מה זה ביג דאטה?
מה זה ביג דאטה? נתונים גדולים מתייחסים לקבוצות גדולות ומגוונות של מידע שצומחות בקצבים הולכים וגדלים. הוא מקיף את נפח המידע, המהירות או המהירות שבה הוא נוצר ונאסף, ואת המגוון או ההיקף של נקודות הנתונים המכוסות (הידועים כ"שלושת ה-V" של ביג דאטה). נתונים גדולים מגיעים לרוב מכריית נתונים ומגיעים במספר פורמטים.
מה זה ביג דאטה? – נקודות מרכזיות
איך ביג דאטה עובד
ביג דאטה יכול להיות מסווג כבלתי מובנה או מובנה. נתונים מובנים מורכבים ממידע שכבר מנוהל על ידי הארגון במאגרי מידע וגיליונות אלקטרוניים; הוא לרוב מספרי באופיו. נתונים לא מובנים הם מידע שאינו מאורגן ואינו נופל למודל או פורמט שנקבעו מראש. הוא כולל נתונים שנאספו ממקורות מדיה חברתית, המסייעים למוסדות לאסוף מידע על צרכי הלקוחות.
ניתן לאסוף נתונים גדולים מהערות ששותפו לציבור ברשתות חברתיות ובאתרים, שנאספו מרצון ממכשירי אלקטרוניקה ואפליקציות אישיות, באמצעות שאלונים, רכישות מוצרים וצ'ק-אין אלקטרוני. הנוכחות של חיישנים וכניסות אחרות במכשירים חכמים מאפשרת לאסוף נתונים על פני קשת רחבה של מצבים ונסיבות.
נתונים גדולים מאוחסנים לרוב במסדי נתונים ממוחשבים ומנתחים באמצעות תוכנה שתוכננה במיוחד לטיפול במערכי נתונים גדולים ומורכבים. חברות תוכנה כשירות רבות (SaaS) מתמחות בניהול סוג זה של נתונים מורכבים.
השימושים בביג דאטה
מנתחי נתונים בוחנים את הקשר בין סוגים שונים של נתונים, כגון נתונים דמוגרפיים והיסטוריית רכישות, כדי לקבוע אם קיים מתאם. הערכות כאלה עשויות להיעשות בתוך הבית או חיצונית על ידי צד שלישי המתמקד בעיבוד ביג דאטה לפורמטים ניתנים לעיכול. עסקים משתמשים לעתים קרובות בהערכת ביג דאטה על ידי מומחים כאלה כדי להפוך אותם למידע בר-פעולה.
כמעט כל מחלקה בחברה יכולה להשתמש בממצאים מניתוח נתונים, ממשאבים אנושיים וטכנולוגיה ועד שיווק ומכירות. המטרה של ביג דאטה היא להגביר את המהירות שבה מוצרים מגיעים לשוק, לצמצם את כמות הזמן והמשאבים הנדרשים כדי להשיג אימוץ שוק, קהלי יעד, ולהבטיח שהלקוחות יישארו מרוצים.
יתרונות וחסרונות של ביג דאטה
הגידול בכמות הנתונים הזמינים מציג הזדמנויות ובעיות כאחד. באופן כללי, קיום יותר נתונים על לקוחות (ולקוחות פוטנציאליים) אמור לאפשר לחברות להתאים טוב יותר מוצרים ומאמצי שיווק על מנת ליצור את הרמה הגבוהה ביותר של שביעות רצון ועסקים חוזרים. לחברות שאוספות כמות גדולה של נתונים ניתנת ההזדמנות לבצע ניתוח מעמיק ועשיר יותר לטובת כל בעלי העניין.
בעוד שניתוח טוב יותר הוא חיובי, נתונים גדולים יכולים גם ליצור עומס יתר ורעש, ולהפחית את התועלת שלהם. חברות חייבות לטפל בכמויות גדולות יותר של נתונים ולקבוע אילו נתונים מייצגים אותות בהשוואה לרעש. ההחלטה מה הופך את הנתונים לרלוונטיים הופכת לגורם מפתח.
יתרה מזאת, אופי ופורמט הנתונים עשויים לדרוש טיפול מיוחד לפני שנעשה עליהם פעולה. ניתן לאחסן ולמיין בקלות נתונים מובנים, המורכבים מערכים מספריים. נתונים לא מובנים, כגון מיילים, סרטונים ומסמכי טקסט, עשויים לדרוש יישום טכניקות מתוחכמות יותר לפני שהם יהיו שימושיים.
