Большой анализ данных – это использование передовых аналитических методов против очень больших, разнообразных наборов данных, которые включают структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, из различных источников и в различных размерах от терабайт до зеттабайт.

Большой объем данных – это термин, применяемый к наборам данных, размер или тип которых передается в обычных социальных базах данных для сбора, контроля и обработки информации с низкой степенью инертности. Огромная информация обладает, по крайней мере, одним из сопутствующих свойств: большой объем, высокая скорость или большой ассортимент. Компьютеризированное мышление (имитационный интеллект), портативность, социальность и паутина вещей (IoT) стимулируют замысловатость информации через новые структуры и источники информации. Например, большие данные поступают от датчиков, гаджетов, видео/звука, систем, журнальных записей, приложений, основанных на стоимости, Интернета и онлайн-сети – довольно много из них производится непрерывно и в огромных масштабах.

Изучение огромной информации позволяет экспертам, специалистам и бизнес-клиентам сделать более оптимальный и быстрый выбор, используя информацию, которая уже была заблокирована или непригодна для использования. Организации могут использовать усовершенствованные методы исследования, например, изучение контента, ИИ, прогнозный анализ, поиск данных, измерения и обычный язык для подготовки к получению нового опыта от заранее неизвестных источников информации автономно или вместе с уже имеющейся информацией о предприятии.

Использовать примеры для анализа больших данных

Улучшение клиентских объединений

Общая организованная, полу- и неструктурированная информация от контакта фокусирует вашего клиента на организации, чтобы увеличить 360-градусный взгляд на поведение вашего клиента и вдохновение для улучшения индивидуализированной рекламы. Источники информации могут включать онлайн жизнь, датчики, мобильные телефоны, предположения и информацию журнала звонков.

Обнаружение и смягчение последствий мошенничества

Обмен экранами происходит постоянно, проактивно воспринимая эти странные примеры и практики, демонстрирующие ложное движение. Использование интенсивности огромной информации наряду с прогностическим/предписывающим изучением и сопоставлением поддающейся проверке и ценностной информации помогает организациям предвидеть и снимать с себя вымогательство.

Повышение эффективности цепей поставок

Собирать и изучать огромную информацию, чтобы решить, как товары достигают своей цели, признавая расточительные аспекты и где можно сэкономить средства и время. Сенсоры, журналы и ценностная информация могут помочь отследить основные данные от склада до цели.