Artificial IntelligenceCRM- en gegevensplatfoarmsMarketing InfographicsFerkeap ynskeakeljeSykje MarketingSocial Media & Influencer Marketing

Wat is Big Data? Wat binne de 5 V's? Technologies, Advances, and Statistics

De tasizzing fan grutte gegevens is dat bedriuwen folle mear yntelliginsje ta har beskikking sille hawwe om krekte besluten en foarsizzingen te meitsjen oer hoe't har bedriuw wurket. Big Data leveret net allinich de ynformaasje dy't nedich is foar it analysearjen en ferbetterjen fan saaklike resultaten, mar it leveret ek de nedige brânstof foar AI algoritmen om te learen en foarsizzingen of besluten te meitsjen. Om bar, ML kin helpe sin te meitsjen fan komplekse, ferskaat en grutskalige datasets dy't útdaagjend binne om te ferwurkjen en te analysearjen mei tradisjonele metoaden.

Wat is grutte data?

Big data is in term dy't brûkt wurdt om de kolleksje, ferwurking en beskikberens fan enoarme voluminten streaminggegevens yn realtime te beskriuwen. Bedriuwen kombinearje marketing, ferkeap, klantgegevens, transaksjegegevens, sosjale petearen en sels eksterne gegevens lykas oandielprizen, waar en nijs om statistysk jildige modellen foar korrelaasje en causaasje te identifisearjen om har te helpen krekter besluten te nimmen.

Gartner

Big Data wurdt karakterisearre troch de 5 Vs:

  1. Folume: Grutte hoemannichten gegevens wurde generearre út ferskate boarnen, lykas sosjale media, IoT apparaten, en saaklike transaksjes.
  2. Snelheid: De snelheid wêrop gegevens wurde generearre, ferwurke en analysearre.
  3. Fariaasje: De ferskillende soarten gegevens, ynklusyf strukturearre, semy-strukturearre en net-strukturearre gegevens, komme út ferskate boarnen.
  4. Wierheid: De kwaliteit en krektens fan gegevens, dy't kinne wurde beynfloede troch inkonsistinsjes, dûbelsinnigens, of sels ferkearde ynformaasje.
  5. Wearde: It nut en it potensjeel om ynsjoch te heljen út gegevens dy't bettere beslútfoarming en ynnovaasje kinne driuwe.

Big Data Statistics

Hjir is in gearfetting fan wichtige statistiken fan TechJury oer Big Data trends en foarsizzingen:

  • Gegevensvolume groei: Tsjin 2025 wurdt ferwachte dat de wrâldwide datasfear 175 zettabytes sil berikke, wat de eksponinsjele groei fan gegevens toant.
  • IoT-apparaten ferheegje: It oantal IoT-apparaten wurdt projekteare om 64 miljard te berikken yn 2025, wat fierder bydraacht oan de groei fan Big Data.
  • Big Data merk groei: De wrâldwide grutte fan 'e Big Data-merk waard ferwachte te groeien oant $ 229.4 miljard troch 2025.
  • Tanimmende fraach nei gegevenswittenskippers: Tsjin 2026 waard ferwachte dat de fraach nei gegevenswittenskippers mei 16% soe groeie.
  • Adopsje fan AI en ML: Tsjin 2025 waard ferwachte dat de AI-merkgrutte $ 190.61 miljard soe berikke, oandreaun troch de tanimmende oanname fan AI- en ML-technologyen foar analyse fan Big Data.
  • Cloud-basearre oplossingen foar Big Data: Cloud Computing waard ferwachte om 94% fan 'e totale wurkdruk te ferantwurdzjen troch 2021, mei de klam op it groeiende belang fan cloud-basearre oplossingen foar gegevensopslach en analytyk.
  • Retail yndustry en Big Data: Winkeliers dy't Big Data brûke, waarden ferwachte dat se har winstmarzjes mei 60% ferheegje.
  • Groeiend gebrûk fan Big Data yn sûnenssoarch: De analytyske merk foar sûnenssoarch waard projekteare om $ 50.5 miljard te berikken yn 2024.
  • Sosjale media en Big Data: Brûkers fan sosjale media generearje deistich 4 petabytes oan gegevens, en markearje de ynfloed fan sosjale media op Big Data-groei.

Big Data is ek Great Band

It is net wêr't wy it hjir oer hawwe, mar jo kinne likegoed harkje nei in geweldich ferske wylst jo oer Big Data lêze. Ik nim de eigentlike muzykfideo net yn ... it is net echt feilich foar wurk. PS: Ik freegje my ôf oft se de namme keazen hawwe om de welle fan populariteit te fangen dy't grutte gegevens opboude.

Wêrom binne grutte gegevens oars?

Yn 'e âlde dagen ... jo witte ... in pear jier lyn soene wy ​​systemen brûke om gegevens te ekstrahearjen, te transformearjen en te laden (ETL) yn gigantyske datapakhuzen dy't oplossings foar saaklike yntelliginsje hawwe boud foar rapportaazje. Periodyk soene alle systemen in reservekopy meitsje en de gegevens kombinearje yn in databank dêr't rapporten útfierd wurde koene en elkenien ynsjoch koe krije yn wat der bart.

It probleem wie dat de databanktechnology gewoan meardere, trochgeande streamen fan gegevens net koe omgean. It koe it folume fan gegevens net oan. It koe de ynkommende gegevens net yn realtime wizigje. En it ûntbrekken fan rapportearmiddels dy't neat oars as in relasjonele query op 'e efterkant koe omgean. Big Data-oplossingen biede wolkhosting, tige yndeksearre en optimalisearre gegevensstruktueren, automatyske argyf- en ekstraksjemooglikheden, en rapportaazje-ynterfaces dy't binne ûntworpen om krektere analyzes te leverjen dy't bedriuwen ynskeakelje bettere besluten te nimmen.

Bettere saaklike besluten betsjutte dat bedriuwen it risiko fan har besluten kinne ferminderje, en bettere besluten meitsje dy't kosten ferminderje en marketing- en ferkeapeffektiviteit ferheegje.

Wat binne de foardielen fan grutte gegevens?

kompjûter rint troch de risiko's en kânsen ferbûn mei it brûken fan grutte gegevens yn bedriuwen.

  • Grutte gegevens binne op 'e tiid - 60% fan elke wurkdei besteegje kenniswurkers oan om gegevens te finen en te behearjen.
  • Grutte gegevens binne tagonklik - De helte fan senior direkteuren rapporteart dat tagong ta de juste gegevens dreech is.
  • Grutte gegevens binne holistysk - Ynformaasje wurdt op it stuit bewarre yn silo's binnen de organisaasje. Marketinggegevens kinne bygelyks fûn wurde yn webanalytics, mobile analytics, sosjale analytics, CRM's, A/B-testark, e-postmarketingsystemen, en mear ... elk mei in fokus op har silo.
  • Grutte gegevens is betrouber - 29% fan bedriuwen mjit de monetêre kosten fan minne datakwaliteit. Dingen sa ienfâldich as it kontrolearjen fan meardere systemen foar updates fan kontaktpersoanynformaasje kinne miljoenen dollars besparje.
  • Grutte gegevens binne relevant - 43% fan 'e bedriuwen is ûntefreden oer har fermogensfeardigens om irrelevante gegevens te filterjen. Iets sa simpel as klanten filterje fan jo web analytics kin in ton ynsjoch leverje yn jo oanwinsten.
  • Grutte gegevens binne feilich - De gemiddelde ynbreuk op gegevensfeiligens kostet $ 214 per klant. De feilige ynfrastruktuer dy't wurdt boud troch hosting fan grutte gegevens en technologypartners kinne it gemiddelde bedriuw 1.6% fan 'e jierlikse ynkomsten besparje.
  • Grutte gegevens binne autoritêr - 80% fan organisaasjes wrakselet mei meardere ferzjes fan 'e wierheid ôfhinklik fan' e boarne fan har gegevens. Troch meardere, befeilige boarnen te kombinearjen, kinne mear bedriuwen tige krekte yntelliginsjeboarnen produsearje.
  • Grutte gegevens binne aksjoneel - Ferâldere as minne gegevens resulteart yn 46% fan bedriuwen dy't minne besluten nimme dy't miljarden kinne kostje.

Big Data Technologies

Om grutte gegevens te ferwurkjen binne d'r wichtige foarútgong west yn technologyen foar opslach, argivearjen en querying:

  • Distribuearre triemsystemen: Systemen lykas Hadoop Distributed File System (HDFS) ynskeakelje it opslaan en behearen fan grutte folumes gegevens oer meardere knopen. Dizze oanpak leveret fouttolerânsje, skalberens en betrouberens by it behanneljen fan Big Data.
  • NoSQL-databases: Databanken lykas MongoDB, Cassandra, en Couchbase binne ûntworpen om unstrukturearre en semi-strukturearre gegevens te behanneljen. Dizze databases biede fleksibiliteit yn gegevensmodellering en leverje horizontale skalberens, wêrtroch se geskikt binne foar Big Data-applikaasjes.
  • MapReduce: Dit programmearmodel makket it mooglik om grutte datasets parallel te ferwurkjen oer in ferspraat omjouwing. MapReduce makket it mooglik om komplekse taken op te brekken yn lytsere subtaken, dy't dan ûnôfhinklik wurde ferwurke en kombineare om it einresultaat te produsearjen.
  • ApacheSpark: In iepen-boarne gegevensferwurkingsmotor, Spark kin sawol batch- as real-time ferwurkjen omgean. It biedt ferbettere prestaasjes yn fergeliking mei MapReduce en omfettet biblioteken foar masine-learen, grafferwurking en streamferwurking, wêrtroch it alsidich is foar ferskate gebrûk fan Big Data.
  • SQL-like querying-ark: Tools lykas Hive, Impala en Presto kinne brûkers fragen útfiere op Big Data mei fertroude SQL syntaksis. Dizze ark meitsje analysten yn steat om ynsjoggen út Big Data te heljen sûnder ekspertize yn kompleksere programmeartalen te fereaskje.
  • Data Lakes: Dizze opslachrepositories kinne rûge gegevens opslaan yn har eigen formaat oant it nedich is foar analyse. Gegevensmarren jouwe in skalberbere en kosten-effektive oplossing foar it bewarjen fan grutte hoemannichten ferskate gegevens, dy't letter kinne wurde ferwurke en analysearre as nedich.
  • Oplossingen foar datawarehousing: Platfoarms lykas Snowflake, BigQuery, en Redshift biede skalbere en performante omjouwings foar it opslaan en opfreegje fan grutte hoemannichten strukturearre gegevens. Dizze oplossingen binne ûntworpen om Big Data-analytyk te behanneljen en rappe querying en rapportaazje mooglik te meitsjen.
  • Machine Learning Frameworks: Frameworks lykas TensorFlow, PyTorch, en scikit-learn meitsje trainingsmodellen op grutte datasets mooglik foar taken lykas klassifikaasje, regression en klustering. Dizze ark helpe ynsjoch en foarsizzingen te ûntliene út Big Data mei avansearre AI-techniken.
  • Gegevensvisualisaasje-ark: Tools lykas Tableau, Power BI, en D3.js helpe by it analysearjen en presintearjen fan ynsjoch fan Big Data op in fisuele en ynteraktive manier. Dizze ark kinne brûkers gegevens ferkenne, trends identifisearje en resultaten effektyf kommunisearje.
  • Data-yntegraasje en ETL: Tools lykas Apache NiFi, Talend, en Informatica kinne de ekstrahearje, transformaasje en laden fan gegevens út ferskate boarnen yn in sintraal opslachsysteem tastean. Dizze ark fasilitearje gegevenskonsolidaasje, wêrtroch organisaasjes in unifoarme werjefte fan har gegevens kinne bouwe foar analyse en rapportaazje.

Big Data en AI

De oerlaap fan AI en Big Data leit yn it feit dat AI-techniken, benammen masine learen en djip learen (DL), kin brûkt wurde om ynsjoch te analysearjen en te ekstrahearjen út grutte voluminten gegevens. Big Data leveret de nedige brânstof foar AI-algoritmen om te learen en foarsizzingen of besluten te meitsjen. Op syn beurt kin AI helpe sin te meitsjen fan komplekse, ferskaat en grutskalige datasets dy't útdaagjend binne om te ferwurkjen en te analysearjen mei tradisjonele metoaden. Hjir binne wat wichtige gebieten wêr't AI en Big Data krúst:

  1. Gegevensferwurking: AI-oandreaune algoritmen kinne brûkt wurde om rûge gegevens fan Big Data-boarnen skjin te meitsjen, foar te ferwurkjen en te transformearjen, en helpe de gegevenskwaliteit te ferbetterjen en te garandearjen dat it klear is foar analyse.
  2. Funksje ekstraksje: AI-techniken kinne wurde brûkt om automatysk relevante funksjes en patroanen út Big Data te ekstrahearjen, it ferminderjen fan de dimensje fan 'e gegevens en it makliker te meitsjen foar analyse.
  3. Predictive analytics: Masine learen en djip learen algoritmen kinne wurde traind op grutte datasets om foarsizzende modellen te bouwen. Dizze modellen kinne brûkt wurde om krekte foarsizzingen te meitsjen of trends te identifisearjen, wat liedt ta bettere beslútfoarming en ferbettere bedriuwsresultaten.
  4. Anomaly-deteksje: AI kin helpe by it identifisearjen fan ûngewoane patroanen as outliers yn Big Data, wêrtroch iere opspoaren mooglik meitsje kinne fan potinsjele problemen lykas fraude, netwurkynbraken of apparatuerfouten.
  5. Natuerlike taalferwurking (NLP): AI-oandreaune NLP-techniken kinne wurde tapast foar it ferwurkjen en analysearjen fan ûnstrukturearre tekstgegevens út Big Data-boarnen, lykas sosjale media, klantbeoardielingen of nijsartikels, om weardefolle ynsjoch en sentimintanalyse te krijen.
  6. Ofbylding en fideo-analyze: Algoritmen foar djippe learen, benammen konvolúsjonele neurale netwurken (CNNs), kin brûkt wurde om ynsjoch te analysearjen en te ekstrahearjen út grutte folumes ôfbyldings- en fideogegevens.
  7. Personalisaasje en oanbefelling: AI kin grutte hoemannichten gegevens analysearje oer brûkers, har gedrach en foarkarren om personaliseare ûnderfiningen te leverjen, lykas produktoanbefellings of doelgerichte advertinsjes.
  8. Optimalisaasje: AI-algoritmen kinne grutte datasets analysearje om optimale oplossingen te identifisearjen foar komplekse problemen, lykas optimalisearjen fan supply chain-operaasjes, ferkearsbehear, of enerzjyferbrûk.

De synergy tusken AI en Big Data stelt organisaasjes yn steat om de krêft fan AI-algoritmen te benutten om sin te meitsjen fan massive hoemannichten gegevens, wat úteinlik liedt ta mear ynformeare beslútfoarming en bettere saaklike resultaten.

Dizze infographic fan BBVA, Big Data Present En Takomst, kroniken de foarútgong yn Big Data.

grutte data 2023 infographic

Douglas Karr

Douglas Karr is CMO fan OpenINSIGHTS en de oprjochter fan de Martech Zone. Douglas hat holpen tsientallen suksesfolle MarTech startups, hat holpen yn 'e due diligence fan mear as $ 5 miljard yn Martech oanwinsten en ynvestearrings, en bliuwt te helpen bedriuwen by it útfieren en automatisearjen fan harren ferkeap en marketing strategyen. Douglas is in ynternasjonaal erkend digitale transformaasje en MarTech-ekspert en sprekker. Douglas is ek in publisearre skriuwer fan in Dummie's gids en in boek foar bedriuwsliederskip.

Related Articles

Werom nei topknop
Slute

Adblock ûntdutsen

Martech Zone is yn steat om jo dizze ynhâld sûnder kosten te leverjen, om't wy ús side monetearje fia advertinsje-ynkomsten, affiliate keppelings en sponsoring. Wy soene it wurdearje as jo jo advertinsjeblokkerer fuortsmite as jo ús side besjen.