Хиймэл оюунCRM ба мэдээллийн платформМаркетингийн инфографикБорлуулалтыг идэвхжүүлэхМаркетинг хайхСошиал медиа ба нөлөөлөгч маркетинг

Big Data гэж юу вэ? 5 В гэж юу вэ? Технологи, дэвшил, статистик

Гэсэн амлалт Их мэдээлэл Компаниуд бизнесээ хэрхэн явуулж байгаа талаар үнэн зөв шийдвэр гаргах, урьдчилан таамаглахын тулд илүү их оюун ухаантай байх болно. Big Data нь бизнесийн үр дүнд дүн шинжилгээ хийх, сайжруулахад шаардлагатай мэдээллээр хангаад зогсохгүй, AI сурах, таамаглал эсвэл шийдвэр гаргах алгоритмууд. Хариуд нь, ML Уламжлалт аргуудыг ашиглан боловсруулах, дүн шинжилгээ хийхэд хүндрэлтэй, нарийн төвөгтэй, олон янзын, том хэмжээний өгөгдлийн багцыг ойлгоход тусална.

Том өгөгдөл гэж юу вэ?

Том өгөгдөл гэдэг нь асар их хэмжээний урсгал өгөгдлийг бодит цаг хугацаанд цуглуулах, боловсруулах, ашиглах боломжийг тодорхойлоход хэрэглэгддэг нэр томъёо юм. Компаниуд маркетинг, борлуулалт, хэрэглэгчийн мэдээлэл, гүйлгээний өгөгдөл, нийгмийн яриа, тэр байтугай хувьцааны үнэ, цаг агаар, мэдээ гэх мэт гадаад мэдээллийг нэгтгэж, илүү үнэн зөв шийдвэр гаргахад нь туслах зорилгоор харилцан хамаарал, учир шалтгааны статистик хүчин төгөлдөр загваруудыг тодорхойлж байна.

Гартнер

Big Data нь 5 V-ээр тодорхойлогддог:

  1. Эзлэхүүн: Олон нийтийн мэдээллийн хэрэгсэл гэх мэт янз бүрийн эх сурвалжаас их хэмжээний өгөгдлийг бий болгодог. зүйлс төхөөрөмж, бизнесийн гүйлгээ.
  2. Хурд: Мэдээлэл үүсгэх, боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх хурд.
  3. Янз бүрийн төрөл: Бүтэцлэгдсэн, хагас бүтэцтэй, бүтэцгүй өгөгдөл зэрэг янз бүрийн төрлийн өгөгдөл нь янз бүрийн эх сурвалжаас ирдэг.
  4. Баталгаат байдал: Тохиромжгүй байдал, тодорхой бус байдал, бүр буруу ташаа мэдээлэл зэрэгт нөлөөлж болзошгүй мэдээллийн чанар, үнэн зөв байдал.
  5. Утга: Шийдвэр гаргах, инновацийг сайжруулахад түлхэц болох өгөгдлөөс ойлголт авах ашиг тус, боломж.

Том өгөгдлийн статистик

Гол статистикийн тоймыг энд оруулав TechJury Big Data чиг хандлага, таамаглал:

  • Өгөгдлийн эзлэхүүний өсөлт: 2025 он гэхэд дэлхийн мэдээллийн сан 175 зеттабайтт хүрэх төлөвтэй байгаа нь өгөгдлийн экспоненциал өсөлтийг харуулж байна.
  • IoT төхөөрөмжүүдийг нэмэгдүүлэх: IoT төхөөрөмжүүдийн тоо 64 он гэхэд 2025 тэрбумд хүрэх төлөвтэй байгаа нь Big Data-ын өсөлтөд улам их хувь нэмэр оруулна.
  • Big Data зах зээлийн өсөлт: Дэлхийн Big Data зах зээлийн хэмжээ 229.4 он гэхэд 2025 тэрбум доллар болж өснө гэж таамаглаж байсан.
  • Мэдээллийн эрдэмтдийн эрэлт нэмэгдэж байна: 2026 он гэхэд дата судлаачдын эрэлт 16 хувиар өсөх төлөвтэй байна.
  • AI болон ML-ийн хэрэглээ: 2025 он гэхэд хиймэл оюун ухааны зах зээлийн хэмжээ 190.61 тэрбум долларт хүрнэ гэж таамаглаж байсан бөгөөд энэ нь Big Data шинжилгээнд AI болон ML технологийг нэвтрүүлж байгаатай холбоотой.
  • Үүлэнд суурилсан Big Data шийдлүүд: Үүлэн тооцоолол нь 94 он гэхэд нийт ажлын ачааллын 2021 хувийг эзэлнэ гэж тооцоолж байсан нь өгөгдөл хадгалах, дүн шинжилгээ хийхэд үүлэнд суурилсан шийдлүүдийн ач холбогдлыг онцолж байв.
  • Жижиглэн худалдааны салбар ба том өгөгдөл: Big Data ашигладаг жижиглэн худалдаачид ашгийн хэмжээгээ 60%-иар нэмэгдүүлэх төлөвтэй байсан.
  • Эрүүл мэндийн салбарт Big Data-ийн хэрэглээ нэмэгдэж байна: Эрүүл мэндийн аналитик зах зээл 50.5 он гэхэд 2024 тэрбум долларт хүрнэ гэж таамаглаж байсан.
  • Сошиал медиа ба том өгөгдөл: Сошиал медиа хэрэглэгчид өдөр бүр 4 петабайт өгөгдөл үүсгэдэг бөгөөд энэ нь Big Data өсөлтөд сошиал медиа нөлөөллийг онцолж өгдөг.

Big Data бол бас агуу хамтлаг юм

Энэ бол бидний энд яриад байгаа зүйл биш, гэхдээ та Big Data-ийн тухай уншиж байхдаа гайхалтай дуу сонсож магадгүй юм. Би жинхэнэ дууны клипийг оруулаагүй байна… энэ нь ажилд үнэхээр аюулгүй биш байна. Жич: Тэд их өгөгдлийн бүрэлдэж буй алдар нэрийн давалгааг барихын тулд энэ нэрийг сонгосон болов уу гэж бодож байна.

Том өгөгдөл яагаад өөр байдаг вэ?

Хуучин өдрүүдэд… та мэднэ… хэдэн жилийн өмнө бид өгөгдлийг задлах, хувиргах, ачаалах системийг ашигладаг байсан (ETL) тайлагнах зорилгоор бизнесийн тагнуулын шийдлүүдийг суурилуулсан аварга том мэдээллийн агуулах руу. Үе үе бүх системүүд нөөцөлж, өгөгдлийг нэгтгэж, тайлангуудыг ажиллуулж, хүн бүр юу болж байгааг ойлгох боломжтой мэдээллийн санд оруулдаг.

Асуудал нь өгөгдлийн сангийн технологи нь олон, тасралтгүй мэдээллийн урсгалыг зохицуулж чадахгүй байсан явдал байв. Энэ нь өгөгдлийн хэмжээг зохицуулах боломжгүй байсан. Энэ нь ирж буй өгөгдлийг бодит цаг хугацаанд нь өөрчлөх боломжгүй байсан. Ар талд нь харилцааны асуулгаас өөр юуг ч шийдэж чадахгүй тайлагнах хэрэгслүүд дутмаг байсан. Том өгөгдлийн шийдлүүд нь бизнесүүдэд илүү сайн шийдвэр гаргах боломжийг олгодог илүү нарийвчлалтай дүн шинжилгээ хийх зориулалттай клоуд хостинг, өндөр индексжүүлсэн, оновчтой өгөгдлийн бүтэц, автомат архивлах, задлах чадвар, тайлагнах интерфейсийг санал болгодог.

Илүү сайн бизнесийн шийдвэр гаргах нь компаниуд гаргасан шийдвэрийнхээ эрсдлийг бууруулж, зардлыг бууруулж, маркетинг, борлуулалтын үр ашгийг дээшлүүлэх сайн шийдвэр гаргах боломжтой гэсэн үг юм.

Том мэдээллийн давуу тал юу вэ?

Компьютерийн корпорацууд дахь том өгөгдлийг ашиглахтай холбоотой эрсдэл, боломжуудыг даван туулдаг.

  • Том өгөгдөл цаг үеэ олдог - Ажлын өдөр бүрийн 60% нь мэдлэгийн ажилчид өгөгдлийг олох, удирдахад зарцуулдаг.
  • Том өгөгдөлд хандах боломжтой - Ахлах захирлуудын тал хувь нь зөв өгөгдөлд хандах нь хэцүү байдаг гэж мэдээлдэг.
  • Big Data нь цогц юм – Мэдээллийг одоогоор байгууллага доторх силосонд хадгалж байна. Жишээлбэл, маркетингийн өгөгдлийг вэб аналитик, гар утасны аналитик, нийгмийн аналитик, CRM-ууд, A/B Туршилтын хэрэгслүүд, цахим шуудангийн маркетингийн системүүд болон бусад зүйлс... тус бүр өөрийн сило дээр анхаарлаа төвлөрүүлдэг.
  • Big Data бол найдвартай - Компаниудын 29% нь мэдээллийн чанар муутай мөнгөний өртгийг хэмждэг. Хэрэглэгчийн холбоо барих мэдээллийн шинэчлэлтийн олон системийг хянахтай адил энгийн зүйлүүд сая сая доллар хэмнэх боломжтой.
  • Том өгөгдөл хамааралтай - Компаниудын 43% нь хамаагүй өгөгдлийг шүүлтүүр хийх хэрэгсэлдээ сэтгэл дундуур байдаг. Таны вэбээс үйлчлүүлэгчдийг шүүх шиг энгийн зүйл анализ таны олж авах хүчин чармайлтын талаар олон тооны ойлголтыг өгч чадна.
  • Big Data аюулгүй байна - Мэдээллийн аюулгүй байдлын зөрчлийг дунджаар нэг хэрэглэгчид 214 доллараар тооцдог. Том мэдээллийн хостинг, технологийн түншүүдийн барьж буй аюулгүй дэд бүтэц нь дундаж компанийг жилийн орлогын 1.6% хэмнэх боломжтой юм.
  • Big Data нь эрх мэдэлтэй - Байгууллагын 80% нь мэдээллийн эх сурвалжаас хамааран үнэний олон хувилбартай тэмцдэг. Олон тооны, нягтлан шалгах эх сурвалжуудыг нэгтгэснээр илүү олон компаниуд өндөр нарийвчлалтай тагнуулын эх үүсвэрийг бий болгож чадна.
  • Том өгөгдөл нь ажиллах боломжтой - Хуучирсан эсвэл муу өгөгдөл нь компаниудын 46% нь тэрбум тэрбумаар хэмжигдэхүйц буруу шийдвэр гаргахад хүргэдэг.

Том мэдээллийн технологи

Том өгөгдлийг боловсруулахын тулд хадгалах, архивлах, асуулга хийх технологид томоохон дэвшил гарсан.

  • Тархсан файлын системүүд: Hadoop Distributed File System гэх мэт системүүд (HDFS) олон зангилаанд их хэмжээний өгөгдлийг хадгалах, удирдах боломжтой. Энэ арга нь Big Data-тай харьцахдаа алдааг тэсвэрлэх чадвар, өргөтгөх чадвар, найдвартай байдлыг хангадаг.
  • NoSQL мэдээллийн сан: MongoDB, Cassandra, Couchbase зэрэг мэдээллийн сан нь бүтэцгүй болон хагас бүтэцтэй өгөгдөлтэй ажиллахад зориулагдсан. Эдгээр өгөгдлийн сангууд нь өгөгдлийн загварчлалын уян хатан байдлыг санал болгож, хэвтээ өргөтгөх боломжийг олгодог тул Big Data програмуудад тохиромжтой.
  • MapReduce: Энэхүү програмчлалын загвар нь том өгөгдлийн багцыг тархсан орчинд зэрэгцүүлэн боловсруулах боломжийг олгодог. MapReduce нь нарийн төвөгтэй даалгавруудыг жижиг дэд даалгавар болгон хувааж, бие даан боловсруулж, эцсийн үр дүнг гаргах боломжийг олгодог.
  • Apache оч: Нээлттэй эх сурвалжийн өгөгдөл боловсруулах хөдөлгүүр нь Spark нь багц болон бодит цагийн боловсруулалтыг хоёуланг нь хийх боломжтой. Энэ нь MapReduce-тай харьцуулахад сайжруулсан гүйцэтгэлийг санал болгодог бөгөөд машин сурах, график боловсруулах, урсгал боловсруулахад зориулсан сангуудыг багтаасан бөгөөд үүнийг Big Data ашиглах янз бүрийн тохиолдлуудад олон талт болгодог.
  • SQL-тэй төстэй асуулга хийх хэрэгслүүд: Hive, Impala, Presto зэрэг хэрэгслүүд нь хэрэглэгчдэд танил мэдээллийг ашиглан Big Data дээр асуулга явуулах боломжийг олгодог. SQL синтакс. Эдгээр хэрэгслүүд нь шинжээчдэд илүү төвөгтэй програмчлалын хэл дээр мэдлэг шаардалгүйгээр Big Data-аас ойлголт авах боломжийг олгодог.
  • Өгөгдлийн нуурууд: Эдгээр хадгалах сангууд нь түүхий өгөгдлийг шинжилгээнд шаардлагатай болтол нь эх форматаар нь хадгалах боломжтой. Өгөгдлийн нуурууд нь их хэмжээний олон төрлийн өгөгдлийг хадгалахад зориулж өргөтгөх боломжтой, зардал багатай шийдлийг өгдөг бөгөөд дараа нь шаардлагатай бол боловсруулж, дүн шинжилгээ хийх боломжтой.
  • Өгөгдлийн агуулахын шийдэл: Snowflake, BigQuery, Redshift гэх мэт платформууд нь их хэмжээний бүтэцлэгдсэн өгөгдлийг хадгалах, асуулга хийх өргөтгөх боломжтой, гүйцэтгэлтэй орчныг санал болгодог. Эдгээр шийдлүүд нь том өгөгдлийн аналитикийг зохицуулах, хурдан асуулга, тайлагнах боломжийг олгох зорилготой юм.
  • Машин сургалтын хүрээ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn зэрэг хүрээ нь ангилал, регресс, кластер хийх зэрэг ажлуудад зориулж том өгөгдлийн багц дээр сургалтын загваруудыг идэвхжүүлдэг. Эдгээр хэрэгслүүд нь хиймэл оюун ухааны дэвшилтэт техникийг ашиглан Big Data-аас ойлголт, таамаглал гаргахад тусалдаг.
  • Өгөгдөл дүрслэх хэрэгслүүд: Tableau, Power BI, D3.js зэрэг хэрэгслүүд нь Big Data-аас авсан ойлголтыг визуал болон интерактив байдлаар задлан шинжлэх, танилцуулахад тусалдаг. Эдгээр хэрэгслүүд нь хэрэглэгчдэд өгөгдлийг судлах, чиг хандлагыг тодорхойлох, үр дүнг үр дүнтэй дамжуулах боломжийг олгодог.
  • Өгөгдлийн интеграци ба ETL: Apache NiFi, Talend, Informatica зэрэг хэрэгслүүд нь янз бүрийн эх сурвалжаас өгөгдлийг задлах, хувиргах, төв хадгалах системд ачаалах боломжийг олгодог. Эдгээр хэрэгслүүд нь өгөгдлийн нэгтгэлийг хөнгөвчлөх, байгууллагуудад дүн шинжилгээ хийх, тайлагнах зорилгоор өөрсдийн мэдээллийн нэгдсэн дүр төрхийг бий болгох боломжийг олгодог.

Том өгөгдөл ба хиймэл оюун ухаан

AI болон Big Data хоёрын давхцал нь хиймэл оюун ухааны техник, ялангуяа машин суралцах, гүнзгий суралцах (DL), их хэмжээний өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийж, ойлголтыг гаргахад ашиглаж болно. Big Data нь AI алгоритмуудыг сурч, таамаглал эсвэл шийдвэр гаргахад шаардлагатай түлшээр хангадаг. Хариуд нь хиймэл оюун ухаан нь уламжлалт аргуудыг ашиглан боловсруулах, дүн шинжилгээ хийхэд хэцүү, нарийн төвөгтэй, олон янзын, том хэмжээний мэдээллийн багцыг ойлгоход тусалдаг. AI болон Big Data огтлолцдог зарим гол хэсгүүд энд байна:

  1. Мэдээлэл боловсруулах: AI-ээр ажилладаг алгоритмуудыг Big Data эх сурвалжаас түүхий өгөгдлийг цэвэрлэх, урьдчилан боловсруулах, хувиргахад ашиглах боломжтой бөгөөд энэ нь өгөгдлийн чанарыг сайжруулж, дүн шинжилгээ хийхэд бэлэн байлгахад тусалдаг.
  2. Онцлогыг задлах: AI техникийг ашиглан Big Data-аас холбогдох шинж чанар, хэв маягийг автоматаар гаргаж авснаар өгөгдлийн хэмжээст байдлыг багасгаж, дүн шинжилгээ хийхэд илүү хялбар болгодог.
  3. Урьдчилан таамаглах аналитик: Урьдчилан таамаглах загваруудыг бий болгохын тулд том өгөгдлийн багц дээр машин суралцах болон гүнзгий суралцах алгоритмуудыг сургах боломжтой. Эдгээр загваруудыг үнэн зөв таамаглал гаргах эсвэл чиг хандлагыг тодорхойлоход ашиглаж, илүү сайн шийдвэр гаргах, бизнесийн үр дүнг сайжруулахад хүргэдэг.
  4. Аномали илрүүлэх: Хиймэл оюун ухаан нь Big Data дахь ер бусын хэв маяг эсвэл хэт давчуу байдлыг тодорхойлоход тусалж, залилан, сүлжээний халдлага, тоног төхөөрөмжийн эвдрэл зэрэг болзошгүй асуудлуудыг эрт илрүүлэх боломжийг олгодог.
  5. Байгалийн хэл боловсруулах (NLP): AI-ээр ажилладаг NLP арга техникийг сошиал медиа, хэрэглэгчийн тойм, мэдээний нийтлэл гэх мэт Big Data эх сурвалжаас авсан бүтэцгүй текстэн өгөгдлийг боловсруулж, шинжлэхэд ашиглаж, үнэ цэнэтэй ойлголт, сэтгэл хөдлөлийн дүн шинжилгээ хийх боломжтой.
  6. Зураг, видео шинжилгээ: Гүн суралцах алгоритмууд, ялангуяа эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN телевизүүд), их хэмжээний зураг, видео өгөгдлөөс дүн шинжилгээ хийж, ойлголтыг гаргахад ашиглаж болно.
  7. Хувийн тохиргоо ба зөвлөмж: Хиймэл оюун ухаан нь хэрэглэгчид, тэдний зан байдал, сонголтуудын талаарх асар их хэмжээний өгөгдлийг задлан шинжилж, бүтээгдэхүүний зөвлөмж, зорилтот сурталчилгаа зэрэг хувийн туршлагыг бий болгох боломжтой.
  8. Оновчлол хийх: AI алгоритмууд нь нийлүүлэлтийн сүлжээний үйл ажиллагаа, замын хөдөлгөөний удирдлага, эрчим хүчний хэрэглээг оновчтой болгох гэх мэт нарийн төвөгтэй асуудлуудын оновчтой шийдлүүдийг тодорхойлохын тулд том өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийх боломжтой.

AI болон Big Data хоёрын хамтын ажиллагаа нь байгууллагуудад хиймэл оюун ухааны алгоритмын хүчийг ашиглан асар их хэмжээний өгөгдлийг ойлгох боломжийг олгож, улмаар илүү мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах, бизнесийн үр дүнг сайжруулахад хүргэдэг.

BBVA-аас гаргасан энэхүү инфографик, Том өгөгдөл одоо ба ирээдүй, Big Data дахь дэвшлийн тухай өгүүлдэг.

big data 2023 инфографик

Douglas Karr

Douglas Karr нь CMO юм OpenINSIGHTS болон үүсгэн байгуулагч Martech Zone. Дуглас олон арван амжилттай MarTech стартапуудад тусалж, Martech-ийн худалдан авалт, хөрөнгө оруулалтад 5 тэрбум гаруй долларын зохих шалгалт хийхэд тусалсан бөгөөд компаниудад борлуулалт, маркетингийн стратегиа хэрэгжүүлэх, автоматжуулахад нь тусалсаар байна. Дуглас бол олон улсад хүлээн зөвшөөрөгдсөн дижитал хувиргалт, MarTech мэргэжилтэн, илтгэгч юм. Дуглас бол Даммигийн гарын авлага, бизнесийн манлайллын номыг хэвлүүлсэн зохиолч юм.

холбоотой зүйл

Дээшээ буцах товч
Хаах

Adblock илэрсэн

Martech Zone Бид зар сурталчилгааны орлого, түншлэлийн холбоос, ивээн тэтгэгчээр дамжуулан сайтаа мөнгөжүүлдэг учраас энэ агуулгыг танд ямар ч үнэгүйгээр өгөх боломжтой. Та манай сайтыг үзэж байхдаа зар хориглогчоо устгавал бид талархах болно.