Czym jest Big Data?
Big Data to ocean informacji, w których jesteśmy zanurzeni — zetabajty danych przesyłanych z naszych komputerów, urządzeń mobilnych i czujników urządzeń.
Definicja Big Data w szczegółach
Big Data to ocean informacji, w którym pływamy każdego dnia – ogromne zettabajty danych płynących z naszych komputerów, urządzeń mobilnych i czujników maszyn. Te dane są wykorzystywane przez organizacje do podejmowania decyzji, doskonalenia procesów i zasad oraz tworzenia produktów, usług i doświadczeń zorientowanych na klienta. Big Data jest definiowany jako „duży” nie tylko ze względu na swój wolumen, ale także ze względu na różnorodność i złożoność jego charakteru. Zazwyczaj przekracza zdolność tradycyjnych baz danych do ich przechwytywania, zarządzania i przetwarzania. Big Data może pochodzić z dowolnego miejsca lub z dowolnego miejsca na ziemi, które jesteśmy w stanie monitorować cyfrowo. Satelity pogodowe, urządzenia internetu rzeczy (IoT), kamery drogowe, trendy w mediach społecznościowych – to tylko kilka źródeł danych, które są wydobywane i analizowane, aby uczynić firmy bardziej odpornymi i konkurencyjnymi.
Znaczenie analityki Big Data
Prawdziwa wartość Big Data jest mierzona przez stopień, w jakim jesteś w stanie go przeanalizować i zrozumieć. Sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe i nowoczesne technologie baz danych umożliwiają wizualizację i analizę Big Data w celu zapewnienia przydatnych analiz — w czasie rzeczywistym. Analizy Big Data pomagają firmom wykorzystywać swoje dane do pracy – w realizacji nowych szans i tworzeniu modeli biznesowych. Jak trafnie stwierdził Geoffrey Moore, autor i analityk zarządzający: „Bez analityki Big Data firmy są ślepe i głuche, wędrując po sieci jak jelenie na swobodnej drodze”.
Ewolucja Big Data
Tak niewyobrażalny, jak się wydaje dzisiaj, Apollo Guidelines Computer zabrał pierwszy statek kosmiczny na Księżyc z mniej niż 80 kilobajtami pamięci. Od tego czasu technologia komputerowa rosła w tempie wykładniczym – wraz z nią generowaniem danych. W rzeczywistości zdolność technologiczna świata do przechowywania danych podwaja się co trzy lata od lat 80. Nieco ponad 50 lat temu, kiedy apollo 11 się zlikwidował, ilość danych cyfrowych generowanych na całym świecie mogła zmieścić się na przeciętnym laptopie. W 2020 r. stworzono lub zreplikowano szacunki Statista 64.2ZB danych i "Ilość danych cyfrowych utworzonych w ciągu najbliższych pięciu lat będzie większa niż dwukrotność ilości danych utworzonych od czasu pojawienia się pamięci cyfrowej".
W miarę jak oprogramowanie i technologia stają się coraz bardziej zaawansowane, mniej opłacalne systemy niecyfrowe są porównywane. Dane generowane i gromadzone cyfrowo wymagają bardziej zaawansowanych systemów zarządzania danymi do ich obsługi. Ponadto gwałtowny rozwój platform mediów społecznościowych, technologii smartfonów i połączonych cyfrowo urządzeń IoT pomógł stworzyć obecną erę Big Data.
Rodzaje Big Data: Czym są ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane?
Zbiory danych są zazwyczaj podzielone na trzy typy w oparciu o ich strukturę i to, jak proste (lub nie) jest indeksowanie.
Trzy rodzaje Big Data
- Dane ustrukturyzowane: Ten rodzaj danych jest najprostszy do zorganizowania i wyszukania. Mogą one obejmować takie elementy, jak dane finansowe, logi maszyn i szczegóły demograficzne. Arkusz kalkulacyjny Excel z układem predefiniowanych kolumn i wierszy jest dobrym sposobem na przewidywanie ustrukturyzowanych danych. Jego komponenty są łatwo skategoryzowane, co pozwala projektantom baz danych i administratorom definiować proste algorytmy wyszukiwania i analizy. Nawet jeśli dane strukturalne istnieją w ogromnym wolumenie, niekoniecznie kwalifikują się jako Big Data, ponieważ same ustrukturyzowane dane są stosunkowo proste w zarządzaniu i dlatego nie spełniają kryteriów definiujących Big Data. Tradycyjnie w bazach danych używany jest język programowania o nazwie Ustrukturyzowany język zapytań (SQL) w celu zarządzania danymi strukturalnymi. SQL został opracowany przez IBM w latach 70., aby umożliwić programistom budowanie i zarządzanie relacyjnymi (w stylu arkuszy kalkulacyjnych) bazami danych, które zaczęły się w tym czasie startować.
- Nieustrukturyzowane dane: Ta kategoria danych może obejmować takie elementy, jak wpisy w mediach społecznościowych, pliki audio, obrazy i otwarte komentarze klientów. Tego rodzaju danych nie można łatwo przechwycić w standardowych relacyjnych bazach danych kolumn wierszy. Tradycyjnie firmy, które chciały wyszukiwać, zarządzać lub analizować duże ilości nieustrukturyzowanych danych, musiały korzystać z pracochłonnych procesów ręcznych. Nigdy nie było mowy o potencjalnej wartości analizowania i rozumienia takich danych, ale koszt ich wykonania był często zbyt wygórowany, aby było to opłacalne. Biorąc pod uwagę czas, jaki upłynął, wyniki były często przestarzałe, zanim zostały nawet dostarczone. Zamiast arkuszy kalkulacyjnych lub relacyjnych baz danych nieustrukturyzowane dane są zwykle przechowywane w jeziorach danych, hurtowniach danych i bazach danych NoSQL.
- Dane częściowo ustrukturyzowane: jak się wydaje, dane częściowo ustrukturyzowane to hybryda danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. E-maile są dobrym przykładem, ponieważ zawierają nieustrukturyzowane dane w treści wiadomości, a także więcej właściwości organizacyjnych, takich jak nadawca, odbiorca, temat i data. Urządzenia korzystające z oznaczania geograficznego, znaczników czasu lub znaczników semantycznych mogą również dostarczać ustrukturyzowane dane wraz z nieustrukturyzowaną zawartością. Niezidentyfikowany obraz smartfona, na przykład, wciąż może ci powiedzieć, że jest to selfie, a także czas i miejsce, w którym go wykonano. Nowoczesna baza danych wykorzystująca technologię SZTUCZNEJ inteligencji może nie tylko natychmiast identyfikować różne typy danych, ale także generować algorytmy w czasie rzeczywistym, aby skutecznie zarządzać i analizować różne zbiory danych.
Źródła Big Data
Zakres rzeczy generujących dane rośnie w fenomenalnym tempie – od satelitów dronów po tostery. Jednak do celów kategoryzacji źródła danych są zazwyczaj podzielone na trzy typy:
Dane społecznościowe
Jak to brzmi, dane społecznościowe są generowane przez komentarze w mediach społecznościowych, posty, obrazy i, w coraz większym stopniu, wideo. Szacuje się, że wraz z rosnącą globalną wszechobecnością sieci komórkowych 4G i 5G liczba osób na świecie, które regularnie oglądają treści wideo na swoich smartfonach, wzrośnie do 2,72 miliarda do 2023 roku. Chociaż trendy w mediach społecznościowych i ich wykorzystanie mają tendencję do szybkich i nieprzewidywalnych zmian, to nie zmienia się jego stały wzrost jako generatora danych cyfrowych.
Dane maszyny
Urządzenia i maszyny IoT są wyposażone w czujniki i mają możliwość wysyłania i odbierania danych cyfrowych. Czujniki IoT pomagają firmom gromadzić i przetwarzać dane o maszynach z urządzeń, pojazdów i urządzeń w całej firmie. Na całym świecie liczba rzeczy generujących dane gwałtownie rośnie – od czujników pogody i ruchu po nadzór bezpieczeństwa. IDC szacuje, że do 2025 r. na Ziemi będzie ponad 40 miliardów urządzeń IoT, generując prawie połowę całkowitej ilości danych cyfrowych na świecie.
Dane transakcyjne
To jedne z najszybciej zmieniających się i rosnących danych na świecie. Na przykład znany jest duży międzynarodowy sprzedawca detaliczny, który przetwarza ponad milion transakcji z klientami co godzinę. A gdy dodajesz wszystkie transakcje zakupowe i bankowe na świecie, otrzymujesz obraz ogromnego wolumenu generowanych danych. Ponadto dane transakcyjne w coraz większym stopniu składają się z częściowo ustrukturyzowanych danych, w tym takich jak obrazy i komentarze, co sprawia, że zarządzanie i przetwarzanie jest tym bardziej skomplikowane.
Pięć v definiuje Big Data
Ponieważ zbiór danych jest duży, niekoniecznie jest to Big Data. Aby kwalifikować się jako takie, dane muszą posiadać co najmniej pięć następujących cech:
Pięć cech Big Data, zwanych 5V's
- Wolumen: Chociaż wolumen nie jest w żadnym razie jedynym składnikiem, który sprawia, że Big Data jest „duży”, to z pewnością jest to podstawowa funkcja. Aby w pełni zarządzać big data i korzystać z nich, wymagane są zaawansowane algorytmy i analizy oparte na sztucznej inteligencji. Zanim jednak do tego dojdzie, musi istnieć bezpieczny i niezawodny sposób przechowywania, organizowania i pobierania wielu terabajtów danych przechowywanych przez duże firmy.
- Prędkość: W przeszłości wszelkie wygenerowane dane musiały zostać później wprowadzone do tradycyjnego systemu baz danych – często ręcznie – zanim można było je przeanalizować lub pobrać. Obecnie technologia Big Data umożliwia przetwarzanie, analizowanie i konfigurowanie danych podczas ich generowania – czasami w ciągu milisekund. W przypadku firm oznacza to, że dane w czasie rzeczywistym mogą być wykorzystywane do uchwycenia możliwości finansowych, reagowania na potrzeby klientów, udaremnienia oszustw i reagowania na wszelkie inne działania, w przypadku których szybkość jest krytyczna.
- Różnorodność: zbiory danych, które składają się wyłącznie z danych ustrukturyzowanych, niekoniecznie są Big Data, niezależnie od tego, jak obszerne są. Big Data składa się zazwyczaj z kombinacji danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych. Tradycyjne bazy danych i rozwiązania do zarządzania danymi nie mają elastyczności i zakresu, aby zarządzać złożonymi, rozproszonymi zestawami danych, które tworzą Big Data.
- Prawdziwość: Podczas gdy nowoczesna technologia baz danych pozwala firmom gromadzić i rozumieć oszałamiające ilości i rodzaje Big Data, jest ona cenna tylko wtedy, gdy jest dokładna, odpowiednia i terminowa. W przypadku tradycyjnych baz danych, które były wypełniane tylko danymi strukturalnymi, błędy syntaktyczne i literówki były zwykłymi winowajcami, gdy chodziło o dokładność danych. W przypadku nieustrukturyzowanych danych pojawia się zupełnie nowy zestaw wyzwań dotyczących prawdziwości. Uprzedzenia człowieka, hałas społeczny i pochodzenie danych mogą mieć wpływ na jakość danych.
- Wartość: Bez wątpienia wyniki analizy Big Data są często fascynujące i nieoczekiwane. Jednak dla firm analizy Big Data muszą zapewniać wgląd w dane, które mogą pomóc firmom stać się bardziej konkurencyjne i odporne, a także lepiej obsługiwać klientów. Nowoczesne technologie Big Data otwierają możliwości gromadzenia i pobierania danych, które mogą zapewnić wymierne korzyści zarówno w odniesieniu do wyników finansowych, jak i odporności operacyjnej.
Korzyści płynące z Big Data
Nowoczesne rozwiązania do zarządzania Big Data umożliwiają firmom przekształcanie surowych danych w istotne analizy — z niespotykaną dotąd szybkością i dokładnością.
Rozwój produktów i usług: analiza Big Data pozwala programistom produktów analizować nieustrukturyzowane dane, takie jak opinie klientów i trendy kulturowe, i szybko reagować.
Konserwacja predykcyjna: W międzynarodowym badaniu firma McKinsey ustaliła, że analiza Big Data z maszyn obsługujących IoT zmniejszyła koszty konserwacji sprzętu nawet o 40%.
Customer Experience: W badaniu globalnych liderów biznesowych przeprowadzonym na rok 2020 firma Gartner ustaliła, że „rozwijające się firmy bardziej aktywnie gromadzą dane o doświadczeniach klientów niż firmy nierozwijające się”. Analiza big data pozwala firmom na poprawę i personalizację doświadczeń klientów z marką. Oprócz Big Data zespoły CX coraz częściej biorą pod uwagę „grube dane”. Te jakościowe wglądy w obserwacje, odczucia i reakcje klientów poprawiają Big Data i zapewniają firmom bardziej kompleksowe zrozumienie ich klientów.
Odporność i zarządzanie ryzykiem: Pandemia COVID-19 była gwałtownym przebudzeniem dla wielu liderów biznesowych, ponieważ zdali sobie sprawę, jak bardzo ich działalność jest podatna na zakłócenia. Analizy Big Data mogą pomóc firmom przewidywać ryzyko i przygotować się na nieoczekiwane sytuacje.
Oszczędność kosztów i większa wydajność: Gdy firmy stosują zaawansowane analizy Big Data we wszystkich procesach w swojej organizacji, są w stanie nie tylko dostrzec nieefektywność, ale także wdrożyć szybkie i skuteczne rozwiązania.
Większa konkurencyjność: dane zebrane z Big Data mogą pomóc firmom zaoszczędzić pieniądze, zadowolić klientów, tworzyć lepsze produkty i wprowadzać innowacje w operacjach biznesowych.
Sztuczna inteligencja i Big Data
Zarządzanie Big Data zależy od systemów, które są w stanie przetwarzać i w znaczący sposób analizować ogromne ilości różnych i złożonych informacji. POD tym względem Big Data i AI mają nieco wzajemne relacje. Big Data nie miałyby dużego praktycznego zastosowania bez AI do jego organizacji i analizy. Sztuczna inteligencja zależy od zakresu zbiorów danych zawartych w Big Data w celu zapewnienia analiz, które są wystarczająco solidne, aby można było podjąć odpowiednie działania. Jak ujął to analityk Forrester Research, Brandon Purcell, „Dane są siłą napędową sztucznej inteligencji. System AI musi uczyć się na podstawie danych, aby móc spełniać swoją funkcję.”
&Quot; Dane są siłą napędową AI. System AI musi uczyć się na podstawie danych, aby móc spełniać swoją funkcję.&oferta;
Brandon Purcell, analityk, Forrester Research
Oprócz Big Data organizacje coraz częściej wykorzystują „małe dane” do uczenia algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Małe zbiory danych – takie jak ankiety marketingowe, arkusze kalkulacyjne, e-maile, notatki ze spotkań, a nawet poszczególne wpisy w mediach społecznościowych – są często pomijane, ale mogą zawierać cenne informacje. Ostatecznie im więcej materiałów będą musiały się uczyć algorytmy, tym lepsze będą wyniki.
Uczenie maszynowe i Big Data
Algorytmy uczenia maszynowego definiują przychodzące dane i identyfikują zawarte w nich wzorce. Te analizy są dostarczane, aby pomóc w podejmowaniu decyzji biznesowych i automatyzacji procesów. Uczenie maszynowe rozwija się w oparciu o Big Data, ponieważ im bardziej solidne są analizowane zbiory danych, tym większa jest możliwość uczenia się przez system, ciągłego rozwoju i dostosowywania procesów.
Technologie Big Data
Architektura Big Data
Podobnie jak w przypadku architektury w budownictwie, architektura Big Data zapewnia koncepcję podstawowej struktury zarządzania i analizy danych przez firmy. Architektura Big Data odwzorowuje procesy niezbędne do zarządzania Big Data na drodze przez cztery podstawowe „warstwy”, od źródeł danych do przechowywania danych, a następnie do analizy Big Data, a na koniec poprzez warstwę zużycia, w której analizowane wyniki są prezentowane jako business intelligence.
Analiza Big Data
Proces ten pozwala na znaczącą wizualizację danych poprzez wykorzystanie modelowania danych i algorytmów specyficznych dla cech Big Data. W dogłębnym badaniu i sondażu przeprowadzonym przez Mit Sloan School of Management, ponad 2000 liderów biznesowych zostało zapytanych o doświadczenie ich firmy w zakresie analizy Big Data. Co zaskakujące, ci, którzy zaangażowali się i wspierali rozwój strategii zarządzania Big Data, osiągnęli najbardziej wymierne korzyści biznesowe.
Big Data i Apache Hadoop
Rysunek 10 dimów w pojedynczym dużym pudełku zmieszanym ze 100 niklami. Następnie zdjęcie 10 mniejszych pudełek, obok siebie, każdy z 10 niklami i tylko jednym dimem. W jakim scenariuszu łatwiej będzie dostrzec dimy? Hadoop w zasadzie działa na tej zasadzie. Jest to struktura open source do zarządzania rozproszonym przetwarzaniem Big Data w sieci wielu podłączonych komputerów. Zamiast więc używać jednego dużego komputera do przechowywania i przetwarzania wszystkich danych, Hadoop gromadzi wiele komputerów w prawie nieskończenie skalowalną sieć i analizuje dane równolegle. Proces ten zazwyczaj wykorzystuje model programowania o nazwie MapReduce, który koordynuje przetwarzanie Big Data poprzez zestawianie rozproszonych komputerów.
Jeziora danych, hurtownie danych i NoSQL
Tradycyjne bazy danych sql w stylu arkuszy kalkulacyjnych są używane do przechowywania danych ustrukturyzowanych. Nieustrukturyzowany i częściowo ustrukturyzowany Big Data wymaga unikalnych paradygmatów przechowywania i przetwarzania, ponieważ nie nadaje się do indeksowania i kategoryzowania. Jeziora danych, hurtownie danych i bazy danych NoSQL to wszystkie repozytoria danych, które zarządzają nietradycyjnymi zbiorami danych. Jezioro danych to ogromna pula danych niesformatowanych, które nie zostały jeszcze przetworzone. Hurtownia danych jest repozytorium danych, które zostały już przetworzone w określonym celu. Bazy danych NoSQL zapewniają elastyczny schemat, który można modyfikować w celu dostosowania ich do charakteru przetwarzanych danych. Każdy z tych systemów ma swoje mocne i słabe strony, a wiele firm korzysta z kombinacji tych różnych repozytoriów danych, aby jak najlepiej dopasować je do swoich potrzeb.
Bazy danych in-memory
Tradycyjne bazy danych oparte na dyskach zostały opracowane z myślą o technologiach SQL i relacyjnych baz danych. Chociaż mogą być w stanie obsługiwać duże ilości danych ustrukturyzowanych, po prostu nie są one zaprojektowane tak, aby najlepiej przechowywać i przetwarzać nieustrukturyzowane dane. W przypadku baz danych in-memory przetwarzanie i analiza odbywa się w całości w pamięci RAM, w przeciwieństwie do konieczności pobierania danych z systemu opartego na dysku. Bazy danych in-memory są również zbudowane na architekturach rozproszonych. Oznacza to, że mogą osiągnąć znacznie większe prędkości dzięki wykorzystaniu przetwarzania równoległego, w przeciwieństwie do pojedynczych węzłów, modeli baz danych opartych na dyskach.
Jak działa Big Data
Big Data działa, gdy jego analiza zapewnia istotne i praktyczne analizy, które mierzalnie usprawniają działalność. W ramach przygotowań do transformacji Big Data firmy powinny zapewnić, że ich systemy i procesy są wystarczająco gotowe do gromadzenia, przechowywania i analizowania Big Data.
Trzy główne kroki związane z korzystaniem z Big Data
- Gromadzenie Big Data. Duża część Big Data składa się z ogromnych zbiorów nieustrukturyzowanych danych, które zalewają różne i niespójne źródła. Tradycyjne bazy danych oparte na dyskach i mechanizmy integracji danych nie są po prostu równoznaczne z zadaniem obsługi tego problemu. Zarządzanie Big Data wymaga przyjęcia rozwiązań baz danych in-memory i rozwiązań programowych specyficznych dla pozyskiwania Big Data.
- Przechowuj Big Data. Z samej nazwy Big Data jest obszerny. Wiele firm ma lokalne rozwiązania do przechowywania swoich istniejących danych i ma nadzieję na ich oszczędne wykorzystanie w celu zaspokojenia potrzeb związanych z przetwarzaniem Big Data. Big Data działa jednak najlepiej, gdy nie jest ograniczona wielkością i ograniczeniami pamięci. Firmy, które od początku nie uwzględniają rozwiązań pamięci masowej w chmurze w swoich modelach Big Data, często żałują tego kilka miesięcy wcześniej.
- Analiza Big Data. Bez zastosowania technologii AI i uczenia maszynowego do analizy Big Data nie jest po prostu wykonalne wykorzystanie jej pełnego potencjału. Jednym z pięciu V Big Data jest „prędkość”. Aby analizy Big Data były przydatne i wartościowe, muszą szybko nadejść. Procesy analityczne muszą być samooptymalizujące się i zdolne do regularnego uczenia się z doświadczenia – rezultatu, który można osiągnąć tylko dzięki funkcjonalności SZTUCZNEJ inteligencji i nowoczesnym technologiom baz danych.
Aplikacje Big Data
Analizy i głębokie uczenie się zapewniane przez Big Data mogą przynieść korzyści praktycznie każdej firmie lub branży. Jednak duże organizacje o złożonych zadaniach operacyjnych są często w stanie w jak największym stopniu wykorzystać Big Data.
Finanse W badaniu Journal of Big Data z 2020 r. wskazano, że Big Data „odgrywa ważną rolę w zmianie sektora usług finansowych, w szczególności w handlu i inwestycjach, reformie podatkowej, wykrywaniu oszustw i dochodzeniach, analizie ryzyka i automatyzacji”. Big Data pomogło również przekształcić branżę finansową, analizując dane o klientach i informacje zwrotne w celu uzyskania cennych informacji potrzebnych do zwiększenia zadowolenia i doświadczenia klienta. Zbiory danych transakcyjnych są jednymi z najszybciej poruszających się i największych na świecie. Coraz częstsze stosowanie zaawansowanych rozwiązań do zarządzania Big Data pomoże bankom i instytucjom finansowym chronić te dane i wykorzystywać je w sposób korzystny i chroniący zarówno klienta, jak i firmę.
Opieka zdrowotna Analiza Big Data pozwala pracownikom służby zdrowia na dokładniejsze i oparte na dowodach diagnozy. Dodatkowo Big Data pomaga administratorom szpitali dostrzegać trendy, zarządzać ryzykiem i minimalizować niepotrzebne wydatki – napędzając najwyższe możliwe budżety w obszarach opieki nad pacjentem i badań. W dobie pandemii naukowcy z całego świata dążą do lepszych sposobów leczenia COVID-19 i zarządzania nim, a big data odgrywa w tym procesie ogromną rolę. W artykule z lipca 2020 roku w the Scientist opisano, w jaki sposób zespoły medyczne były w stanie współpracować i analizować Big Data, aby pomóc w walce z koronawirusem: „Możemy przekształcić sposób, w jaki odbywa się nauka kliniczna, wykorzystując narzędzia i zasoby Big Data i data science w sposób, który nie był możliwy”.
Transport i logistyka Amazon Effect to termin, który opisuje, w jaki sposób Amazon ustawił poprzeczkę dla oczekiwań dotyczących dostaw następnego dnia, aby klienci teraz domagali się takiej prędkości wysyłki dla wszystkiego, co zamawiają online. Magazyn Przedsiębiorca zwraca uwagę, że w bezpośrednim wyniku Amazon Effect „ostatnia mila” wyścigu logistycznego będzie rosła bardziej konkurencyjna. Firmy logistyczne w coraz większym stopniu polegają na analityce Big Data, aby zoptymalizować planowanie tras, konsolidację ładunku i środki efektywności paliwowej.
Edukacja W czasie pandemii instytucje edukacyjne na całym świecie musiały na nowo opracować swoje programy nauczania i metody nauczania, aby wspierać zdalne uczenie się. Głównym wyzwaniem dla tego procesu było znalezienie wiarygodnych sposobów analizy i oceny wydajności uczniów i ogólnej skuteczności metod nauczania online. Artykuł z 2020 r. o wpływie Big Data na edukację i uczenie się przez Internet zawiera spostrzeżenie na temat nauczycieli: „Big Data sprawia, że czują się o wiele bardziej pewni personalizacji edukacji, rozwoju mieszanego uczenia się, przekształcania systemów oceny i promowania uczenia się przez całe życie”.
Energia i przedsiębiorstwa użyteczności publicznej Według USA. Biuro Statystyki Pracy, przedsiębiorstwa użyteczności publicznej wydają ponad 1,4 miliarda dolarów na czytniki liczników i zazwyczaj polegają na licznikach analogowych i rzadkich odczytach ręcznych. Inteligentne czytniki liczników dostarczają dane cyfrowe wiele razy dziennie, a dzięki analizie Big Data, ten intel może zapewnić bardziej wydajne zużycie energii oraz dokładniejsze ustalanie cen i prognozowanie. Ponadto, gdy pracownicy terenowi są zwolnieni z odczytu licznika, przechwytywanie i analiza danych może pomóc w szybszym przeniesieniu ich do miejsc, w których naprawy i uaktualnienia są najpilniej potrzebne.
Często zadawane pytania dotyczące Big Data
Poznaj rozwiązania SAP z zakresu zarządzania danymi
Zarządzaj zróżnicowanym środowiskiem danych i łącz dane na potrzeby analiz biznesowych.
Pomysłów nie znajdziesz nigdzie indziej
Zarejestruj się, aby uzyskać dawkę business intelligence dostarczoną bezpośrednio do skrzynki odbiorczej.