8 beneficii ale utilizării Big Data în afaceri
Big Data reprezintă o resursă excelentă pentru luarea unor decizii și schimbări inteligente în afaceri. Iată opt moduri în care utilizarea big data îmbunătățește modul în care se desfășoară afacerile.
Atunci când liderii de afaceri aud termenul „big data”, ei se gândesc în mod natural la volumele masive de date disponibile în prezent. Aceste date sunt create de sistemele de comerț electronic și de marketing omnichannel, sau de dispozitivele conectate la IoT, sau de aplicațiile de afaceri care generează informații tot mai detaliate despre tranzacții și activități. Și acestea sunt doar câteva exemple.
Dimensiunea datelor este descurajantă, poate chiar copleșitoare în unele cazuri. Însă analiza seturilor volumelor mari de date poate aduce mari beneficii de afaceri. Vom explora unele dintre aceste beneficii mai jos, dar mai întâi să ne facem o idee clară despre ce vorbim – și este vorba de mai mult decât de cantitatea de date.
Ce este Big Data?
Termenul nu este în întregime înșelător – volumul de date implicat poate fi într-adevăr uimitor – dar nu-l confundați cu o definiție completă. Platformele de date masive sunt cu siguranță optimizate pentru seturi mari de date, dar am văzut multe data lake construite pentru a stoca volume mari de date care erau mai mici decât depozitele de date convenționale din aceeași organizație. Cu toate acestea, este în general adevărat că volumele mari de date tind să fie destul de mari.
Deci, ce altceva este implicat? Un aspect cheie este multitudinea de tipuri de date implicate. Un singur sistem care gestionează volume mari de date poate conține documente XML, fișiere jurnal brute, fișiere text, imagini, video, audio și date structurate tradiționale. Acest lucru se numește în mod obișnuit varietatea de date mari, iar pentru a putea stoca și procesa unele dintre aceste tipuri de date – în special imagini, fișiere video și audio, care pot fi foarte mari – este nevoie de un sistem capabil să se adapteze rapid și ușor.
O altă particularitate este viteza datelor. Aceasta se referă la viteza cu care sunt generate sau actualizate. De exemplu, acele fișiere jurnal de la sistemele de monitorizare, aplicațiile mobile, site-urile web și alte surse constau adesea într-un flux continuu de citiri, poate mii într-o oră. Puteți avea date mari fără o astfel de viteză, dar o arhitectură de date mari bine concepută ar trebui să fie capabilă să le gestioneze.
Numeroși analiști și practicieni au extins acești „V” ai volumelor mari de date pentru a include și alte caracteristici, cum ar fi veridicitatea și variabilitatea. Pe scurt, însă, volumele mari de date reprezintă în mod obișnuit o resursă cu multe tipuri de date și cu un potențial de mare amploare și de actualizare rapidă. De asemenea, cuprinde noi modalități de stocare, procesare, gestionare și analiză a datelor care stau la baza deciziilor de afaceri. Aceste noi tehnici sunt cele care permit obținerea beneficiilor volumelor mari de dare pe care le caută atât directorii de afaceri, cât și echipele IT.
Acum, haideți să analizăm opt moduri în care volumele mari de date pot îmbunătăți modul în care ne desfășurăm activitatea.
Acestea sunt câteva dintre beneficiile pe care companiile le pot obține prin utilizarea volumelor mari de date.
1. O mai bună cunoaștere a clienților
Atunci când o întreprindere modernă apelează la date pentru a-și înțelege clienții – fie individual, fie pe categorii – are la dispoziție o gamă largă de surse din care poate alege. Sursele de date mari care aruncă lumină asupra clienților includ următoarele:
- surse tradiționale de date despre clienți, cum ar fi achizițiile și apelurile de asistență;
- surse externe, cum ar fi tranzacțiile financiare și rapoartele de credit;
- activitatea din social media;
- date din sondaje interne și externe; și
- cookie-uri de calculator.
Analiza fluxului de clicuri din activitatea de comerț electronic este deosebit de utilă pe o piață din ce în ce mai digitală, deoarece pune în evidență modul în care clienții navighează prin diferitele pagini web și meniuri ale unei companii pentru a găsi produse și servicii. Companiile pot vedea ce articole au adăugat clienții în coșul de cumpărături, dar pe care, probabil, le-au eliminat sau le-au abandonat ulterior fără a le cumpăra; acest lucru oferă indicii importante cu privire la ceea ce clienții ar putea dori să cumpere, chiar dacă nu fac o achiziție.
Nu numai magazinele online, ci și locațiile de tip „cărămidă și mortar” pot, de asemenea, să obțină o înțelegere utilă a clienților lor, adesea prin analiza video pentru a afla cum navighează vizitatorii într-un magazin fizic în comparație cu navigarea lor pe un site web.
2. Informații sporite despre piață
La fel cum volumele mari de date ne pot ajuta să analizăm mai detaliat comportamentul complex al clienților în materie de cumpărături, tot așa ne pot ajuta să aprofundăm și să extindem înțelegerea dinamicii pieței.
Social media este o sursă obișnuită de informații de piață pentru categorii de produse, de la cereale pentru micul dejun la pachete de vacanță. Pentru aproape orice tranzacție comercială pe care v-o puteți imagina, există oameni care își împărtășesc preferințele, experiențele, recomandările… și selfie-urile! Da, chiar și cu micul lor dejun. Aceste opinii împărtășite sunt de neprețuit pentru comercianți.
De fapt, volumele mari de date nu ajută doar la informațiile de piață moderne; în aproape orice piață de comerț electronic sau online, aproape toate informațiile de piață sunt determinate de date diverse și în continuă schimbare.
3. Gestionarea agilă a lanțului de aprovizionare
Fie că este vorba de penuria de hârtie igienică și de alte bunuri provocată de o pandemie, de perturbarea comerțului din cauza Brexit-ului sau de o navă blocată în Canalul Suez, ar trebui să știți până acum că lanțurile de aprovizionare moderne sunt surprinzător de fragile.
Surprinzător, pentru că, în general, nu observăm lanțurile noastre de aprovizionare decât atunci când are loc o perturbare cu adevărat majoră. Volumele mari de date, care permit analiza predictivă, adesea aproape în timp real, ne ajută să menținem rețeaua noastră globală de cerere, producție și distribuție să funcționeze bine în cea mai mare parte.
Acest lucru este posibil, deoarece sistemele care gestionează volume mari de data pot integra date privind tendințele clienților de pe site-urile de comerț electronic și aplicațiile de retail cu date despre furnizori, prețuri în timp real și chiar informații despre transport și vreme, pentru a oferi un nivel de informații nemaiîntâlnit până acum.
Nu doar companiile mari beneficiază de aceste informații. Chiar și companiile de comerț electronic de dimensiuni modeste pot utiliza informațiile despre clienți și prețurile în timp real pentru a optimiza deciziile de afaceri, cum ar fi nivelurile de stoc și reducerea riscurilor sau angajarea de personal temporar sau sezonier.
4. Recomandări mai inteligente și direcționarea audienței
În viața noastră de consumatori, suntem atât de familiarizați cu motoarele de recomandare încât s-ar putea să nu fim conștienți de cât de mult au evoluat acestea de la apariția volumelor mari de date. La un moment dat, analiza predictivă pentru motoarele de recomandare era destul de simplă: reguli de asociere care găseau acele articole comune în coșurile de cumpărături. Încă vă puteți aștepta să găsiți această caracteristică pe site-urile de comerț electronic care ne spune că acei clienți care au cumpărat widget-uri au cumpărat și fidget-uri.
Sistemele de recomandare mai noi sunt mult mai inteligente decât atât, bazându-se pe informațiile sofisticate despre clienți pe care le-am discutat deja, ceea ce le permite să fie mai sensibile la datele demografice și la comportamentul clienților. De asemenea, aceste sisteme nu se limitează la comerțul electronic. Recomandările unui ospătar prietenos pot foarte bine să fie bazate pe date – decizii determinate de un sistem de punct de vânzare care evaluează nivelul stocurilor din cămară, combinațiile populare, articolele cu profit ridicat și chiar tendințele din social media. Atunci când distribuiți o fotografie a mesei dumneavoastră, furnizați și mai multe informații pe care motoarele de date mari trebuie să le digere.
Furnizorii de conținut de streaming folosesc tehnici și mai sofisticate. Este posibil ca aceștia nici măcar să nu-i întrebe pe clienți ce vor să vadă în continuare: Chiar înainte ca filmul, programul sau cântecul curent să se termine, următoarea selecție apare, menținându-i pe telespectatori să urmărească în mod constant, utilizând propriile preferințe combinate cu o mare cantitate de analiză de date de mare amploare, obținute de la alți utilizatori și din social media.
5. Inovare bazată pe date
Inovarea nu este doar o chestiune de inspirație. Este nevoie de multă muncă pentru a identifica domenii care sunt promițătoare pentru noi eforturi și experimente.
Diferitele instrumente și tehnologii pentru gestionarea volumelor mari de date disponibile pot îmbunătăți activitatea de cercetare și dezvoltare, ducând adesea la dezvoltarea de produse și servicii noi. Uneori, datele – curățate, pregătite și guvernate pentru partajare – devin un produs în sine. Bursa de Valori din Londra, de exemplu, face acum mai mulți bani din vânzarea de date și analize decât din tranzacționarea de valori mobiliare.
Datele în sine, chiar și cu cele mai bune instrumente de gestionare a volumelor mari de date, nu vor produce noi perspective. Avem încă nevoie de elementul uman: înțelegerea și imaginația oamenilor de știință în domeniul datelor, a analiștilor BI și a altor profesioniști în domeniul analizei. Cu toate acestea, amploarea și domeniul de aplicare al datelor mari, în special atunci când sunt stocate într-un singur cluster Hadoop sau într-un data lake în cloud, pot conduce echipele la o nouă înțelegere a tendințelor care ar fi dificil de obținut într-un mediu mai puțin integrat.
6. Diverse cazuri de utilizare a seturilor de date
Există cazuri în care datele care au fost pregătite și modelate cu grijă pentru un scop de afaceri au fost complet nepotrivite pentru un alt scop.
De exemplu, echipa de marketing a unui emitent de carduri de credit a dorit să înțeleagă modul în care clienții folosesc diferitele carduri pe care le au în portofel. Analiza a fost îngreunată de numeroasele treceri eșuate și tranzacții anulate care erau frecvente la acea vreme, adesea din cauza unor probleme de conectare la terminalul de plată sau a unor defecte ale benzii magnetice de pe carduri. Astfel, datele au fost curățate cu grijă pentru a elimina tranzacțiile eșuate.
Rezultatul a fost un set de date care a fost excelent pentru aplicația inițială de marketing. Dar echipa de prevenire a fraudelor nu l-a putut folosi, deoarece dorea să vadă acele tranzacții eșuate care ar fi putut lăsa indicii despre utilizarea frauduloasă a cardurilor. Nu numai atât, dar datele eliminate erau arhivate pe bandă de stocare și, prin urmare, erau greu de accesat.
În era volumelor mari de date, putem stoca toate datele brute ca atare într-un lac de date și le putem aplica modele de date doar atunci când avem nevoie să le folosim pentru anumite aplicații analitice. Putem apoi să proiectăm conducte de date special pentru fiecare caz de utilizare sau pur și simplu să rulăm interogări ad-hoc pentru a popula procesele de analiză. Acest lucru permite o mare flexibilitate în ceea ce privește numărul și tipurile de aplicații care pot fi rulate pe același set de date.
7. Operațiuni de afaceri îmbunătățite
Activitatea de afaceri de orice fel poate fi îmbunătățită prin utilizarea volumelor mari de date. Aceasta ajută la optimizarea proceselor de afaceri pentru a genera economii de costuri, pentru a stimula productivitatea și pentru a crește satisfacția clienților. Angajarea și gestionarea resurselor umane pot deveni mai eficiente. O mai bună detectare a fraudelor, gestionarea riscurilor și planificarea securității cibernetice ajută organizațiile să reducă pierderile financiare și să evite potențiale amenințări comerciale.
Una dintre cele mai interesante și mai satisfăcătoare aplicații ale analizei de date masive este îmbunătățirea operațiunilor fizice. De exemplu, combinația dintre volumele mari de date și știința datelor poate informa programele de întreținere predictivă pentru a reduce reparațiile costisitoare și timpii de nefuncționare pentru echipamentele și sistemele critice.
Puteți începe prin a analiza vârsta, starea, locația, garanția și detaliile de service. Cu toate acestea, elemente precum sistemele de securitate și HVAC din instalații sunt afectate în mod deosebit de alte activități comerciale, cum ar fi programele de personal și de producție, care pot fi, la rândul lor, influențate de ciclurile de vânzări și, prin urmare, de comportamentul clienților. Seturile bine integrate de big data reunesc toate acestea pentru a vă ajuta să întrețineți echipamentele la momentul optim.
8. Pregătirea pentru viitor a platformelor de date și de analiză
Tehnologiile și tehnicile de analiză a datelor se dezvoltă într-un ritm remarcabil. Cerințele de bază ale raportării, BI și analizei de tip self-service impun deja cerințe mari departamentelor IT. Instrumentele de învățare automată, modelare predictivă și inteligență artificială sunt acum implementate pe scară largă și devin capacități de bază pentru întreprinderile de top. Tipurile de date care sunt colectate, stocate și analizate devin tot mai diverse cu fiecare nouă generație de tehnologie.
Această diversitate – și volumul de date aferent – reprezintă o provocare în prezent. Dar datele devin din ce în ce mai complexe și mai solicitante, la fel ca și nevoile de analiză. Cine știe cu ce ne vom confrunta în doar câțiva ani? Flexibilitatea și amploarea volumelor mari de date sunt avantaje esențiale dacă doriți să construiți o platformă de date care nu va fi rapid depășită.
Privind spre viitor, un mediu de date masive reprezintă o investiție urgentă: Ritmul de schimbare în gestionarea și analiza datelor se accelerează.
Cum să începeți cu Big Data
Având în vedere toate aceste beneficii potențiale, ați putea dori să vă începeți călătoria în domeniul volumelor mari de date cât mai curând posibil. Dar care sunt primii pași care trebuie făcuți? Cred că următorii trei sunt esențiali.
Pregătiți infrastructura volumelor mari de date. Datele dvs. trebuie să ajungă undeva pentru procesare și analiză. Este o chestiune simplă să furnizați un lac de date pe o platformă cloud, mai ales dacă lucrați deja cu un furnizor de cloud. De fapt, este adesea la fel de simplu ca și crearea unui cont de stocare, atribuirea unui nume lacului de date și obținerea șirului de conexiune și a acreditărilor. Majoritatea furnizorilor de cloud oferă instrumente ușor de utilizat pentru a face acest lucru.
Bineînțeles, puteți, de asemenea, să vă construiți propriul data lake, poate cu o arhitectură cloud hibridă care include sisteme cloud și sisteme locale.
Definiți zonele de data lake. În practică, majoritatea data lake nu sunt doar depozite masive de date neorganizate. Este util să le organizați în diferite zone, fiecare cu scopuri diferite și, adesea, cu permisiuni separate pentru diferite grupuri de utilizatori.
În mod obișnuit, prima este zona de aterizare, numită uneori zona brută sau de ingerare; este locul în care noile date sunt adăugate în data lake cu o prelucrare minimă. A doua este zona de producție, unde sunt stocate datele care au fost curățate, conformate și procesate. Aceasta se aseamănă cel mai mult cu un depozit de date, dar este de obicei mai puțin constrânsă și structurată.
De obicei, există și o zonă de lucru sau sandbox, unde dezvoltatorii și cercetătorii de date pot stoca fișiere temporare și structuri de date pentru proiectele lor. În cele din urmă, în funcție de activitatea dumneavoastră, poate fi necesar să aveți o zonă de date private sau sensibile cu acces foarte restricționat pentru a vă asigura că seturile de date critice sunt guvernate corespunzător.
Catalogați activele de date. Din cauza întregii varietăți de date care pot fi stocate într-un sistem de volume mari de date, este esențial să se furnizeze un catalog al resurselor de date disponibile pentru utilizator. Un furnizor de platforme cloud poate oferi propriul sistem de catalogare și căutare de bază. Totuși, în multe cazuri, crearea unui catalog de date orientat către nevoile cercetătorilor de date, ale utilizatorilor de afaceri și ale dezvoltatorilor poate fi preferabilă.
Beneficiile Big Data merită efortul
Cu această infrastructură de bază pusă la punct, sunteți aproape gata să vă deschideți sistemul volumelor mari de date pentru utilizatori. Dar este necesară o anumită pregătire, deoarece mediul volumelor mari de date poate fi destul de diferit de cel al bazelor de date și al depozitelor de date cunoscute. De asemenea, va trebui să vă gândiți la drepturile de acces, la permisiuni și la alte cerințe de securitate și de guvernanță a datelor. Călătoria big data începe doar de aici.
Cu toate acestea, avantajele și beneficiile de afaceri pe care le puteți obține cu volumele mari de date merită efortul. Volumele mari de date sunt sângele vital al afacerilor moderne și una dintre cele mai mari resurse pe care le aveți pentru a conduce schimbări inteligente și durabile într-o organizație și pentru a obține un avantaj competitiv față de rivalii din afaceri.
Sursa articolului: https://www.techtarget.com
Pentru informații despre Qlik™, vă rugăm să vizitați pagina: qlik.com.
Pentru soluții specifice și specializate de la QQinfo, vă rugăm accesați pagina: QQsolutions.
Pentru a fi în contact cu ultimele noutăți în domeniu, soluții inedite explicate, dar și cu perspectivele noastre personale în ceea ce privește lumea managementului, a datelor și a analiticelor, vă recomandăm QQblog-ul !