Велики података
Велики подаци односе се на велике, разнолике скупове информација које расту са све већом брзином. Обухвата обујам информација, брзину или брзину којом се стварају и прикупљају, као и разноликост или опсег података који се покривају. Велики подаци често долазе из више извора и стижу у више формата.
Како раде велики подаци
Велики подаци могу се категорисати као неструктурирани или структурирани. Структурирани подаци састоје се од информација које организација већ управља у базама података и прорачунским таблицама; често је нумеричке природе. Неструктурирани подаци су информације које су неорганизоване и не спадају у унапред одређени модел или формат. Укључује податке прикупљене из извора друштвених медија који институцијама помажу у прикупљању информација о потребама клијента.
Три В традиционално карактеришу велике податке: количину (количину) података, брзину (брзину) којом се прикупљају и разноликост информација.
Велики подаци могу се прикупити из јавно дељених коментара на друштвеним мрежама и веб локацијама, добровољно прикупљених из личне електронике и апликација, путем упитника, куповине производа и електронске пријаве. Присуство сензора и других улаза у паметне уређаје омогућава прикупљање података у широком спектру ситуација и околности.
Велики подаци се најчешће чувају у рачунарским базама података и анализирају се помоћу софтвера посебно дизајнираног за руковање великим, сложеним скуповима података. Многе компаније са софтверском услугом (СааС) специјализоване су за управљање овом врстом сложених података.
Користи великих података
Аналитичари података гледају однос између различитих врста података, као што су демографски подаци и историја куповина, како би утврдили да ли постоји повезаност. Такве процене могу се обављати унутар компаније или екстерно од стране треће стране која се фокусира на обраду великих података у пробављиве формате. Предузећа често користе процене великих података од стране таквих стручњака да би их претворили у делотворне информације.
Скоро свако одељење у компанији може користити налазе из анализе података, од људских ресурса и технологије до маркетинга и продаје. Циљ великих података је повећати брзину којом производи дођу на тржиште, смањити количину времена и ресурса потребних за усвајање тржишта, циљану публику и осигурати да купци остану задовољни.
Кључне Такеаваис
- Велики подаци су велика количина разноликих информација које стижу у све већим количинама и са све већом брзином.
- Велики подаци могу бити структурирани (често нумерички, лако форматирани и сачувани) или неструктурирани (слободнији облик, мање мерљиви).
- Скоро свако одељење у компанији може користити налазе из велике анализе података, али руковање својом нередом и буком може представљати проблеме.
Предности и недостаци великих података
Повећање количине доступних података представља и могућности и проблеме.
Генерално, имати више података о нечијим купцима (и потенцијалним купцима) требало би омогућити компанијама да боље прилагоде своје производе и маркетиншке напоре како би створили највећи ниво задовољства и понављали пословање. Предузећима која су у стању да прикупе велику количину података пружа се прилика за дубљу и богатију анализу.
Иако је боља анализа позитивна, велики подаци такође могу створити преоптерећење и буку. Компаније морају бити у могућности да обрађују веће количине података, док истовремено одређују који подаци представљају сигнале у поређењу са буком. Утврђивање онога што податке чини релевантним постаје кључни фактор.
Надаље, природа и формат података могу захтијевати посебно руковање прије него што се поступа. Структурирани подаци, који се састоје од нумеричких вредности, могу се лако чувати и сортирати. Неструктурирани подаци, попут е-поште, видео записа и текстуалних докумената, могу захтевати примену сложенијих техника пре него што постану корисни.
Упоредите инвестиционе рачуне Име добављача Опис Откривање оглашивача × Понуде које се појављују у овој табели су од партнерстава од којих Инвестопедиа прима накнаду.