Big Data-analyse en het belang ervan in de hedendaagse zakenwereld

1. Beschrijvende analyses

Organisaties gebruiken beschrijvende analyses om op de hoogte te blijven van recente trends en operationele prestaties. Het analyseert onbewerkte datasets door wiskundige bewerkingen, het genereren van monsters en metingen.

Nadat u inzichten hebt gedetecteerd met beschrijvende analyses, kunt u andere analyses gebruiken om meer te ontdekken over wat tot die trends leidt. Wanneer u met financiën, verkoop en productie werkt, moet u beschrijvende analyses gebruiken.

Voorbeelden van taken die beschrijvende analyses nodig hebben:

• Financiële rapporten
• Enquête rapporten
• Initiatieven op sociale media

2. Diagnostische analyse

Diagnostische analyse biedt een uitgebreide en uitputtende analyse van een probleem. Om de reden achter een specifieke gebeurtenis te vinden, gebruiken datawetenschappers analyses. Diagnostische analyse omvat drill-down, datamining en analyse van gegevensherstel.

Laten we zeggen dat er een enorm verschil is in de verkoop van een product, ook al heb je er geen promotionele wijzigingen in aangebracht. U kunt diagnostische analyses gebruiken om deze transformatie en de oorzaak ervan te detecteren.

Voorbeelden van taken waarvoor diagnostische analyse nodig is:

• Zoeken naar patronen in de gegevensgroepen
• Filteren van de datasets
• Waarschijnlijkheids theorie
• Regressie analyse

3. Voorspellende analyses

Zoals de naam al doet vermoeden, ditgegevens analysescategorie maakt voorspellingen over toekomstige aspecten mogelijk en geeft resultaten op basis van uiteenlopende inzichten uit datasets. Het maakt gebruik van voorspellende tools en nauwkeurige modellen zoals statistische modellering en machine learning voor de beste resultaten.

Voorbeelden van taken die voorspellende analyses nodig hebben:

• Voorspel de eisen van de klant
• Behandelen van verzendschema’s
• Blijf op de hoogte van de inventarisbehoeften

4. Prescriptieve analyses

Prescriptieve analyse haalt de resultaten uit beschrijvende en voorspellende analyse en detecteert oplossingen voor het optimaliseren van zakelijke praktijken. Dit doet het door middel van simulaties en geavanceerde analysetechnieken. Het maakt gebruik van inzichten om de beste groeistappen voor een organisatie aan te bevelen.

Google gebruikte prescriptieve analyses en paste deze toe bij het ontwerpen van zelfrijdende auto’s. Deze auto’s analyseren gegevens in realtime en nemen op basis daarvan beslissingen.

Voorbeelden van taken die prescriptieve analyses nodig hebben:

• Processen verbeteren
• Schakel campagnes in
• Productie sturen
• Klantenservice faciliteren

1. Inhoud

In het huidige scenario is de hoeveelheid gegevens die bedrijven bezitten van belang. Voor big data-analyses moet u grotere hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens verwerken. Deze gegevens kunnen van onbepaalde waarde zijn, zoals datasets van Facebook en Instagram, of gegevens op tal van web- of mobiele applicaties. Conform de markttrends zal het datavolume de komende jaren flink toenemen en is er veel ruimte voor uitgebreide data-analyse en het vinden van patronen.

2. Snelheid

Velocity verwijst naar de snelheid van gegevensverwerking. Een hogere gegevensverwerkingssnelheid is belangrijk voor de real-time evaluatie en prestaties van elke big data-procedure. In de toekomst zullen meer gegevens toegankelijk zijn, maar de verwerkingssnelheid zal net zo belangrijk zijn voor bedrijven om te profiteren van big data-analyse.

3. Verscheidenheid

Verscheidenheid verwijst naar de diverse categorieën van big data. Het is een van de belangrijkste uitdagingen waarmee de big data-industrie wordt geconfronteerd, omdat het de productiviteit beïnvloedt.

Met het toenemende gebruik van big data komen gegevens in nieuwe gegevensgroepen. Verschillende gegevenscategorieën, zoals tekst, audio en video, hebben extra voorbewerking nodig om metagegevens te back-uppen en er meer waarde uit te halen.

4. Waarde

Waarde geeft de voordelen van uw bedrijf aan op basis van de verwerkte en geanalyseerde gegevens. Het geeft weer hoe data aansluiten bij de gestelde doelen van uw bedrijf en helpt het uw bedrijf zichzelf te verbeteren. Het is een van de meest vitale kernkenmerken van big data.

5. Waarachtigheid

Veracity geeft de nauwkeurigheid van uw gegevens aan. Het is essentieel omdat een lage waarheidsgetrouwheid een negatieve invloed kan hebben op de nauwkeurigheid van uw big data-analyseresultaten.

6. Geldigheid

Validiteit geeft aan hoe effectief en relevant de gegevens door een bedrijf moeten worden gebruikt voor de beoogde doelstellingen en het gedefinieerde doel.

7. Volatiliteit

Big data verandert continu. De informatie die u nu uit een precieze bron hebt verzameld, kan in korte tijd anders zijn. Dit scenario duidt op gegevensinconsistentie en heeft invloed op uw gegevensaccommodatie en aanpassingssnelheid.

Hulpmiddelen en technologie voor big data-analyse

De Enterprise Strategy Group van TechTarget heeft onlangs een onderzoek uitgevoerd een enquête over IT delen uitgeven in de eerste helft van 2022. Er werd vastgesteld dat veel toporganisaties gebruikmaken van technologie van de volgende generatie en het gebruik ervan voor het beheer van gegevens bevorderen. Ongeveer 97,2% van organisaties investeren in machine learning en AI.

Big data-analyse is een combinatie van tools die worden gebruikt om grote hoeveelheden gegevens te verzamelen, verwerken, opschonen en analyseren. Hier zijn enkele van de essentiële tools die worden gebruikt in het big data-ecosysteem.

Hadoop

Hadoop is een open-source framework voor het kosteneffectief opslaan en verwerken van grote datasets op hardwareclusters. Dit kan enorme hoeveelheden georganiseerde en ongestructureerde gegevens beheren, waardoor het een essentieel onderdeel is van elk big data-project.

De niet-relationele gegevensbeheersystemen, NoSQL-databases, vereisen geen vast schema, waardoor ze een uitstekende keuze zijn voor grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens. Deze databases kunnen een breed scala aan datamodellen ondersteunen; vandaar “niet gewoon SQL.”

MapReduce is een essentieel onderdeel van het Hadoop-framework dat twee doelen dient. De eerste is mapping, die gegevens filtert en verdeelt over clusterknooppunten. De tweede methode, reductie, rangschikt en condenseert de uitvoer van elk knooppunt om een vraag te beantwoorden.

Garen is een Hadoop-component van de tweede generatie. Taakplanning en resourcebeheer worden ondersteund door technologie voor clusterbeheer.

Vonk

Spark is een gratis en open-source clustercomputingtechnologie waarmees programmeer je hele clusters met impliciete gegevensparallelliteit en fouttolerantie. Spark ondersteunt batch- en streamverwerking voor snelle berekeningen.

Tableau

Tableauis een volledig uitgeruste tool voor gegevensanalyse. Hiermee kunt u big data-inzichten creëren, samenwerken, analyseren en delen. Het maakt ook self-service visuele analyse mogelijk, waardoor gebruikers vragen kunnen stellen over de big data die worden beheerd en hun resultaten eenvoudig kunnen delen met de hele organisatie.

RapidMiner

RapidMiner is een nauwkeurig platform dat is gemaakt voor data-analisten die machine learning willen combineren met de implementatie van voorspellende modellen. Het is een gratis, open-source softwaretool die voornamelijk wordt gebruikt voor data- en tekstmining.

Microsoft Azure

Microsoft Azure is een expliciet public cloud computing-platform. Het biedt een reeks services die gegevensanalyse, opslag en netwerken omvatten. De tool biedt big data cloud-aanbiedingen in standaard- en premiumversies. Het biedt het bedrijf een cluster op ondernemingsschaal om zijn big data-workloads efficiënt uit te voeren.

1. Risicobeheer

Een groot voordeel van big data-analyse is risicobeheer. Het biedt kritische inzichten in consumentengedrag en markttrends die organisaties helpen bij het evalueren van hun positie en vooruitgang.

2. Maak innovaties mogelijk en volg concurrentie

De inzichten die u krijgt door gebruik te maken van big data-analyses zijn belangrijk voor het stimuleren van innovaties. Big data stelt u in staat om huidige producten en diensten te verbeteren en tegelijkertijd nieuwe aanbiedingen te innoveren.

De grote hoeveelheid verzamelde gegevens helpt bedrijven te ontdekken wat bij hun klantenbestand past. Inzicht in wat anderen van uw producten en diensten vinden, kan de productontwikkeling ondersteunen.

De inzichten kunnen ook worden gebruikt om bedrijfsstrategieën vorm te geven, marketingtechnieken te verbeteren, de productiviteit van het personeel te verbeteren, klantbeoordelingen bij te houden en klantenservice te optimaliseren.

Big data-analyse biedt realtime monitoring van de markt en houdt u de concurrentie voor.

3. Gerichte marketing en promoties

Big data stelt bedrijven in staat om gepersonaliseerde producten aan te bieden aan hun beoogde marktplaats. Het bespaart u investeringen in generieke marketing- en promotiecampagnes die niet de verwachte resultaten opleveren.

Met big data kunnen bedrijven klanttrends analyseren door digitaal winkelen en verkooppunttransacties te volgen. De gegenereerde inzichten worden vervolgens gebruikt om gerichte marketingcampagnes te ontwikkelen die bedrijven helpen om aan de verwachtingen van klanten te voldoen en klantloyaliteit te creëren.

4. Klantenwerving en -behoud

De online voetafdrukken van klanten vertellen veel over hun eisen, voorkeuren, voorkeuren, koopgedrag en meer. Bedrijven maken gebruik van big data en analyses om deze consumentenpatronen te observeren en hun producten aan te passen aan de precieze eisen van de klant. Dit zorgt voor een lange weg in het waarborgen van klanttevredenheid en loyaliteit en zorgt voor een toename van de verkoop.

5. Big data zorgt ervoor dat u de juiste professionals inhuurt

Big data-analyses worden nu algemeen gebruikt door bedrijven, zelfs in de wervings- en wervingsprocessen. En ze kunnen voordelig zijn voor werkzoekenden en werkgevers. Nu kunnen bedrijven van elke grootte en elk type verschillende data-analyses gebruiken waarvan ze in het verleden misschien niet eens begrepen dat ze waardevol waren om concurrentievoordelen op de arbeidsmarkt te behalen.

Bedrijven die hun interne betrokkenheidsstatistieken, personeelsprofielen en werkgerelateerde gegevens op de arbeidsmarkt gebruiken, kunnen gemakkelijker het juiste talent vinden en behouden voor hun bedrijfsvoering.

Verder kunnen gegevensanalyses bedrijven helpen bij het vinden van beter passende rekruten en zelfs bij het voldoen aan benchmarks op de werkplek, wat leidt tot verbeteringen in de betrokkenheid van werknemers.

Stap 1: Definieer de zakelijke uitdagingen en doelen

Als eerste stap is een gedetailleerde definitie van de te verwachten zakelijke uitdagingen vereist. De doelen en doelstellingen van het toepassen van analyses moeten worden gedefinieerd. Enkele voorbeelden zijn:

• Klantsegmentatie van een financiële portefeuille
• Fraudedetectie voor debet- of creditcards.
• Retentiemodel van een telco voor een postpaid abonnement

Stap 2: Identificeer relevante gegevensbronnen

De volgende stap is het identificeren van gegevens die mogelijk waardevol kunnen zijn. Hoe meer gegevens en informatie, hoe beter de analyse! Het analytisch model bepaalt later welke datasets van toepassing zijn op de activiteiten. De verzamelde gegevens worden vervolgens samengevoegd in een verzamelruimte zoals een datamart of datawarehouse. Verkennende gegevensanalyse kan hier vervolgens worden ingeschakeld met OLAP-faciliteiten voor een nauwkeurige roll-up, drill-down, slicing en dicing.

Stap 3: Selecteer de gegevensmodellering voor uw bedrijfsprobleem

Deze stap zal een analytisch model voorspellen op de voorverwerkte, gewijzigde en getransformeerde datasets. Door te vertrouwen op het bedrijfsdoel en de expliciete activiteit die voorhanden is, zal een specifieke analytische techniek worden gekozen en mogelijk gemaakt door degegevens wetenschapper.

Stap 4: Verifieer en valideer de uitkomsten van de datamodellering

Als de uitkomsten eenmaal toegankelijk zijn, worden ze ten slotte gemeten door de bedrijfsspecialisten. Uitkomsten kunnen regels, clusters of patronen zijn. Triviale patronen die het analytische model kan identificeren, zullen helpen bij het verifiëren en valideren van het model.

Stap 5: Valideer, implementeer en integreer met de benodigde systemen

Zodra het analytische model nauwkeurig is geverifieerd en goedgekeurd, kan het direct in productie worden genomen als een nauwkeurige analysetoepassing zoals een score-engine. Hier zou het helpen als u de modeluitvoer op een vriendelijke manier presenteerde, deze integreerde met toepassingen zoals tools voor het beheer van marketingcampagnes en ervoor zorgde dat het analytische model continu kan worden gevolgd en getest.

Werken met Big Data in de Cloud

Bedrijfsentiteiten beheren hun big data in de cloud. De waarde van data en het gebruik ervan wordt nu door bedrijven erkend. Big data wordt nu gebruikt om modellen te trainen en AI te helpen met Machine Learning.

In veel gevallen is het net zo eenvoudig als het maken van een opslagaccount, het benoemen van het datameer en het verkrijgen van de verbindingsreeks en referenties die nodig zijn om verbinding te maken met het datameer. De meeste cloudserviceproviders hebben hiervoor eenvoudige oplossingen.

• Met een hybride cloudarchitectuur kunt u uw data lake bouwen door cloud- en on-premises technologie te integreren.
• Er moeten zones voor het datameer worden gemaakt. Datameren zijn echter niet alleen massa’s ongestructureerde informatie in de echte wereld. Om diverse gebruikersgroepen beter te bedienen, is het opdelen in zones een goed idee om verschillende gebruikersgroepen beter te kunnen bedienen.
• Gegevens worden in onbewerkte vorm opgenomen in het datameer, de landingszone genoemd, ook wel de ‘opnamezone’ genoemd.
• De tweede zone is de productiezone na het opschonen, conformeren en gereedmaken van gegevens voor gebruik. Deze komt het dichtst in de buurt als u op zoek bent naar iets dat lijkt op een datawarehouse.
• Ontwikkelaars en datawetenschappers hebben gewoonlijk toegang tot een “sandbox” of werkgebied, waar ze tijdelijke bestanden en datastructuren kunnen bewaren.
• Om te garanderen dat kritieke datasets worden beschermd, kan voor sommige branches een besloten of gevoelige datazone met beperkte toegang nodig zijn.
• De data-assets moeten worden gecatalogiseerd en georganiseerd. Een uitgebreide lijst met gegevens resources is essentieel in een omvangrijk datasysteem vanwege de grote verscheidenheid aan gegevens die daar zijn opgeslagen.
• Een aanbieder van een cloudplatform kan bijvoorbeeld zijn classificatie- en zoeksysteem leveren. Datacatalogi die tegemoetkomen aan de specifieke eisen van datawetenschappers, zakelijke gebruikers en ontwikkelaars kunnen in veel gevallen nuttig zijn.

Training is echter vereist vanwege de verschillen tussen de big data-omgeving en standaard database- en datawarehouse-technologieën. Andere eisen op het gebied van beveiliging en gegevensbeheer, zoals gebruikersrechten en machtigingen, moeten ook worden overwogen. Dit is het moment waarop de reis naar de wereld van big data begint.

Desalniettemin zijn de economische voordelen en voordelen van big data de tijd en moeite meer dan waard. Als u geen toegang heeft tot big data, kunt u geen slimme langetermijnveranderingen doorvoeren en een voordeel behalen ten opzichte van uw concurrentie.

Conclusie

Data-analyse heeft de besluitvormingsbenadering van bedrijven getransformeerd. Het belang en het gebruik van big data-analyse nemen exponentieel toe. Het stuurt verbeteringen aan in de domeinen die het momenteel gebruikt. Het zal in de toekomst ook leiden tot kritieke technologie en industriële ontwikkeling.

Dus of u nu een kmo of een groot bedrijf bent, het bijhouden van gegevens is de sleutel tot het succes van uw bedrijf. Plan een 30 minuten call en leer over Zuci’s Gegevens Engineering Diensten om een single source of truth-systeem te creëren voor real-time data-analyse, bedrijfsrapportage, optimalisatie en analyse.

Lees volgende:

• Business Intelligence of data-analyse: wat is beter voor het bedrijfsleven?
• Hoe kiest u de juiste business intelligence-oplossing voor uw bedrijf?
• Hoe het gegevensanalyseproces voor bedrijfsgegevens in te stellen?
• Meest populaire MLOps-tools: een evoluerende lijst