czym jest, zastosowania, plusy minusy
Czym Jest Big Data? Wykorzystanie Danych W Biznesie.
W ciągu ostatnich lat gwałtownie wzrosła ilość wytwarzanych informacji cyfrowych. Istnieją badania wskazujące na to, że obecnie każdego dnia generowane jest 2,5 tryliona bajtów danych, a do 2020 roku co sekundę będzie produkowane 1.7 MB danych na każdego człowieka na całym świecie. Jak biznes radzi sobie z natłokiem informacji?
W artykule znajdziesz:
Big Data a współczesny świat;
oddziaływanie Big Data na biznes;
decyzje biznesowe na podstawie Big Data;
Big Data w każdym rodzaju działalności;
korzyści płynące z Big Data.
Jak Big Data wpływa na wygląd obecnego świata?
Ogromna ilość wytworzonych informacji jest postrzegana jako zjawisko globalne i bezsprzecznie wiąże się z działalnością wszystkich podmiotów znajdujących się na rynku. Informacje można uzyskać m.in. dzięki systemom analityczno-raportowym, systemom reklamowym, CRM, systemom mailingowym czy kanałom social media.
Otrzymane dane o otoczeniu rynkowym czy o konsumentach i ich odpowiednia interpretacja są uznawane za ważny czynnik wpływający na rentowność firmy. Jednak tu pojawia się problem. Jak bowiem powinno postępować przedsiębiorstwo w momencie, gdy informacji z dnia na dzień przybywa, a nie wszystkie są dla niego w pełni wartościowe? Procesy zbierania i analizowania tak wielu danych na raz powodują narzuty czasowo-finansowe, prowadzą do podejmowania błędnych decyzji i wydłużania procesu decyzyjnego, a także nieprawidłowej interpretacji sytuacji zastanej na rynku. Dodatkowo stały rozwój komunikacji, a przez to pojawianie się w przestrzeni rozbudowanych informacji powodują, że używane do tej pory tradycyjne techniki zdobywania, składowania i przetwarzania danych są mało wydajne. W takich sytuacjach oprogramowanie Big Data dla firm może być bardzo pomocne.
Big Data w biznesie
Dotychczas używane metody obsługi danych posiadały liczne wady i ograniczenia m.in.: charakteryzowały się wolnym przetwarzaniem, dostarczały informacje o znikomej wartości, brały pod uwagę niewielką ilość źródeł, posiadały ograniczoną ilość odbiorców przeprowadzonych analiz itp.
Organizacje zastanawiają się, od czego zacząć w związku z Big Data i słusznie zaczynają dostrzegać, że dysponowanie informacjami niekoniecznie wiąże się z ich rozumieniem, należytym wykorzystywaniem czy potrzebowaniem. W skutek wyraźnego rozwoju technologii wyzwaniem dla firmy staje się stworzenie takiej struktury obsługi danych, która pozwoli na wyodrębnienie dogodnych źródeł informacji (Data minimization), a następnie wskaże na odpowiedni sposób ich gromadzenia, agregowania, przetwarzania, analizy i wyciągania wniosków (Data mining). Stąd zastosowanie Big Data wymaga przygotowania odpowiedniego oprogramowania Big Data dla firm.
Big Data a podejmowanie decyzji biznesowych
Przedsiębiorstwa, aby dostosować się do zmieniającej się rzeczywistości, stawiają na nowoczesne rozwiązania z wykorzystaniem narzędzi Big Data dla biznesu. W głównej mierze stanowią one rewolucyjną metodę gromadzenia danych z dostępnych źródeł w sposób w pełni legalny, a następnie podjęcia się ich analizy (Business Intelligence), wyciągnięcia wniosków i zrealizowania za ich pośrednictwem wyznaczonych celów biznesowych, marketingowych, ekonomicznych, produkcyjnych itd. We wdrożeniu Big Data przede wszystkim chodzi o umiejętne zestawienie wielu typów danych – ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, wewnętrznych i zewnętrznych, archiwalnych i aktualnych - w celu zdobycia nowej wiedzy o otoczeniu konkurencyjnym, klientach, konkurencji czy sektorze, w którym działa firma zbierająca dane.
Aplikacje Big Data dla firm są wykorzystywane w wielu dziedzinach i przez różne organizacje np. właścicieli internetowych platform sprzedażowych. Obserwując ścieżkę zakupową swoich użytkowników i analizując podjęte decyzje konsumenckie, mogą wywnioskować, które produkty są atrakcyjne w danym czasie i dla jakiej grupy odbiorczej. Rozwiązania Big Data są chętnie stosowane przez banki, które gromadzą informacje na temat ilości i jakości podjętych decyzji w ramach kont bankowych (mogą to być np. wykazy płatności, zrealizowane zakupy, udzielone pożyczki czy zaciągnięte kredyty). Także szpitale w niektórych swoich działaniach bazują na tej technologii informatycznej, gdzie po analizie danych mogą określić, jacy ludzie w najbliższym czasie mogą oczekiwać od nich pomocy i na tej podstawie zagwarantować obecność specjalisty czy zaplanować zakup poszczególnych leków.
Big Data w służbie dużych i małych
Wiele dużych miast wdraża Big Data u siebie, gdyż na potrzeby codziennego zarządzania kolekcjonuje wszelkie, możliwe dane, począwszy od ruchu drogowego, poprzez wskaźniki zanieczyszczenia powietrza, a skończywszy na prezentowaniu szkolnych statystyk demograficznych. Wszystkie wspomniane informacje są zbierane a następnie analizowane, aby wydajniej zarządzać miastem i polepszać życie mieszkańców.
Dane nie są kumulowane wyłącznie przez duże ośrodki, ale także przez firmy prywatne, platformy sprzedażowe, ośrodki publiczne, urzędy i inne biznesy, dla których informacja stanowi podstawę do prawidłowego funkcjonowania. Dane mogą być potężnym narzędziem do identyfikowania zachowań klientów i optymalizowania pod nie usług/produktów. Obecnie firmy idą o krok naprzód i dokonują analizy przyszłych postaw potencjalnych klientów na podstawie tzw. wzorców historii zachowań (Predictive Analysis). W tym procesie wykorzystywane są mechanizmy uczenia maszynowego (tzw. Machine Learning). Te mechanizmy, poprzez otrzymywane dane oraz stałe „gromadzenie” doświadczenia, potrafią się doskonalić i samodzielnie uczyć. Dzięki temu rozwiązaniu organizacja z dnia na dzień może dowiedzieć się, kto w przyszłości stanie się jej odbiorcom, a także czego będzie on oczekiwać, w konkretnych sytuacjach, w konkretny miejscu i w konkretnym czasie. Regularne zbieranie informacji, zarządzanie nimi i wyciąganie z nich wiedzy to nieodłączny element funkcjonowania firm we współczesnym świecie.
Jakie korzyści daje Big Data?
Do najczęściej pojawiających się korzyści wynikających z wykorzystania narzędzi Big Data dla firm są:
uzyskanie danych, które są przejrzyste i mogą być używane wielokrotnie. Organizacje mogą przechowywać dużą ilość danych w formie cyfrowej oraz wykorzystywać je do swoich celów biznesowych, marketingowych, ekonomicznych, produkcyjnych itd,
dokonanie segmentacji klientów, co następnie umożliwia dostosowanie przez firmę jej usług/produktów do oczekiwań odbiorców,
udoskonalenie procesu decyzyjnego. Decyzje mogą być podejmowane, bazując na wiarygodnych danych. To znacznie zmniejsza ryzyko poniesienia porażki biznesowej,
większa efektywność przy tworzeniu nowych usług/produktów. Uzyskując informacje zwrotne od klientów/partnerów i dokonując ich analizy, można wpłynąć na proces udoskonalania już istniejących produktów/usług w ofercie firmy, a także na wyszukiwanie i wprowadzanie innowacji.
korzyści płynące z Big Data.
Big Data odgrywa olbrzymią rolę w działalności organizacji i systematycznie wrasta jej znaczenie. Coraz więcej biznesów decyduje się na uwzględnienie jej w tworzonych strategiach i długofalowych planach. I takie podejście wydaje się najsensowniejsze, aby pozostać na dynamicznym rynku.
Co robi Data Scientist i 8 korzyści z Data Science dla firm
Big data nie byłyby nic warte, gdyby nie doświadczeni eksperci, którzy potrafią posłużyć się najnowocześniejszą technologią, aby wyciągnąć z danych użyteczne informacje. Dzisiaj coraz więcej firm otwiera swoje drzwi przed big data i pragnie wykorzystać leżący w tym obszarze potencjał. Sprawia to, że na wartości zyskują osoby pracujące jako data scientist, które wiedzą, jak pozyskać przydatne informacje z gigabajtów danych.
Analiza danych zdaje się niamal szturmem podbijać współczesne firmy. Według raportu McKinseya inicjatywy związane z big data w amerykańskim systemie opieki zdrowotnej mogą wpłynąć na zmniejszenie wydatków państwa na opiekę zdrowotną o 300 – 450 mld dolarów, czyli 12 – 17%. Z drugiej strony szacuje się, że błędne dane mogą kosztować USA nawet 3,1 bln dolarów rocznie.
Z dnia na dzień staje się coraz bardziej oczywiste, że w przetwarzaniu i analizie danych leży ogromny potencjał. Kadry kierownicze wiedzą już, że data science jest atrakcyjnym obszarem i że analitycy danych są niczym współcześni superbohaterowie. Wiele firm ciągle jednak nie jest świadomych, jaką dokładnie wartość może przynieść zatrudnienie eksperta ds. data science. Przyjrzyjmy się więc kilku korzyściom płynącym z data science.
Co robi data scientist?
Większość osób pracujących jako data scientist posiada kompetencje w zakresie statystyki, matematyki i informatyki. Ich niezwykle szeroki zakres obowiązków obejmuję m.in. eksplorację i wizualizację danych oraz zarządzanie informacją. Wiele osób na tym stanowisku często zajmowało się wcześniej projektowaniem infrastruktury IT, rozwiązaniami chmurowymi i hurtowniami danych.
Oto niektóre zalety płynące z wykorzystania data science w biznesie:
Zmniejszanie ryzyka i nadużyć finansowych. Data scientist jest w stanie zidentyfikować dane, które w jakiś sposób się wyróżniają. Wykorzystując różne metodologie, data scientist może stworzyć modele predykcyjne i użyć ich do stworzenia alarmów uruchamiających się od razu po wykryciu nieprawidłowości w danych.
Dostarczanie właściwych produktów. Jedną z zalet data science jest fakt, że firmy mogą dowiedzieć się, kiedy i gdzie ich produkty sprzedają się najlepiej. Może to pomóc dostarczać im właściwe produkty we właściwym czasie i wprowadzić nowe, które odpowiedzą na potrzeby klientów.
Spersonalizowane doświadczenie klienta. Jedną z najważniejszych korzyści płynących z data science jest wspomożenie zespołów sprzedażowych i marketingowych w zakresie lepszego poznania ich odbiorców. Dzięki szczegółowej wiedzy na temat potencjalnych klientów firma jest w stanie dostarczyć im najlepsze możliwe doświadczenia zakupowe.
Dlaczego data science? 8 korzyści, jakie data scientist może przynieść firmie
1. Pomoc kadrze zarządzającej w podejmowaniu lepszych decyzji
Doświadczony data scientist często pełni rolę zaufanego doradcy i partnera strategicznego dla kadr kierowniczych, pomagając im maksymalizować ich możliwości analityczne. Wykorzystuje zgromadzone dane i specjalistyczne mierniki, aby przyspieszać i usprawniać procesy decyzyjne w firmie.
2. Ukierunkowanie działań na podstawie trendów, co pomaga definiować cele
Data scientist analizuje dane firmy, po czym rekomenduje podjęcie określonych działań, które pozytywnie wpłyną na jej wydajność, zaangażowanie klientów i ostatecznie rentowność.
3. Nakłanianie pracowników do wdrożenia najlepszych praktyk i skupienia na najważniejszych kwestiach
Jednym z obowiązków osoby pracującej jako data scientist jest zapewnienie, że pracownicy są zaznajomieni z wynikami analiz dotyczących produktów i usług firmy. Data scientist przekazuje pracownikom firmy kluczowe wnioski z analiz, aby mogli pracować efektywniej i być przygotowani na nadchodzące wyzwania biznesowe.
4. Identyfikowanie okazji
Podczas swojej interakcji z systemem analitycznym firmy data scientist kwestionuje obecne procesy i założenia, aby wprowadzić nowe metody i algorytmy analityczne. Ich praca wymaga nieustannego zwiększania wartości otrzymywanej z posiadanych danych.
5. Podejmowanie decyzji na podstawie wymiernych, opartych na danych dowodów
Dzięki data science gromadzenie i analiza danych z różnych źródeł pozwalają zminimalizować firmom podejmowane ryzyko. Data scientist tworzy z użyciem posiadanych danych modele, które symulują przebieg szeregu potencjalnych działań. W ten sposób firma może dowiedzieć się, która ze ścieżek przyniesie najlepsze rezultaty.
6. Testowanie podejmowanych decyzji
Połowa całej pracy firmy polega na podejmowaniu decyzji i wcielaniu ich w życie. Co jednak z drugą połową? Potrzebna jest wiedza o tym, jaki dokładnie wpływ na funkcjonowanie firmy miały wprowadzone zmiany. Pomocą w tym względzie może służyć data scientist. Opłaca się zatrudniać kogoś, kto jest w stanie dokonać pomiaru kluczowych wskaźników dotyczących skuteczności wprowadzanych zmian.
7. Identyfikacja grupy docelowej
Począwszy od Google Analytics, na badaniach konsumenckich kończąc, większość firm korzysta z przynajmniej jednego źródła gromadzenia informacji o konsumentach. Jednak jeśli dane nie są zbierane we właściwy sposób, np. z pominięciem informacji dotyczących demografii, mogą być nieprzydatne. Zaletą data science jest możliwość przekształcenia tych niedoskonałych danych w wartościowe źródło informacji o klientach, m.in. przy pomocy obserwacji statystycznej.
Data scientist może pomóc precyzyjnie zidentyfikować kluczowe grupy potencjalnych klientów dzięki szczegółowej analizie różnych źródeł danych. Dzięki tej wiedzy firmy są w stanie dostosować swoje produkty i usługi do różnych grup klientów, zwiększając tym samym rentowność.
8. Pozyskiwanie właściwych pracowników dla firmy
Ciągłe przeglądanie CV kandydatów to dla rekruterów codzienny obowiązek, jednak dzięki big data ta sytuacja powoli ulega zmianie. Dzięki ogromnej ilości informacji dotyczących potencjalnych pracowników, które można znaleźć w mediach społecznościowych, korporacyjnych bazach danych i na stronach z ogłoszeniami o pracę specjaliści ds. data science mogą dokonywać analiz, które pomogą wskazać właściwych kandydatów na stanowiska w firmie. Dzięki pozyskiwaniu i przetwarzaniu znacznych ilości danych data scientist może pomóc rekruterom w Twojej firmie dokonywać szybszej i dokładniejszej selekcji.
Podsumowanie
Data science może przynieść wartość każdej firmie, która wie, jak dobrze wykorzystać dostępne dane. Statystyki, spostrzeżenia dotyczące przepływu informacji w firmie, pomoc w procesie rekrutacji i podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych przez kierownictwo… To wszystko sprawia, że data science przynosi realną wartość firmom, niezależnie od sektora działalności.
Jeśli interesuje Cię rozwój kariery w kierunku big data, polecamy oferowane przez nas kursy. Otrzymasz dostęp do zajęć na żywo online z ekspertami, materiałów audiowizualnych do samodzielnej nauki, próbnych testów i projektów do wykonania.
Na podstawie artykułu “Why Data Science Matters And How It Powers Business Value” autorstwa Avantiki Monnappy
Autorka
Avantika Monnappa
Ekspert w zakresie marketingu internetowego i sprzedaży. Jej obszary zainteresowań to zarządzanie projektami, data science i marketing internetowy.
czym jest, zastosowania, plusy minusy
Analiza danych w Twojej firmie. Czym jest Big Date. Zastosowanie, zagrożenia, przykłady, porównania
Big Date to pojęcie, które odnosi się bezpośrednio do przetwarzania i analizy ogromnych ilości danych. Wykorzystywane jest obecnie w wielu branżach, przynosząc wielopoziomowe korzyści. Czym dokładnie jest Big Date? Jak skutecznie wdrożyć je w firmie? Na co zwrócić szczególną uwagę? Odpowiedzi na te i inne pytania znajdują się w niniejszym artykule.
Wykorzystanie Big Daty to ogromna zmiana w dotychczasowych procesach biznesowych firmy oraz jej funkcjonowaniu. Podjęcie decyzji o wdrożeniu nowych rozwiązań anlizy danych ułatwi zrozumienie tego, czym jest Big Data oraz jakie szanse i zagrożenia wynikają z jej stosowania. Poznać je można dzięki lekturze niniejszego artykułu, który powstał w oparciu o następujący spis treści:
Czym jest Big Date, co zmienia w naszej organizacji i dlaczego jest ważnym elementem rozwoju. Dla kogo jest Big Data?
2. Analiza danych – Big Date. Jak wygląda praca analityka?
3. Jak przystąpić do wdrożenia Big Date w firmie?
4. Realizowanie Big date wewnątrz firmy czy zlecenie na zewnątrz? Jakie kompetencje oraz umiejętności są potrzebne. Czy wymagany jest programista SQL?
5. Big Data i zagrożenia. Co może pójśc nie tak, na co trzeba uważać?
6. Przyklady Big Data w Polsce i za granicą
7. Big Data w biznesie i marketingu?
8. Big Data kontra sztuczna inteligencja (AI)
9. Big Data a hurtownia danych?
Czym jest Big Date, co zmienia w naszej organizacji i dlaczego jest ważnym elementem rozwoju. Dla kogo jest Big Data?
Big Date to pojęcie odnoszące się do przetwarzania danych, jednak ze wskazaniem, że są to informacje pochodzące najczęściej z rozproszonych źródeł i powstające w sposób dynamiczny. Zbiór danych jest na tyle duży, że nie możliwe jest jego przetwarzanie przy użyciu ogólnodostępnych i powszechnych metod przetwarzania danych. Big Data przetwarza więc ogromne zbiory cyfrowych danych w celu uzyskania z nich wniosków oraz nowych informacji.
Wdrożenie Big Date w organizacji to klucz do rozwoju oraz uzyskania przewagi konkurencyjnej. Analiza danych pozyskiwanych z otoczenia przedsiębiorstwa pozwala dostosować procesy biznesowe oraz podejmować optymalne decyzje w oparciu o konkretny zestaw informacji. Wykorzystanie Big Daty umożliwia szybko i dokładnie poznać preferencje i potrzeby zarówno klientów firmy, jak i jej partnerów biznesowych.
Dla kogo jest Big Data? Trudno udzielić jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ rozwiązanie może być stosowane praktycznie w każdej branży. Oczywiście ważna w tym kontekście jest potencjalna ilość danych, która spływa do przedsiębiorstwa. Im będzie ich więcej, tym większy sens będzie miało wdrożenie Big Daty, która obejmuje analizą ogromne zbiory danych. W związku z tym raczej nie opłacalne będzie stosowanie Big Daty dla przedsiębiorcy prowadzącego osiedlowy sklep, ale sprawdzi się np. w przypadku średniej wielkości sklepu internetowego. W tym przypadku pozwoli dowiedzieć się m.in. kiedy odwiedza go najwięcej klientów i skąd oni tam trafiają oraz co i o jakiej porze kupują.
Analiza danych – Big Date. Jak wygląda praca analityka?
Analityk Big Data zajmuje się analizowaniem dużych zbiorów danych i budowaniem na ich podstawie rekomendacji biznesowych, które ułatwiają podejmowanie konkretnych decyzji. Dane, na których pracuje analityk Big Data mogą dotyczyć dosłownie wszystkiego. Co oznacza, że mogą np. obrazować natężenie ruchu ulicznego w danym mieście, czy zachowania i preferencje klientów i odwiedzających dany sklep internetowy. Problemem jest jednak fakt, że nawet analityk Big Data nie jest w stanie poradzić sobie z przetworzeniem tak dużej ilości zmiennych danych.
W tym miejscu pojawia się więc sztuczna inteligencja oraz nauczanie maszynowe, czyli wyspecjalizowane narzędzia, które przejmują na siebie rolę porządkowania i przetwarzania danych. Uczą się one w miarę otrzymywania coraz większej ilości danych, dzięki czemu są nawet w stanie wypracować własne wzorce zachowań w oparciu o dane źródłowe. Dzięki wykorzystaniu narzędzi rola analityka sprowadza się wyłącznie do analizy finalnej oraz prezentacji wniosków i raportu z przeprowadzonych działań.
Jak przystąpić do wdrożenia Big Date w firmie?
Decydując się na wdrożenie Big Date w firmie należy przede wszystkim dokonać oceny, czy tego typu rozwiązanie sprawdzi się w przypadku konkretnej organizacji. W tym celu należy przeanalizować model podejmowania decyzji i kulturę organizacyjną firmy. Należy sprawdzić również, czy model działania firmy jest na tyle elastyczny, by poprzez zastosowanie Big Daty dokonać modyfikacji istniejących procesów biznesowych. Oczywiście warto przeanalizować również liczbę posiadanych klientów oraz zróżnicowanie posiadanych zbiorów danych, czy rynków, na których działa firma.
Realizowanie Big Date wewnątrz firmy czy zlecenie na zewnątrz? Jakie kompetencje oraz umiejętności są potrzebne. Czy wymagany jest programista SQL?
Korzystanie z możliwości oferowanych przez Big Date może odbywać się w dwóch modelach, a mianowicie wewnątrz firmy lub poprzez zlecenie usługi na zewnątrz. W pierwszym przypadku konieczna jest budowa odpowiedniej infrastruktury Big Data, co wymaga czasu oraz generuje koszty. Wdrażając rozwiązania Big Data w firmie należy również posiadać w zespole kompetentnego analityka, który wykaże się również znajomością Javy oraz SQL-a. Przydatne są także kompetencje miękkie, takie jak praca w zespole, czy komunikatywność niezbędna do pracy z klientem.
W przypadku zlecenia realizowania Big Date na zewnątrz korzyścią są z reguły mniejsze koszty, które wynikają jedynie z płatności za usługę. Przetwarzanie i dostarczanie danych na żądanie jest również szybsze niż w przypadku budowy własnej infrastruktury Big Data.
Big Data i zagrożenia. Co może pójść nie tak, na co trzeba uważać?
Należy również zaznaczyć, że oprócz wartości, które pozwala tworzyć Big Data, występują również zagrożenia powiązane z jej wykorzystywaniem. Najpoważniejszym wydaje się zbytnia inwigilacja, która jest możliwa dzięki analizie dużych zbiorów zróżnicowanych danych. Jednym z najczęściej przytaczanych zagrożeń związanych z implementacją systemów do gromadzenia i przetwarzania danych na ich temat jest również ryzyko dotyczące utraty prywatności, ujawnienia poufnych danych, czy wręcz ich wykradnięcia przez przestępców specjalizujących się w cyberatakach.
Innym typem zagrożeń związanych z rosnącym znaczeniem analiz danych jest bezrefleksyjne ograniczanie się przez osoby decyzyjne do uzyskanej w ich wyniku wiedzy. Warto pamiętać, że systemy służące do przetwarzania danych, wykorzystywane w nich algorytmy oraz sprzęt, który obsługują, mogą być zawodne.
Jakie inne zagrożenia należy wziąć pod uwagę? Przede wszystkim koszt realizowania Big Date oraz ograniczenie dostępu do informacji poprzez wyświetlanie wyłącznie dopasowanych elementów. Działanie algorytmów może sprawić, że pominięte zostaną informacje sprzeczne z poglądami użytkownika.
Przykłady Big Data w Polsce i za granicą
Jak możliwości Big Data wykorzystywane są w praktyce? Przykładem może być PKO BP, które w oparciu o Big Date zarządza ryzykiem, wiedzą o kliencie oraz cyberbezpieczeństwem. Algorytmy pozwalają m.in. śledzić w czasie rzeczywistym wszystkie transakcje odbywające się w banku, by wyodrębnić podejrzane zdarzenia zanim środki wypłyną z konta klienta. Analiza danych pozwala również zbadać preferencje i potrzeby konkretnej osoby, by przedstawić jej optymalne w danej chwili rozwiązanie. Big Data wykorzystywana jest również do analizy ryzyka, kontrolując zarówno portfel posiadanych produktów, jak i weryfikując dane o kliencie ubiegającym się o kredyt.
Innym przykładem firmy wykorzystującej możliwości Big Daty jest np. Inter Cars S.A., czyli największy dystrybutor części samochodowych, który dzięki analizie danych zarządza m.in. dostępnością towaru. Za przykład może służyć również Poczta Polska, która analizuje dane o przesyłkach. Czy portale internetowe wyświetlające treści dopasowane do preferencji klientów, np. Wirtualna Polska.
Big Data z powodzeniem wykorzystywana jest również w handlu, a przykładem może być wykorzystanie jej możliwości do dyktowania cen w Walmarcie, co spowodowało 10-15% wzrost sprzedaży, zapewniając ok. miliarda dolarów dodatkowego zysku. Przykłady można mnożyć w nieskończoność, ponieważ coraz więcej firm korzysta z możliwości oferowanych przez Big Date.
Big Data w biznesie i marketingu?
Przedsiębiorstwa dysponują obecnie ogromnymi ilościami danych, dzięki którym są w stanie analizować zachowania klientów oraz przewidywać nadchodzące trendy. Analitycy, matematycy i statystycy uczą już algorytmy komputerowe, jak na podstawie ogromnej ilości danych przewidywać przyszłość oraz wykorzystywać te przewidywania do podejmowania dalszych decyzji, zarówno marketingowych, jak i biznesowych.
Wynika to z faktu, że informacje gromadzone są w celu realizowania celów biznesowych. Analiza danych stanowi potężną siłę, ponieważ dzięki niej firma może nie tylko badać obecne, ale przewidywać również przyszłe zachowania klientów. Na podstawie tej wiedzy można budować wartościowy biznes i podejmować optymalne decyzje w oparciu o konkretne dane.
Big Data kontra sztuczna inteligencja (AI)
Rozwój Big Daty sprawia, że analizie podlega coraz większa liczba danych. Gigantyczny dopływ danych sprawia, że nawet wysokiej klasy specjaliści nie są w stanie samodzielnie analizować wszystkiego na bieżąco. W związku z tym pomagają im w tym maszyny, które wspomagane są przez sztuczną inteligencję (AI). Dzięki temu analiza i wyciąganie wniosków z posiadanych danych przestaje być problemem, a analityk Big Data nadzoruje jedynie pracę komputerów oraz filtruje wyciągane przez nie wnioski i raportuje je do odpowiednich działów. Od kilku lat zauważalny jest postęp w zakresie rozwiązań AI, które wspomagają ludzi w monitoringu i wydobywaniu potencjalnych korzyści z posiadanych danych. Przedsiębiorstwa, które jako pierwsze znajdą sposoby na wykorzystanie sztucznej inteligencji w swoich branżach zyskują poważną przewagę konkurencyjną i szansę na rozwój biznesu.
Big Data a hurtownia danych?
Zarówno w przypadku Big Daty, jak i hurtowni danych mamy do czynienia z dużymi ilościami danych. Inny jest jednak ich charakter. Hurtownia danych dotyczy danych strukturalnych znajdujących się w relacyjnych bazach danych. Duże zbiory danych są z reguły nieustrukturyzowane i wykorzystywane m.in. przez marketing do analizy rynku. Ponadto często kojarzymy Big Data z rozwiązaniami chmurowymi. Co nie wyklucza jednak tego, że w Big Data mogą istnieć również dane relacyjne.
Big Data to rozwiązania dla firm, które pozwalają zoptymalizować oraz rozwinąć biznes. Dzięki nim możliwe jest zdobycie przewagi konkurencyjnej, która będzie wynikała z pełniejszego zaspokojenia potrzeb klientów.