Сегодня организации в значительной степени полагаются на большие данные для принятия решений и определения стратегий на будущее, адаптируясь к постоянно расширяющемуся спектру источников данных, как внутренних, так и внешних. Эта зависимость распространяется на множество инструментов, используемых для эффективного использования этих данных.
В современной бизнес-среде, где ежедневно генерируется около 2,5 квинтиллиона байт данных, большие данные, несомненно, имеют решающее значение для понимания и разработки всех аспектов целей организации. Однако большие данные известны своим огромным объемом и быстрым сбором и могут привести к параличу анализа, если им не управлять и не анализировать объективно. Но если его тщательно проанализировать, он может дать решающую информацию, необходимую для стратегического прогресса. Эволюция больших данных в бизнес-стратегии
Раньше компании ориентировались в первую очередь на структурированные данные из внутренних систем, но сегодня они ориентируются в море неструктурированных данных из самых разных источников. Этот переход подпитывается ключевыми рыночными тенденциями, такими как экспоненциальный рост устройств Интернета вещей (IoT) и растущая зависимость от облачных вычислений. Аналитика больших данных стала необходима для организаций, стремящихся получить значимую информацию из этого огромного и сложного ландшафта данных, выходя за рамки традиционной бизнес-аналитики и обеспечивая прогнозную и предписывающую аналитику.
Движущей силой этой революции больших данных являются несколько рыночных тенденций. Волна инициатив цифровой трансформации, ускоренная глобальной пандемией, привела к значительному увеличению объема создания и использования данных. Компании интегрируют и анализируют новые источники данных, выходя за рамки базовой аналитики и используя более продвинутые методы. Теперь речь идет о доработке стратегий обработки данных, чтобы они тесно соответствовали конкретным бизнес-целям и результатам. Растущая сложность аналитических инструментов, способных обрабатывать пять V больших данных – объем, разнообразие, скорость, достоверность и уязвимость – позволяет компаниям раскрыть истинный потенциал больших данных и превратить их из необработанного ресурса в ценный ресурс. инструмент принятия стратегических решений. Эми Гроден Моррисон
Навигация по социальным ссылкам
Вице-президент по маркетингу и продажам, Alpha Software.
Практическое применение больших данных в различных отраслях
Влияние больших данных очевидно во всех отраслях, каждая из которых использует их уникальным образом для роста и инноваций:
Транспорт: приложения GPS используют данные со спутников и правительственных источников для оптимизации планирования маршрутов и управления дорожным движением. Авиационная аналитика обрабатывает данные о полетах (около 1000 гигабайт за трансатлантический рейс) для повышения топливной эффективности и безопасности.
здравоохранение: Носимые устройства и встроенные датчики часто используются для сбора ценных данных о пациентах в режиме реального времени для прогнозирования вспышек эпидемий и улучшения взаимодействия с пациентами.
Подпишитесь на информационный бюллетень Ny Breaking и получайте все лучшие новости, мнения, функции и рекомендации, необходимые вашему бизнесу для успеха!
Банковские и финансовые услуги: банки отслеживают покупательское поведение владельцев кредитных карт, чтобы выявить возможное мошенничество. Аналитика больших данных используется для управления рисками и оптимизации управления взаимоотношениями с клиентами. Правительство: такие агентства, как IRS и SSA, используют анализ данных для выявления налогового мошенничества и мошеннических заявлений об инвалидности. CDC использует большие данные для отслеживания распространения инфекционных заболеваний.
СМИ и развлечения. Такие компании, как Amazon Prime и Spotify, используют анализ больших данных, чтобы рекомендовать пользователям персонализированный контент.
Реализация стратегий больших данных в организациях требует детального подхода. Во-первых, крайне важно определить соответствующие источники данных и интегрировать их в целостную аналитическую систему. Например, банки используют большие данные для выявления мошенничества и оптимизации отношений с клиентами, анализируя закономерности в транзакциях и взаимодействиях с клиентами. Кроме того, большие данные помогают в персонализированном маркетинге: такие компании, как Amazon, используют данные о клиентах для адаптации маркетинговых стратегий, что приводит к более эффективному размещению рекламы.
Ключ заключается в том, чтобы согласовать инициативы в области больших данных с конкретными бизнес-целями, выходя за рамки простого сбора данных и получения практической информации. Организации должны инвестировать в правильные инструменты и навыки для анализа данных, чтобы стратегии, основанные на данных, занимали центральное место в их процессах принятия решений. Реализация этих стратегий может привести к принятию более обоснованных решений, улучшению качества обслуживания клиентов и повышению операционной эффективности. Решение проблем конфиденциальности и безопасности данных
Обеспечение конфиденциальности и безопасности больших данных имеет решающее значение, учитывая юридические и этические последствия. Поскольку такие правила, как GDPR, предусматривают штрафы за несоблюдение, компании должны обеспечить соблюдение правовых стандартов. 81% потребителей все больше обеспокоены использованием онлайн-данных, что подчеркивает необходимость надежного управления данными. Компании должны установить четкую политику обработки данных и проводить регулярные проверки соответствия.
Многоуровневый подход необходим для обеспечения безопасности данных.. Практика включает шифрование данных, внедрение строгого контроля доступа и проведение оценок уязвимостей. Расширенная аналитика обнаружения угроз и модель безопасности с нулевым доверием также имеют решающее значение для поддержания целостности данных и снижения рисков. Прогнозирование и подготовка больших данных
В течение следующего десятилетия большие данные претерпят значительные изменения, вызванные достижениями в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Прогнозы IDC предполагают, что глобальная сфера данных достигнет 175 зеттабайт к 2025 году, что подчеркивает растущий объем и сложность данных. Чтобы оставаться впереди, компании должны инвестировать в масштабируемую инфраструктуру данных и улучшать аналитические навыки своих сотрудников. Адаптация к новым правилам конфиденциальности данных и поддержание надежного управления данными также будут иметь решающее значение. Благодаря такому упреждающему подходу компании смогут успешно использовать большие данные, обеспечивая постоянные инновации и конкурентоспособность в будущем, ориентированном на данные. Мы перечислили лучшие инструменты искусственного интеллекта.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights от Ny BreakingPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах современной технологической индустрии. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно совпадают с мнением Ny BreakingPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, вы можете прочитать больше здесь: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro.
Статья добавлена ботом, с использованием машинного перевода : https://nybreaking.com/category/tech/
