Čo sú veľké dáta?
Big Data je oceánom informácií, ktoré plávame každý deň – rozsiahle zetabajty dát plynúce z našich počítačov, mobilných zariadení a snímačov strojov.
Detailná definícia veľkých dát
Big Data je oceánom informácií, ktoré plávame každý deň – rozsiahle zettabyty dát plynúce z našich počítačov, mobilných zariadení a snímačov strojov. Tieto údaje používajú organizácie na rozhodovanie, zlepšovanie procesov a politík a vytváranie produktov, služieb a skúseností zameraných na zákazníka. Big Data je definovaný ako „veľký“ nielen pre svoj objem, ale aj pre rôznorodosť a zložitosť jej povahy. Zvyčajne prekračuje kapacitu tradičných databáz na ich zachytenie, správu a spracovanie. A big data môžu pochádzať z ľubovoľného miesta alebo čokoľvek na zemi, ktoré sme schopní digitálne monitorovať. Meteorologické satelity, zariadenia internetu vecí (IoT), dopravné kamery, trendy v sociálnych médiách – to sú len niektoré zdroje údajov, ktoré sa ťažia a analyzujú, aby sa podniky stali odolnejšími a konkurencieschopnejšími.
Význam big data analytiky
Skutočná hodnota Big Data sa meria podľa miery, do akej ste schopný analyzovať a pochopiť ju. Umelá inteligencia (AI), strojové učenie a moderné databázové technológie umožňujú vizualizáciu a analýzu big data, aby poskytovali použiteľné poznatky v reálnom čase. Big Data analytics pomáha firmám vytvárať svoje dáta, realizovať nové príležitosti a budovať obchodné modely. Ako správne uviedol Geoffrey Moore, autor a analytik manažmentu, „bez big data analytiky sú spoločnosti slepé a hluché, mávajúce na web ako jeleň na voľnej ceste.“
Vývoj veľkých dát
Tak nepredstaviteľné, ako sa dnes zdá, navádzací počítač Apollo zobral na mesiac prvú vesmírnu loď s menej ako 80 kilobajtmi pamäte. Odvtedy počítačová technológia rástla exponenciálnym tempom – a generovanie dát spolu s ňou. Svetová technologická schopnosť uchovávať údaje sa od 80. rokov v skutočnosti zdvojnásobuje približne každé tri roky. Len pred viac ako 50 rokmi, keď apollo 11 vystúpil, množstvo digitálnych dát generovaných na celom svete sa mohlo zmestiť do priemerného notebooku. V roku 2020 statista odhaduje, že 64.2ZB dát bolo vytvorených alebo replikovaných a "množstvo digitálnych dát vytvorených počas nasledujúcich piatich rokov bude väčšie ako dvojnásobok množstva dát vytvorených od nástupu digitálneho úložiska."
Keďže softvér a technológie sú čoraz pokročilejšie, menej životaschopné nedigitálne systémy sú na porovnanie. Digitálne generované a zhromaždené údaje si vyžadujú pokročilejšie systémy správy údajov, aby s nimi manipulovali. Okrem toho exponenciálny rast platforiem sociálnych médií, smartfónových technológií a digitálne pripojených IoT zariadení pomohol vytvoriť súčasnú éru veľkých dát.
Typy veľkých dát: Čo sú štruktúrované a neštruktúrované dáta?
Súbory údajov sú zvyčajne rozdelené do troch typov na základe svojej štruktúry a na základe toho, aké jednoduché (alebo nie) sa majú indexovať.
Tri typy veľkých dát
- Štruktúrované údaje: Tento druh údajov je najjednoduchší na usporiadanie a vyhľadávanie. Môže zahŕňať finančné údaje, strojové denníky a demografické detaily. Excel tabuľkový hárok s rozložením preddefinovaných stĺpcov a riadkov je dobrý spôsob, ako predstaviť štruktúrované dáta. Jeho komponenty sú ľahko kategorizované, čo umožňuje databázovým návrhárom a správcom definovať jednoduché algoritmy pre vyhľadávanie a analýzu. Aj keď štruktúrované dáta existujú v obrovskom objeme, nemusia sa nevyhnutne kvalifikovať ako Big Data, pretože samotné štruktúrované dáta sú relatívne jednoduché na spravovanie, a preto nespĺňajú definujúce kritériá Big Data. Databázy tradične používajú na správu štruktúrovaných údajov programovací jazyk s názvom Štruktúrovaný jazyk dotazov (SQL). SQL vyvinula spoločnosť IBM v 70. rokoch 20. storočia s cieľom umožniť vývojárom vytvárať a spravovať relačné databázy (v štýle tabuľky), ktoré sa v tom čase začali vzďaľovať.
- Neštruktúrované údaje: Táto kategória údajov môže zahŕňať napríklad príspevky v sociálnych médiách, zvukové súbory, obrázky a otvorené komentáre zákazníkov. Tento druh údajov nie je možné jednoducho zachytiť v štandardných relačných databázach riadkov a stĺpcov. Tradične museli firmy, ktoré chceli vyhľadávať, spravovať alebo analyzovať veľké množstvo neštruktúrovaných dát, používať namáhavé manuálne procesy. Nikdy neexistovala žiadna otázka, pokiaľ ide o potenciálnu hodnotu analýzy a pochopenia takýchto údajov, ale náklady na to boli často príliš prehnané na to, aby to stálo za to. Vzhľadom na čas, ktorý to trvalo, boli výsledky často zastarané, než boli dokonca dodané. Namiesto tabuliek alebo relačných databáz sa neštruktúrované dáta zvyčajne ukladajú do dátových jazier, dátových skladov a databáz NoSQL.
- Pološtruktúrované dáta: Ako to znie, pološtruktúrované dáta sú hybridom štruktúrovaných a neštruktúrovaných dát. E-maily sú dobrým príkladom, pretože zahŕňajú neštruktúrované údaje do textu správy, ako aj viac organizačných vlastností, ako je odosielateľ, príjemca, predmet a dátum. Zariadenia, ktoré používajú geografické označovanie, časové pečiatky alebo sémantické značky, môžu tiež poskytovať štruktúrované údaje spolu s neštruktúrovaným obsahom. Napríklad neidentifikovaný obrázok smartfónu vám môže stále povedať, že je to selfie a čas a miesto, kde bol urobený. Moderná databáza využívajúca technológiu AI dokáže nielen okamžite identifikovať rôzne typy dát, ale môže tiež generovať algoritmy v reálnom čase, aby efektívne riadila a analyzovala rôzne množiny dát.
Zdroje veľkých dát
Rozsah vecí vytvárajúcich údaje rastie fenomenálnou rýchlosťou – od satelitov bezpilotných lietadiel až po toastery. Na účely kategorizácie sú však zdroje údajov vo všeobecnosti rozdelené do troch typov:
Dáta sociálnych médií
Ako znie, sociálne údaje sú generované komentármi sociálnych médií, príspevkami, obrázkami a čoraz viac aj videom. A s rastúcou globálnou všadeprítomnosťou mobilných sietí 4G a 5G sa odhaduje, že počet ľudí na svete, ktorí pravidelne sledujú videoobsah na svojich smartfónoch, stúpne do roku 2023 na 2,72 mld. Aj keď trendy v sociálnych médiách a ich využitie sa majú tendenciu rýchlo a nepredvídateľne meniť, čo sa nemení, je jeho stabilný rast ako generátor digitálnych dát.
Dáta stroja
IoT zariadenia a stroje sú vybavené snímačmi a majú schopnosť odosielať a prijímať digitálne dáta. Senzory IoT pomáhajú spoločnostiam zhromažďovať a spracovávať údaje o strojoch zo zariadení, vozidiel a zariadení v celom podniku. V celosvetovom meradle sa počet vecí vytvárajúcich údaje rýchlo zvyšuje – od senzorov počasia a premávky až po bezpečnostný dohľad. IDC odhaduje, že do roku 2025 bude na Zemi viac ako 40 miliárd IoT zariadení, čím sa vytvorí takmer polovica celkových digitálnych dát na svete.
Transakčné dáta
Toto sú niektoré z najrýchlejšie sa pohybujúcich a rastúcich dát na svete. Napríklad veľký medzinárodný predajca je známy tým, že každú hodinu spracováva viac ako milión zákazníckych transakcií. A keď pridáte do všetkých svetových nákupných a bankových transakcií, získate obraz o ohromujúcom objeme generovaných dát. Okrem toho transakčné údaje sa čoraz viac skladajú z pološtruktúrovaných údajov, vrátane obrázkov a komentárov, vďaka čomu je riadenie a spracovanie ešte zložitejšie.
Päť V's, ktoré definujú Veľké dáta
Len preto, že dátový súbor je veľký, nie je to nevyhnutne veľké dáta. Na to, aby sa údaje mohli takto kvalifikovať, musia mať aspoň týchto päť charakteristík:
Päť charakteristík Big Data, nazývaných 5V
- Objem: Hoci objem v žiadnom prípade nie je jedinou zložkou, ktorá robí Big Data „veľkou“, je to určite primárna vlastnosť. Na úplnú správu a využívanie Big Data sú potrebné pokročilé algoritmy a analytika riadená umelou inteligenciou. Ale predtým, než sa niečo z toho môže stať, musí existovať bezpečný a spoľahlivý prostriedok na ukladanie, organizovanie a získavanie mnohých terabajtov údajov, ktoré sú v držbe veľkých spoločností.
- Rýchlosť: V minulosti sa všetky vygenerované údaje museli neskôr zadať do tradičného databázového systému – často manuálne – predtým, ako sa dali analyzovať alebo načítať. Technológia Big Data dnes umožňuje databázam spracovávať, analyzovať a konfigurovať údaje počas ich generovania – niekedy v rámci milisekúnd. Pre podniky to znamená, že údaje v reálnom čase môžu byť použité na zachytenie finančných príležitostí, reagovanie na potreby zákazníkov, zmarenie podvodov a riešenie akejkoľvek inej činnosti, kde je rýchlosť kritická.
- Rozmanitosť: Súbory údajov, ktoré pozostávajú výlučne zo štruktúrovaných údajov, nemusia nevyhnutne obsahovať veľké dáta bez ohľadu na to, aké objemné sú. Big Data sa zvyčajne skladajú z kombinácií štruktúrovaných, neštruktúrovaných a pološtruktúrovaných dát. Tradičným riešeniam na správu databáz a dát chýba flexibilita a priestor na riadenie komplexných a nesúrodých dátových súborov, ktoré tvoria Big Data.
- Vierohodnosť: Hoci moderná databázová technológia umožňuje firmám rozmaznávať sa a zmyť ohromujúce množstvá a typy veľkých dát, je cenná len vtedy, ak je presná, relevantná a včasná. V prípade tradičných databáz, ktoré boli vyplnené len štruktúrovanými údajmi, boli syntaktické chyby a preklepy obvyklými vinníkmi, keď išlo o presnosť údajov. S neštruktúrovanými údajmi existuje úplne nový súbor výziev týkajúcich sa vierohodnosti. Otázky ľudskej predpojatosti, sociálneho hluku a pôvodu údajov môžu mať vplyv na kvalitu údajov.
- Hodnota: Bez pochýb výsledky, ktoré pochádzajú z analýzy veľkých dát, sú často fascinujúce a neočakávané. Pre podniky však musí big data analytika poskytovať poznatky, ktoré môžu pomôcť podnikom stať sa konkurencieschopnejšími a odolnejšími a lepšie slúžiť svojim zákazníkom. Moderné technológie big data otvárajú možnosti zberu a získavania údajov, ktoré môžu priniesť merateľný prínos pre spodné línie aj operačnú odolnosť.
Výhody veľkých dát
Moderné riešenia správy veľkých dát umožňujú spoločnostiam premeniť nespracované dáta na relevantné prehľady – s bezprecedentnou rýchlosťou a presnosťou.
Vývoj produktov a služieb: Big Data analytics umožňuje vývojárom produktov analyzovať neštruktúrované dáta, ako sú recenzie zákazníkov a kultúrne trendy, a rýchlo reagovať.
Prediktívna údržba: V medzinárodnom prieskume McKinsey zistil, že analýza Big Data zo strojov podporujúcich IoT znížila náklady na údržbu zariadení až o 40 %.
Skúsenosti zákazníkov: V prieskume globálnych obchodných lídrov v roku 2020 spoločnosť Gartner zistila, že „rastúce spoločnosti viac aktívne zbierajú údaje o zákazníckej skúsenosti ako nerastúce spoločnosti.“ Analýza týchto veľkých dát umožňuje firmám zlepšovať a personalizovať skúsenosti svojich zákazníkov so svojou značkou. Okrem Big Data tímy CX stále viac berú do úvahy “hrubé dáta”. Tieto kvalitatívne pohľady na pozorovania, pocity a reakcie zákazníkov zlepšujú big data a poskytujú spoločnostiam komplexnejšie pochopenie svojich zákazníkov.
Odolnosť a riadenie rizík: Pandémia COVID-19 sa pre mnohých lídrov podnikov prudko prebudila, keďže si uvedomili, aké zraniteľné majú byť ich operácie narušené. Prehľady veľkých dát môžu pomôcť spoločnostiam predvídať riziká a pripraviť sa na neočakávané.
Úspora nákladov a vyššia efektivita: Keď podniky používajú pokročilú analýzu big data vo všetkých procesoch v rámci svojej organizácie, dokážu nielen odhaliť neefektívnosť, ale aj implementovať rýchle a efektívne riešenia.
Zlepšená konkurencieschopnosť: Prehľady získané z Big Data môžu pomôcť spoločnostiam ušetriť peniaze, potešiť zákazníkov, robiť lepšie produkty a inovovať obchodné operácie.
Umelá inteligencia a veľké dáta
Správa veľkých dát je závislá od systémov s právomocou spracovávať a zmysluplne analyzovať obrovské množstvo nesúrodých a komplexných informácií. V tejto súvislosti majú big data a umelá inteligencia trochu recipročný vzťah. Big Data by nemali veľa praktického využitia bez UMELEJ INTELIGENCIE na ich organizovanie a analýzu. Umelá inteligencia závisí od rozsahu súborov údajov obsiahnutých v rámci veľkých dát, aby poskytovala analýzy, ktoré sú dostatočne spoľahlivé na to, aby bolo možné vykonávať akcie. Ako uvádza analytik spoločnosti Forrester Research Brandon Purcell, „údaje sú živou krvou umelej inteligencie. Aby systém umelej inteligencie mohol plniť svoju funkciu, musí sa učiť z údajov.“
&Quot;Údaje sú životodarnou krvou umelej inteligencie. Aby systém umelej inteligencie mohol plniť svoju funkciu, musí sa učiť z údajov.&Kotácia;
Brandon Purcell, analytik, Forrester Research
Okrem Big Data organizácie čoraz viac používajú „malé údaje“ na trénovanie svojich algoritmov umelej inteligencie a strojového učenia. Malé súbory údajov, ako sú marketingové prieskumy, tabuľky, e-maily, poznámky zo schôdze a dokonca aj jednotlivé príspevky sociálnych médií, sa často prehliadajú, ale môžu obsahovať cenné informácie. Nakoniec, čím viac materiálu sa algoritmy musia naučiť, tým lepší bude výstup.
Strojové učenie a veľké dáta
Algoritmy strojového učenia definujú prichádzajúce údaje a identifikujú v nich vzory. Tieto prehľady sa dodávajú s cieľom pomôcť pri informovaní obchodných rozhodnutí a automatizácii procesov. Strojovému učeniu sa darí na Big Data, pretože čím robustnejšie sú analyzované množiny údajov, tým väčšia je príležitosť pre systém učiť sa a neustále sa vyvíjať a prispôsobovať svoje procesy.
Technológie veľkých dát
Architektúra veľkých dát
Podobne ako v prípade architektúry pri výstavbe, architektúra Big Data poskytuje návrh základnej štruktúry spôsobu, akým budú podniky spravovať a analyzovať svoje údaje. Architektúra Big Data mapuje procesy potrebné na správu veľkých dát na svojej ceste naprieč štyrmi základnými „vrstvami“, od zdrojov údajov až po ukladanie údajov, potom na analýzu veľkých dát a nakoniec cez vrstvu spotreby, v ktorej sú analyzované výsledky prezentované ako business intelligence.
Analýza veľkých dát
Tento proces umožňuje zmysluplnú vizualizáciu dát pomocou modelovania dát a algoritmov špecifických pre atribúty Big Data. V hĺbkovej štúdii a prieskume z MIT Sloan School of Management bolo viac ako 2000 vedúcich firiem požiadaných o skúsenosti ich spoločnosti v súvislosti s analýzou veľkých dát. Nečudo, že tí, ktorí sa angažovali a podporovali rozvoj stratégií riadenia veľkých dát, dosiahli merateľne najprínosnejšie obchodné výsledky.
Big Data a Apache Hadoop
Obrázok 10 dimes v jedinej veľkej krabici zmiešanej so 100 niklami. Potom nakreslite 10 menších krabíc, vedľa seba, každý s 10 niklami a len jeden dime. V ktorom scenári bude jednoduchšie zistiť dimy? Hadoop v podstate pracuje na tomto princípe. Je to open source rámec pre správu distribuovaného spracovania veľkých dát v sieti mnohých pripojených počítačov. Takže namiesto použitia jedného veľkého počítača na ukladanie a spracovanie všetkých dát, Hadoop zhlukuje viac počítačov do takmer nekonečne škálovateľnej siete a analyzuje dáta paralelne. Tento proces zvyčajne používa programovací model s názvom MapReduce, ktorý koordinuje spracovanie veľkých dát roztrieštením distribuovaných počítačov.
Dátové jazerá, dátové sklady a NoSQL
Tradičné databázy v štýle tabuľky SQL sa používajú na ukladanie štruktúrovaných údajov. Neštruktúrované a pološtruktúrované Big Data vyžadujú jedinečné vzory ukladania a spracovania, pretože sa nepožičiavajú na indexovanie a kategorizáciu. Dátové jazerá, dátové sklady a databázy NoSQL sú všetky dátové úložiská, ktoré spravujú netradičné dátové súbory. Údajové jazero je rozsiahly pool nespracovaných údajov, ktoré sa ešte musia spracovať. Dátový sklad je úložisko údajov, ktoré už boli spracované na konkrétny účel. Databázy NoSQL poskytujú flexibilnú schému, ktorú je možné upraviť tak, aby vyhovovala povahe údajov, ktoré sa majú spracovať. Každý z týchto systémov má svoje silné a slabé stránky a mnohé podniky využívajú kombináciu týchto rôznych dátových úložísk, aby čo najlepšie vyhovovali ich potrebám.
Databázy v pamäti
Tradičné databázy založené na diskoch boli vyvinuté s ohľadom na SQL a relačné databázové technológie. Hoci môžu byť schopné spracovať veľké objemy štruktúrovaných údajov, jednoducho nie sú navrhnuté tak, aby najlepšie ukladali a spracovávali neštruktúrované údaje. S in-memory databázami, spracovanie a analýza prebieha úplne v RAM, na rozdiel od nutnosti získavať dáta z diskového systému. In-memory databázy sú tiež postavené na distribuovaných architektúrach. To znamená, že môžu dosiahnuť oveľa väčšie rýchlosti pomocou paralelného spracovania, na rozdiel od jednouzlových databázových modelov založených na diskoch.
Ako veľké dáta fungujú
Big Data funguje, keď jeho analýza poskytuje relevantné a použiteľné prehľady, ktoré merateľne zlepšujú podnik. V rámci prípravy na transformáciu Veľkých dát by podniky mali zabezpečiť, aby ich systémy a procesy boli dostatočne pripravené na zhromažďovanie, uchovávanie a analýzu veľkých dát.
Tri hlavné kroky spojené s používaním veľkých dát
- Zber veľkých dát. Veľká časť big data sa skladá z masívnych súborov neštruktúrovaných dát, záplav z nesúrodých a nekonzistentných zdrojov. Tradičné databázy založené na diskoch a mechanizmy integrácie údajov sa jednoducho nerovnajú úlohe, ktorou sa s tým zaobchádza. Správa veľkých dát si vyžaduje osvojenie riešení databáz v pamäti a softvérových riešení špecifických pre získavanie veľkých dát.
- Uloženie veľkých dát. Podľa svojho názvu sú veľké dáta objemné. Mnohé podniky majú lokálne úložné riešenia pre svoje existujúce údaje a dúfajú, že budú šetriť zmenou pozície týchto úložísk tak, aby spĺňali ich potreby spracovania veľkých dát. Big Data však funguje najlepšie, keď nie sú obmedzené obmedzeniami veľkosti a pamäte. Podniky, ktoré od začiatku nezapracujú cloudové úložné riešenia do svojich modelov big data, to často ľutujú niekoľko mesiacov na ceste.
- Analyzovať veľké dáta. Bez aplikácie ai a technológií strojového učenia na analýzu Veľkých dát jednoducho nie je možné realizovať svoj plný potenciál. Jedným z piatich V veľkých dát je „rýchlosť“. Aby boli prehľady o veľkých dátach uskutočniteľné a cenné, musia prísť rýchlo. Analytické procesy musia byť samooptimalizáciou a musia sa pravidelne učiť zo skúseností – výsledok, ktorý je možné dosiahnuť len s funkčnosťou UMELEJ INTELIGENCIE a modernými databázovými technológiami.
Aplikácie big data
Prehľady a dôkladné vzdelávanie, ktoré poskytuje big data, môžu priniesť výhody prakticky akémukoľvek podniku alebo odvetviu. Veľké organizácie s komplexnými operačnými kompetenciami sú však často schopné čo najzmysluplnejšie využívať Big Data.
Financie V štúdii Journal of Big Data z roku 2020 sa uvádza, že Big Data „zohráva dôležitú úlohu pri zmene sektora finančných služieb, najmä v obchode a investíciách, daňovej reforme, odhaľovaní a vyšetrovaní podvodov, analýze rizík a automatizácii“. Big Data tiež pomohli transformovať finančné odvetvie analýzou údajov o zákazníkoch a spätnej väzby, aby získali cenné poznatky potrebné na zlepšenie spokojnosti a skúseností zákazníkov. Súbory transakčných údajov sú jedny z najrýchlejšie sa pohybujúcich a najväčších na svete. Rastúce prijímanie pokročilých riešení správy veľkých dát pomôže bankám a finančným inštitúciám chrániť tieto údaje a využívať ich spôsobom, ktorý prospieva a chráni zákazníka aj podnik.
Zdravotná starostlivosť Analýza veľkých dát umožňuje zdravotníckym pracovníkom vykonávať presnejšie diagnózy založené na dôkazoch. Big Data okrem toho pomáha správcom nemocníc sledovať trendy, riadiť riziká a minimalizovať zbytočné výdavky, čo vedie k najvyšším možným rozpočtom do oblastí starostlivosti o pacientov a výskumu. Uprostred pandémie sa výskumní vedci na celom svete snažia o lepšie spôsoby liečby a riadenia ochorenia COVID-19 – a Big Data zohrávajú v tomto procese obrovskú úlohu. Článok z júla 2020 v the Scientist opisuje, ako zdravotnícke tímy mohli spolupracovať a analyzovať Big Data na pomoc v boji proti koronavírusu: „Môžeme transformovať spôsob, akým sa vykonáva klinická veda, využívať nástroje a zdroje big data a data science spôsobmi, ktoré neboli možné.“
Doprava a logistika Amazon Effect je pojem, ktorý popisuje, ako spoločnosť Amazon nastavila latku pre budúce očakávania v súvislosti s doručovaním tam, kde zákazníci teraz požadujú tento druh rýchlosti prepravy pre všetko, čo si objednajú online. Časopis Podnikateľ poukazuje na to, že v priamom dôsledku amazonského efektu „sa „posledné míle“ logistických pretekov zvýšia konkurenčnejšie. Logistické spoločnosti sa čoraz viac spoliehajú na analýzu Big Data s cieľom optimalizovať plánovanie trás, konsolidáciu zaťaženia a opatrenia na úsporu paliva.
Vzdelanie Počas pandémie museli vzdelávacie inštitúcie na celom svete premeniť svoje učebné osnovy a vyučovacie metódy na podporu vzdelávania na diaľku. Hlavnou výzvou pre tento proces bolo nájsť spoľahlivé spôsoby analýzy a hodnotenia výsledkov študentov a celkovej účinnosti online vyučovacích metód. V článku o vplyve Big Data na vzdelávanie a online vzdelávanie sa v roku 2020 pozorujú učitelia: „Vďaka veľkým dátam sa cítia oveľa sebavedomejšie pri prispôsobovaní vzdelávania, rozvoji zmiešaného vzdelávania, transformácii hodnotiacich systémov a podpore celoživotného vzdelávania.“
Energetika a verejné služby Podľa USA. Úrad pre štatistiku práce, úžitkové spoločnosti míňajú na čítačky meradiel viac ako 1,4 miliardy dolárov a zvyčajne sa spoliehajú na analógové merače a zriedkavé manuálne odpočty. Čítačky inteligentných meračov poskytujú digitálne údaje mnohokrát denne a vďaka výhodám analýzy veľkých dát môže tento intel informovať o efektívnejšej spotrebe energie a presnejších cenách a prognózach. Okrem toho, keď sú terénni pracovníci oslobodení od odpočtu, zaznamenávanie a analýza údajov im môže pomôcť rýchlejšie ich prerozdeliť tam, kde sú opravy a inovácie najnaliehavejšie potrebné.
Často kladené otázky k veľkým dátam
Preskúmajte riešenia spoločnosti SAP pre správu údajov
Spravujte svoju rôznorodú dátovú infraštruktúru a zjednodušte svoje údaje, aby ste získali prehľad o podniku.
Nápady nenájdete nikde inde
Zaregistruj sa na dávku business intelligence doručenej priamo do vašej schránky.