Big Data to jeden z najpopularniejszych buzzwordów XXI wieku. Zmienia sposób, w jaki firmy postrzegają swoje dane i co postanowiły z nimi zrobić. Według Global Opportunity Analysis and Industry Forecast prognozuje się, że wielkość globalnego rynku Big Data i Analityki Biznesowej osiągnie 684,12 mld USD do 2030 roku, rosnąc w tempie CAGR 13,5% od 2021 do 2030 roku. Czym jest więc Big Data? I jak możesz wykorzystać ją w swojej firmie?
Dane są w centrum każdego biznesu, niezależnie od jego wielkości. Ekosystemy inteligentnych urządzeń i wzrost e-commerce w pandemii wygenerowały ogromne ilości danych dotyczących klientów i operacji. Te dane są kluczowe w procesie transformacji cyfrowej firm, ponieważ umożliwiają wgląd w ich funkcjonowanie i tworzenie wartości biznesowej w zdigitalizowanym środowisku. Dlatego coraz więcej firm szybko wprowadza rozwiązania Big Data w celu inteligentnego raportowania i podejmowania decyzji w oparciu o dane.
Jeśli zastanawiasz się, czy powinieneś spojrzeć na swój biznes przez pryzmat ekosystemu Big Data, to już idziesz w dobrą stronę. Inwestycje w Big Data przyspieszają transformację zmian w Twojej firmie i pozwalają uzyskać przewagę konkurencyjną w branży. Od odkrywania silosów operacyjnych w Twojej firmie logistycznej do identyfikacji wartościowych klientów i zyskownych kategorii produktów – istnieje wiele sposobów na generowanie cennych danych i przetwarzanie ich w celu uzyskania istotnych bizesowo informacji.
Big Data odnosi się do dużych zbiorów danych, które zawierają dane strukturalne, niestrukturalne i pół-niestrukturalne i rosną wykładniczo w czasie. Dane strukturalne odnoszą się do znormalizowanych danych, takich jak np. współrzędne geolokalizacji czy rejestr sprzedaży danego produktu. Dane niestrukturalne to zwykle pliki tekstowe, obrazy, wideo, przepływy mediów społecznościowych itp. Natomiast przykładami danych pół-niestrukturalnych są np. strumieniowe dane z czujników w sieci IoT.
Te zbiory danych charakteryzują się większą różnorodnością, ilością i szybkością, ponieważ dane są generowane z wysoką prędkością z różnych źródeł i w wielu formatach.
Objętość danych Big Data zależy od rodzaju przetwarzanych przez organizację danych. Czy dane są generowane na żywo i przesyłane w czasie rzeczywistym? Ile danych nieskategoryzowanych jest przetwarzanych?
Chociaż dane są mierzone w „bajtach”, jest to tylko rozmyte pojęcie tego, jak „duże” dane mogą być: od dziesiątek terabajtów danych w jednej organizacji do setek petabajtów w innej!
Jedno pozostaje pewne. Niezależnie od wielkości lub charakterystyki, zbiory danych muszą być analizowane, aby odkryć trendy i zależności.
Big Data pomaga firmom generować wartościowe wnioski, rozwijać produkty, projektować kampanie marketingowe i podejmować decyzje oparte o dane, co pozwala zdobyć przewagę biznesową nad konkurencją. Ekosystem Big Data pomaga również wdrażać innowacyjne modele uczenia maszynowego i zaawansowane aplikacje analityczne.
Plan wdrożenia Big Data jest kluczowym elementem rozwoju organizacji. Dane muszą umożliwiać pozyskiwanie wniosków i rozwiązywanie problemów biznesowych dla uzyskania wyższego zwrotu z inwestycji. Aby osiągnąć te cele w jak najkrótszym czasie, należy rozważyć następujące kwestie:
Jakie dane mogą wesprzeć osiągnięcie celów organizacji i w jaki sposób? Jak oczyścić dane i przygotować je do użytku? Jak te dane pomogą osiągnąć cele? Przed wdrożeniem odpowiedniego rozwiązania Big Data należy rozważyć te i inne kwestie.
Czy wszystkie zbiory danych są odpowiednie? Czy wszystkie są wartościowe? Skąd można pozyskać dane?
Najważniejsze jest zrozumienie kontekstu danego biznesu. Na przykład dla dostawcy sieci telekomunikacyjnej najważniejsze jest doświadczenie klienta, dlatego warto gromadzić dane z nim związane: użycie usług, popularność planów cenowych, opinie klientów i wiele innych.
Rodzaje biznesów i branże różnią się swoimi wyzwaniami oraz końcowymi produktami lub usługami. Różne scenariusze i trajektorie transformacji cyfrowej wymagają spersonalizowanego wdrożenia i rozwiązań dla osiągnięcia sukcesu. Każda organizacja musi opracować jasny zakres problemu biznesowego i oczekiwanych wyników lub zysków.
Ecosystem Big Data integruje dane, oprogramowanie, frameworki przetwarzania i narzędzia, które działają na sprzęcie zdolnym do zarządzania ogromnymi ilościami złożonych danych. Obejmuje to zbieranie, przetwarzanie, filtrowanie/oczyszczanie i analizowanie rozległych zbiorów danych przez cały cykl zarządzania Big Data. Organizacje przetwarzają dane, aby je zrozumieć, usunąć „szum” i „odstępstwa” oraz wdrożyć najlepsze praktyki dla działań opartych na pozyskiwanych wnioskach.
Te wnioski pomagają firmom przewidywać zachowania i tworzyć lepsze produkty. Na przykład dostawcy e-commerce używają wskaźników rezygnacji i porzucenia koszyka, aby dostarczać spersonalizowane oferty i zwiększać przychody. Linie lotnicze analizują dane, aby odkryć wysoko dochodowe destynacje i trafniej kierować oferty promocyjne do klientów.
Jak zacząć korzystać z tej technologii?
A. Na początku określ cel biznesowy. Jakie problemy chcesz rozwiązać? Np. identyfikacja oszustw kartowych
B. Następnie zidentyfikuj krytyczne rodzaje danych. Historia karty kredytowej klienta, lokalizacja, czas użycia itp. są wykorzystywane w celu minimalizowania oszustw kartowych.
C. Po określeniu potrzebnych informacji, zidentyfikuj źródła i metody zbierania danych.
D. Następnie zaplanuj proces czyszczenia, filtrowania, przechowywania i przetwarzania danych. Jakie narzędzia wykorzystać do czyszczenia danych? Jak zidentyfikować anomalie? Jaką metodę składowania w bazie danych zastosować? Jakie narzędzia i aplikacje wykorzystać do ekstrakcji i analizy danych?
E. Naucz aplikacje rozumiania informacji, które dostarczasz. Oznacza to przetłumaczenie ich na użyteczną formę danych strukturalnych. Niektóre metody, które warto rozważyć to parsowanie tekstu, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), języki programowania oraz rozwijanie hierarchii treści za pomocą taksonomii.
Większość firm z różnych branż codziennie pracuje z Big Data. Aplikacje oparte o tę technologię stają się coraz bardziej wszechobecne – od analizy danych adresowych przez monitorowanie chorób po prowadzenie kampanii wyborczych.
Oto kilka popularnych przykładów, jak Big Data kształtuje biznesy:
Ogromne ilości danych z feedów w mediach społecznościowych, takich jak hashtagi czy komentarze użytkowników, są wykorzystywane do zrozumienia nastrojów klientów. Zyskane w ten sposób informacje napędzają kampanie cyfrowe i reklamy.
Dopasowane do Twoich zainteresowań reklamy, które widzisz na Facebooku, są wynikiem profilowania użytkowników w celu zwiększenia zaangażowania i sprzedaży. Promocje na Instagramie i w wyszukiwarkach to ponownie efekty działań na dużej ilości danych. Rekomendacje Netflixa to kolejny przykład, gdzie dane użytkowników są zbierane i wprowadzane do algorytmów dla osiągnięcia wysoko spersonalizowanego doświadczenia i zadowolenia klienta (CX).
Big Data wspiera logistykę i eliminuje potencjalne marnotrawstwo zasobów. Zastosowanie analizy dużych danych pomaga dostawcom zdobyć kontekstowe spojrzenie na łańcuchy dostaw dla analizy tras, strategii magazynowania i logistyki. Pomaga również przewidywać potrzeby produkcji i wysyłki, aby zapewnić, że sprzedawcy mają odpowiednie produkty, w odpowiednich ilościach i we właściwym czasie.
Firmy e-commerce, takie jak Amazon, zbierają ogromne ilości danych o klientach: profil demograficzny, lokalizacja, zachowanie zakupowe, porzucenia koszyka i inne wskaźniki, aby tworzyć wysoko-segmentowane profile użytkowników dla ukierunkowanego marketingu oraz dodatkowej sprzedaży (cross- i up-selling) dla wyższego zwrotu z inwestycji w reklamę (ROAS).
Sektor produkcyjny generuje ogromną ilość danych maszynowych, danych procesowych, danych z czujników, dzienników i szczegółowych informacji o awariach. Te duże zbiory danych pomagają w utrzymaniu maszyn, aby zapewnić ich wysoką wydajność i niską awaryjność.
Niektóre z wyzwań związanych z Big Data, które firmy muszą stawić czoła, to:
W Algolytics pomagamy w analizie podobnych wyzwań i wyborze odpowiednich ich rozwiązań.
Coraz więcej firm z różnych branż zaczyna dostrzegać możliwości Big Data w budowie własnej przewagi konkurencyjnej. Nie chcesz zostać w tyle? Porozmawiaj z nami, by określić swoją strategię Big Data. W Algolytics mamy gotowe rozwiązania Big Data i Machine Learning, które mogą wspierać Twój biznes.
Skontaktuj się z nami, aby przyspieszyć wdrożenie rozwiązań analitycznych dostosowanych do Twoich potrzeb.
