Cum Sunt Colectate Date Mari?
afacerile de astăzi se bazează pe date—despre clienții lor, concurenți, piața globală și nu numai—pentru a rămâne competitive. Odată cu progresele tehnologice, numărul de metode pe care companiile le folosesc pentru a colecta date a crescut considerabil în ultimii ani. Acest lucru a dus la creșterea cererii de experți cu educație pentru a analiza și interpreta aceste date.
un grad avansat, cum ar fi un Master Of Science în Analytics, este conceput pentru a ajuta persoanele interesate să descopere răspunsurile la întrebări precum „cum sunt colectate datele mari?”și aflați cum folosesc companiile de astăzi datele.
istoria analiticii
în timp ce istoria analiticii în afaceri datează din secolul 19, analiza de afaceri ca disciplină distinctă a apărut cu adevărat în anii 1950. atunci au fost dezvoltate instrumente care ar putea capta informații și identifica tiparele și tendințele mai repede decât mintea umană. Hard disk-ul IBM, inventat în 1956, a fost deosebit de important pentru mișcarea analytics, deschizând calea companiilor de a înlocui sistemele de evidență fizică cu cele digitale. Aceste eforturi timpurii la Business intelligence au reprezentat ceea ce analiștii de date se referă adesea la Analytics 1.0.
caracteristicile acestei ere includeau surse de date mici, structurate și în mare parte interne, operațiuni de procesare pe loturi care ar putea dura luni de zile și raportare descriptivă limitată. Analiștii au petrecut mult mai mult timp colectând și pregătind date decât analizându-le efectiv și orice informații ar putea fi obținute din analiză au venit adesea prea târziu pentru a fi eficiente.
era timpurie a informațiilor de afaceri a durat aproximativ o jumătate de secol, de la mijlocul anilor 1950 până în 2009, când a apărut apariția datelor mari.
era Big Data
la mijlocul anilor 2000, giganții internetului și ai rețelelor sociale precum Google și Facebook au început să identifice, să colecteze și să analizeze un nou tip de date. În timp ce termenul „date mari” nu a intrat în lexiconul comun decât în jurul anului 2010, analiștii au recunoscut că aceste noi informații erau calitativ diferite de seturile de date mici din trecut.
datele mici au fost generate de operațiunile și tranzacțiile interne ale unei companii, dar aceste noi date provin din surse externe, extrase din internet, surse de date publice și proiecte specifice, cum ar fi Proiectul genomului uman. Aceasta a însemnat trecerea la Analytics 2.0 și era big data.
odată cu sosirea datelor mari, noile tehnologii și procese au fost dezvoltate cu viteză warp pentru a ajuta companiile, atât mari, cât și mici, să transforme datele în informații de afaceri care ar putea ajuta la generarea de profit. Cu toate acestea, valorificarea avantajelor big data a necesitat noi cadre de procesare, cum ar fi OLAP și instrumente avansate, cum ar fi extragerea datelor, pentru a extrage informații semnificative. Analiștii de date din Era Analytics 2.0 au fost mai bine poziționați decât omologii lor anteriori. Prin aplicarea tehnologiei mai avansate a epocii-inclusiv instrumente automate de gestionare a datelor—au fost capabili să analizeze date, tendințe și alte informații pentru a informa deciziile strategice de afaceri.
evoluția analizei datelor
era Analytics 2.0 a fost urmată de 3.0, care a durat aproximativ de la sfârșitul anilor 2000 până la începutul anilor 2010. această eră a fost marcată de introducerea smartphone-urilor, răspândirea rețelelor sociale ca instrumente de colectare a datelor și de noi servicii orientate către clienți care au folosit analytics pentru a oferi experiențe hiper-personalizate utilizatorilor. Mulți experți consideră, de fapt, că a sosit o a patra eră—Analytics 4.0—, odată cu răspândirea instrumentelor avansate de luare a deciziilor automate care se bazează pe tehnologia cloud.Printre cele mai importante evoluții în evoluția analizei datelor s-au numărat numeroasele progrese în ceea ce privește colectarea datelor mari. Organizațiile de astăzi au multe metode de colectare a datelor de la clienții și constituenții lor.Site-urile web, platformele de socializare și apelurile telefonice ale clienților, chat-urile live și sondajele sunt unele dintre cele mai evidente exemple despre locul și modul în care companiile își adună datele. Există și alte metode mai complexe, inclusiv:
- publicitate bazată pe locație: tehnologia de urmărire care înregistrează informații precum adresele IP ajută la construirea de profiluri personalizate ale utilizatorilor de tehnologie. Aceste informații sunt apoi utilizate pentru a viza dispozitivele fiecărei persoane cu publicitate individualizată.
- programe de loialitate: aceste programe oferă stimulente clienților și permit întreprinderilor să creeze un profil detaliat al consumatorului, indicând preferințele produsului și obiceiurile de cheltuieli.
- analiză de marketing Online: O forță motrice în marketing digital, acest lucru implică de obicei un client completarea unui formular de comandă, care furnizează acea companie cu informații personale. Afacerea poate utiliza apoi aceste informații pentru a îmbunătăți serviciul pentru clienți și pentru a oferi consumatorului o experiență mai personalizată.
au apărut noi discipline analitice pentru a completa analizele descriptive din portofoliul analytics. Analizele Predictive și prescriptive-care oferă o perspectivă asupra probabilității ca un eveniment să aibă loc în viitor și recomandă posibile cursuri de acțiune—apar ca instrumente cheie pentru directorii de afaceri. Analizele sunt disponibile pentru a sprijini luarea deciziilor în timp real prin utilizarea aplicațiilor analitice.
această nouă eră a Analytics 4.0 nu este cu siguranță sfârșitul poveștii evolutive în Business analytics. De fapt, prezintă noi provocări și oportunități atât pentru întreprinderi, cât și pentru analiștii de date. Acele persoane care sunt capabile atât să capteze date, cât și să le organizeze, precum și să le analizeze și să le utilizeze pentru a lua decizii de afaceri mai bune, sunt și vor continua să fie la mare căutare.
o cale către o carieră în Business Analytics
analiza eficientă a datelor este esențială pentru dezvoltarea afacerilor moderne. Companiile au nevoie de persoane care posedă nu numai expertiza tehnică pentru a le aduna, organiza și analiza, ci și cunoștințele de afaceri pentru a înțelege cum să transforme aceste date în acțiune.
un Master online de științe în analiză de la Universitatea Villanova vă poate ajuta să vă dezvoltați abilitățile pentru a deveni expert în analiza afacerilor. Aflați mai multe despre modul în care programul vă poate ajuta să începeți o carieră plină de satisfacții în big data.
lecturi recomandate
tendințe de analiză a datelor pentru a căuta
cum să începeți o carieră în analiză
femeile în tehnologie: oportunități de succes