Analitis Data Besar: masa depan analitik digital
Posted: Mon Dec 23, 2024 7:18 am
nya, kami melihat langkah-langkah sebelum Big Data: data asas dan kecil . Kini kita perlu mendalami dunia Data Besar, salah satu disiplin yang digunakan oleh analitik digital . Ia adalah topik yang cukup untuk berpuluh-puluh jawatan, jadi sebaiknya kita mulakan pada permulaan.
Apakah Data Besar?
"Istilah ini merujuk kepada satu set data yang begitu besar dan kompleks sehingga sukar untuk diproses menggunakan sistem pengurusan pangkalan data yang tersedia atau aplikasi pemprosesan data tradisional"
Definisi Data Besar daripada Wikipedia
Realitinya ialah mengurus jumlah data yang besar bukanlah sesuatu yang baru. Apa yang telah berubah ialah kelantangan dan kelajuan data dijana dan keupayaan kami untuk menganalisisnya.
Menurut IBM , lebih daripada 2.5 quintillion bait dijana setiap hari. Begitulah jumlah data yang 90% daripada data dunia telah dicipta dalam tempoh dua tahun yang lalu . Ini adalah maklumat yang saya lihat dalam beberapa blog, tetapi saya tidak menemui apa-apa yang lebih konkrit dan dikemas kini. Oleh itu, jika anda mengetahui nombor telefon indonesia maklumat yang dikemas kini, saya amat menghargai jika anda meninggalkan komen pada siaran tersebut.
Faedah yang ditawarkan oleh analisis jumlah besar maklumat ini untuk syarikat dan institusi adalah sangat besar. Atas sebab ini, apabila keupayaan kami untuk menganalisis dan memproses data berkembang, usaha yang bertujuan untuk data besar semakin meningkat.
Ini adalah semua data yang berkaitan dengan perniagaan (dalam talian dan luar talian). Dalam kumpulan ini, kami boleh menemui segala-galanya daripada angka jualan, data tentang pelanggan, data tentang aktiviti dalam talian kami, dsb. segala yang berkaitan dengan pencapaian objektif syarikat.
Data Identiti
Ini adalah semua data yang membolehkan kami mengenal pasti pelanggan semasa dan bakal pelanggan kami: data tentang citarasa mereka, sejarah pembelian, profil pengguna Internet, jenis interaksi dengan kandungan kami (web, rangkaian sosial, blog, mudah alih...), dsb.
Semua maklumat ini membolehkan kami memperibadikan tawaran produk, kandungan dan saluran komunikasi kami secara maksimum.
Peringkat ini ialah apabila alat CRM dan Perisikan Perniagaan mula dimainkan.
Buka data
Ia mengumpulkan seluruh data luar syarikat dan yang boleh diakses oleh semua orang. Oleh kerana jumlah dan kepelbagaian mereka, lebih sukar bagi kita untuk memanfaatkannya. Tetapi apabila sumber data ditemui (dan disepadukan), faedah yang boleh kami peroleh daripada maklumat ini adalah sangat besar.
Analitis Data Besar
Saya akan pergi terus ke tafsiran dan visualisasi data, melangkau bahagian yang lebih teknikal. Anda sudah tahu itu bukan perkara saya, jadi 'tukang kasut ke kasut anda'.
Untuk ini, tidak ada yang lebih baik daripada kes praktikal Data Besar untuk menerangkannya.
Kes itu agak lama, tetapi saya telah memilihnya, kerana ia sangat difahami.
Kita akan melihat bagaimana, pada tahun 2011, T-mobile berjaya mengurangkan kemudahalihan pelanggan sebanyak 50% dengan membuat keputusan berdasarkan Data Besar.
Menganalisis volum data yang sangat tinggi yang mereka simpan untuk pelanggan mereka (berapa banyak yang mereka belanjakan, bilangan dan tempoh panggilan, penggunaan data, insiden yang direkodkan, dsb. dsb.), mereka menyedari bahawa mudah alih bergantung pada tiga faktor:
Apakah Data Besar?
"Istilah ini merujuk kepada satu set data yang begitu besar dan kompleks sehingga sukar untuk diproses menggunakan sistem pengurusan pangkalan data yang tersedia atau aplikasi pemprosesan data tradisional"
Definisi Data Besar daripada Wikipedia
Realitinya ialah mengurus jumlah data yang besar bukanlah sesuatu yang baru. Apa yang telah berubah ialah kelantangan dan kelajuan data dijana dan keupayaan kami untuk menganalisisnya.
Menurut IBM , lebih daripada 2.5 quintillion bait dijana setiap hari. Begitulah jumlah data yang 90% daripada data dunia telah dicipta dalam tempoh dua tahun yang lalu . Ini adalah maklumat yang saya lihat dalam beberapa blog, tetapi saya tidak menemui apa-apa yang lebih konkrit dan dikemas kini. Oleh itu, jika anda mengetahui nombor telefon indonesia maklumat yang dikemas kini, saya amat menghargai jika anda meninggalkan komen pada siaran tersebut.
Faedah yang ditawarkan oleh analisis jumlah besar maklumat ini untuk syarikat dan institusi adalah sangat besar. Atas sebab ini, apabila keupayaan kami untuk menganalisis dan memproses data berkembang, usaha yang bertujuan untuk data besar semakin meningkat.
Ini adalah semua data yang berkaitan dengan perniagaan (dalam talian dan luar talian). Dalam kumpulan ini, kami boleh menemui segala-galanya daripada angka jualan, data tentang pelanggan, data tentang aktiviti dalam talian kami, dsb. segala yang berkaitan dengan pencapaian objektif syarikat.
Data Identiti
Ini adalah semua data yang membolehkan kami mengenal pasti pelanggan semasa dan bakal pelanggan kami: data tentang citarasa mereka, sejarah pembelian, profil pengguna Internet, jenis interaksi dengan kandungan kami (web, rangkaian sosial, blog, mudah alih...), dsb.
Semua maklumat ini membolehkan kami memperibadikan tawaran produk, kandungan dan saluran komunikasi kami secara maksimum.
Peringkat ini ialah apabila alat CRM dan Perisikan Perniagaan mula dimainkan.
Buka data
Ia mengumpulkan seluruh data luar syarikat dan yang boleh diakses oleh semua orang. Oleh kerana jumlah dan kepelbagaian mereka, lebih sukar bagi kita untuk memanfaatkannya. Tetapi apabila sumber data ditemui (dan disepadukan), faedah yang boleh kami peroleh daripada maklumat ini adalah sangat besar.
Analitis Data Besar
Saya akan pergi terus ke tafsiran dan visualisasi data, melangkau bahagian yang lebih teknikal. Anda sudah tahu itu bukan perkara saya, jadi 'tukang kasut ke kasut anda'.
Untuk ini, tidak ada yang lebih baik daripada kes praktikal Data Besar untuk menerangkannya.
Kes itu agak lama, tetapi saya telah memilihnya, kerana ia sangat difahami.
Kita akan melihat bagaimana, pada tahun 2011, T-mobile berjaya mengurangkan kemudahalihan pelanggan sebanyak 50% dengan membuat keputusan berdasarkan Data Besar.
Menganalisis volum data yang sangat tinggi yang mereka simpan untuk pelanggan mereka (berapa banyak yang mereka belanjakan, bilangan dan tempoh panggilan, penggunaan data, insiden yang direkodkan, dsb. dsb.), mereka menyedari bahawa mudah alih bergantung pada tiga faktor: