segítenek a Big Data-ból származó információk vizuális és interaktív elemzésében és bemutatásában. Ezek az eszközök lehetővé teszik a felhasználók számára az adatok feltárását, a trendek azonosítását és az eredmények hatékony kommunikálását.
  • Adatintegráció és ETL: Az olyan eszközök, mint az Apache NiFi, a Talend és az Informatica, lehetővé teszik a különböző forrásokból származó adatok kinyerését, átalakítását és központi tárolórendszerbe való betöltését. Ezek az eszközök megkönnyítik az adatok konszolidációját, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy egységes képet készítsenek adataikról elemzés és jelentéskészítés céljából.

Big Data és AI

Az AI és a Big Data átfedése abban rejlik, hogy az AI technikák, különösen a gépi tanulás és a mély tanulás (DL), nagy mennyiségű adat elemzésére és elemzésére használható. A Big Data biztosítja a szükséges üzemanyagot az AI-algoritmusok számára a tanuláshoz, valamint az előrejelzések vagy döntések meghozatalához. A mesterséges intelligencia viszont segíthet megérteni az összetett, sokrétű és nagy léptékű adatkészleteket, amelyek hagyományos módszerekkel történő feldolgozása és elemzése kihívást jelent. Íme néhány kulcsfontosságú terület, ahol az AI és a Big Data találkozik:

  1. Adatfeldolgozás: A mesterséges intelligencia által vezérelt algoritmusok a Big Data-forrásokból származó nyers adatok tisztítására, előfeldolgozására és átalakítására használhatók, ezzel is javítva az adatok minőségét és biztosítva, hogy készen állnak az elemzésre.
  2. Funkció kinyerése: A mesterséges intelligencia technikák segítségével automatikusan kinyerhetők a Big Data releváns jellemzői és mintái, csökkentve az adatok dimenzióit, és könnyebben kezelhetővé téve az elemzést.
  3. Prediktív elemzés: A gépi tanulás és a mély tanulási algoritmusok nagy adathalmazokon betaníthatók prediktív modellek felépítéséhez. Ezek a modellek pontos előrejelzések készítésére vagy trendek azonosítására használhatók, ami jobb döntéshozatalhoz és jobb üzleti eredményekhez vezet.
  4. Anomália észlelése: A mesterséges intelligencia segíthet azonosítani a Big Data szokatlan mintáit vagy kiugró pontjait, lehetővé téve az olyan lehetséges problémák korai észlelését, mint a csalás, a hálózati behatolás vagy a berendezés meghibásodása.
  5. Természetes nyelvfeldolgozás (NLP): A mesterséges intelligencia által vezérelt NLP technikák alkalmazhatók Big Data forrásokból származó strukturálatlan szöveges adatok feldolgozására és elemzésére, például közösségi médiából, vásárlói véleményekből vagy hírcikkekből, hogy értékes betekintést és hangulatelemzést nyerhessenek.
  6. Kép- és videóelemzés: Mélytanulási algoritmusok, különösen a konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek), nagy mennyiségű kép- és videóadat elemzésére és elemzésére használható.
  7. Személyre szabás és ajánlás: A mesterséges intelligencia hatalmas mennyiségű adatot képes elemezni a felhasználókról, viselkedésükről és preferenciáikról, hogy személyre szabott élményt nyújtson, például termékajánlatokat vagy célzott hirdetéseket.
  8. Optimalizálás: Az AI-algoritmusok nagy adatkészleteket elemezhetnek, hogy optimális megoldásokat találjanak olyan összetett problémákra, mint például az ellátási lánc működésének optimalizálása, a forgalomkezelés vagy az energiafogyasztás.

A mesterséges intelligencia és a Big Data közötti szinergia lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy kihasználják az AI-algoritmusok erejét hatalmas mennyiségű adat értelmezésére, ami végső soron megalapozottabb döntéshozatalhoz és jobb üzleti eredményekhez vezet.

Ez az infografika a BBVA-tól, Big Data Jelen és Jövő, a Big Data fejlődésének krónikája.

big data 2023 infografika

Douglas Karr

Douglas Karr CMO of OpenINSIGHTS és az alapítója a Martech Zone. Douglas több tucat sikeres MarTech startupnak segített, több mint 5 milliárd dolláros átvilágításban segédkezett a Martech akvizíciókban és befektetésekben, és továbbra is segíti a vállalatokat értékesítési és marketingstratégiáik megvalósításában és automatizálásában. Douglas nemzetközileg elismert digitális átalakulás és MarTech szakértő és előadó. Douglas egy Dummie's Guide és egy üzleti vezetői könyv szerzője is.

Kapcsolódó cikkek

Vissza a lap tetejére gombra
közel

Adblock észlelve

Martech Zone ingyenesen tudja biztosítani Önnek ezt a tartalmat, mivel webhelyünkkel bevételt szerezünk hirdetési bevételek, társult linkek és szponzorálás révén. Nagyra értékelnénk, ha eltávolítaná hirdetésblokkolóját, miközben megtekinti webhelyünket.