რა არის Big Data და როგორ მოვარგოთ იგი ჩვენს ბიზნესში
რა არის Big Data?
წლების განმავლობაში ბიზნესები ცდილობდნენ ინფორმაციის შეგროვებას კონკურენტებისგან ან ბაზრის ტენდენციებისგან რომ საკუთარი გადაწყვეტილებები გაეუმჯობესებინათ. შეგროვებული ინფორმაცია იყო ყოველთვის ორივატული და მხოლოდ კომპანიის მენეჯერებმა თუ იცოდნენ დეტალები ამის შესახებ. დღესდღეობით კი ციფრულმა სამყარომ მსგავსი ტიპის მონაცემების შეგროვება ექპონენციალურად გაამარტივა და ყველა მცირე, საშუალო თუ დიდ ბიზნესს აქვს საშუალება მოიპოვოს თავისთვის საჭირო ინფორმაცია. ინფორმაციის შეგროვება დაიწყეს როგორც კომპანიებმა, ასევე მთავრობებმა, სპეკულანტებმა, ექსპერტებმა და უბრალოდ სტატისტიკის მოყვარულმა მოსახლეობამ. შედეგად, შეიქმნა უზარმაზარი მოცულობის ინფორმაცია, რომლის განთავსებაც და სადმე ჩატევა რთული გახდა. ამ ინფორმაციას ეწოდება სწორედ Big Data, რომლის ტრადიცული გადამამუშავებელი მეთოდებით დამუშავება თითქმის შეუძლებელია და მოითხოვს ახალ, ალტერნატიულ პროგრამებს უკეთესი ანალიზისთვის.
რა ტიპის Big Data არსებობს
არსებობს 3 სახის Big Data: სტრუქტურიზებული, არასტრუქტურიზებული, და ნახევრად-სტრუქტურიზებული. ნებისმიერი ინფორმაცია, რომელიც შეიძლება შევინახოთ, მოვიხმაროთ და დავამუშავოთ ეწოდება სტრუქტურიზებული მონაცემები.. ასეთ ფაილებს ძირითადად აქვთ სტრუქტურიზებული სვეტები და სტრიქონები, შედეგად მათი გაფილტვრა და სორტირება მარტივია. ყველაზე ხშირად ასეთი მონაცემები გვხვდება Excel-ის ფაილებში. სტრუქტურიზებული მონაცემები დამოკიდებულია გარკვეულ სტრუქტურულ მოდელზე, რომელიც უკვე ცნობილია იმ გარკვეული პროგრამის მიერ, სადაც ეს მონაცემებია შენახული.
არასტრუქტურიზებული მონაცემები კი არის ინფორმაცია, რომელიც არ არის განმარტული, ორგანიზებული ან არ აქვს წინასწარ განსაზღვრული მონაცემთა მოდელი. ასეთი მონაცემები ძირითადად შედგება ფოტოებისგან, ვიდეობისგან და სხვადასხვა სახის ტექსტისგან, რომელთა შორის ლოგიკური კავშირის დადგენა რთულია. ამას ემატება ისიც, რომ არასტრუქტურიზებული მონაცემები ძირითადად ბევრად უფრო დიდი მოცულობისაა, რაც კიდევ უფრო კომპლექსურს ხდის მის დამუშავების პროცესს. “Big Data Age”-ს დასაწყისში თითქმის გამოუსადეგარი იყო მსგავსი მონაცემები, თუმცა თანამედროვეობაში არის ინოვაციური ტექნოლოგიები, რომლის საშუალებითაც შეიძლება არასტრუქტურიზებულ ინფორმაციას ღირებულება შევძინოთ კომპლექსური სტრუქტურული ცვლილებების საშუალებით.
მესამე, ნახევრად სტრუქტურიზებული მონაცემთა ბაზა სადღაც შუაშია. ასეთი მონაცემები არ ექვემდებარება ტრადიციულ სტრუქტურებს, თუმცა გააჩნია გამორჩეული ელემენტები, რომლითაც მისი გასხვავებაა შესაძლებელი, მაგალითად :JSON da XML.
როგორ ეხმარება Big Data ბიზნესებს
Big Data ეხმარება ბიზნესებს მოიპოვოს შედარებითი უპირატესობა კონკურენტების წინააღმდეგ. სწორი მონაცემების დამუშავება ეხმარება ენტერპრენერებს იწინასწარმეტყველონ და გაანალიზონ ტრენდები, რომლებიც მომავალი ინოვაციების დანერგვაში დაეხმარებათ.
მომხმარებლის ქცევა და ყიდვის პატერნები არის გაყიდვების-გიგანტებისთვის უმნიშვნელოვანესი მონაცემები, რომლის დამუშავებაში სწორედ Big Data მუშაობს. გარდა ამისა, ტრენდები ხშირ-ხშირად იცვლება და ბევრი კომპანია ფეხს ვერ უწყობს. Big Data კი გვაძლევს შესაძლებლობას დავაკვავშიროთ კრიტიკული წერტილები, დავინახოთ ამომავალი ტრენდები და გავხდეთ ბაზრის ლიდერები. ბაზრის ლიდერობა კი ნიშნავს იმას, რომ შენ თვითონ ქმნი შენ ტრენდებს.
Big Data-ს გამოყენება ქმნის შესაძლებლობებს ეფექტურობის გაზრდის და სპეკულანტური წინასწარმეტყველებების გაუმჯობესების, რომლებიც შედეგად მოგვცემები უფრო პერსონალურ პროდუქტებს და სერვისებს. „მომავლის წინასწარმეტყველების“ გარკვეული შესაძლებლობა კომპანიებს უმცირებს რისკებს. პროდუქტიული ანალიტიკური მეთოდები კი დაგვეხმარება რისკის შემცირების პროცესის გამარტივებაში. შედეგად შესაძლებელი იქნება სამომავლო დეფიციტების თუ სიჭარბეების თავიდან არიდება, შედეგად მოსალოდნელი კრიზისები იქნება ნაკლებად კრიტიკული ვიდრე წარსულში.
მარტივად, რომ ვთქვათ ასეთი მონაცემების გაანალიზება გეხმარება უკეთ გაიცნო კონკურენტები, მათი სამუშაო- რას აკეთებენ, როგორ აკეთებენ, რითი გჯობიან და როგორ უნდა აჯობო. ბაზრის ანალიზი მოგაწოდებს ინფორმაციას მომხმარებლების საერთო რაოდენობაზე, გადახდისუნარიანობაზე და ასე შემდეგ.
Big Data სხვადასხვა ინდუსტრიაში
გარდა ბიზნესისა, Big Data-ს გამოყენება დაიწყეს სამედიცინო ინდუსტრიაში. რამდენიმე სამედიცინო და ჯანდაცვის აპლიკაცია ბოლო პერიოდში ძალიან პოპულარულია. ასეთი აპლიკაციების მეშვეობით მარტივი ხდება კალორიების, წყლის მიღების რაოდენობის, გავლილი ნაბიჯებისა და კილომეტრების დათვლა და პულსის შემოწმებაც კი. ასეთი არასტრუქტურიზებული მონაცემების შეგროვებით და შემდგომ კი დამუშავებით, კომპანიებს სწორი გამოყენების შემთხვევაში შეუძლიათ სამედიცინო ინდუსტრიაში დიდი ბიძგების მოხდენის. აპლიკაციებს შეეძლებათ იმის ზუსტად თქმა კონკრეტულ დღეს რა ჭამოთ, რამდენი ჭამოთ, რა რაოდენობის წყალი დალიოთ და ასე შემდეგ. ეს ჯანმრთელობითი რეკომენდაციები კი დამყარებული იქნება თქვენს ასაკზე, სქესზე, წონაზე, ფიზიკურ აქტივობაზე და ასე შემდეგ.
სპორტში მონაცემთა ანალიზის გამოყენება ბოლო წლებში საკმაოდ ტრენდულია. მონაცემთა ბაზების ექსპონენციალურმა ზრდამ, ხალხს მეტი ინსაითის მოპოვების საშუალება მისცა. მოთამაშეების მუდმივი მონიტორინგი გვაძლევს საშუალებას ინფორმაციის შეგროვების. ექსპერტებს უკვე შეუძლიათ შეაგროვონ ინფორმაცია წინა მატჩებიდან, კონკრეტული ფეხბურთელის ტენდენციები, ტრავმები და ასე შემდეგ.
კიდევ ერთი საინტერესო ინდუსტრიაა ადამიანური რესურსების მართვა. უკვე ბევრ კომპანიაშია მიღებული პრაქტიკა მიღებული CV-ების შენახვა და სხვა, პარტნიორი კომპანიებისთვის გაზიარება. რამდენიმე მრავალ-კომპანიანმა გაერთიანებმა უკვე შექმნა უზარმაზარი მონაცემთა ბაზები, სადაც ადამიანური რესურსების მართვის მენეჯერს შეუძლია თავისთვის სასურველი კანდიდატის მონაცემები თვითონვე მარტივად იპოვოს.