Företag befinner sig i en skärningspunkt mellan slump och utmaning i denna digitala tidsålder, där att skapa data är nästan lika vanligt som att andas. Big data analytics belyser nya idéer, bättre hastighet och en djupare kunskap om kunderna än någonsin tidigare. Faktum är att den globala marknaden för Big Data och Analytics är värd 274 miljarder dollar .
Men att ta sig runt detta område kräver mer än att bara anta ny teknik. Ett planerat, detaljerat tillvägagångssätt behövs för att förvandla enorma datasjöar till affärsinformation som kan användas. Det här stycket beskriver de många aspekterna av big data analytics roll i business intelligence. Den talar om dess användningsområden, problem och hur världen förändras, vilket kommer att påverka dess framtid.
Se även: SoftBank Vision Fund 2 investera 120 miljoner dollar i Adverity
Hur man förstår Big Data Analytics
Big data-analys går längre än vanlig dataanalys eftersom den kan hantera datauppsättningar som är för komplicerade och stora för vanliga datorsystem att hantera. Detta är en blandning av avancerade analysmetoder som används på datamängder med de fyra Vs: volym, hastighet, variation och sanning. Dessa faktorer gör datahantering svårare än vad det redan är. De behöver nya sätt att hantera terabyte med data i realtid, förstå oorganiserade data från många källor och se till att insikterna som samlas in är korrekta.
Big Datas fyra V
Volym: Den digitala världen är väldigt stor, och information kommer från många håll. Detta kan vara vad som helst för ett företag, från IoT-övervakningsdata och sociala medier till register över transaktioner och kundtjänstsamtal. Det kan vara svårt att hålla reda på all tillgänglig data, men det är nyckeln till att förstå marknadstrender och kundbeteende som tog mycket arbete att ta reda på.
Hastighet: Hastigheten med vilken data strömmar in i organisationer har accelererat dramatiskt. Databearbetning i realtid eller nära realtid är inte bara en fördel utan en nödvändighet i många sektorer, såsom finans, där börstrender kan skifta inom millisekunder, eller inom e-handel, där kundernas sentiment kan förändras snabbt.
Variation: Data idag finns i en mängd olika format. Strukturerad numerisk data i traditionella databaser är bara toppen av isberget. Textdokument, e-postmeddelanden, video, ljud och inlägg på sociala medier utgör värdefulla datakällor. Varje format presenterar unika utmaningar när det gäller insamling, lagring och analys.
Sannhet: Datatillförlitlighet är av största vikt. Endast korrekt, fullständig, relevant data kan leda till korrekta analyser och bra affärsbeslut. Att säkerställa dataintegritet innebär sofistikerade validerings- och rengöringsprocesser, som kan vara resurskrävande men är avgörande för tillförlitliga insikter.
Tillämpningar av Big Data Analytics inom Business Intelligence
Förbättrade kundinsikter
Att förstå kunden har alltid varit viktigare och lättare. Företag kan skapa mycket grundliga bilder av sina kunder med hjälp av big data-analys. Detta låter dem bryta ner vanor och smaker med precision som gammaldags marknadsundersökningsmetoder inte kan matcha. Denna detaljerade information gör det lättare att göra personliga marknadsföringsplaner, produktförslag och kundtjänstinteraktioner, vilket förbättrar kundernas upplevelse och gör dem mer trogna.
Driftseffektivitet
Big data-analys kan användas på många olika sätt i affärer. Det finns mycket utrymme för kostnadsbesparingar och produktivitetsvinster, från att göra leveranslinjer mer effektiva med prediktiv analys till att göra fabriker mer produktiva med IoT-data. Till exempel kan prediktivt underhåll hitta problem med teknik innan de inträffar, vilket minskar stilleståndstiden och fasta kostnader.
Riskhantering
I en tid av växande tvivel lyser big data-analys ljus på framtiden. Finansiella institutioner använder det för att förbättra sina riskbedömningsmodeller, försäkringsgivare använder det för att avgöra sannolikheten för att ett anspråk görs, och företag inom alla områden använder det för att skydda sig mot onlinefaror. Analytics kan hitta möjliga risker innan de blir verkliga genom att hitta trender och extremvärden. Detta låter människor vidta proaktiva åtgärder för att minska dessa risker.
Produkt-utveckling
Big data-analys är en viktig del av produktutvecklingen eftersom den förvandlar kundfeedback och marknadstecken till insikter som kan användas omedelbart. Genom att undersöka trender, kundernas smaker och smärtpunkter kan företag bättre möta marknadens behov och ligga före konkurrenterna och hjälpa dem att utveckla nya produkter och tjänster.
Utmaningar med att utnyttja Big Data Analytics
Datakvalitet och noggrannhet
Datan i sig är vad varje analysprojekt bygger på. Att se till att data är korrekta och av god kvalitet är svårt, och det stora antalet och utbudet av datakällor gör det ännu svårare. Fel data kan orsaka dåliga studier, så strikt datarensning och kontrollsteg krävs.
Datasekretess och säkerhet
Att samla in och studera mycket stora datamängder väcker oro för integritet och säkerhet. Företag måste följa många regler, som GDPR och CCPA, för att säkerställa att de följer dem och skydda privat information från att bli stulen. Detta kräver stark säkerhet, åtkomstkontroller och konstant övervakning.
Integrering av Siled Data
Datasilos, som är platser där information hålls åtskild inom olika delar av ett företag, gör det svårt att få den helhetsbild som behövs för fullständig analys. För att komma runt dessa problem behöver du system som kan prata med varandra och ett tänkesätt att samarbeta så att data enkelt kan förflyttas i hela verksamheten.
Skills Gap
Eftersom big data-verktyg och analysmetoder är så komplexa kräver de arbetare med specifika kunskaper. Fler dataforskare, forskare och ingenjörer behövs, vilket gör det svårt att använda stordataanalys fullt ut.
Vad framtiden har att erbjuda för Big Data Analytics
Framsteg inom AI och maskininlärning påverkar direkt framtiden för big data-analys. Dessa framsteg kommer att göra analysen snabbare och mer exakt. Det växande antalet IoT-enheter ökar mängden tillgänglig data, vilket ger oss ny information om hur människor beter sig och hur man kan göra företag mer effektiva. Realtidsdata kommer att ändra beslut och ge dem som använder dem till sin fördel ett konkurrenskraftigt uppsving.
Målet med att göra analysverktyg mer tillgängliga är att säkerställa att alla nivåer i en organisation använder data för att fatta beslut. Detta kommer att skapa ett tankesätt där varje medarbetare kan använda insikter för att hjälpa företaget att nå sina strategiska mål. Eftersom dessa förändringar är på väg att ske, bör big data-analyser inom business intelligence utbilda och förändra saker, vilket leder till en tid av innovation och effektivitet som drivs av djupa insikter hämtade från data.
Slutsats
Att använda big data för business intelligence kräver arbete. Datakvalitet och integritetsproblem är närvarande, och det är svårt att kombinera information som lagras på olika platser. Det behövs också fler duktiga stordataföretag. Men fördelarna – bättre förståelse för kunderna, lägre kostnader, färre risker och nya produkter – visar hur viktigt det är strategiskt. Att kombinera AI, IoT och realtidsanalys hjälper företag att hitta nya sätt att göra saker. Detta kommer att göra big data-analys till ett sätt att få en konkurrensfördel och en viktig del av den långsiktiga tillväxten i den digitala tidsåldern.
Utvald bild: Bild av rawpixel.com
Prenumerera på Whitepapers.online för att lära dig om nya uppdateringar och förändringar gjorda av teknikjättar som påverkar hälsa, marknadsföring, affärer och andra områden. Om du gillar vårt innehåll, vänligen dela på sociala medieplattformar som Facebook, WhatsApp, Twitter och mer.