Umjetna inteligencijaCRM i podatkovne platformeMarketing InfografikaOmogućavanje prodajePretraživanje marketingaDruštveni mediji i marketing utjecajnih osoba

Što je Big Data? Što je 5 V? Tehnologije, napredak i statistika

Obećanje o Veliki podataka je da će tvrtke imati daleko više inteligencije na raspolaganju za donošenje točnih odluka i predviđanja o tome kako njihovo poslovanje funkcionira. Big Data ne samo da pruža informacije potrebne za analizu i poboljšanje poslovnih rezultata, već daje i potrebno gorivo za AI algoritme za učenje i donošenje predviđanja ili odluka. Zauzvrat, ML može pomoći u razumijevanju složenih, raznolikih skupova podataka velikih razmjera koje je teško obraditi i analizirati tradicionalnim metodama.

Što su veliki podaci?

Big data je izraz koji se koristi za opisivanje prikupljanja, obrade i dostupnosti velikih količina strujanja podataka u stvarnom vremenu. Tvrtke kombiniraju marketing, prodaju, podatke o kupcima, podatke o transakcijama, društvene razgovore, pa čak i vanjske podatke poput cijena dionica, vremena i vijesti kako bi identificirale korelaciju i uzročno-posljedične statistički valjane modele koji im pomažu u donošenju točnijih odluka.

Gartner

Big Data karakterizira 5 vs:

  1. Volumen: Velike količine podataka generiraju se iz raznih izvora, kao što su društveni mediji, IOT uređaje i poslovne transakcije.
  2. Brzina: Brzina kojom se podaci generiraju, obrađuju i analiziraju.
  3. Raznolikost: Različite vrste podataka, uključujući strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke, dolaze iz različitih izvora.
  4. Istinitost: Kvaliteta i točnost podataka, na koje mogu utjecati nedosljednosti, dvosmislenosti ili čak dezinformacije.
  5. Vrijednost: Korisnost i potencijal za izvlačenje uvida iz podataka koji mogu potaknuti bolje donošenje odluka i inovacije.

Big Data Statistika

Ovdje je sažetak ključnih statistika iz TechJury o trendovima i predviđanjima velikih podataka:

  • Rast količine podataka: Očekuje se da će do 2025. globalna podatkovna sfera dosegnuti 175 zetabajta, pokazujući eksponencijalni rast podataka.
  • Povećanje broja IoT uređaja: Predviđa se da će broj IoT uređaja dosegnuti 64 milijarde do 2025., što će dodatno pridonijeti rastu Big Data.
  • Rast tržišta velikih podataka: Predviđalo se da će veličina globalnog tržišta velikih podataka narasti na 229.4 milijarde dolara do 2025.
  • Rastuća potražnja za podatkovnim znanstvenicima: Predviđa se da će do 2026. potražnja za podatkovnim znanstvenicima porasti za 16%.
  • Usvajanje AI i ML: Predviđalo se da će do 2025. veličina tržišta umjetne inteligencije dosegnuti 190.61 milijardu dolara, potaknuta sve većim prihvaćanjem AI i ML tehnologija za analizu velikih podataka.
  • Big Data rješenja temeljena na oblaku: Očekuje se da će računalstvo u oblaku činiti 94% ukupnog radnog opterećenja do 2021., naglašavajući sve veću važnost rješenja temeljenih na oblaku za pohranu podataka i analitiku.
  • Maloprodajna industrija i Big Data: Očekivalo se da će trgovci na malo koji koriste Big Data povećati svoje profitne marže za 60%.
  • Sve veća upotreba Big Data u zdravstvu: Predviđalo se da će tržište zdravstvene analitike dosegnuti 50.5 milijardi dolara do 2024.
  • Društveni mediji i veliki podaci: Korisnici društvenih medija dnevno generiraju 4 petabajta podataka, naglašavajući utjecaj društvenih medija na rast velikih podataka.

Big Data je također odličan bend

Ovdje ne govorimo o tome, ali možete poslušati sjajnu pjesmu dok čitate o Big Data. Ne uključujem pravi glazbeni video… nije baš sigurno za rad. PS: Pitam se jesu li odabrali ime kako bi uhvatili val popularnosti koji se gomilao velikim podacima.

Zašto se razlikuju veliki podaci?

U stara vremena… znate… prije nekoliko godina, koristili bismo sustave za izvlačenje, transformaciju i učitavanje podataka (ETL) u ogromna skladišta podataka koja su za izvješćivanje imala ugrađena rješenja poslovne inteligencije. Periodički bi svi sustavi radili sigurnosnu kopiju i spajali podatke u bazu podataka u kojoj bi se mogla raditi izvješća i svi bi mogli dobiti uvid u to što se događa.

Problem je bio u tome što tehnologija baze podataka jednostavno nije mogla podnijeti višestruke, kontinuirane tokove podataka. Nije mogao podnijeti količinu podataka. Nije mogao modificirati dolazne podatke u stvarnom vremenu. Nedostajali su i alati za izvješćivanje koji nisu mogli podnijeti ništa osim relacijskih upita na pozadini. Big Data rješenja nude hosting u oblaku, visoko indeksirane i optimizirane strukture podataka, mogućnosti automatskog arhiviranja i izdvajanja te sučelja za izvješćivanje koja su dizajnirana za pružanje točnijih analiza koje tvrtkama omogućuju donošenje boljih odluka.

Bolje poslovne odluke znače da tvrtke mogu smanjiti rizik svojih odluka i donijeti bolje odluke koje smanjuju troškove i povećavaju marketinšku i prodajnu učinkovitost.

Koje su prednosti velikih podataka?

Informatika prolazi kroz rizike i mogućnosti povezane s iskorištavanjem velikih podataka u korporacijama.

  • Veliki podaci su pravovremeni - 60% svakog radnog dana radnici znanja provode pokušavajući pronaći i upravljati podacima.
  • Veliki podaci su dostupni - Polovica viših rukovoditelja izvještava da je pristup pravim podacima težak.
  • Veliki podaci su cjeloviti – Informacije se trenutno čuvaju u silosima unutar organizacije. Marketinški podaci, na primjer, mogu se pronaći u web analitici, mobilnoj analitici, društvenoj analitici, CRM-ovi, alati za A/B testiranje, sustavi za marketing putem e-pošte i još mnogo toga… svaki s fokusom na svoj silos.
  • Veliki podaci su pouzdani - 29% tvrtki mjeri novčane troškove loše kvalitete podataka. Jednostavne stvari poput praćenja više sustava za ažuriranje podataka o kontaktima kupaca mogu uštedjeti milijune dolara.
  • Veliki podaci su relevantni - 43% tvrtki nezadovoljno je sposobnošću njihovih alata za filtriranje nebitnih podataka. Nešto jednostavno poput filtriranja kupaca s vašeg weba analitika može pružiti tonu uvida u vaše napore u stjecanju.
  • Veliki podaci su sigurni - Prosječno kršenje sigurnosti podataka košta 214 USD po kupcu. Sigurne infrastrukture koje grade partneri za hosting podataka i tehnološki partneri mogu prosječnoj tvrtki uštedjeti 1.6% godišnjih prihoda.
  • Veliki podaci su mjerodavni - 80% organizacija bori se s više verzija istine, ovisno o izvoru njihovih podataka. Kombinacijom više provjerenih izvora više tvrtki može proizvesti vrlo precizne izvore obavještajnih podataka.
  • Veliki podaci mogu se poduzeti - Zastarjeli ili loši podaci rezultiraju time da 46% tvrtki donosi loše odluke koje mogu koštati milijarde.

Tehnologije Big Data

Za obradu velikih podataka došlo je do značajnog napretka u tehnologijama pohrane, arhiviranja i postavljanja upita:

  • Distribuirani datotečni sustavi: Sustavi poput Hadoop distribuiranog datotečnog sustava (HDFS) omogućuju pohranu i upravljanje velikim količinama podataka na više čvorova. Ovaj pristup pruža toleranciju na greške, skalabilnost i pouzdanost pri rukovanju velikim podacima.
  • NoSQL baze podataka: Baze podataka kao što su MongoDB, Cassandra i Couchbase dizajnirane su za rukovanje nestrukturiranim i polustrukturiranim podacima. Ove baze podataka nude fleksibilnost u modeliranju podataka i pružaju horizontalnu skalabilnost, što ih čini prikladnima za Big Data aplikacije.
  • MapReduce: Ovaj model programiranja omogućuje paralelnu obradu velikih skupova podataka u distribuiranom okruženju. MapReduce omogućuje rastavljanje složenih zadataka na manje podzadatke, koji se zatim neovisno obrađuju i kombiniraju kako bi proizveli konačni rezultat.
  • ApacheSpark: Motor za obradu podataka otvorenog koda, Spark može podnijeti i skupnu obradu i obradu u stvarnom vremenu. Nudi poboljšane performanse u usporedbi s MapReduce i uključuje biblioteke za strojno učenje, obradu grafikona i obradu toka, što ga čini svestranim za različite slučajeve korištenja velikih podataka.
  • Alati za upite slični SQL-u: Alati kao što su Hive, Impala i Presto omogućuju korisnicima pokretanje upita o Big Data koristeći poznate podatke SQL sintaksa. Ovi alati omogućuju analitičarima izvlačenje uvida iz Big Data bez potrebe za stručnošću u složenijim programskim jezicima.
  • Jezera podataka: Ova spremišta za pohranu mogu pohraniti neobrađene podatke u izvornom formatu dok ne budu potrebni za analizu. Podatkovna jezera pružaju skalabilno i isplativo rješenje za pohranu velikih količina različitih podataka, koji se kasnije mogu obraditi i analizirati prema potrebi.
  • Rješenja za skladištenje podataka: Platforme kao što su Snowflake, BigQuery i Redshift nude skalabilna i učinkovita okruženja za pohranjivanje i postavljanje upita velikim količinama strukturiranih podataka. Ova su rješenja dizajnirana za rukovanje analitikom velikih podataka i omogućavaju brzo postavljanje upita i izvješćivanje.
  • Okviri strojnog učenja: Okviri kao što su TensorFlow, PyTorch i scikit-learn omogućuju modele obuke na velikim skupovima podataka za zadatke poput klasifikacije, regresije i klasteriranja. Ovi alati pomažu izvući uvide i predviđanja iz Big Data korištenjem naprednih AI tehnika.
  • Alati za vizualizaciju podataka: Alati kao što su Tableau, Power BI i D3.js pomažu u analizi i predstavljanju uvida iz Big Data na vizualan i interaktivan način. Ovi alati omogućuju korisnicima istraživanje podataka, prepoznavanje trendova i učinkovito komuniciranje rezultata.
  • Integracija podataka i ETL: Alati kao što su Apache NiFi, Talend i Informatica omogućuju ekstrakciju, transformaciju i učitavanje podataka iz različitih izvora u centralni sustav za pohranu. Ovi alati olakšavaju konsolidaciju podataka, omogućujući organizacijama da izgrade objedinjeni pogled na svoje podatke za analizu i izvješćivanje.

Big Data i AI

Preklapanje umjetne inteligencije i velikih podataka leži u činjenici da tehnike umjetne inteligencije, posebice strojno učenje i duboko učenje (DL), može se koristiti za analizu i izvlačenje uvida iz velikih količina podataka. Big Data osigurava potrebno gorivo algoritmima umjetne inteligencije za učenje i donošenje predviđanja ili odluka. Zauzvrat, umjetna inteligencija može pomoći u razumijevanju složenih, raznolikih skupova podataka velikih razmjera koje je teško obraditi i analizirati tradicionalnim metodama. Evo nekih ključnih područja u kojima se presijecaju AI i Big Data:

  1. Obrada podataka: Algoritmi pokretani umjetnom inteligencijom mogu se koristiti za čišćenje, prethodnu obradu i transformaciju neobrađenih podataka iz izvora Big Data, pomažući u poboljšanju kvalitete podataka i osiguravajući njihovu spremnost za analizu.
  2. Ekstrakcija značajki: Tehnike umjetne inteligencije mogu se koristiti za automatsko izdvajanje relevantnih značajki i obrazaca iz Big Data, smanjujući dimenzionalnost podataka i čineći ih lakšim za analizu.
  3. Prediktivna analitika: Algoritmi strojnog učenja i dubokog učenja mogu se trenirati na velikim skupovima podataka za izradu prediktivnih modela. Ovi se modeli mogu koristiti za točna predviđanja ili identificiranje trendova, što dovodi do boljeg donošenja odluka i poboljšanih poslovnih rezultata.
  4. Otkrivanje anomalije: Umjetna inteligencija može pomoći u prepoznavanju neobičnih obrazaca ili odstupanja u velikim podacima, omogućujući rano otkrivanje potencijalnih problema kao što su prijevara, upadi u mrežu ili kvarovi opreme.
  5. Obrada prirodnog jezika (NLP): NLP tehnike koje pokreće umjetna inteligencija mogu se primijeniti za obradu i analizu nestrukturiranih tekstualnih podataka iz izvora Big Data, kao što su društveni mediji, recenzije kupaca ili novinski članci, kako bi se dobili vrijedni uvidi i analiza raspoloženja.
  6. Analiza slike i videa: Algoritmi dubokog učenja, posebice konvolucijske neuronske mreže (SNM), može se koristiti za analizu i izvlačenje uvida iz velikih količina slikovnih i video podataka.
  7. Personalizacija i preporuka: AI može analizirati ogromne količine podataka o korisnicima, njihovom ponašanju i preferencijama kako bi pružio personalizirana iskustva, kao što su preporuke proizvoda ili ciljano oglašavanje.
  8. Optimizacija: Algoritmi umjetne inteligencije mogu analizirati velike skupove podataka kako bi identificirali optimalna rješenja za složene probleme, poput optimizacije operacija opskrbnog lanca, upravljanja prometom ili potrošnje energije.

Sinergija između umjetne inteligencije i velikih podataka omogućuje organizacijama da iskoriste snagu algoritama umjetne inteligencije kako bi shvatile goleme količine podataka, što u konačnici dovodi do informiranijeg donošenja odluka i boljih poslovnih rezultata.

Ova infografika BBVA, Veliki podaci sadašnjost i budućnost, bilježi napredak u Big Data.

big data 2023 infografika

Douglas Karr

Douglas Karr je CMO of OpenINSIGHTS i osnivač Martech Zone. Douglas je pomogao desecima uspješnih MarTech startupa, pomogao je u due diligence-u od preko 5 milijardi USD u Martech akvizicijama i ulaganjima te nastavlja pomagati tvrtkama u implementaciji i automatizaciji njihovih prodajnih i marketinških strategija. Douglas je međunarodno priznati stručnjak i govornik za digitalnu transformaciju i MarTech. Douglas je također objavljeni autor Dummie's guide i knjige o poslovnom vodstvu.

Vezani članci

Natrag na vrh
Blizu

Otkriven je Adblock

Martech Zone može vam pružiti ovaj sadržaj bez ikakvih troškova jer svoju web stranicu unovčavamo putem prihoda od oglasa, pridruženih veza i sponzorstava. Cijenili bismo kada biste uklonili program za blokiranje oglasa dok pregledavate našu stranicu.