Сегодня компании в значительной степени полагаются на большие данные для принятия решений и разработки стратегии на будущее, адаптируясь к постоянно расширяющемуся спектру внутренних и внешних источников данных. Эта зависимость распространяется на множество инструментов, которые могут эффективно использовать эти данные.
В современной бизнес-среде, где ежедневно генерируется около 2,5 триллионов байт данных, большие данные, несомненно, имеют решающее значение для понимания и разработки всех аспектов бизнес-целей. Однако большие данные известны своим огромным объемом и быстрым сбором и могут стать подавляющими и привести к параличу анализа, если ими не управлять и не анализировать объективно. Однако при тщательном анализе он может дать важнейшую информацию, необходимую для стратегического прогресса.
Содержание
Эволюция больших данных в бизнес-стратегии
Когда-то компании ориентировались в первую очередь на структурированные данные из внутренних систем, но сегодня они ориентируются в море неструктурированных данных из разрозненных источников. Этот переход обусловлен ключевыми рыночными тенденциями, такими как экспоненциальный рост устройств Интернета вещей (IoT) и растущая зависимость от облачных вычислений. Аналитика больших данных стала необходима для компаний, стремящихся получить значимую информацию из этого обширного и сложного ландшафта данных, выходя за рамки традиционной бизнес-аналитики и предлагая прогнозную и предписывающую аналитику.
Эту революцию в области больших данных вызывают несколько рыночных тенденций. Рост инициатив по цифровой трансформации, ускоренный глобальной пандемией, привел к значительному увеличению объема создания и использования данных. Компании интегрируют и анализируют новые источники данных и выходят за рамки базового анализа, чтобы использовать более сложные методы. Теперь пришло время усовершенствовать стратегии обработки данных, чтобы они точно соответствовали конкретным бизнес-целям и результатам. Растущая сложность аналитических инструментов, способных справиться с 5-ю аспектами больших данных – объемом, разнообразием, скоростью, достоверностью и уязвимостью – позволяет организациям раскрыть истинный потенциал больших данных, превращая их из необработанного ресурса в ценный ресурсный инструмент для принятие стратегических решений.
Вице-президент по маркетингу и продажам Alpha Software.
Практическое применение больших данных в различных отраслях
Влияние больших данных очевидно в разных секторах, и каждый из них использует их уникальными способами для роста и инноваций:
транспорт: Приложения GPS используют данные со спутников и правительственных источников для оптимизации планирования маршрута и управления дорожным движением. Aviation Analytics обрабатывает данные о рейсах (около 1000 гигабайт на трансатлантический рейс) для повышения топливной эффективности и безопасности.
Здравоохранение: Носимые устройства и встроенные датчики широко используются для сбора ценных данных о пациентах в режиме реального времени для прогнозирования вспышек эпидемий и улучшения взаимодействия с пациентами.
Банковские и финансовые услуги: Банки отслеживают покупательское поведение владельцев кредитных карт, чтобы обнаружить потенциальное мошенничество. Аналитика больших данных используется для управления рисками и оптимизации управления взаимоотношениями с клиентами. Правительство: такие агентства, как IRS и SSA, используют анализ данных для выявления налогового мошенничества и мошеннических заявлений об инвалидности. CDC использует большие данные для отслеживания распространения инфекционных заболеваний.
СМИ и развлечения: такие компании, как Amazon Prime и Spotify, используют анализ больших данных, чтобы рекомендовать пользователям персонализированный контент.
Реализация стратегии больших данных в компаниях требует дифференцированного подхода. Во-первых, крайне важно определить соответствующие источники данных и интегрировать их в целостную аналитическую систему. Например, банки используют большие данные для выявления мошенничества и оптимизации отношений с клиентами, анализируя закономерности в транзакциях и взаимодействиях с клиентами. Кроме того, большие данные поддерживают персонализированный маркетинг, поскольку такие компании, как Amazon, используют данные о клиентах для адаптации маркетинговых стратегий, что приводит к более эффективному размещению рекламы.
Ключевым моментом является согласование инициатив в области больших данных с конкретными бизнес-целями и выход за рамки простого сбора данных для получения действенной информации. Компаниям необходимо инвестировать в правильные инструменты и возможности анализа данных и гарантировать, что стратегии, основанные на данных, лежат в основе их процессов принятия решений. Реализация этих стратегий может привести к принятию более обоснованных решений, улучшению качества обслуживания клиентов и повышению операционной эффективности.
Решение проблем конфиденциальности и безопасности
Учитывая юридические и этические последствия, крайне важно обеспечить конфиденциальность и безопасность больших данных. Поскольку такие правила, как GDPR, предусматривают штрафы за несоблюдение, компании должны обеспечивать соблюдение правовых стандартов. 81% потребителей все больше обеспокоены использованием онлайн-данных, что подчеркивает необходимость надежного управления данными. Компании должны установить четкие инструкции по обработке данных и проводить регулярные проверки соответствия.
Многоуровневый подход имеет важное значение для безопасности данных. Практика включает шифрование данных, внедрение строгого контроля доступа и проведение оценок уязвимостей. Расширенная аналитика обнаружения угроз и модель безопасности с нулевым доверием также имеют решающее значение для поддержания целостности данных и снижения рисков.
Прогнозирование и подготовка больших данных
В течение следующего десятилетия большие данные претерпят значительные изменения, вызванные достижениями в области искусственного интеллекта и машинного обучения. По прогнозам IDC, к 2025 году глобальный объем данных достигнет 175 зеттабайт, что подчеркивает растущий объем и сложность данных. Чтобы оставаться впереди, компании должны инвестировать в масштабируемую инфраструктуру данных и улучшать аналитические навыки своих сотрудников. Адаптация к новым правилам защиты данных и поддержание надежного управления данными также будут иметь решающее значение. Благодаря такому упреждающему подходу компании могут успешно использовать большие данные, обеспечивая постоянные инновации и конкурентоспособность в будущем, ориентированном на данные.
Мы перечислили лучшие инструменты искусственного интеллекта.
Эта статья была создана в рамках канала Expert Insights от TechRadarPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах в области технологий сегодня. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно принадлежат TechRadarPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, узнайте больше здесь:
