Big data (Големите данни) като източник на информация в бизнеса

[Mozo]

Big data (Големите данни) като източник на информация в бизнес изследванията

Съдържание
I. Увод. 2
II. Видове данни използвани за бизнес изследванията. 2
III. Големите данни (Big data) 2
IV. Анализ на големи данни. 4
V. Необходимостта от анализи на големи данни 4
1. Обем / Volume 5
2. Разнообразие / Variety 5
3. Скорост / Velocity 5
4. Видимост (Разбираемост) / Visibility 6
VI. Видове анализи на големи данни 7
1. Описателен анализ 7
2. Диагностичен анализ 7
3. Прогнозен (предсказващ) анализ 7
4. Прескриптивен (предписващ) анализ 7
VII. Изкуствен интелект. 7
VIII. Технологии 9
IX. Източници: 9

I. Увод.
Бизнес изследването е „систематичен процес на извличане на информация, необходима за взимането на бизнес решение“.1 Обикновено се използват статистически анализи и предсказуемо моделиране, за да се установят тенденциите - да се разбере защо се е случило и да се направи предположение за това как ще се развиват нещата в бъдеще. Видно от дефиницията, решенията се взимат на базата на бизнес информация. Ето защо до голяма степен качеството на бизнес решенията са в пряка зависимост от качеството на информацията (надежността, достоверността, актуалност) и количеството й (с огледа на осигуряване на пълнота, изчерпателност и ликвидиране на статистически и аномалии).

II. Видове данни използвани за бизнес изследванията.
Данните биват вторични и първични. Първичните данни се генерират от чрез целенасочено събиране в процеса на определено бизнес изследване от самите изследователи. Те служат за решаване на изследователските въпроси и поставените задачи и чрез тях в крайна сметка се реализира изследователската цел. Вторичните данни са събрани и обработени по друг повод, те са съхранени на материален носител и са достъпни за изследователите.2 Вторичните данни се делят на различни видове: количествени и качествени; за целите на каузални или на описателни анализи; необработени или обработени (претърпели някаква подготовка за употреба в анализи); вътрешни (от собствените източници на организацията – счетоводни книги, собствени бази данни за доставчици, клиенти, проекти, продажби и др.) и външни – статистически доклади, доклади на от бизнес изследвания на други дружества и организации, анализи в периодичния печат и др.
III. Големите данни (Big data)
В днешния технологичен свят хората генерират и съхраняват повече данни откогато и да е преди. Данните се превръщат в новата валута, а тези, които имат достъп до нея и до методите за нейното управление, анализ и целенасочена употреба, получават и ключа за осребряването й. Големите данни (Big Data) e термин, използван за обозначаване на масиви от данни, които са твърде големи или сложни за обработка от традиционните софтуерни програми3.
Големите данни са и ще стават все по-актуална тема. Количеството данни в света продължава да расте с невероятна скорост. IDC4 предполага, че до 2025 г. ще има 163ZB (зетабайта, като 1 зетабайт = 1021 байта) от данни - от 4.4ZB през 2013 г5. Това огромно увеличение на данните е едновременно предизвикателство и възможност за бизнеса. В тези данни се съдържат прозрения, необходими за подобряване на решенията, повишаване на производителността и стимулиране на иновациите. Анализът на големите данни е ключът към разшифроването и правилния анализ на информацията, съхранявана в базите данни на една компания. Дори една нововъзникнала организация с едва няколко години история, при използването на съвременните PR-методи, успява да натрупа огромно количество данни, които да използва при вземането на своите решения. Не става дума само за стандартните данни като счетоводните книги, брой новоназначени или напуснали хора в рамките на година, количество продадени стоки и услуги. Информационното общество и съвременните средства за комуникация, позволяват на организацията да придобие реално съществуване в дигиталната среда. Организацията може да си направи страница във Facebook, страница в LinkedIn, профили в Инстаграм и Twitter, канал в youtube. И разбира се ще има и интернет страница, за която ще иска да получи и по-добро индексиране в Google и да излиза на челните места. Затова освен стандартните методи за SЕO (search engine optimization) ще започне и активно да пуска интернет реклами. Няма да пропусне да се рекламира и във Facebook, LinkedIn, Instagram.

Така маркетинговият специалист (а ако няма такъв, спешно ще трябва да бъде нает) започва да получава обратна информация за всеки пост и действие на организацията в социалните мрежи – колко хора е привлякъл, какви са реакциите, с какво образование са тези хора, какви предпочитания имат, къде е географската им локация и в кои градове има най-голям интерес, в колко часа и т.н. Т.е. организацията получава обратна връзка в реално време за начина от потребителите й (потенциални клиенти и реални клиенти). Същевременно организацията трябва да си адаптира бизнеса и да изпреварва конкуренцията, като опростява процесите, предугажда желанията и нуждите на потребителите и клиентите си и създава юзър-френдли съдържание. Как обаче може да разбере какво искат потребителите и клиентите – пак отговорът е лесен и се крие в анализа на Big Data. Най-простичкият начин да се видят тенденциите може да се открие в Google Trends.

IV. Анализ на големи данни.
За да се разбере какво точно е анализирането на големи данни, фразата трябва да се раздели на две части: „големи данни“ и „анализи“.
Големите данни могат да бъдат описани като огромно количество информация (вторични данни!), до която организациите са имали достъп през последното десетилетие. Поради технологичния напредък, сега е много по-евтино и по-лесно да се събират данни с терабайт или повече, от по-широк кръг от източници - не само от традиционните бизнес софтуери, но и от социалните медии, проведените разговори, цифровите изображения, интернет на нещата и много други. Тези огромни колекции от данни могат да разкрият всякакъв вид скрити закономерности и безценни насоки, които да се използват от ръководителите на организациите.
С понятието „анализ на големите данни“ се обозначава предизвикателството достатъчно бързо и ефикасно от тези данни да се извлича полезна и достоверна информация, която да позволява вземане на важни решения за бизнеса и разпознаване на нови възможности.
Анализът на големите данни може да обработва както структурирани данни - от записи на бази данни, така и неструктурирани данни - като имейли, документи на Word или публикации в социалните медии. Най-добрите инструменти за анализи на големи данни обединяват всички тези данни в голямо хранилище за данни - често наричано „езеро с данни“ (data lake) - където данните могат да бъдат приведени в „нормално“ – т.е. работимо състояние, така че спрямо тях да се прилагат аналитични похвати.
Повечето софтуери за обработка на големи данни включват инструменти за извличане на данни и за анализ на данни. Те поддържат множество методи за анализ, включително анализ на дърветата с решения, клъстерни анализи, прогнозни анализи6, анализ на склонностите и анализ на настроенията. Често инструменти за анализ на големи данни имат сегментационен софтуер за разделяне на групи - като например разпределянето на записите на отделните клиенти в по-малки сегменти за по-прецизен анализ.

Целият материал: