Inteligjenca artificialeCRM dhe Platformat e të DhënaveInfografitë e marketingutMundësimi i shitjeveKërko MarketingMedia Sociale dhe Marketing Influencer

Çfarë është Big Data? Cilat janë 5 V-të? Teknologjitë, Avancimet dhe Statistikat

Premtimi i Të dhënat mëdha është se kompanitë do të kenë shumë më tepër inteligjencë në dispozicion për të marrë vendime dhe parashikime të sakta se si funksionon biznesi i tyre. Big Data jo vetëm që ofron informacionin e nevojshëm për analizimin dhe përmirësimin e rezultateve të biznesit, por gjithashtu siguron karburantin e nevojshëm për AI algoritme për të mësuar dhe për të bërë parashikime ose vendime. Nga ana tjetër, ML mund të ndihmojë në kuptimin e grupeve të të dhënave komplekse, të larmishme dhe në shkallë të gjerë që janë sfiduese për t'u përpunuar dhe analizuar duke përdorur metoda tradicionale.

Çfarë është Big Data?

Të dhënat e mëdha është një term që përdoret për të përshkruar mbledhjen, përpunimin dhe disponueshmërinë e vëllimeve të mëdha të të dhënave të transmetimit në kohë reale. Kompanitë po kombinojnë marketingun, shitjet, të dhënat e klientëve, të dhënat e transaksioneve, bisedat sociale dhe madje edhe të dhënat e jashtme si çmimet e aksioneve, moti dhe lajmet për të identifikuar modele të vlefshme statistikisht të korrelacionit dhe shkakut për t'i ndihmuar ata të marrin vendime më të sakta.

Gartner

Të dhënat e mëdha karakterizohen nga 5 Vs:

  1. Vëllimi: Sasi të mëdha të dhënash gjenerohen nga burime të ndryshme, të tilla si media sociale, IOT pajisjet dhe transaksionet e biznesit.
  2. Shpejtësia: Shpejtësia me të cilën të dhënat gjenerohen, përpunohen dhe analizohen.
  3. Variety: Llojet e ndryshme të të dhënave, duke përfshirë të dhënat e strukturuara, gjysmë të strukturuara dhe të pastrukturuara, vijnë nga burime të ndryshme.
  4. Vertetësia: Cilësia dhe saktësia e të dhënave, të cilat mund të ndikohen nga mospërputhjet, paqartësitë, apo edhe dezinformatat.
  5. Vlera: Dobia dhe potenciali për të nxjerrë njohuri nga të dhënat që mund të nxisin vendimmarrje dhe inovacion më të mirë.

Statistikat e të dhënave të mëdha

Këtu është një përmbledhje e statistikave kryesore nga TechJury mbi tendencat dhe parashikimet e të dhënave të mëdha:

  • Rritja e vëllimit të të dhënave: Deri në vitin 2025, sfera globale e të dhënave pritet të arrijë në 175 zetabajt, duke treguar rritjen eksponenciale të të dhënave.
  • Rritja e pajisjeve IoT: Numri i pajisjeve IoT parashikohet të arrijë në 64 miliardë deri në vitin 2025, duke kontribuar më tej në rritjen e Big Data.
  • Rritja e tregut të të dhënave të mëdha: Madhësia globale e tregut të të dhënave të mëdha parashikohej të rritet në 229.4 miliardë dollarë deri në vitin 2025.
  • Kërkesa në rritje për shkencëtarët e të dhënave: Deri në vitin 2026, kërkesa për shkencëtarë të të dhënave parashikohej të rritet me 16%.
  • Miratimi i AI dhe ML: Deri në vitin 2025, madhësia e tregut të AI ishte parashikuar të arrinte në 190.61 miliardë dollarë, e nxitur nga adoptimi në rritje i teknologjive të AI dhe ML për analizën e të dhënave të mëdha.
  • Zgjidhjet e të dhënave të mëdha të bazuara në renë kompjuterike: Cloud computing pritej të përbënte 94% të ngarkesës totale të punës deri në vitin 2021, duke theksuar rëndësinë në rritje të zgjidhjeve të bazuara në cloud për ruajtjen e të dhënave dhe analitikën.
  • Industria me pakicë dhe të dhënat e mëdha: Shitësit me pakicë që përdorin Big Data pritej të rrisnin marzhet e tyre të fitimit me 60%.
  • Përdorimi në rritje i të dhënave të mëdha në kujdesin shëndetësor: Tregu i analitikës së kujdesit shëndetësor parashikohej të arrinte 50.5 miliardë dollarë deri në vitin 2024.
  • Mediat sociale dhe të dhënat e mëdha: Përdoruesit e mediave sociale gjenerojnë 4 petabajt të dhëna në ditë, duke theksuar ndikimin e mediave sociale në rritjen e të dhënave të mëdha.

Big Data është gjithashtu Band i Madh

Nuk është ajo për të cilën po flasim këtu, por ju gjithashtu mund të dëgjoni një këngë të mrekullueshme ndërsa jeni duke lexuar për Big Data. Nuk jam duke përfshirë videoklipin aktual… nuk është vërtet i sigurt për punë. PS: Pyes veten nëse ata zgjodhën emrin për të kapur valën e popullaritetit të madh të të dhënave që po krijohej.

Pse janë të Dhënat e Mëdha Ndryshe?

Në kohët e vjetra… ju e dini… disa vite më parë, ne do të përdornim sisteme për të nxjerrë, transformuar dhe ngarkuar të dhëna (ETL) në magazina gjigante të të dhënave që kishin zgjidhje të inteligjencës së biznesit të ndërtuara mbi to për raportim. Periodikisht, të gjitha sistemet do të bënin kopje rezervë dhe do t'i kombinonin të dhënat në një bazë të dhënash ku mund të ekzekutoheshin raportet dhe të gjithë mund të merrnin njohuri për atë që po ndodhte.

Problemi ishte se teknologjia e bazës së të dhënave thjesht nuk mund të trajtonte rrjedha të shumta, të vazhdueshme të të dhënave. Nuk mund të përballonte vëllimin e të dhënave. Nuk mundi të modifikonte të dhënat hyrëse në kohë reale. Dhe mjetet e raportimit mungonin që nuk mund të trajtonin asgjë përveç një pyetjeje relacionale në anën e pasme. Zgjidhjet e Big Data ofrojnë strehë në renë kompjuterike, struktura të dhënash shumë të indeksuara dhe të optimizuara, aftësi arkivimi dhe nxjerrjeje automatike dhe ndërfaqe raportimi që janë krijuar për të ofruar analiza më të sakta që u mundësojnë bizneseve të marrin vendime më të mira.

Vendimet më të mira të biznesit nënkuptojnë që kompanitë mund të zvogëlojnë rrezikun e vendimeve të tyre dhe të marrin vendime më të mira që ulin kostot dhe rrisin efektivitetin e marketingut dhe shitjeve.

Cilat janë përfitimet e të dhënave të mëdha?

kompjuter ecën përmes rreziqeve dhe mundësive që lidhen me shfrytëzimin e të dhënave të mëdha në korporata.

  • Të dhënat e mëdha janë në kohë - 60% e çdo dite pune, punëtorët e njohurive kalojnë duke u përpjekur të gjejnë dhe menaxhojnë të dhënat.
  • Të dhënat e mëdha janë të arritshme - Gjysma e drejtuesve të lartë raportojnë se qasja në të dhënat e duhura është e vështirë.
  • Të dhënat e mëdha janë holistike – Informacioni aktualisht mbahet në kapanone brenda organizatës. Të dhënat e marketingut, për shembull, mund të gjenden në analitikë në internet, analitikë celulare, analitikë sociale, CRM, Mjetet e testimit të A/B, sistemet e marketingut me email, dhe më shumë… secila me fokus në kapanonin e saj.
  • Të dhënat e mëdha janë të besueshme - 29% e kompanive matin koston monetare të një cilësie të dobët të të dhënave. Gjërat aq të thjeshta sa monitorimi i sistemeve të shumta për azhurnimet e informacionit të kontaktit të klientit mund të kursejnë miliona dollarë.
  • Të dhënat e mëdha janë relevante - 43% e kompanive janë të pakënaqur me aftësinë e mjeteve të tyre për të filtruar të dhëna të parëndësishme. Diçka aq e thjeshtë sa filtrimi i klientëve nga uebi juaj analitikë mund të ofrojë një pamje të thellë të përpjekjeve tuaja të blerjes.
  • Të dhënat e mëdha janë të sigurta - Shkelja mesatare e sigurisë së të dhënave kushton 214 dollarë për klient. Infrastrukturat e sigurta që po ndërtohen nga partnerë të mëdhenj të hostimit dhe teknologjisë mund të kursejnë kompaninë mesatare 1.6% të të ardhurave vjetore.
  • Të dhënat e mëdha janë autoritare - 80% e organizatave luftojnë me shumë versione të së vërtetës në varësi të burimit të të dhënave të tyre. Duke kombinuar burime të shumta, të verifikuara, më shumë kompani mund të prodhojnë burime shumë të sakta të inteligjencës.
  • Të dhënat e mëdha janë të veprueshme - Të dhënat e vjetruara ose të këqija rezultojnë në 46% të kompanive që marrin vendime të këqija që mund të kushtojnë miliarda.

Big Data Technologies

Për të përpunuar të dhëna të mëdha, ka pasur përparime të rëndësishme në teknologjitë e ruajtjes, arkivimit dhe kërkimit:

  • Sistemet e skedarëve të shpërndarë: Sisteme si sistemi i skedarëve të shpërndarë Hadoop (HDFS) mundëson ruajtjen dhe menaxhimin e vëllimeve të mëdha të të dhënave nëpër nyje të shumta. Kjo qasje ofron tolerancë ndaj gabimeve, shkallëzueshmëri dhe besueshmëri gjatë trajtimit të të dhënave të mëdha.
  • Bazat e të dhënave NoSQL: Bazat e të dhënave si MongoDB, Cassandra dhe Couchbase janë krijuar për të trajtuar të dhëna të pastrukturuara dhe gjysmë të strukturuara. Këto baza të të dhënave ofrojnë fleksibilitet në modelimin e të dhënave dhe ofrojnë shkallëzim horizontal, duke i bërë ato të përshtatshme për aplikacionet e të dhënave të mëdha.
  • Reduktimi i hartës: Ky model programimi lejon përpunimin e të dhënave të mëdha paralelisht në një mjedis të shpërndarë. MapReduce mundëson zbërthimin e detyrave komplekse në nën-detyra më të vogla, të cilat më pas përpunohen në mënyrë të pavarur dhe kombinohen për të prodhuar rezultatin përfundimtar.
  • Shkëndija Apache: Një motor i përpunimit të të dhënave me burim të hapur, Spark mund të trajtojë përpunimin në grup dhe në kohë reale. Ai ofron performancë të përmirësuar në krahasim me MapReduce dhe përfshin biblioteka për mësimin e makinerive, përpunimin e grafikëve dhe përpunimin e transmetimit, duke e bërë atë të gjithanshëm për raste të ndryshme të përdorimit të të dhënave të mëdha.
  • Mjete kërkimore të ngjashme me SQL: Mjete të tilla si Hive, Impala dhe Presto lejojnë përdoruesit të ekzekutojnë pyetje në Big Data duke përdorur të njohurit SQL sintaksë. Këto mjete u mundësojnë analistëve të nxjerrin njohuri nga Big Data pa kërkuar ekspertizë në gjuhë programimi më komplekse.
  • Liqenet e të dhënave: Këto depo magazinimi mund të ruajnë të dhëna të papërpunuara në formatin e tyre origjinal derisa të nevojiten për analizë. Liqenet e të dhënave ofrojnë një zgjidhje të shkallëzuar dhe me kosto efektive për ruajtjen e sasive të mëdha të të dhënave të ndryshme, të cilat më vonë mund të përpunohen dhe analizohen sipas nevojës.
  • Zgjidhjet për ruajtjen e të dhënave: Platformat si Snowflake, BigQuery dhe Redshift ofrojnë mjedise të shkallëzuara dhe performuese për ruajtjen dhe kërkimin e sasive të mëdha të të dhënave të strukturuara. Këto zgjidhje janë krijuar për të trajtuar analitikën e të dhënave të mëdha dhe për të mundësuar kërkime dhe raportime të shpejta.
  • Kornizat e mësimit të makinerisë: Kornizat si TensorFlow, PyTorch dhe scikit-learn mundësojnë modele trajnimi në grupe të dhënash të mëdha për detyra si klasifikimi, regresioni dhe grupimi. Këto mjete ndihmojnë në nxjerrjen e njohurive dhe parashikimeve nga Big Data duke përdorur teknika të avancuara të AI.
  • Mjetet e vizualizimit të të dhënave: Mjetet si Tableau, Power BI dhe D3.js ndihmojnë në analizimin dhe paraqitjen e njohurive nga Big Data në një mënyrë vizuale dhe ndërvepruese. Këto mjete u mundësojnë përdoruesve të eksplorojnë të dhënat, të identifikojnë tendencat dhe të komunikojnë rezultatet në mënyrë efektive.
  • Integrimi i të dhënave dhe ETL: Mjete të tilla si Apache NiFi, Talend dhe Informatica lejojnë nxjerrjen, transformimin dhe ngarkimin e të dhënave nga burime të ndryshme në një sistem qendror ruajtjeje. Këto mjete lehtësojnë konsolidimin e të dhënave, duke u mundësuar organizatave të ndërtojnë një pamje të unifikuar të të dhënave të tyre për analizë dhe raportim.

Të dhënat e mëdha dhe AI

Mbivendosja e AI dhe Big Data qëndron në faktin se teknikat e AI, veçanërisht mësimi i makinerive dhe mësimi i thellë (DL), mund të përdoret për të analizuar dhe nxjerrë njohuri nga vëllime të mëdha të të dhënave. Big Data ofron karburantin e nevojshëm që algoritmet e AI të mësojnë dhe të bëjnë parashikime ose vendime. Nga ana tjetër, AI mund të ndihmojë në kuptimin e grupeve të të dhënave komplekse, të larmishme dhe në shkallë të gjerë që janë sfiduese për t'u përpunuar dhe analizuar duke përdorur metoda tradicionale. Këtu janë disa fusha kryesore ku AI dhe Big Data kryqëzohen:

  1. Përpunimin e të dhënave: Algoritmet e fuqizuar nga AI mund të përdoren për të pastruar, parapërpunuar dhe transformuar të dhënat e papërpunuara nga burimet e të dhënave të mëdha, duke ndihmuar në përmirësimin e cilësisë së të dhënave dhe për të siguruar që ato të jenë gati për analizë.
  2. Nxjerrja e veçorive: Teknikat e AI mund të përdoren për të nxjerrë automatikisht veçoritë dhe modelet përkatëse nga Big Data, duke reduktuar dimensionalitetin e të dhënave dhe duke i bërë ato më të menaxhueshme për analizë.
  3. Analiza parashikuese: Algoritmet e mësimit të makinerive dhe të mësimit të thellë mund të trajnohen në grupe të dhënash të mëdha për të ndërtuar modele parashikuese. Këto modele mund të përdoren për të bërë parashikime të sakta ose për të identifikuar tendencat, duke çuar në një vendimmarrje më të mirë dhe në përmirësimin e rezultateve të biznesit.
  4. Zbulimi i anomalive: Inteligjenca artificiale mund të ndihmojë në identifikimin e modeleve të pazakonta ose të jashtme në Big Data, duke mundësuar zbulimin e hershëm të çështjeve të mundshme si mashtrimi, ndërhyrjet në rrjet ose dështimet e pajisjeve.
  5. Përpunimi i gjuhës natyrale (NLP): Teknikat NLP të fuqizuara nga AI mund të aplikohen për të përpunuar dhe analizuar të dhëna tekstuale të pastrukturuara nga burimet e të dhënave të mëdha, të tilla si mediat sociale, rishikimet e klientëve ose artikujt e lajmeve, për të fituar njohuri të vlefshme dhe analiza të ndjenjave.
  6. Analiza e imazheve dhe videove: Algoritmet e të mësuarit të thellë, veçanërisht rrjetet nervore konvolucionale (CNN), mund të përdoret për të analizuar dhe nxjerrë njohuri nga vëllime të mëdha të të dhënave të imazheve dhe videove.
  7. Personalizimi dhe rekomandimi: AI mund të analizojë sasi të mëdha të dhënash rreth përdoruesve, sjelljes dhe preferencave të tyre për të ofruar përvoja të personalizuara, të tilla si rekomandimet e produkteve ose reklamat e synuara.
  8. optimization: Algoritmet e AI mund të analizojnë grupe të mëdha të dhënash për të identifikuar zgjidhjet optimale për problemet komplekse, të tilla si optimizimi i operacioneve të zinxhirit të furnizimit, menaxhimi i trafikut ose konsumi i energjisë.

Sinergjia midis AI dhe Big Data u mundëson organizatave të përdorin fuqinë e algoritmeve të AI për të kuptuar sasi të mëdha të dhënash, duke çuar në fund të fundit në vendimmarrje më të informuar dhe rezultate më të mira biznesi.

Ky infografik nga BBVA, Të dhënat e mëdha E tashmja dhe e ardhmja, kronizon përparimet në Big Data.

Infografike e të dhënave të mëdha 2023

Douglas Karr

Douglas Karr është CMO i OpenINSIGHTS dhe themeluesi i Martech Zone. Douglas ka ndihmuar dhjetëra startup të suksesshëm të MarTech, ka ndihmuar në analizën e duhur prej mbi 5 miliardë dollarësh në blerjet dhe investimet e Martech dhe vazhdon të ndihmojë kompanitë në zbatimin dhe automatizimin e strategjive të tyre të shitjeve dhe marketingut. Douglas është një ekspert dhe folës i transformimit dixhital dhe i njohur ndërkombëtarisht në MarTech. Douglas është gjithashtu një autor i botuar i një udhëzuesi Dummie dhe një libri për udhëheqjen e biznesit.

Artikuj Të Ngjashëm

Kthehu në krye të faqes
afër

Blloku i reklamave u zbulua

Martech Zone është në gjendje t'ju ofrojë këtë përmbajtje pa kosto, sepse ne fitojmë para nga faqja jonë përmes të ardhurave nga reklamat, lidhjeve të filialeve dhe sponsorizimeve. Do të vlerësonim nëse do të hiqnit bllokuesin tuaj të reklamave ndërsa shikoni faqen tonë.