Descris simplu, conceptul de big data se refera la date care provin din mai multe surse si continua sa se acumuleze in timp. Seturile de big data sunt atat de complexe incat niciun software conventional de gestionare al datelor nu le poate procesa eficient. Cu toate acestea, importanta big data consta in solutiile digitale care pot fi realizate de compani, pentru a facilita dezvoltarea business-ului. Netflix sau Tesla sunt doar doua exemple de companii de succes care valorifica datele pentru a-si eficientiza strategia de business si a creste experienta clientilor.
Pentru a aprecia rolul big data in mediul de business, este necesar sa definim cativa termeni, incepand cu cei 5Vs.
Volumul se refera la dimensiunea big data. Aspectul volumului oricarui set de date determina daca acestea pot fi recunoscute ca big data sau nu, fiind cea mai definitiva caracteristica.
Velocitatea se refera la cat de rapid sau lent se acumuleaza date din surse precum platforme de socializare, servere sau chiar telefoane mobile. Velocitatea joaca un rol semnificativ in determinarea utilitatii si potentialului datelor, deoarece cu cat datele se acumuleaza mai repede, cu atat companiile pot dobandi mai rapid insight-uri valoroase.
Exista mai multe tipuri de date, in functie de industrie sau sursa de provenienta. Pe masura ce datele se acumuleaza intr-o organizatie, la fel se schimba si utilitatea acestora. Spre exemplu, o companie care se ocupa de securitate nu primeste acelasi tip de date ca o companie care se ocupa de social media. Expertii clasifica datele ca fiind structurate, semi-structurate sau nestructurate. Datele structurate au proprietati definitive precum dimensiunea si formatul si pot fi procesate folosind baze de date relationale. Pe de alta parte, datele semi-structurate nu se inscriu in standardele formale ale datelor, dar in acelasi timp nu sunt complet dezorganizate. Datele nestructurate sunt in intregime neorganizate si nu pot fi stocate sau procesate folosind baze de date relationale.
Big data nu este usor de controlat sau procesat. În acest sens, veracitatea descrie discrepantele, inconsecventele si incertitudinile care vin odata cu colectarea datelor. Companiile trebuie sa faca fata zilnic acestor neconcordante. Calitatea si cantitatea datelor determina daca acestea pot fi utilizate in mod eficient pentru a produce informatii utile. Big data poate genera confuzie, in timp ce datele de dimensiuni mai mici nu sunt suficiente pentru a extrage insight-uri relevante. Asadar, analistii trebuie sa gaseasca echilibrul dintre aceste doua unghiuri pentru a obtine concluzii relevante.
Totul se reduce la valoarea reala pe care big data o reprezinta pentru compani. Fara existenta unor procese care sa gestioneze acumularea de date, apare riscul ca acestea sa nu poata fi folosite la adevarata lor valoare. Un bun exemplu este modul in care o companie de productie video poate folosi datele pentru a analiza ce tip de film ar trebui sa produca in continuare, in functie de modul in care au performat cele anterioare. Prin utilizarea unor procese de big data, compania ar putea eficientiza bugete uriase, care in mod normal ar reprezenta pierderi de productie. Însa, metodologiile moderne de prelucrare a datelor permit business-urilor sa realizeze mai mult decat proiectii. Spre exemplu, un magazin online poate analiza o cantitate mare de date pentru a face diferenta intre nisele de clienti, urmand ca ulterior sa-si modifice strategia de business pentru a creste experienta diferitelor tipuri de consumatori.
Asa cum suna, vizualizarea implica prezentari realizate in incercarea de a interpreta datele si de a pune lucrurile in perspectiva.
Un set de date este in principiu numele atribuit clusterului rezultat atunci cand datele care partajeaza aceleasi proprietati sunt grupate impreuna.
Analiza implica o inspectie detaliata a datelor pentru a descoperi modele si tendinte care ar putea echivala sau duce la concluzii care sa faciliteze procesul decizional.
Tehnologia moderna, in special IoT, machine learning si cloud computing au facilitat in mare masura cresterea cantitatii de date si au modelat modul in care companiile inteleg conceptul de big data si il folosesc pentru genera strategii de dezvoltare. Avantajele big data pot fi observate cel mai usor atunci cand o companie ia initiativa de a analiza datele colectate si de a folosi concluziile pentru a genera rezultate mai bune pentru business. Iata avantajele potentiale ale big data:
Utilizand big data, companiile pot invata comportamentul consumatorilor sai, facandu-si o idee mai clara despre produsele pe care le pot vinde in anumite regiuni sau zone demografice. Capitalizand datele obtinute, companiile pot genera mai mult business sau pot surclasa competitia.
Invatand tiparele consumatorilor, business-urile pot descoperi locul unde se afla clienti pentru un anumit tip de produs si cum sa atraga noi prospecti. In mod similar, aceasta informatie, poate ajuta la descoperirea unor moduri practice de a satisface asteptarile clientilor si de a le pastra loilaitatea.
Insight-urile descoperite din analiza datelor eficientizeaza campaniile de marketing. În conformitate cu concluziile, companiile ajung sa-si inteleaga mai bine audienta, implementand astfel campanii de marketing mai precise.
In mediul de business, un nivel ridicat de competitie determina afacerile sa ramana performante in multe zone, inclusiv dezvoltarea de noi produse. Companiile prudente folosesc informatia din analiza big data pentru a descoperi puncte slabe in procesul de productie. Acest lucru ajuta la crearea unor produse de o calitate superioara fata de competitorii sai.
Tehnologiile big data, in special mecanismele cloud-based, stocheaza volume mari de date, ce eficientizeaza costurile operationale. In mod similar, aceste instrumente colecteaza si proceseaza date din diferite surse, facilitand o functionare mai rapida a business-ului.
Analiza competitiva era un lucru dificil de realizat in trecut, dar nu mai este cazul in prezent. Big data ofera oportunitatea de analiza a strategiilor competitorilor si iti poate oferi sugestii cu privire la ce sa faci si ce sa nu faci cand alcatuiesti strategia propriului business. Mai mult de atat, cu ajutorul big data, poti determina fluctuatiile de pret, astfel incat sa te ajute sa-ti stabilesti cea mai eficienta strategia de pricing. In final, se ofera o sansa mai buna de setare a unui pret mai rezonabil, in relatie cu comportamentul de cumparare si pattern-urile industriale.
Analiza atat a consumatorilor cat si a competitorilor poate duce la descoperirea unor noi oportunitati in care poti investi. Procesarea datelor poate pune in lumina informatii valoroase ce pot fi vandute altor companii din industrie.
Sa conduci o afacere de success nu este atat de usor. Implica gasirea unui echilibru intre diversi factori, incluzand factorul social si economic pe langa alti factori externi. Analiza big data poate ajuta in gasirea unui astfel de echilibru prin valorificarea perspectivelor predictive si mentinand rimul cu trendurile industriei.
Centrele de putere ale companiilor globale raman in topul domeniilor lor de activitate utilizand big data. Iata cateva povesti de succes:
Google manageriaza miliarde de cautari zilnic, fara a mai mentiona cantitatea de date provenia de la Gmail, Google Docs sau Google Translator. Cantitatea de date pe care o gestioneaza Google intrece orice limita de imaginatie, dar cu toate acestea, compania nu isi dezamageste clientii pentru ca foloseste un flux de date din diferite stream-uri si le proceseaza folosind tehnologie de ultima generatie. In acest fel, se descopera informatii importante, cum ar fi: cel mai cautat cuvant cheie, sursele cele mai vizitate si tipurile de videoclipuri pe care fiecare utilizator le prefera. Google proceseaza informatiile obtinute si astfel se asigura ca utilizatorii raman multumiti de serviciu.
Netflix se bucura de o rata de viziualizare uriasa in toata lumea datorita diversitatii de continut, interfetei usor de folosit si experientei placute pe care o ofera. Compania serveste cu succes zone demografice diferite si culturi variate. Probabil cea mai notabila utilizare big data este algoritmul de recomandare. Netflix aduna cantitati enorme de date, capteaza preferintele clientilor in functie de ce au vizualizat anterior si foloseste informatiile obtinute pentru sugestii de vizualizare. De exemplu, daca ai vizionat un serial, algoritmul iti va furniza titluri similare cu cel anterior. Pe langa faptul ca folosesc algoritmi de machine learning, compania foloseste analize pentru a determina ce tipuri de seriale si filme ar trebui sa produca sau sa cumpere.
Tesla a ajuns in ultimii ani una din cele mai des mentionate companii de vehicule electrice la nivel mondial. Modul in care compania gestioneaza big data a avut un impact semnificativ in succesul acesteia. Vehiculele autonome folosesc algoritmi de machine learning si predictie, antrenati pe volume uriase de date. In plus, masinile urmaresc harti extrem de detaliate care includ chiar si aspecte minore ale strazilor. Masinile pot chiar si sa determine ruta cea mai eficienta, luand in considerare traficul si conditiile soselelor. Tesla foloseste analiza big data pentru a antrena sistemele autonome, cat si pentru marketing si politicii tarifare. Compania detine informatii si despre momentul ideal din an pentru a face o noua lansare, astfel incat sa genereze cele mai bune rezultate.
Big data, impinsa de noile avansuri tehnologice, a devenit o resursa de nepretuit pentru beneficiile si posibilitatiile numeroase pe care le aduce. Poate aduce la lumina cauze pentru care compania reactioneaza incet sau poate ajuta la crearea de strategii mai eficiente. Cele mai competitive companii din lume folosesc informatiile din analiza de date pentru a-si mentine avantajul competitiv. Atat companiile mici cat si cele mari ar trebui sa imprumute acest comportament pentru o crestere mai rapida si satisficerea clientiilor.
EN
RO
