Intel·ligència ArtificialCRM i plataformes de dadesInfografia de màrquetingHabilitació de vendesSearch MarketingMàrqueting de xarxes socials i influencers

Què és el Big Data? Què són les 5 V? Tecnologies, Avenços i Estadístiques

La promesa de big data és que les empreses tindran molta més intel·ligència a la seva disposició per prendre decisions i prediccions precises sobre com funciona el seu negoci. Big Data no només proporciona la informació necessària per analitzar i millorar els resultats empresarials, sinó que també proporciona el combustible necessari per AI algorismes per aprendre i prendre prediccions o decisions. Al seu torn, ML pot ajudar a donar sentit a conjunts de dades complexos, diversos i a gran escala que són difícils de processar i analitzar mitjançant mètodes tradicionals.

Què és el Big Data?

Big data és un terme que s'utilitza per descriure la recopilació, el processament i la disponibilitat de grans volums de dades en temps real. Les empreses estan combinant màrqueting, vendes, dades de clients, dades transaccionals, converses socials i fins i tot dades externes com els preus de les accions, el temps i les notícies per identificar models de correlació i causalitat estadísticament vàlids per ajudar-los a prendre decisions més precises.

Gartner

El Big Data es caracteritza pels 5 Vs:

  1. Volum: Es generen grans quantitats de dades a partir de diverses fonts, com les xarxes socials, IO dispositius i transaccions comercials.
  2. Velocitat: La velocitat a la qual es generen, processen i s'analitzen les dades.
  3. Varietat: Els diferents tipus de dades, incloses dades estructurades, semiestructurades i no estructurades, provenen de fonts diverses.
  4. Veracitat: La qualitat i la precisió de les dades, que es poden veure afectades per inconsistències, ambigüitats o fins i tot desinformació.
  5. Valor: La utilitat i el potencial per extreure coneixements de les dades que poden impulsar una millor presa de decisions i innovació.

Estadístiques de Big Data

Aquí teniu un resum de les estadístiques clau de TechJury sobre tendències i prediccions de Big Data:

  • Creixement del volum de dades: El 2025, s'espera que l'esfera de dades global arribi als 175 zettabytes, mostrant el creixement exponencial de les dades.
  • Augment de dispositius IoT: Es preveu que el nombre de dispositius IoT arribi als 64 milions el 2025, contribuint encara més al creixement del Big Data.
  • Creixement del mercat de Big Data: Es preveia que la mida del mercat global de Big Data creixi fins als 229.4 milions de dòlars el 2025.
  • Augment de la demanda de científics de dades: El 2026, es preveu que la demanda de científics de dades creixi un 16%.
  • Adopció d'IA i ML: El 2025, es preveia que la mida del mercat d'IA assoleixi els 190.61 milions de dòlars, impulsada per l'adopció creixent de tecnologies d'IA i ML per a l'anàlisi de Big Data.
  • Solucions de Big Data basades en núvol: S'esperava que la computació en núvol representés el 94% de la càrrega de treball total el 2021, posant èmfasi en la importància creixent de les solucions basades en núvol per a l'emmagatzematge i l'anàlisi de dades.
  • Indústria minorista i Big Data: S'esperava que els minoristes que utilitzessin Big Data augmentarien els seus marges de benefici en un 60%.
  • Ús creixent de Big Data a la sanitat: Es preveia que el mercat analític sanitari assoleixi els 50.5 milions de dòlars el 2024.
  • Xarxes socials i Big Data: Els usuaris de xarxes socials generen 4 petabytes de dades diaris, destacant l'impacte de les xarxes socials en el creixement de Big Data.

Big Data també és Great Band

No és del que estem parlant aquí, però també podeu escoltar una gran cançó mentre llegiu sobre Big Data. No incloc el vídeo musical real... no és realment segur per a la feina. PD: Em pregunto si van triar el nom per agafar l'onada de popularitat que s'estava acumulant el big data.

Per què el Big Data és diferent?

En els vells temps... ja ho saps... fa uns anys, faríem servir sistemes per extreure, transformar i carregar dades (ETL) en magatzems de dades gegants que tenien solucions d'intel·ligència empresarial construïdes per a la generació d'informes. Periòdicament, tots els sistemes feien una còpia de seguretat i combinaven les dades en una base de dades on es podien executar informes i tothom pogués conèixer el que estava passant.

El problema era que la tecnologia de bases de dades simplement no podia gestionar múltiples fluxos continus de dades. No podia gestionar el volum de dades. No ha pogut modificar les dades entrants en temps real. I mancaven eines d'informes que no poguessin gestionar res més que una consulta relacional al fons. Les solucions de Big Data ofereixen allotjament al núvol, estructures de dades altament indexades i optimitzades, capacitats d'extracció i arxiu automàtics i interfícies d'informes que s'han dissenyat per oferir anàlisis més precises que permetin a les empreses prendre millors decisions.

Les millors decisions comercials signifiquen que les empreses poden reduir el risc de les seves decisions i prendre millors decisions que redueixen els costos i augmenten l’eficàcia del màrqueting i de les vendes.

Quins avantatges té el Big Data?

Informàtica recorre els riscos i oportunitats associats a l’aprofitament del big data a les empreses.

  • El Big Data és oportú - El 60% de cada jornada laboral, els treballadors del coneixement es dediquen a intentar trobar i gestionar dades.
  • El Big Data és accessible - La meitat dels alts executius informen que l'accés a les dades adequades és difícil.
  • El Big Data és holístic – Actualment la informació es guarda en sitges dins de l'organització. Les dades de màrqueting, per exemple, es poden trobar a l'anàlisi web, l'anàlisi mòbil, l'anàlisi social, CRMs, eines de prova A/B, sistemes de màrqueting per correu electrònic i molt més... cadascun amb un enfocament a la seva sitja.
  • El Big Data és fiable - El 29% de les empreses mesuren el cost monetari de la mala qualitat de les dades. Coses tan senzilles com supervisar diversos sistemes per obtenir informació sobre els contactes dels clients poden estalviar milions de dòlars.
  • El Big Data és rellevant - El 43% de les empreses no estan satisfetes amb les seves eines per filtrar dades irrellevants. Una cosa tan senzilla com filtrar els clients del vostre web analítica pot proporcionar un munt d’informació sobre els vostres esforços d’adquisició.
  • El Big Data és segur - La bretxa mitjana de seguretat de dades costa 214 dòlars per client. Les infraestructures segures construïdes per socis d’allotjament i tecnologia de grans dades poden estalviar a l’empresa mitjana un 1.6% dels ingressos anuals.
  • El Big Data és autoritari - El 80% de les organitzacions lluiten amb diverses versions de la veritat en funció de la font de les seves dades. Combinant múltiples fonts verificades, més empreses poden produir fonts d’intel·ligència molt precises.
  • El Big Data es pot accionar - Les dades obsoletes o incorrectes resulten en un 46% de les empreses que prenen males decisions que poden costar milers de milions.

Tecnologies Big Data

Per processar grans dades, hi ha hagut avenços significatius en les tecnologies d'emmagatzematge, arxiu i consulta:

  • Sistemes de fitxers distribuïts: Sistemes com el sistema de fitxers distribuït Hadoop (HDFS) permet emmagatzemar i gestionar grans volums de dades en diversos nodes. Aquest enfocament proporciona tolerància a errors, escalabilitat i fiabilitat en el maneig de Big Data.
  • Bases de dades NoSQL: Les bases de dades com MongoDB, Cassandra i Couchbase estan dissenyades per gestionar dades no estructurades i semiestructurades. Aquestes bases de dades ofereixen flexibilitat en el modelatge de dades i proporcionen escalabilitat horitzontal, la qual cosa les fa aptes per a aplicacions de Big Data.
  • MapReduce: Aquest model de programació permet processar grans conjunts de dades en paral·lel en un entorn distribuït. MapReduce permet dividir les tasques complexes en subtasques més petites, que després es processen de manera independent i es combinen per produir el resultat final.
  • Apache Spark: Un motor de processament de dades de codi obert, Spark pot gestionar tant el processament per lots com en temps real. Ofereix un rendiment millorat en comparació amb MapReduce i inclou biblioteques per a l'aprenentatge automàtic, el processament de gràfics i el processament de flux, el que el fa versàtil per a diversos casos d'ús de Big Data.
  • Eines de consulta semblants a SQL: Eines com Hive, Impala i Presto permeten als usuaris executar consultes sobre Big Data utilitzant familiars SQL sintaxi. Aquestes eines permeten als analistes extreure informació de Big Data sense requerir experiència en llenguatges de programació més complexos.
  • Llacs de dades: Aquests dipòsits d'emmagatzematge poden emmagatzemar dades en brut en el seu format natiu fins que siguin necessàries per a l'anàlisi. Els llacs de dades ofereixen una solució escalable i rendible per emmagatzemar grans quantitats de dades diverses, que després es poden processar i analitzar segons sigui necessari.
  • Solucions d'emmagatzematge de dades: Plataformes com Snowflake, BigQuery i Redshift ofereixen entorns escalables i de rendiment per emmagatzemar i consultar grans quantitats de dades estructurades. Aquestes solucions estan dissenyades per gestionar l'anàlisi de Big Data i permetre consultes i informes ràpids.
  • Marcs d'aprenentatge automàtic: Marcs com TensorFlow, PyTorch i scikit-learn permeten models d'entrenament en grans conjunts de dades per a tasques com la classificació, la regressió i l'agrupació. Aquestes eines ajuden a obtenir coneixements i prediccions de Big Data mitjançant tècniques avançades d'IA.
  • Eines de visualització de dades: Eines com Tableau, Power BI i D3.js ajuden a analitzar i presentar els coneixements de Big Data d'una manera visual i interactiva. Aquestes eines permeten als usuaris explorar dades, identificar tendències i comunicar els resultats de manera eficaç.
  • Integració de dades i ETL: Eines com Apache NiFi, Talend i Informatica permeten l'extracció, transformació i càrrega de dades de diverses fonts en un sistema d'emmagatzematge central. Aquestes eines faciliten la consolidació de dades, permetent a les organitzacions crear una visió unificada de les seves dades per analitzar-les i generar informes.

Big Data i IA

La superposició de la IA i el Big Data rau en el fet que les tècniques d'IA, especialment l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund (DL), es pot utilitzar per analitzar i extreure informació de grans volums de dades. Big Data proporciona el combustible necessari perquè els algorismes d'IA aprenguin i prenguin prediccions o decisions. Al seu torn, la IA pot ajudar a donar sentit a conjunts de dades complexos, diversos i a gran escala que són difícils de processar i analitzar mitjançant mètodes tradicionals. A continuació, es mostren algunes àrees clau on la IA i el Big Data es creuen:

  1. Tractament de dades: Els algorismes basats en IA es poden utilitzar per netejar, preprocessar i transformar dades en brut de fonts de Big Data, ajudant a millorar la qualitat de les dades i assegurar-se que estiguin a punt per a l'anàlisi.
  2. Extracció de característiques: Les tècniques d'IA es poden utilitzar per extreure automàticament característiques i patrons rellevants de Big Data, reduint la dimensionalitat de les dades i fent-les més manejables per a l'anàlisi.
  3. Anàlisi predictiu: Els algorismes d'aprenentatge automàtic i d'aprenentatge profund es poden entrenar en grans conjunts de dades per crear models predictius. Aquests models es poden utilitzar per fer prediccions precises o identificar tendències, la qual cosa condueix a una millor presa de decisions i a millors resultats empresarials.
  4. Detecció d'anomalies: La intel·ligència artificial pot ajudar a identificar patrons o valors atípics inusuals en Big Data, permetent la detecció precoç de possibles problemes com ara fraus, intrusions a la xarxa o fallades d'equips.
  5. Processament del llenguatge natural (PNL): Les tècniques de PNL impulsades per IA es poden aplicar per processar i analitzar dades textuals no estructurades de fonts de Big Data, com ara xarxes socials, ressenyes de clients o articles de notícies, per obtenir informació valuosa i anàlisi de sentiments.
  6. Anàlisi d'imatges i vídeos: Algorismes d'aprenentatge profund, especialment xarxes neuronals convolucionals (CNN), es pot utilitzar per analitzar i extreure informació de grans volums de dades d'imatge i vídeo.
  7. Personalització i recomanació: La IA pot analitzar grans quantitats de dades sobre els usuaris, el seu comportament i les preferències per oferir experiències personalitzades, com ara recomanacions de productes o publicitat orientada.
  8. Optimització: Els algorismes d'IA poden analitzar grans conjunts de dades per identificar solucions òptimes a problemes complexos, com ara l'optimització de les operacions de la cadena de subministrament, la gestió del trànsit o el consum d'energia.

La sinergia entre la IA i el Big Data permet a les organitzacions aprofitar el poder dels algorismes d'IA per donar sentit a quantitats massives de dades, donant lloc, en última instància, a una presa de decisions més informada i a millors resultats empresarials.

Aquesta infografia del BBVA, Big Data Present i Futur, narra els avenços en Big Data.

Infografia Big Data 2023

Douglas Karr

Douglas Karr és CMO de OpenINSIGHTS i el fundador de la Martech Zone. Douglas ha ajudat a desenes d'empreses d'èxit de MarTech, ha ajudat en la diligència deguda de més de 5 mil milions de dòlars en adquisicions i inversions de Martech i continua ajudant les empreses a implementar i automatitzar les seves estratègies de vendes i màrqueting. Douglas és un expert i conferenciant de MarTech en transformació digital reconegut internacionalment. Douglas també és autor publicat d'una guia de Dummie i d'un llibre sobre lideratge empresarial.

Articles Relacionats

Torna al botó superior
a prop

Adblock detectat

Martech Zone és capaç de proporcionar-vos aquest contingut sense cap cost perquè monetitzem el nostre lloc mitjançant ingressos publicitaris, enllaços d'afiliats i patrocinis. Agrairem que elimineu el bloquejador d'anuncis mentre visualitzeu el nostre lloc.