ビッグデータはどこから来るのでしょうか?
ビッグデータは主に次の XNUMX つのソースによって生成されます。
ビジネス
企業は毎日大量のデータを生成します。 財務データ (請求書、取引、請求データ) や社内および社外の文書 (レポート、ビジネス レター、生産計画など) がその例です。 ビッグデータの生成は、アナログ ワークフローからデジタル ワークフローに移行する企業にとって重要です。
コミュニケーション
コミュニケーションは、あなたが人間として生成するデータです。 ソーシャル メディア、ブログ、マイクロブログはすべて、重要なコミュニケーション データ ソースです。 新しい写真、テキスト メッセージ、または検索クエリは、ビッグ データの量の増加に貢献します。
IoT
センサーが生成する IoT データ。 スマート デバイスはセンサーを使用してデータを収集し、インターネットにアップロードします。 例には、CCTV 記録、自動掃除機、気象観測所のデータ、その他のセンサーで生成されたデータが含まれます。
全体として、ビッグ データとは、さまざまなソースから取得される膨大なデータのコレクションを指します。 これを使用して、パターン、つながり、傾向を明らかにし、それらを分析して予測することができます。 ビッグデータはセキュリティ対策の強化にも活用できます。 企業も個人も同様に、 無料VPN データを保護するためのプロキシ。 どちらもテクノロジーの強化に役立つビッグデータに依存しています。
企業がビッグデータをどのように適用できるかを詳しく見てみましょう。
企業はビッグデータをどのように活用するのでしょうか?
ビッグデータの応用には多くの可能性があります。 さらに、すでに様々なビジネスが生まれています 複数の目的のためにテクノロジーを採用する。 収集された洞察は、製品やサービスをより効率的で関連性があり、使用する個人にとって適応的なものにするために頻繁に使用されます。 ビッグデータの応用には次のようなものがあります。
セキュリティ上の欠陥の検出
データ侵害 デジタルシステムが複雑化するにつれて、不正行為がより一般的になってきています。 ビッグデータは、潜在的なセキュリティ上の懸念を発見し、傾向を分析するために利用できます。 たとえば、予測分析は銀行業界における違法取引や不正取引を検出します。 「通常の」傾向を理解することで、銀行は異常な行動を迅速に特定できるようになります。
顧客についてもっと学ぶ
これは、最も一般的なビッグ データ アプリケーションの XNUMX つです。 企業は、顧客がどのように行動し、その好みを好むかを知るために、大量のデータをマイニングします。 これにより、顧客が見たい商品を予測し、より適切でパーソナライズされたマーケティングで顧客をターゲットにすることができます。
Spotifyが良い例です。 会社は両方を雇用しています 人工知能と機械学習アルゴリズム 顧客がサービスとのつながりを継続できるようにするため。 Spotify は、トラックを聴いたり保存したりするときに、関連する音楽を見つけて「テイスト プロファイル」を作成します。 この情報を利用して、Spotify は顧客がすでに気に入っている曲に基づいて新しい曲を推奨できます。
製品の作成
顧客の要望に関する広範なデータ収集と分析を使用して、将来の傾向を予測することもできます。 企業はビッグデータ分析を使用して、得られた洞察を新しい商品やサービスに変えることができます。 これにより、クライアントが何を要求しているかを予測できるようになります。 企業は、顧客の需要、関心、人気を考慮して、製品作成に対するデータ駆動型の証拠を提供できます。 クライアントが何を望んでいるのかを言うのを待つのではなく、これまでにない方法でクライアントのニーズを満たすことができます。 さらに、競合他社よりも革新的になることも利点です。
マーケティング戦略の策定
歴史的に見て、マーケティングの失敗は企業にとって非常に大きな損失となる可能性があります。 ターゲット層の共感を得ることができないマーケティングは悲惨な結果を招く可能性があります。 しかし、マーケティングはより安全かつ複雑になっています。 より具体的なデータが利用可能になる.
一般的に人々が広告にどのように反応しているかに関する情報を収集できるだけでなく、よりパーソナライズされたキャンペーンを作成することもできます。 このように重点が強化されたため、マーケティング活動はより正確な戦略を持ち、より効果的になり、コストが削減されます。
ビッグデータは危険なビジネスですか?
この問題についてこれまでに学んだことすべてから、ビッグデータには大きな可能性があることが明らかです。 あらゆる業界の企業が利用可能なデータから恩恵を受けることができます。 ただし、もっと順風満帆になる可能性もある。 この分析方法にはさまざまな問題が関係しています。
精度
おそらく、幅広いソースや形式からのデータ ストリームの結合を開始できるでしょう。 どの情報が価値があり信頼できるのか、そしてその情報をどのように有意義に解釈するのかを判断することが困難になります。 繰り返しになりますが、このデータの「クリーニング」はビッグデータ分野の一部ではありますが、困難がないわけではありません。
価格
ビッグデータの世界を受け入れることには、いくつかの欠点が伴います。 ここでは、ハードウェアとソフトウェアといういくつかの側面を考慮する必要があります。 大量のデータを管理するシステムとともに、データ ストレージを考慮する必要があります。 さらに、データサイエンスは急速に拡大しており、データサイエンスを理解する人材の需要が高まっています。 新入社員やフリーランサーの給与は高すぎる場合があります。 最後に、企業のニーズに合わせたビッグ データ ソリューションを作成するには、多大な時間と費用が必要となる場合があります。
セキュリティ
これほど大量のデータを収集すると、そのデータを安全に保つという課題が生じます。 サイバーセキュリティも大きな懸念事項です データプライバシーとGDPRの重要性が高まるにつれて。
ボトムライン
企業は、膨大な量のデータを効率的に分析および管理することで、デジタル経済で成長できる可能性があります。 ビッグデータをビジネスインフラストラクチャに統合するには多くのハードルがあるかもしれませんが、初期コストはその適用による利益や戦略を上回ります。
