Khái niệm dữ liệu lớn đã có từ nhiều năm trước; hầu hết các tổ chức hiện hiểu rằng nếu họ nắm bắt được tất cả dữ liệu chảy vào hoạt động kinh doanh của mình, họ có thể áp dụng phân tích và thu được giá trị đáng kể từ nó. Nhưng ngay cả trong những năm 1950, nhiều thập kỷ trước khi thuật ngữ “dữ liệu lớn” được đặt ra, các doanh nghiệp đang sử dụng phân tích cơ bản (về cơ bản là các con số trong bảng tính do con người kiểm tra) để khám phá thông tin chi tiết và xu hướng.
Tuy nhiên, lợi thế mới của phân tích dữ liệu lớn là tốc độ và hiệu quả. Cách đây vài năm, các doanh nghiệp thu thập thông tin, phân tích và khai thác thông tin có thể được sử dụng cho các quyết định trong tương lai. Ngày nay, các doanh nghiệp có thể xác định thông tin chi tiết để đưa ra quyết định ngay lập tức. Khả năng làm việc nhanh hơn và vẫn nhanh nhẹn cung cấp cho các tổ chức một lợi thế cạnh tranh chưa từng có. Biết Phân tích dữ liệu lớn là gì? Doanh nghiệp có thể thu được những lợi ích gì từ phân tích dữ liệu lớn?
Tôi. Phân tích dữ liệu lớn ( Phân tích dữ liệu lớn) Nó là gì?
Phân tích dữ liệu lớn thường là quá trình phức tạp kiểm tra dữ liệu lớn để khám phá thông tin như các mẫu ẩn, mối tương quan, xu hướng thị trường và sở thích của khách hàng có thể giúp các tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt.
Ở quy mô lớn, các kỹ thuật và kỹ thuật phân tích dữ liệu cung cấp cho các tổ chức cách phân tích tập dữ liệu và thu thập thông tin mới. Truy vấn Business Intelligence (bi) Trả lời các câu hỏi cơ bản về hoạt động và hiệu suất kinh doanh.
Phân tích dữ liệu lớn là một dạng phân tích nâng cao sử dụng các yếu tố như mô hình dự đoán, thuật toán thống kê và phân tích giả do hệ thống phân tích cung cấp để xử lý các ứng dụng phức tạp.
Hai. Tại sao phân tích dữ liệu lớn lại quan trọng?
Các tổ chức có thể sử dụng phần mềm và hệ thống phân tích dữ liệu lớn để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu nhằm cải thiện kết quả liên quan đến kinh doanh. Các lợi ích có thể có bao gồm tiếp thị hiệu quả hơn, cơ hội doanh thu mới, cá nhân hóa khách hàng và cải thiện hiệu quả hoạt động. Với một chiến lược hiệu quả, những lợi thế này có thể mang lại lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ.
# Phân tích dữ liệu lớn hoạt động như thế nào?
Các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà lập mô hình dự đoán, nhà thống kê và các chuyên gia phân tích khác thu thập, xử lý, làm sạch và phân tích ngày càng nhiều dữ liệu giao dịch có cấu trúc dữ liệu và các loại dữ liệu khác không được sử dụng theo quy trình phân tích và phân tích thông thường.
Sau đây là tổng quan về bốn bước của quy trình chuẩn bị dữ liệu:
1. Các chuyên gia dữ liệu thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Thông thường, nó là sự kết hợp của dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc. Mặc dù mỗi tổ chức sẽ sử dụng một luồng dữ liệu khác nhau, nhưng một số nguồn phổ biến bao gồm:
- Dữ liệu luồng nhấp qua Internet;
- Nhật ký máy chủ web;
- Ứng dụng đám mây;
- Ứng dụng di động;
- Phương tiện truyền thông xã hội nội dung;
- Văn bản từ email của khách hàng và câu trả lời khảo sát;
- Bản ghi trên điện thoại di động; và
- Bằng các cảm biến được kết nối với Internet of Things (iot) Dữ liệu Máy đã Thu thập .
2. Dữ liệu được xử lý. Sau khi dữ liệu được thu thập và lưu trữ trong kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu, các chuyên gia dữ liệu phải tổ chức, cấu hình và phân vùng dữ liệu đúng cách cho các truy vấn phân tích. Xử lý dữ liệu kỹ lưỡng có thể cải thiện hiệu suất của các truy vấn phân tích.
3. Làm sạch dữ liệu để đảm bảo chất lượng. Các chuyên gia dữ liệu kiểm tra dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ tạo tập lệnh hoặc phần mềm doanh nghiệp. Họ tìm kiếm bất kỳ lỗi hoặc sự không nhất quán nào, chẳng hạn như các bản sao hoặc lỗi định dạng, đồng thời tổ chức và sắp xếp dữ liệu.
4. Dữ liệu thu thập, xử lý và làm sạch được phân tích bằng phần mềm phân tích. Điều này bao gồm các công cụ sau:
- Khai thác dữ liệu, chọn lọc thông qua các tập dữ liệu để tìm các mẫu và mối quan hệ
- Phân tích dự đoán, xây dựng mô hình để dự đoán hành vi của khách hàng và các phát triển khác trong tương lai
- Học máy, sử dụng phân tích Các thuật toán cho tập dữ liệu lớn
- Học sâu, một nhánh nâng cao hơn của học máy
- phần mềm khai thác văn bản và phân tích thống kê
- trí tuệ nhân tạo (ai)
- Phần mềm thông minh kinh doanh chính thống
- Công cụ trực quan hóa dữ liệu
Xem thêm: Các tính năng quản lý khách hàng của phần mềm crmviet!
Ba. Lợi ích của Phân tích dữ liệu lớn
Các lợi ích của việc sử dụng phân tích dữ liệu lớn bao gồm:
- Nhanh chóng phân tích một lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau ở nhiều định dạng và kiểu khác nhau.
- Nhanh chóng đưa ra các quyết định thông minh hơn để phát triển các chiến lược hiệu quả mang lại lợi ích và cải thiện chuỗi cung ứng, hoạt động và các lĩnh vực ra quyết định chiến lược khác.
- Tiết kiệm chi phí có thể là kết quả của hiệu quả và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh mới.
- Hiểu rõ hơn về nhu cầu, hành vi và tình cảm của khách hàng có thể dẫn đến hiểu biết sâu hơn về tiếp thị và cung cấp thông tin cho quá trình phát triển sản phẩm.
- Các chiến lược quản lý rủi ro được cải tiến, thông minh hơn dựa trên các mẫu dữ liệu lớn.
Bốn. Thử thách phân tích dữ liệu lớn
Mặc dù việc sử dụng phân tích dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc sử dụng nó cũng mang lại những thách thức:
- Khả năng truy cập dữ liệu. Khi lượng dữ liệu tăng lên, việc lưu trữ và xử lý trở nên phức tạp hơn. Dữ liệu lớn cần được lưu trữ và duy trì đúng cách để đảm bảo dữ liệu đó có thể được sử dụng bởi các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu thiếu kinh nghiệm.
- Duy trì chất lượng dữ liệu. Vì lượng lớn dữ liệu đến từ nhiều nguồn và các định dạng khác nhau, việc quản lý chất lượng dữ liệu của dữ liệu lớn đòi hỏi nhiều thời gian, nỗ lực và tài nguyên để duy trì nó một cách nhất quán. cách hợp lý.
- Bảo mật dữ liệu. Sự phức tạp của hệ thống dữ liệu lớn đưa ra những thách thức bảo mật duy nhất. Có được sự bảo mật ngay trong một hệ sinh thái dữ liệu lớn phức tạp như vậy có thể là một nỗ lực phức tạp.
- Chọn đúng công cụ. Việc lựa chọn trong số nhiều công cụ và nền tảng phân tích dữ liệu lớn hiện có trên thị trường có thể gây nhầm lẫn, vì vậy các tổ chức phải biết cách chọn công cụ và nền tảng phù hợp nhất với nhu cầu và cơ sở hạ tầng người dùng của họ.
- Một số tổ chức phải vật lộn để lấp đầy những khoảng trống này do tiềm năng thiếu các kỹ năng phân tích nội bộ và chi phí thuê các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu có kinh nghiệm.
Kết luận:
Với phân tích dữ liệu lớn, cuối cùng bạn có thể đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn, lập mô hình và dự đoán kết quả trong tương lai, đồng thời nâng cao trí tuệ kinh doanh. Khi bạn đang xây dựng giải pháp dữ liệu lớn nhưng vẫn đang loay hoay tìm công cụ để chứa lượng lớn dữ liệu kinh doanh. Giải pháp phù hợp cho bạn là phần mềm quản lý và chăm sóc khách hàng crmviet – một công cụ lưu trữ và xử lý dữ liệu linh hoạt, tiết kiệm chi phí được thiết kế để xử lý khối lượng lớn dữ liệu được tạo ra hiện nay.