Контрольная работа по "Менеджменту"

Ця цитата належить В. Едвардсу Демінгу та Пітеру Друкеру, і вона пояснює, чому недавній вибух цифрових даних є таким важливим. Завдяки аналітиці великих даних ми можемо дізнатися більше про наш бізнес і перетворити ці знання безпосередньо на покращення процесу прийняття рішень і підвищення продуктивності. За допомогою великих даних ви можете точніше визначити свою цільову аудиторію та її потреби, ефективніше спілкуватися з клієнтами, орієнтуватися на них тощо. Розглянемо більш детально, що таке великі дані, які вони мають характеристики та де вони використовуються.

Великі дані або «великі дані» - це різноманітні методи обробки великих обсягів структурованих і неструктурованих даних для вирішення різноманітних завдань.

Термін «великі дані» вперше з’явився в 2008 році. Його представив редактор журналу Nature Кліффорд Лінч. Ця концепція застосована в спеціальному випуску видання, яке присвячене сприянню позитивному зростанню кількості інформації в усьому світі.

Великі дані визначаються трьома характеристиками, так званими «трьома проти»:

 Великий обсяг даних (обсяг)

 Кілька типів (різновидів) даних, що зберігаються в системах великих даних

 Швидкість, з якою дані генеруються, збираються та обробляються (швидкість)

Нещодавно було додано кілька нових проти, щоб описати, що таке великі дані:

автентичність

 Значення (значення)

 Варіативність

Хоча великі дані не визначаються кількісно до певного обсягу даних, розгортання великих даних часто включає терабайти (TB), петабайти (PB) або навіть ексабайти (EB) даних.

Основні джерела великих даних:

 Глобальний Інтернет - Засіб інформації та комунікації для мас, тобто інтернет-видання, соціальні мережі, месенджери, блоги, форуми, веб-сайти тощо.

 Інформація про компанію - дані про операції, бази даних, архіви.

 Індикатори приладів і датчиків (від детекторів погоди до супутникового та стільникового зв'язку).

Основні завдання великих даних:

1. Великі дані – зберігання та керування великими обсягами інформації, що постійно оновлюється.

2. Data mining - обробка та структурування інформації для пошуку зв'язків і закономірностей.

3. Машинне навчання – машинне навчання, аналіз і прогнозування на основі зв’язків, визначених під час обробки великих даних.

Компанії використовують великі дані, накопичені у своїх системах, для покращення операцій, надання кращого обслуговування клієнтам, створення персоналізованих маркетингових кампаній на основі конкретних уподобань клієнтів і, зрештою, підвищення прибутковості.

Підприємства, які використовують великі дані, мають потенційну конкурентну перевагу перед підприємствами, які цього не роблять. Якщо вони ефективно використовують дані, вони можуть приймати швидші й розумніші бізнес-рішення.

Наприклад, великі дані можуть надати компаніям цінну інформацію про їхніх клієнтів. Його можна використовувати для покращення маркетингових кампаній, щоб збільшити залученість клієнтів і коефіцієнт конверсії.

Крім того, використання великих даних дозволяє компаніям краще орієнтуватися на споживачів.

Приклад великих даних:

 Порівняльний аналіз. Включно з дослідженням показників поведінки користувачів і спостереженням за поведінкою клієнтів у режимі реального часу з метою порівняння продуктів, послуг і репутації компанії з продуктами конкурентів

 Слідкуйте за соціальними мережами. Це інформація про людей, які говорять про певний бізнес або продукт у соціальних мережах. Ці дані можуть бути використані для визначення цільової аудиторії для маркетингових кампаній.

 Маркетинговий аналіз. Це включає інформацію, яку можна використовувати для просування нових продуктів, послуг і програм.

 Проаналізуйте задоволеність і ставлення споживачів. Уся зібрана інформація може показати, як клієнти ставляться до компанії чи бренду, як зберегти лояльність до бренду та як покращити роботу з обслуговування клієнтів.

Сьогодні великі дані допомагають вирішувати різноманітні завдання в багатьох сферах, серед яких: роздрібна торгівля, медицина, фінанси, промисловість, енергетика, туризм, екологія, розваги. Представники влади, бізнесу, науки, розробники та інші зацікавлені сторони покращують якість товарів і послуг і розвивають свій бізнес завдяки обробці та аналізу великих обсягів даних.