Перспективы внедрения больших данных в бизнесе | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 6 ноября, печатный экземпляр отправим 10 ноября.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Экономика и управление

Опубликовано в Молодой учёный №28 (370) июль 2021 г.

Дата публикации: 11.07.2021

Статья просмотрена: 4 раза

Библиографическое описание:

Бабанов, А. Б. Перспективы внедрения больших данных в бизнесе / А. Б. Бабанов, В. В. Кадацкая. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2021. — № 28 (370). — С. 174-176. — URL: https://moluch.ru/archive/370/83188/ (дата обращения: 23.10.2021).



Большие данные — это то, что является обыденным в наши дни. Аналитика больших данных — это зачастую сложный процесс изучения больших данных для выявления информации, такой как скрытые закономерности, корреляции, рыночные тенденции и предпочтения клиентов, которые могут помочь организациям принимать обоснованные бизнес-решения. В статье представлены тенденции развития больших данных и представлено популярное программное обеспечение для бизнес-аналитики.

Ключевые слова: большие данные, оцифровка, бизнес-аналитика.

Люди становятся все более оцифрованными и используют больше данных и информации для анализа даже своей повседневной деятельности. Если раньше человек просто собирался поплавать, то теперь он точно знает, сколько калорий он будет сжигать, и другие статистические данные, такие как частота сердечных сокращений, частота пульса, время, расстояние и т. д. Все это и многое другое возможно с информацией, и кажется, что объем больших данных растет быстрыми темпами и с каждым днем ​​проникает в различные сектора и отрасли. Большие данные становятся все больше.

Аналитика больших данных — это сложный процесс изучения больших данных для выявления информации, такой как скрытые закономерности, корреляции, рыночные тенденции и предпочтения клиентов, которые могут помочь организациям принимать обоснованные бизнес-решения.

В широком масштабе аналитические данные дают организациям возможность анализировать наборы данных и получение новой информации. Запросы бизнес-аналитики отвечают на основные вопросы о бизнес-операциях и производительности.

Аналитика больших данных — это форма расширенной аналитики, которая включает сложные приложения с такими элементами, как прогнозные модели, статистические алгоритмы и анализ «что, если» на основе систем аналитики.

Организации могут использовать системы и программное обеспечение для анализа больших данных, чтобы принимать решения на основе данных, которые могут улучшить результаты, связанные с бизнесом. Преимущества могут включать более эффективный маркетинг, новые возможности получения дохода, персонализацию клиентов и повышение операционной эффективности. При эффективной стратегии эти преимущества могут обеспечить конкурентные преимущества перед конкурентами [1].

Современное программное обеспечение для обслуживания клиентов уже может работать с огромными объемами данных для профилирования потребностей и поведения клиентов. Это помогает агентам лучше взаимодействовать с клиентами и повышает ценность общего обслуживания клиентов. Решения CRM работают с собственными наборами данных, чтобы улучшить профили клиентов. Ведущее программное обеспечение для маркетинга может собирать важную информацию о потенциальных клиентах, что позволяет маркетологам увеличить количество потенциальных клиентов и конверсию. Эти и другие примеры показывают, как большие данные решают бизнес-задачи с разных сторон [2].

По прогнозам ожидается, что глобальный рынок больших данных будет расти в среднем на 22 % в течение с 2017 по 2030 год. При этом наибольший рост будет в секторе здравоохранения (36 %), за которым последуют производство (30 %) и финансовые услуги (26 %) в период с 2018 по 2025 год (Рис 1) [3].

Прогноз развития Больших данных в разных областях

Рис.1. Прогноз развития Больших данных в разных областях

Большие данные таят в себе огромный потенциал. 99,5 % собранных данных никогда не используются и не анализируются . Кроме того, менее 50 % структурированных данных, собранных с помощью Интернета вещей, используется при принятии решений. Уже на данном этапе развития аналитики больших данных 79 % руководителей считают, что отказ от использования больших данных приведет к банкротству, поэтому 83 % компаний инвестируют в проекты с большими данными. По данным исследований, компании, использующие всю мощь больших данных, могут увеличить свою операционную маржу до 60 % [4].

Для бизнес-аналитики использую следующее программное обеспечение:

  1. Sisense — это программное обеспечение для бизнес-аналитики, которое предоставляет аналитику корпоративного уровня. Идеально подходит для инженеров по обработке данных, разработчиков и аналитиков, он предлагает приложения бизнес-аналитики с белыми метками и интерактивные панели мониторинга, основанные на лучших отраслевых практиках.
  2. Looker — это безопасная и управляемая платформа, которая предлагает более интеллектуальные возможности обработки данных. Он использует мультиоблачную стратегию для поддержки нескольких источников данных.
  3. Periscope Data — это платформа бизнес-аналитики и визуализации данных, которая предоставляет современным компаниям ценные аналитические данные. Используя SQL, Python и R, он легко исследует и анализирует данные.
  4. ReportPlus — это инструмент бизнес-аналитики с самообслуживанием, помогающий предприятиям принимать бизнес-решения на основе данных. Он позволяет создавать, просматривать и обмениваться визуализациями данных.
  5. QlikView — это платформа для комплексной интеграции данных и аналитики, которая использует машинный интеллект для более точного анализа. Он собирает данные из любого места и предоставляет вам готовые к анализу открытия.

Большие данные содержат длинный список статистических данных. Если бизнес работает с огромными объемами данных, их исследование поможет вести бизнес на долгие годы. В огромном массиве данных, хранящихся в базах данных, скрыта информация, которую можно использовать в своих интересах.

Это может быть открытие новой линейки продуктов или услуг с готовым рынком, о котором никто даже не слышал или новый способ ведения дел. С помощью разумного использования больших данных как инструмента для бизнеса, можно не только повысить производительность, но и вовремя занять перспективную нишу.

Литература:

  1. Wesley Chai, Mark Labbe, Chaig Stedman- Big data analytics Режим доступа: https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/big-data-analytics Дата обращения: 29.03.2021г.
  2. 97 Big Data Statistics You Must Learn: 2020/2021 Market Share & Data Analysis // FinancesOnline Режим доступа: https://financesonline.com/big-data-statistics/ Дата обращения: 27.03.2021г.

3. Top 50 Big Data Statistics: Market Size, Importance & Benefits// AIMultiple Режим доступа: https://research.aimultiple.com/big-data-stats/ Дата обращения: 27.03.2021г.

4. 77+ Big Data Stats for the Big Future Ahead | Updated 2021// hosting tribunal Режим доступа: https://hostingtribunal.com/blog/big-data-stats/ Дата обращения: 28.03.2021г.

Основные термины (генерируются автоматически): данные, программное обеспечение, CRM, SQL, визуализация данных, выявление информации, огромный объем данных, основа данных, предпочтение клиентов, сложный процесс изучения.


Задать вопрос