מה זה Big Data?
ביג דאטה הוא אוקיינוס המידע שאנחנו שוחים בו מדי יום - זטה-בייט עצום של נתונים הזורמים מהמחשבים שלנו, מהמכשירים הניידים ומחיישני המכונה.
הגדרת Big Data בפירוט
ביג דאטה הוא אוקיינוס המידע שאנחנו שוחים בו מדי יום - זטה-בייט עצום של נתונים הזורמים מהמחשבים שלנו, מהמכשירים הניידים ומחיישני המכונה. נתונים אלה משמשים ארגונים להובלת החלטות, לשיפור תהליכים ומדיניות ויצירת מוצרים, שירותים וחוויות ממוקדי לקוח. ביג דאטה מוגדרת כ"גדולה" לא רק בגלל הנפח שלה, אלא גם בשל המגוון והמורכבות של טבעה. בדרך כלל, הוא חורג מהיכולת של בסיסי נתונים מסורתיים ללכוד, לנהל ולעבד אותו. כמו כן, big Data יכול להגיע מכל מקום או מכל דבר על פני כדור הארץ שאנחנו מסוגלים לנטר באופן דיגיטלי. לווייני מזג אוויר, מכשירי 'אינטרנט של דברים' (IoT), מצלמות תנועה, מגמות במדיה חברתית - אלה רק חלק ממקורות הנתונים שנכרו ומנותחים כדי להפוך עסקים לגמישים ותחרותיים יותר.
החשיבות של כלי ניתוח Big Data
הערך האמיתי של big Data נמדד לפי המידה שבה אתה מסוגל לנתח ולהבין אותו. בינה מלאכותית (AI), למידת מכונה וטכנולוגיות בסיס נתונים מודרניות מאפשרות המחשה ויזואלית וניתוח של Big Data כדי לספק תובנות שניתן לפעול לגביהן – בזמן אמת. כלי ניתוח של Big Data מסייעים לחברות לשים את הנתונים שלהן לעבודה – לממש הזדמנויות חדשות ולבנות מודלים עסקיים. כג'פרי מור, הסופר ומנתח הניהול, ציין: "ללא כלי ניתוח ביג דאטה, חברות עיוורות וחירשים, משוטטות ברשת כמו איילים בדרך חופשית".
התפתחות הביג דאטה
כפי שזה נראה כיום, מחשב ההנחיה של אפולו לקח את החללית הראשונה לירח עם פחות מ-80 קילובייט של זיכרון. מאז גדלה טכנולוגיית המחשבים בקצב אקספוננציאלי – ויצירת נתונים יחד איתה. למעשה, היכולת הטכנולוגית בעולם לאחסן נתונים מכפילה בערך כל שלוש שנים מאז שנות השמונים. לפני יותר מ-50 שנה כאשר אפולו 11 ירדה, כמות הנתונים הדיגיטליים שנוצרו בעולם כולו יכולה הייתה להתאים למחשב הנייד הממוצע. בשנת 2020, סטטיסטה מעריך ש-64.2ZB של נתונים נוצרו או שוכפלו ו"כמות הנתונים הדיגיטליים שנוצרו בחמש השנים הקרובות תהיה גדולה פי שניים מכמות הנתונים שנוצרו מאז התקדמות האחסון הדיגיטלי".
ככל שתוכנה וטכנולוגיה הופכות למתקדמות יותר ויותר, המערכות הלא דיגיטליות הפחות ישימות הן על פי השוואה. נתונים שנוצרו ונאספו באופן דיגיטלי דורשים מערכות ניהול נתונים מתקדמות יותר לטיפול בהם. בנוסף, הצמיחה המעריכית של פלטפורמות מדיה חברתית, טכנולוגיות טלפון חכם ומכשירי IoT המחוברים דיגיטלית סייעו ליצור את עידן ה-Big Data הנוכחי.
סוגים של ביג דאטה: מה זה נתונים מובנים ולא מובנים?
סטים של נתונים בדרך כלל מסווגים לשלושה סוגים בהתבסס על המבנה שלו וכמה פשוט (או לא) זה למפתח.
שלושת הסוגים של Big Data
- נתונים מובנים: סוג זה של נתונים הוא הפשוט ביותר לארגון וחיפוש. הוא יכול לכלול דברים כמו נתונים פיננסיים, יומני מכונות ופרטים דמוגרפיים. גיליון אלקטרוני של Excel, עם הפריסה שלו של עמודות ושורות שהוגדרו מראש, הוא דרך טובה להרחיב נתונים מובנים. הרכיבים שלה מסווגים בקלות, ומאפשרים למעצבי בסיס נתונים ולמנהלי המערכת להגדיר אלגוריתמים פשוטים לחיפוש וניתוח. גם כאשר נתונים מובנים קיימים בנפח עצום, זה לא בהכרח מתאים ל-Big Data כי נתונים מובנים בכוחות עצמם פשוטים יחסית לניהול ולכן לא עומדים בקריטריונים המגדירים של Big Data. באופן מסורתי, בסיסי נתונים השתמשו בשפת תכנות בשם שפת שאילתה מובנית (SQL) על מנת לנהל נתונים מובנים. SQL פותחה על ידי IBM בשנות ה-70 כדי לאפשר למפתחים לבנות ולנהל בסיסי נתונים יחסיים (סגנון גיליון אלקטרוני) שהחלו להמריא באותה תקופה.
- נתונים לא מובנים: קטגוריית נתונים זו יכולה לכלול דברים כמו פרסומים במדיה חברתית, קובצי שמע, תמונות והערות לקוח עם קצה פתוח. לא ניתן ללכוד בקלות סוג נתונים זה בבסיסי נתונים יחסיים תקניים של עמודות שורות. באופן מסורתי, חברות שרצו לחפש, לנהל או לנתח כמויות גדולות של נתונים לא מובנים היו צריכות להשתמש בתהליכים ידניים מעוצבים. מעולם לא הייתה כל שאלה באשר לערך הפוטנציאלי של ניתוח והבנה של נתונים כאלה, אבל העלות של לעשות זאת לעתים קרובות הייתה אקסורביטנטית מדי כדי להפוך אותה למשתלמת. בהתחשב בזמן שלקח, התוצאות היו לרוב מיושנות לפני שהן אפילו נמסרו. במקום גיליונות אלקטרוניים או בסיסי נתונים יחסיים, נתונים לא מובנים מאוחסנים בדרך כלל באגמי נתונים, במחסני נתונים ובבסיסי נתונים של NoSQL.
- נתונים מובנים למחצה: כפי שזה נשמע, נתונים מובנים למחצה הם היברידי של נתונים מובנים ולא מובנים. הודעות דוא"ל הן דוגמה טובה לכך שהן כוללות נתונים לא מובנים בגוף ההודעה, כמו גם תכונות ארגוניות נוספות כגון שולח, מקבל, נושא ותאריך. התקנים שמשתמשים בתיוג גיאוגרפי, חותמות זמן או תגים סמנטיים יכולים גם לספק נתונים מובנים לצד תוכן לא מובנה. תמונת סמארטפון לא מזוהה, למשל, עדיין יכולה להגיד לך שמדובר בסלפי, ואת הזמן והמקום שבו היא צולמה. בסיס נתונים מודרני שמפעיל טכנולוגיית בינה מלאכותית יכול לא רק לזהות באופן מיידי סוגים שונים של נתונים, הוא גם יכול ליצור אלגוריתמים בזמן אמת כדי לנהל ולנתח ביעילות את סטי הנתונים השונים המעורבים.
מקורות של Big Data
מגוון הדברים המייצרים נתונים הולך וגדל בקצב פנומנלי – מלווייני דרונה ועד טוסטרים. אך למטרות חלוקה לקטגוריות, מקורות נתונים מחולקים בדרך כלל לשלושה סוגים:
נתונים חברתיים
כפי שנשמע, נתונים חברתיים נוצרים על ידי הערות במדיה חברתית, פוסטים, תמונות, ויותר מכך, וידאו. ועם ההיערכות העולמית ההולכת וגדלה של רשתות הסלולר 4G ו-5G, ההערכה היא שמספר האנשים בעולם שצופים באופן קבוע בתכני וידאו על הסמארטפונים שלהם יעלה ל-2.72 מיליארד עד 2023. למרות שמגמות במדיה החברתית והשימוש בה נוטות להשתנות במהירות ובאופן לא צפוי, מה שלא משנה הוא הצמיחה היציבה שלה כמחולל של נתונים דיגיטליים.
נתוני מכונה
התקני IoT ומכונות מותאמים לחיישנים ויש להם את היכולת לשלוח ולקבל נתונים דיגיטליים. חיישני IoT מסייעים לחברות לאסוף ולעבד נתוני מכונה מהתקנים, כלי רכב וציוד ברחבי העסק. באופן גלובלי, מספר הדברים המיוצרים נתונים גדל במהירות – ממזג האוויר וחיישני התנועה ועד למעקב אחר אבטחה. ה-IDC מעריכה שעד 2025 יהיו מעל 40 מיליארד מכשירי IoT על פני כדור הארץ, מה שיוצר כמעט מחצית מהנתונים הדיגיטליים הכוללים בעולם.
נתוני פעולה
זה חלק מהנתונים הנעים והצמיחה המהירים ביותר בעולם. לדוגמה, ידוע שקמעונאי בינלאומי גדול יעבד למעלה ממיליון עסקאות לקוח בכל שעה. וכאשר אתה מוסיף בכל תנועות הרכש והבנקאות בעולם, אתה מקבל תמונה של נפח הנתונים המדרג שנוצר. יתר על כן, נתוני תנועות מורכבים יותר ויותר מנתונים מובנים למחצה, כולל דברים כמו תמונות והערות, מה שהופך את כל הנתונים למורכבים יותר לניהול ולתהליך.
החמישה ה וה מגדירים את ביג דאטה
רק בגלל שסט נתונים גדול, זה לא בהכרח ביג דאטה. כדי להכשיר כך, נתונים חייבים להיות בעלי חמשת המאפיינים הבאים לפחות:
חמשת המאפיינים של Big Data, הנקראים 5V's
- נפח: בעוד נפח אינו אומר שהרכיב היחיד שהופך את Big Data ל"גדול", הוא בהחלט מאפיין ראשוני. כדי לנהל ולהשתמש ב-Big Data באופן מלא, נדרשים אלגוריתמים מתקדמים וכלי ניתוח מונעי-AI. אבל לפני שכל אחד מזה יכול לקרות, צריך להיות אמצעי מאובטח ואמין לאחסון, ארגון ואחזור הטרה-בייט הרבים של נתונים המוחזקים על ידי חברות גדולות.
- מהירות: בעבר, כל הנתונים שנוצרו היו צריכים להיות מוזנים מאוחר יותר למערכת בסיס נתונים מסורתית – לרוב באופן ידני – לפני שניתן היה לנתח או לאחזר אותם. כיום, טכנולוגיית Big Data מאפשרת לבסיסי נתונים לעבד, לנתח ולקבוע תצורה של נתונים בזמן שהם נוצרים - לפעמים בתוך אלפיות השנייה. עבור עסקים, כלומר, ניתן להשתמש בנתונים בזמן אמת כדי ללכוד הזדמנויות פיננסיות, להגיב לצורכי הלקוח, לסחוט הונאה ולטפל בכל פעילות אחרת שבה המהירות קריטית.
- מגוון: סטים של נתונים שמורכבים אך ורק מנתונים מובנים אינם בהכרח big Data, ללא קשר למידת הנפח שלהם. Big Data מורכב בדרך כלל משילובים של נתונים מובנים, לא מובנים ומובנים למחצה. לבסיסי נתונים מסורתיים ולפתרונות ניהול נתונים חסרה הגמישות וההיקף לניהול סטים מורכבים ושונים של נתונים שמרכיבים את Big Data.
- אמיתות: בעוד שטכנולוגיית בסיס נתונים מודרנית מאפשרת לחברות לטפח ולהרגיש כמויות וסוגים מדורגים של Big Data, זה בעל ערך רק אם הוא מדויק, רלוונטי ובזמן הנכון. עבור בסיסי נתונים מסורתיים שהיו מאוכלסים רק בנתונים מובנים, שגיאות תחביריות וטיפוסים היו המאפיינים הרגילים כאשר הם הגיעו לדיוק הנתונים. עם נתונים לא מובנים, יש קבוצה חדשה של אתגרי אמיתות. הטיה אנושית, רעש חברתי וסוגיות של אספקת נתונים יכולים להיות בעלי השפעה על איכות הנתונים.
- ערך: ללא שאלה, התוצאות שמגיעות מניתוח ביג דאטה הן לרוב מרתקות ובלתי צפויות. אבל עבור עסקים, כלי ניתוח של Big Data חייבים לספק תובנות שיכולות לסייע לעסקים להפוך לתחרותיים וגמישים יותר – ולשרת טוב יותר את הלקוחות שלהם. טכנולוגיות מודרניות של Big Data פותחות את הקיבולת לאיסוף ואחזור נתונים שיכולים לספק תועלת ניתנת למדידה הן לשורות התחתונות והן לגמישות תפעולית.
יתרונות Big Data
פתרונות ניהול מודרניים של Big Data מאפשרים לחברות להפוך נתונים גולמיים לתובנות רלוונטיות – עם מהירות ודיוק חסרי תקדים.
פיתוח מוצרים ושירותים: ניתוח Big Data מאפשר למפתחי מוצרים לנתח נתונים לא מובנים, כגון סקירות לקוחות ומגמות תרבותיות, ולהגיב במהירות.
אחזקה תחזיתית: בסקר בינלאומי מצא מקינזי כי הניתוח של big Data ממכונות מותאמות ל-IoT הפחית את עלויות אחזקת הציוד בעד 40%.
חוויית לקוח: בסקר של מובילים עסקיים גלובליים לשנת 2020, gartner קבעה כי "חברות בצמיחה אוספות נתוני חוויית לקוח באופן פעיל יותר מחברות nongrowth". ניתוח Big Data זה מאפשר לעסקים לשפר ולהתאים אישית את חוויית הלקוחות שלהם באמצעות המותג שלהם. בנוסף ל-Big Data, צוותי CX לוקחים יותר ויותר "נתונים עבים" בחשבון. התובנות האיכותיות הללו לגבי התצפיות, הרגשות והתגובות של הלקוחות משפרות את ה-Big Data ומעניקות לחברות הבנה מקיפה יותר של הלקוחות שלהם.
חסרונות וניהול סיכונים: מגפת הקורונה היוותה התעוררות חדה עבור מנהיגים עסקיים רבים שכן הבינו בדיוק עד כמה הפעילות שלהם פגיעה בשיבושים. תובנות Big Data יכולות לסייע לחברות לחזות סיכונים ולהתכונן לבלתי צפוי.
חיסכון בעלויות ויעילות רבה יותר: כאשר עסקים מיישמים כלי ניתוח מתקדמים של Big Data בכל התהליכים בארגון שלהם, הם מסוגלים לא רק לזהות חוסר יעילות, אלא ליישם פתרונות מהירים ויעילים.
שיפור בתחרותיות: התובנות שנגזרו מ-Big Data יכולות לסייע לחברות לחסוך כסף, לרצות לקוחות, לייצר מוצרים טובים יותר ולחדש פעולות עסקיות.
בינה מלאכותית וביג דאטה
ניהול Big Data תלוי במערכות בעלות הכוח לעבד ולנתח באופן משמעותי כמויות עצומות של מידע שונה ומורכב. בהקשר זה, לביג דאטה ו-AI יש קשר הדדי במקצת. לביג דאטה לא יהיה שימוש מעשי רב בלי AI כדי להתארגן ולנתח אותו. ובינה מלאכותית תלויה בהיקף סטים של נתונים הכלולים ב-Big Data כדי לספק כלים אנליטיים הגיוניים מספיק כדי שיהיו ניתנים לפעולה. כפי שאנליסט המחקר של פורסטר, ברנדון פרסל, מעמיד אותו, "הנתונים הם החיים של בינה מלאכותית. מערכת AI צריכה ללמוד מנתונים כדי שתוכל למלא את הפונקציה שלה".
"הנתונים הם החיים של AI. מערכת AI צריכה ללמוד מנתונים כדי שתוכל למלא את הפונקציה שלה."
ברנדון פרסל, אנליסט, Forrester Research
בנוסף ל-Big Data, ארגונים משתמשים יותר ויותר ב"נתונים קטנים" כדי להכשיר את האלגוריתמים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה. סטים קטנים של נתונים - כגון סקרי שיווק, גיליונות אלקטרוניים, הודעות דוא"ל, הערות פגישה ואפילו פוסטים בודדים במדיה חברתית - נעקפים לעתים קרובות אך יכולים להכיל מידע בעל ערך. בסופו של דבר, ככל שהאלגוריתמים צריכים ללמוד מהם יותר כך הפלט יהיה טוב יותר.
למידת מכונה וביג דאטה
אלגוריתמים של למידת מכונה מגדירים את הנתונים הנכנסים ומזהים דפוסים בתוכם. תובנות אלה מסופקות כדי לעזור ליידע החלטות עסקיות ולהפוך תהליכים לאוטומטיים. למידת מכונה משגשגת ב-Big Data כי ככל שסטים של נתונים מנותחים חזק יותר, כך המערכת יכולה ללמוד ולהתפתח באופן רציף ולהתאים את התהליכים שלה.
טכנולוגיות Big Data
ארכיטקטורת Big Data
בדומה לארכיטקטורה בבניית מבנים, ארכיטקטורת Big Data מספקת blueprint למבנה הבסיסי של האופן שבו עסקים ינהלו ומנתחים את הנתונים שלהם. ארכיטקטורת Big Data ממפה את התהליכים הדרושים לניהול Big Data במסעו על פני ארבע "שכבות" בסיסיות, ממקורות נתונים, לאחסון נתונים, לאחר מכן לניתוח Big Data, ולבסוף דרך שכבת הצריכה שבה התוצאות המנותחות מוצגות כבינה עסקית.
כלי ניתוח של Big Data
תהליך זה מאפשר המחשה ויזואלית משמעותית של נתונים באמצעות שימוש בעיצוב נתונים ואלגוריתמים ייחודיים למאפייני Big Data. במחקר מעמיק וסקר מבית הספר לניהול סלואן של MIT, יותר מ-2,000 מובילי עסקים נשאלו בנוגע לחוויית החברה שלהם בנוגע לניתוח Big Data. באופן לא מפתיע, אלו שהיו מעורבים ותומכים בפיתוח אסטרטגיות ניהול ה-Big Data השיגו את התוצאות העסקיות המועילות ביותר.
Big Data ו-Affache Hadoop
תמונה 10 דימס בקופסה אחת גדולה מעורבת עם 100 ניקלס. לאחר מכן יש לצלם 10 קופסאות קטנות יותר, זו לצד זו, כל אחת עם 10 ניקלס ורק דימה אחת. באיזה תרחיש יהיה קל יותר לאתר את הדימים? האדופ פועל בעיקרון זה. זוהי מסגרת קוד פתוח לניהול עיבוד ביג דאטה מבוזרת על פני רשת של מחשבים מחוברים רבים. כך שבמקום להשתמש במחשב אחד גדול כדי לאחסן ולעבד את כל הנתונים, האדופ צובר מחשבים מרובים לרשת הניתנת להרחבה כמעט אינסופית ומנתח את הנתונים במקביל. תהליך זה משתמש בדרך כלל במודל תכנות בשם MapReduce, שמתאם את עיבוד ביג דאטה על ידי שיווק המחשבים המופצים.
אגמי נתונים, מחסני נתונים ו-NoSQL
בסיסי נתונים מסורתיים בסגנון SQL אלקטרוני משמשים לאחסון נתונים מובנים. Big Data לא מובנה ולא מובנה למחצה דורש פרדיגמות עיבוד ואחסון ייחודיות, מכיוון שהוא לא משאיל את עצמו להיות ממופתח ומסווג. אגמי נתונים, מחסני נתונים ובסיסי נתונים של NoSQL הם כל מאגרי הנתונים המנהלים סטי נתונים לא מסורתיים. אגם נתונים הוא מאגר עצום של נתונים גולמיים שטרם עובדו. מחסן נתונים הוא מאגר עבור נתונים שכבר עובדו למטרה מסוימת. מסדי נתונים של NoSQL מספקים תרשים גמיש שניתן לשנותו כך שיתאים לאופי הנתונים שיש לעבד. לכל אחת ממערכות אלה יש את החוזקות והחולשות שלה ועסקים רבים משתמשים בשילוב של מאגרי נתונים שונים אלה כדי להתאים בצורה הטובה ביותר לצרכיהם.
בסיסי נתונים בזיכרון פנימי
בסיסי נתונים מסורתיים מבוססי דיסק פותחו בעזרת sql וטכנולוגיות בסיס נתונים יחסיות. בעוד שהם עשויים להיות מסוגלים לטפל בנפחים גדולים של נתונים מובנים, הם פשוט לא מתוכננים לאחסן ולעבד נתונים לא מובנים בצורה הטובה ביותר. עם בסיסי נתונים בזיכרון פנימי, עיבוד וניתוח מתרחשים במלואם ב-RAM, לעומת הצורך לאחזר את הנתונים ממערכת מבוססת דיסק. בסיסי נתונים בזיכרון בנויים גם על ארכיטקטורות מבוזרות. משמעות הדבר היא שהם יכולים להשיג מהירויות גדולות בהרבה באמצעות שימוש בעיבוד מקביל, בניגוד לצומת יחיד, מודלים של בסיס נתונים מבוססי דיסק.
איך עובד Big Data
Big Data עובד כאשר הניתוח שלו מספק תובנות רלוונטיות וניתנות לפעולה שמשפרות את העסק באופן מדוד. לקראת טרנספורמציה של Big Data, עסקים צריכים לוודא שהמערכות והתהליכים שלהם מוכנים מספיק לאסוף, לאחסן ולנתח big Data.
שלושת השלבים העיקריים הכרוכים בשימוש ב-Big Data
- אסוף ביג דאטה. חלק גדול מה-Big Data מורכב מסטים מסיביים של נתונים לא מובנים, הצפה פנימה ממקורות שונים ולא עקביים. בסיסי נתונים מסורתיים מבוססי דיסק ומנגנוני שילוב נתונים פשוט לא שווים למשימת הטיפול בכך. ניהול Big Data דורש אימוץ של פתרונות בסיס נתונים בזיכרון ופתרונות תוכנה ייחודיים לרכישת Big Data.
- אחסן Big Data. על פי שמו, big Data הוא בעל נפח רב. לעסקים רבים יש פתרונות אחסון באתר הלקוח עבור הנתונים הקיימים שלהם ומקווים לחסכון על-ידי תיקון מאגרים אלה כדי לענות על צורכי עיבוד ה-Big Data שלהם. עם זאת, Big Data עובד בצורה הטובה ביותר כאשר הוא בלתי מוגבל על ידי מגבלות גודל וזיכרון. עסקים שלא מצליחים לשלב פתרונות אחסון בענן במודלים שלהם big Data מההתחלה לעתים קרובות מתחרטים על כך כמה חודשים במורד הכביש.
- נתח Big Data. ללא היישום של בינה מלאכותית וטכנולוגיות למידת מכונה לניתוח Big Data, זה פשוט לא אפשרי לממש את מלוא הפוטנציאל שלו. אחד מחמשת ה- v's of Big Data הוא "מהירות". כדי שתובנות ביג דאטה יהיו ניתנות לפעולה ובעלות ערך, הן חייבות להגיע במהירות. תהליכי ניתוח צריכים להיות ממוטבים באופן עצמי ויכולים ללמוד מחוויה על בסיס קבוע - תוצאה שניתן להשיג רק עם פונקציונליות בינה מלאכותית וטכנולוגיות בסיס נתונים מודרניות.
יישומי Big Data
התובנות והלמידה העמוקה שמשלמת חברת Big Data יכולות להציע תועלת לכל עסק או תעשייה. עם זאת, ארגונים גדולים עם פסגות תפעוליות מורכבות מסוגלים לעתים קרובות לבצע את השימוש המשמעותי ביותר בביג דאטה.
כספים בכתב העת Journal of Big Data, מחקר משנת 2020 מצביע על כך שביג דאטה "ממלא תפקיד חשוב בשינוי מגזר השירותים הפיננסיים, בעיקר במסחר ובהשקעות, ברפורמה במס, באיתור הונאה ובחקירה, בניתוח סיכונים ובאוטומציה". Big Data גם סייע לשנות את ענף הפיננסים באמצעות ניתוח נתוני לקוחות ומשוב כדי לקבל את התובנות בעלות הערך הדרוש לשיפור שביעות הרצון והחוויה של הלקוחות. סטים של נתוני פעולה הם חלק מהנע המהיר ביותר והגדול בעולם. האימוץ ההולך וגדל של פתרונות ניהול big Data מתקדמים יסייע לבנקים ומוסדות פיננסיים להגן על נתונים אלה ולהשתמש בהם בדרכים שמציעות תועלת והגנה הן על הלקוח והן על העסק.
בריאות ניתוח Big Data מאפשר לאנשי מקצוע בתחום הבריאות לבצע אבחנות מדויקות יותר ומבוססות ראיות. בנוסף, big Data מסייעת למנהלי בתי החולים לאתר מגמות, לנהל סיכונים ולמזער הוצאות מיותרות - להניע את התקציבים הגבוהים ביותר האפשריים לתחומים של טיפול בחולים ומחקר. בעיצומה של המגפה, מדעני מחקר ברחבי העולם ממריצים דרכים טובות יותר לטפל ולנהל את COVID-19 - וביג דאטה ממלאת תפקיד עצום בתהליך הזה. מאמר ביולי 2020 ב"המדען" מתאר כיצד צוותים רפואיים הצליחו לשתף פעולה ולנתח את Big Data כדי לסייע במאבק בנגיף קורונה: "אנחנו עשויים לשנות את הדרך שבה נעשה מדע קליני, תוך מינוף הכלים והמשאבים של ביג דאטה ומדעי הנתונים בדרכים שלא היו אפשריות".
הובלה ולוגיסטיקה Amazon Effect הוא מונח שמתאר כיצד אמזון קבעה את הסרגל לציפיות האספקה של היום הבא למקום שבו הלקוחות דורשים כעת מהירות משלוח מסוג זה לכל דבר שהוא מזמין באופן מקוון. מגזין היזם מציין כי כתוצאה ישירה של אפקט אמזון, "המירוץ הלוגיסטי 'המייל האחרון' יצמח בצורה תחרותית יותר". חברות לוגיסטיקה מסתמכות יותר ויותר על כלי ניתוח של Big Data כדי למטב תכנון נתיבים, איחוד עומסים ואמצעי יעילות של דלק.
השכלה במהלך המגפה, מוסדות החינוך ברחבי העולם נאלצו להמציא מחדש את תוכניות הלימודים ושיטות ההוראה שלהם כדי לתמוך בלמידה מרחוק. אתגר מרכזי לתהליך זה מצא דרכים אמינות לנתח ולהעריך את ביצועי התלמידים ואת האפקטיביות הכוללת של שיטות ההוראה המקוונות. מאמר מ-2020 על ההשפעה של Big Data על חינוך ולמידה מקוונת עושה תצפית על מורים: "Big Data גורם להם להרגיש בטוחים הרבה יותר בהתאמה אישית של חינוך, פיתוח למידה משולבת, שינוי מערכות הערכה וקידום למידה לאורך חיים".
אנרגיה ותשתיות לפי ארה"ב הלשכה לסטטיסטיקה של העבודה, חברות תשתיות משקיעות מעל 1.4 מיליארד דולר על קוראי מטר ובדרך כלל מסתמכות על מונים אנלוגיים וקריאות ידניות נדירות. קוראי מד חכם מספקים נתונים דיגיטליים פעמים רבות ביום, ובתועלת ניתוח ביג דאטה, אינטל זו יכולה ליידע על שימוש יעיל יותר באנרגיה ועל חיזוי והמחרה מדויקים יותר. יתר על כן, כאשר עובדי שדה משוחררים מקריאת מונה, איסוף וניתוח של נתונים יכולים לסייע להקצות אותם מחדש במהירות רבה יותר למקום שבו יש צורך בדחיפות בתיקונים ובשדרוגים.
שאלות נפוצות בנושא Big Data
גלו את פתרונות ניהול הנתונים של SAP
נהלו את סביבת הנתונים המגוונת שלכם וייחדו את הנתונים שלכם עבור תובנות עסקיות.
רעיונות שלא תמצא בשום מקום אחר
הירשם למנה של בינה עסקית ישירות לתיבת הדואר הנכנס שלך.