Кредит: Большое изображение данных через Shutterstock
"Большие Данные" относятся к огромному количеству информационных компаний, собираются в эти дни. Эта информация прибывает от массы источников – социальных сетей, сетей датчика, потребительских чатов – и включает и и офлайновые данные онлайн. Все данные вместе становятся настолько огромными, который слишком трудный, чтобы обработать использующие традиционные методы, такие как базы данных и программное обеспечение. Компании, которые могут успешно вырастить новые способы проанализировать данные, находят скрытое сокровище ценной информации о клиентах и клиентах, который в конце помогает делать лучше, более прибыльные бизнес-решения.
Компании теперь используют Большие Данные, чтобы помочь улучшать эксплуатационные методы, определяя проблемы, которые могут существовать, и помочь определять новые возможности сбыта, анализируя данные, чтобы узнать больше, кто их клиенты так, они могут лучше предназначаться для них. Кроме того, много компаний начинают включать Большую аналитику Данных в свои методы найма, чтобы удостовериться, что они привлекают и определяют главную новость.
Большая промышленность Данных, как ожидают, вырастет стремительно за следующие несколько лет. Недавнее исследование показало, что доход от Больших Данных, как ожидают, вырастет от его текущей отметки за $5 миллиардов больше чем до $50 миллиардов к 2017. Отдельное исследование больше чем 700 маркетологов показало, что почти 70 процентов компаний планируют потратить больше на связанные с данными маркетинговые инициативы в этом году с особым упором на найм специалистов, которые могут проанализировать крупный объем данных, который они собирают.
Большая аналитика данных
Большая аналитика данных относится к очень трудной задаче превращения той горы данных в легко расшифровываемую информацию, которая приведет к улучшенному принятию решения. Один из лидеров в Большой аналитике Данных - компьютерный гигант IBM, которая цитирует на ее веб-сайте, что при помощи "продвинутых методов, таких как текстовая аналитика, машинное изучение, прогнозирующая аналитика, сбор данных, статистика и обработка естественного языка, компании могут проанализировать ранее неиспользованные независимые источники данных или вместе с их существующими данными предприятия, чтобы получить новое понимание, приводящее к значительно лучше и более быстрые решения".
Три главных технологии, связанные с Большой аналитикой Данных, являются базой данных NoSQL, которая особенно разработана, чтобы обращаться с большими объемами данных; MapReduce, программная модель, которая может обработать крупные суммы неструктурированных данных, такие как изображения, видео, электронные письма и документы; и Hadoop, который позволяет бизнесу исследовать данные по множеству различных серверов.
Как правило, компании не нанимают квалифицированных специалистов по IT, требуемых осуществить и выполнить большую аналитику данных. Большинство компаний, крупных и небольших, нанимает внешних продавцов, чтобы обращаться с потребностями анализа данных.
Крупные компании данных
С большими данными, становящимися все более и более важным инструментом для компаний всех размеров, рынок был затоплен компаниями, которые в состоянии обеспечить аналитические навыки. Есть более крупные технологические консультанты, как IBM и HP, а также меньшие компании, исключительно посвященные большой аналитике данных, как Birst и GoodData. Есть буквально сотни различных крупных фирм данных, и каждый предлагает множество аналитических услуг.
Недавний отчет от Wikibonrevealed главные крупные продавцы данных – основанный на доходе – с прошлого года. Первым местом в списке была IBM, вводя больше чем $1.35 миллиарда в большом доходе данных. Компьютерный гигант сопровождался в списке HP, Teradata, Dell и Oracle. Среди компаний, которые сосредотачивают всю их работу над большими данными, самыми высокими генераторами дохода был Splunk, Оперные Решения, Му Сыгма, Palantir и Cloudera.
Среди вещей рассмотреть, нанимая крупную фирму аналитики данных стоятся – некоторые услуги могут работать так же как несколько сотен тысяч долларов, в то время как другие услуги приезжают намного более дешевые; определенные типы анализа они делают – эксплуатационный маркетинг или найм; и ли те исследования собираются обеспечить ценные ответы, бизнес ищет.
Следуй за Чедом Бруксом на Twitter @cbrooks76 или BusinessNewsDaily @BNDarticles. Мы находимся также на Facebook & Google +.
