Руководство по большим данным для начинающих

5 стратегий анализа больших данных для прорыва

Данных очень много — независимо от того, используете вы их или нет. Клиенты, сотрудники и производственные процессы постоянно генерируют данные, с помощью которых организации могут улучшить свой бизнес и конечные результаты.

Большие данные позволяют анализировать и использовать огромные объемы насыщенной информации, поступающей в реальном времени из многих источников. Одним из важнейших способов, с помощью которых большие данные могут помочь компаниям, являются инновации. «Инновации» — это не просто модное слово. Именно они отделяют успешные предприятия от неудачников.

Но внедрение инноваций — это не какое-то абстрактное упражнение. Вот как большие данные могут помочь компаниям внедрять инновации на каждом этапе своей деятельности — будь то исследование рынка, разработка продукта или вывод продукта на рынок, — чтобы получить преимущество над конкурентами.

 

1. Улучшение маркетинговых исследований

Аналитика больших данных в реальном времени — это идеальный инструмент для маркетинговых исследований, позволяющий получить важные сведения о спросе, предпочтениях и поведении клиентов. Такие сведения были бы недоступны в случае анализа традиционных данных.

Рынки постоянно меняются, и инновационные компании меняются вместе с ними. С помощью больших данных можно проанализировать большие объемы актуальной информации о рынках и спрогнозировать основные области роста. Это позволит сконцентрировать развитие на сегментах рынка с самым большим и релевантным потребительским спросом.

Большие данные неструктурированные и разнообразные, они поступают из всевозможных источников и содержат ценную информацию, способствующую исследованию рынка за счет более быстрых и детализированных важных данных. Получение данных из файлов cookie в интернете, вследствие взаимодействия клиентов со службами поддержки, из социальных сетей и других источников позволяет правильно понять пожелания рынка.

Понимание предпочтений отдельных клиентских сегментов в реальном времени может помочь развить инновационные производственные идеи в ответ на новейшие сигналы рынка.

 

2. Рационализированное принятие решений

Данные способствуют принятию решений в зрелых организациях. Применяя анализ больших данных, можно быстро принимать правильные решения на основе достоверной информации.

Анализ традиционных данных подразумевает пакетную обработку — ретроспективный метод, ограниченный определенным набором данных. В тоже время можно получить гораздо более важные сведения за счет анализа больших данных в реальном времени, используя динамическую схему для набора разнородных неструктурированных данных.

Такие средства визуализации, как Prometheus и Grafana, позволяют правильно интерпретировать данные по мере их появления. С помощью таких данных можно уверенно делать выводы на основе достоверной информации касательно дальнейшего пути развития компании.

Большие данные помогают также контролировать последствия решений и при необходимости реагировать. Принимая рискованные решения, больше не нужно полагаться на волю случая, поскольку можно видеть последствия и при необходимости изменить направление. Поэтому у вас буде больше вариантов для нешаблонного выбора, чем ваши конкуренты даже смогут рассмотреть.

Благодаря таким преимуществам вы сможете действовать быстро и решительно, внедряя инновации быстрее конкурентов.

 

3. Ускоренная разработка продукции

На этапе разработки большие данные помогают проектировать инновационные продукты на основе глубокого понимания потребностей и предпочтений ваших клиентов. Они также ускоряют процесс разработки продукции, а это ключевой фактор конкурентной борьбы.

Анализ больших данных позволяет собирать и изучать клиентские отзывы, используя их в реальном времени. Команды исследователей и разработчиков могут использовать важную информацию, полученную из таких данных, в процессе разработки продукции.

Например, компания, создающая мобильные приложения, может воспользоваться важными данными, полученными с помощью программ поведенческой аналитики. Эти данные могут относиться к сотням процессов на многих тысячах устройств пользователей, что позволяет командам разработчиков продукции быстро адаптировать существующие продукты и разрабатывать новые.

 

4. Увеличение продуктивности

Бизнес-инновации не ограничиваются идеями: суть их в том, чтобы компания смогла первой предоставить инновации клиентам. Анализ больших данных обеспечивает значительное повышение производительности, позволяя компаниям быстрее выводить свою продукцию на рынок.

Особенно значительного повышения производительности можно добиться, используя анализ больших данных в сочетании с другими технологиями, такими как возможность подключения по 5G, ИИ и Интернет вещей. 

Например, предприятия могут внедрить камеры высокой четкости в свои рабочие площадки, чтобы наблюдать за рабочим процессом с помощью ИИ и мгновенно выявлять новые варианты для оптимизации. Заводская камера может обнаружить, что определенный способ штабелирования коробок с большей вероятностью может привести к травмам или повреждению продукции. Затем можно связать эти данные с другими областями автоматизации и изменить способ штабелирования коробок.

Незначительные улучшения производственного процесса приводят к огромному повышению эффективности, позволяя быстрее и продуктивнее внедрять инновации на рынке.

 

5. Проактивная оптимизация ИТ

Машины, используемые на рабочем месте, постоянно генерируют данные журнала. На протяжении многих лет компании анализируют данные журналов, получая важные сведения о своей деятельности. Но анализ больших данных дает возможность по-настоящему использовать эту информацию для внедрения инноваций и повышения эффективности бизнеса.

Данные журналов, полученные из контейнеров, источников потоковой передачи, облачных сред и виртуальных машин, предоставляют возможности для быстрого решения проблем и проактивного мониторинга зон с повышенными угрозами. Однако традиционная архитектура СХД не подходит для анализа объемной разнообразной информации, содержащейся в современных журналах. Для такой задачи требуется современная, масштабируемая и адаптируемая инфраструктура. Данные журналов нелегко привести в соответствие с реляционной схемой, которая требуется для устаревших баз данных, и многие специалисты могут в итоге пытаться выполнить практически непосильные задачи, не получив важных сведений.

Улучшение ITOps и мониторинга на основе ИИ позволяет автоматически сканировать и анализировать данные журналов из разных источников. Это позволяет обнаружить проблемы, которые ранее могли быть не замечены, и значительно сократить время, затрачиваемое на ручной сбор и анализ данных.

Как Pure Storage® поддерживает анализ больших данных

Используйте возможности с помощью стратегии хранения больших данных, которая поможет совершить прорыв, когда вы увидите для него предпосылки. Большие данные помогают компаниям стать более зрелыми в отношении данных и обойти конкурентов. Но компания не всегда может использовать эти преимущества, если ограничена устаревшей архитектурой. Вам нужно масштабируемое, безопасное решение по хранению, способное справиться с объемом, разнообразием и скоростью больших данных.

Pure as-a-Service™ предлагает гибкую программу Modern Data Experience™, необходимую для более быстрого приема больших данных и внедрения инноваций, что упростит горизонтальное масштабирование СХД в соответствии с меняющимися потребностями.

800-379-7873 +44 20 3870 2633 +43 720882474 +32 (0) 7 84 80 560 +33 9 75 18 86 78 +49 89 12089 253 +353 1 485 4307 +39 02 9475 9422 +31 (0) 20 201 49 65 +46-101 38 93 22 +45 2856 6610 +47 2195 4481 +351 210 006 108 +966112118066 +27 87551 7857 +34 51 889 8963 +41 31 52 80 624 +90 850 390 21 64 +971 4 5513176 +7 916 716 7308 +65 3158 0960 +603 2298 7123 +66 (0) 2624 0641 +84 43267 3630 +62 21235 84628 +852 3750 7835 +82 2 6001-3330 +886 2 8729 2111 +61 1800 983 289 +64 21 536 736 +55 11 2655-7370 +52 55 9171-1375 +56 2 2368-4581 +57 1 383-2387