Kuinka hyödyntää Big Datan potentiaalia yrityksen kehityksessä?

Palveluliiketoiminta

Big Data on ilmaisu, josta on tulossa yhä suositumpi kaikkialla maailmassa. Pääasiassa analyytikot käyttävät niitä työssään, mutta ne herättävät kiinnostusta myös tavallisten ihmisten keskuudessa. Tämä johtuu siitä, että se on työvälineenä monen hyödyllisen tiedon ja tiedon lähde ja aiheuttaa yhteiskunnassa vastahakoisuutta ja pelkoa sitä käyttävien yritysten liiallisesta valvonnasta.

Big Data - mitä se on?

Big Data kuvaa taipumusta etsiä, ladata, kerätä ja käsitellä saatavilla olevaa dataa. Se on tapa kerätä laillisesti tietoa useista eri lähteistä ja sitten analysoida niitä ja käyttää niitä omiin tarkoituksiin. Tuloksena syntyy kuluttajaprofiili, jota käytetään myöhemmin mm. myynnin kasvattamiseen. Siksi Big Datassa tärkeintä on tiedon käsittely ja siitä tehtyjen johtopäätösten soveltaminen käytännössä, ei pelkkä tiedon kerääminen.

On jälleen kerran syytä mainita, että analyytikoiden keräämät ja käsittelemät tiedot on saatu laillisesti. Useimmiten ne liittyvät palveluihin, jotka ovat jo muutenkin käytössä.

Esimerkkejä Big Datan käytöstä

Big Data on nykyään kaikkialla. Niitä toiminnassaan käyttäviä tahoja ovat mm.

  • Pankit - Kerää tietoja, jotka johtuvat käyttäjätilien liikkeistä, kuten suoritetuista maksuista, niiden koosta ja ostettujen tavaroiden tyypeistä;

  • Yritykset - Ne julkaisevat omia sovelluksiaan, jotka käyttäjät lataavat älypuhelimiin tai tabletteihin. Asentamalla tuotteen laitteelle hyväksyt useimmiten automaattisesti sovelluksen pääsyn omiin tietoihisi;

  • Verkkosivustojen omistajat, jotka voivat myös kerätä tällaisia ​​tietoja tarjoamiensa palveluiden kautta. Useimmiten suostumus tällaiseen toimintaan sisältyy määräyksiin.

Sosiaalisen median kanavat ja Big Data

Mielenkiintoinen tietolähde on myös sosiaalinen media. Niistä saatua tietoa on erittäin vaikea analysoida, koska ne eivät sisällä numeroarvoja, joita olisi helppo verrata toisiinsa. Niitä voidaan kuitenkin analysoida avainsanojen läsnäolon ja sisällön, käyttäjien julkaisujen ulkonäön ja tiheyden sekä niiden vasteajan muiden ihmisten lähettämiin viesteihin perusteella.

Tietojen erottelu - menetelmät ja työkalut

Kerätyn tiedon määrä on valtava ja kasvaa jokaisen käyttäjien suorittaman uuden toiminnon myötä. Jotkut niistä voivat osoittautua vähemmän arvokkaiksi. Siksi analyytikkotyön seuraava vaihe on tietojen asianmukainen eristäminen, jotta sitä voidaan hyödyntää täysimääräisesti. Tehokkain tapa on valita tärkeimmät ja käyttää tunnettuja ja saatavilla olevia analyysityökaluja. Koska kyselyt on suoritettava nopeasti, kaikki analyysit suoritetaan rinnakkain. Tärkein tähän tarkoitukseen käytetty algoritmi on MapReduce. Tämän työkalun avulla syötetyt tietojoukot voidaan hajauttaa useiden palvelimien kesken, jotka järjestävät ne ja valitsevat sopivat elementit ja tietueet kyselysääntöjen mukaisesti. Tällä tavalla saadut tulokset kerätään ja käsitellään tuloksena olevaan muotoon.Lopputuloksena on pienempi tietomäärä, koska ne on ryhmitelty oikein ja niille on tehty tarvittava vähennysprosessi. On myös muita työkaluja, joita analyytikot voivat käyttää menestyksekkäästi. Sopivimman valinta riippuu käyttäjän mieltymyksistä ja odotetuista tuloksista. Monien markkinoilla olevien joukossa suosituimmat Big Datan mittaustyökalut ovat:

  • Hadoop-alusta,

  • myrskyjärjestelmä,

  • tietokantavarastot - Cassandra, MongoDB tai Neo4j,

  • tiedonlouhintaalgoritmit - RapidMiner ja Mahout,

  • indeksointijärjestelmät, kuten Lucene,

  • sekä muita teknologioita, kuten Sqoop-projekti, Flume, Terracotta ja Avro.

Aloita ilmainen 30 päivän kokeilujakso ilman ehtoja!

Kannattaako Big Dataa käyttää ja milloin? - yhteenveto

Big Datalla on suuri potentiaali luoda kuluttajakäyttäytymistä. Kerätyn tiedon perusteella on mahdollista luoda ja määritellä tarkasti heidän tarpeidensa profiili ja tarjota heille tehokkaasti (myyjän näkökulmasta) ihanteellisia ratkaisuja. Tällaisella pitkäjänteisellä toiminnalla on mahdollisuus myötävaikuttaa kilpailuedun syntymiseen markkinoille Big Data -työkalujen käyttöön päättäneen yrityksen eduksi.

Big Data herättää joitain yleisön ilmaisemia epäilyksiä. Niihin liittyy erityisesti pelko analyytikoiden liiallisesta puuttumisesta heidän yksityiselämäänsä ja tahallisesta harhaanjohtamisesta omien myyntitavoitteidensa saavuttamiseksi. Raja on herkkä ja on oikeastaan ​​vain yrityksistä kiinni, kuinka pitkälle ne menevät toteuttaakseen omia suunnitelmiaan. Heidän toiminnan oikeellisuutta valvovat yhä intensiivisemmin henkilötietosuojakysymystä käsittelevä Euroopan unioni ja tietosuojavaltuutettu.

Big Dataa voidaan käyttää tavalla, joka hyödyttää sekä kuluttajaa että yritystä. Kerättyjen tietojen perusteella pankki pystyy esimerkiksi tarjoamaan asiakkaalle tilille valmiuslainan, jotta hänellä on varaa lisäkuluihin. Vakuutusyhtiö voi myös Extreme-urheilua rakastavan asiakkaan Facebook-profiilin merkintöjen huolellisen analyysin jälkeen tarjota hänelle lisäetupaketin.

Big Data on työkalu, joka auttaa organisaatioita ymmärtämään paremmin omaa ympäristöään ja tuotteitaan tai palveluitaan käyttäviä kuluttajia. Siksi on vain pätevästä ja perehtyneestä henkilöstöstä kiinni, onnistuvatko yritykset käyttämään kerättyjä tietoja eettisellä tavalla, joka ei vahingoita nykyisiä ja tulevia käyttäjiä.