Большие данные: из чего они состоят? Их важность, проблемы и управление
Большие данные-это термин, который описывает большой объем данных, как структурированных, так и неструктурированных, которые наводняют бизнес каждый день. Но это не объем данных, который важен. Что важно с большими данными, так это то, что организации делают с данными. Большие данные могут быть проанализированы для идей, которые приведут к лучшим стратегическим бизнес-решениям и движениям.
1. Что такое большие данные?
Когда мы говорим о больших данных, мы имеем в виду наборы данных или комбинации наборов данных, размер (объем), сложность (изменчивость) и скорость роста (скорость) которых затрудняют их сбор, управление, обработку или анализ с помощью обычных технологий и инструментов, таких как реляционные базы данных и обычные статистические данные или пакеты визуализации, в течение времени, необходимого для их использования.
Хотя размер, используемый для определения того, считается ли данный набор данных большими данными, четко не определен и продолжает меняться с течением времени, большинство аналитиков и специалистов в настоящее время ссылаются на наборы данных от 30-50 терабайт до нескольких петабайт.
Сложный характер больших данных обусловлен главным образом неструктурированным характером большей части данных, получаемых с помощью современных технологий, таких, как веб-журналы, радиочастотная идентификация (РФИД), датчики, встроенные в устройства, машины, транспортные средства, поиск в интернете, социальные сети, такие, как Facebook, ноутбуки, смартфоны и другие мобильные телефоны, устройства GPS и регистры центров обработки вызовов.
В большинстве случаев для эффективного использования Больших Данных они должны объединяться со структурированными данными (обычно из реляционной базы данных) из более обычного бизнес-приложения, такого как ERP (Enterprise Resource Planning) или CRM (Customer Relationship Management).
2. Почему большие данные так важны?
Что делает большие данные настолько полезными для многих компаний, так это то, что они дают ответы на многие вопросы, о которых компании даже не знали. Другими словами, он обеспечивает ориентир. При таком большом количестве информации данные могут быть сформированы или протестированы любым способом, который компания считает подходящим. При этом организации способны выявлять проблемы более понятным образом.
Сбор больших объемов данных и поиск тенденций в данных позволяют компаниям двигаться намного быстрее, плавно и эффективно. Это также позволяет им устранять проблемные области до того, как проблемы уничтожат их преимущества или репутацию.
Анализ больших данных помогает организациям использовать свои данные и использовать их для выявления новых возможностей. Это, в свою очередь, приводит к более умным бизнес-движениям, более эффективным операциям, более высокой прибыли и более счастливым клиентам. Наиболее успешные компании с большими данными получают ценность следующими способами:
Снижение стоимости. Крупные технологии обработки данных, такие как Hadoop и облачная аналитика, приносят значительные преимущества с точки зрения затрат, когда речь идет о хранении больших объемов данных, а также о выявлении более эффективных способов ведения бизнеса.
Быстрее, лучше принимать решения. Благодаря скорости Hadoop и аналитике в памяти в сочетании с возможностью анализа новых источников данных компании могут немедленно анализировать информацию и принимать решения на основе того, что они узнали.
Новые продукты и услуги. С возможностью измерения потребностей клиентов и удовлетворенности с помощью анализа приходит сила, чтобы дать клиентам то, что они хотят. Благодаря аналитике больших данных все больше компаний создают новые продукты для удовлетворения потребностей клиентов.