בינה מלאכותיתפלטפורמות CRM ונתוניםאינפוגרפיקה שיווקיתהפעלת מכירותחיפוש שיווקמדיה חברתית ושיווק משפיענים

מה זה ביג דאטה? מה הם 5 V? טכנולוגיות, התקדמות וסטטיסטיקה

ההבטחה של נתונים גדולים היא שלחברות תעמוד לרשותן הרבה יותר מודיעין כדי לקבל החלטות ותחזיות מדויקות לגבי אופן הפעולה של העסק שלהן. Big Data לא רק מספק את המידע הדרוש לניתוח ושיפור התוצאות העסקיות, אלא הוא גם מספק את הדלק הדרוש עבור AI אלגוריתמים ללמוד ולקבל תחזיות או החלטות. בתורו, ML יכול לעזור להבין מערכי נתונים מורכבים, מגוונים ובקנה מידה גדול שמאתגרים לעבד ולנתח אותם בשיטות מסורתיות.

מה זה נתונים גדולים?

ביג דאטה הוא מונח המשמש לתיאור איסוף, עיבוד וזמינות של כמויות עצומות של נתונים זורמים בזמן אמת. חברות משלבות שיווק, מכירות, נתוני לקוחות, נתוני עסקאות, שיחות חברתיות ואפילו נתונים חיצוניים כמו מחירי מניות, מזג אוויר וחדשות כדי לזהות מודלים תקפים סטטיסטית של מתאם וסיבתיות כדי לעזור להם לקבל החלטות מדויקות יותר.

גרטנר

ביג דאטה מאופיין ב-5 לעומת:

  1. כֶּרֶך: כמויות גדולות של נתונים נוצרות ממקורות שונים, כגון מדיה חברתית, IOT מכשירים ועסקאות עסקיות.
  2. מְהִירוּת: המהירות שבה נתונים נוצרים, מעובדים ומנתחים.
  3. מגוון: סוגי הנתונים השונים, כולל נתונים מובנים, חצי מובנים ובלתי מובנים, מגיעים ממקורות מגוונים.
  4. אמינות: האיכות והדיוק של הנתונים, שעלולים להיות מושפעים מחוסר עקביות, אי בהירות או אפילו מידע מוטעה.
  5. ערך: התועלת והפוטנציאל להפיק תובנות מנתונים שיכולים להניע קבלת החלטות וחדשנות טובים יותר.

סטטיסטיקות ביג דאטה

להלן סיכום של נתונים סטטיסטיים מרכזיים מ TechJury על מגמות ותחזיות ביג דאטה:

  • גידול בנפח הנתונים: עד 2025, ספירת הנתונים העולמית צפויה להגיע ל-175 זטה-בייט, מה שמציג את הגידול האקספוננציאלי של הנתונים.
  • הגדלת מכשירי IoT: מספר מכשירי ה-IoT צפוי להגיע ל-64 מיליארד עד 2025, מה שיתרום עוד יותר לצמיחת הביג דאטה.
  • צמיחת שוק ביג דאטה: גודל שוק הביג דאטה העולמי היה צפוי לגדול ל-229.4 מיליארד דולר עד 2025.
  • הביקוש הגובר למדעני נתונים: עד 2026, הביקוש למדעני נתונים צפוי לגדול ב-16%.
  • אימוץ AI ו-ML: עד 2025, גודל שוק הבינה המלאכותית צפוי להגיע ל-190.61 מיליארד דולר, מונע על ידי האימוץ הגובר של טכנולוגיות בינה מלאכותית ו-ML לניתוח ביג דאטה.
  • פתרונות ביג דאטה מבוססי ענן: מחשוב ענן היה צפוי להוות 94% מכלל עומס העבודה עד 2021, תוך שימת דגש על החשיבות הגוברת של פתרונות מבוססי ענן לאחסון נתונים וניתוח נתונים.
  • תעשייה קמעונאית וביג דאטה: קמעונאים המשתמשים בביג דאטה היו צפויים להגדיל את שולי הרווח שלהם ב-60%.
  • שימוש הולך וגובר בביג דאטה בתחום הבריאות: שוק הניתוחים בתחום הבריאות צפוי להגיע ל-50.5 מיליארד דולר עד 2024.
  • מדיה חברתית וביג דאטה: משתמשי מדיה חברתית מייצרים 4 פטה-בייט של נתונים מדי יום, מה שמדגיש את ההשפעה של מדיה חברתית על צמיחת Big Data.

ביג דאטה זה גם Great Band

לא על זה אנחנו מדברים כאן, אבל אתה יכול באותה מידה להאזין לשיר נהדר בזמן שאתה קורא על Big Data. אני לא כולל את הקליפ האמיתי... זה לא ממש בטוח לעבודה. נ.ב.: אני תוהה אם הם בחרו את השם כדי לתפוס את גל הפופולריות שביג דאטה הצטבר.

מדוע ביג דאטה שונה?

בימים עברו... אתה יודע... לפני כמה שנים, היינו משתמשים במערכות כדי לחלץ, לשנות ולטעון נתונים (ETL) למחסני נתונים ענקיים שנבנו מעליהם פתרונות בינה עסקית לדיווח. מעת לעת, כל המערכות היו מגבות ומשלבות את הנתונים למסד נתונים שבו ניתן היה להריץ דוחות וכל אחד יכול לקבל תובנה על המתרחש.

הבעיה הייתה שטכנולוגיית מסד הנתונים פשוט לא יכלה להתמודד עם זרמי נתונים מרובים ומתמשכים. זה לא יכול היה להתמודד עם נפח הנתונים. זה לא יכול לשנות את הנתונים הנכנסים בזמן אמת. וכלי דיווח היו חסרים שלא יכלו להתמודד עם שום דבר מלבד שאילתה רלציונית בחלק האחורי. פתרונות Big Data מציעים אירוח בענן, מבני נתונים בעלי אינדקס ואופטימיזציה גבוהה, יכולות ארכיון וחילוץ אוטומטיים וממשקי דיווח שתוכננו לספק ניתוחים מדויקים יותר המאפשרים לעסקים לקבל החלטות טובות יותר.

משמעות החלטות עסקיות טובות יותר היא שחברות יכולות להפחית את הסיכון להחלטות שלהן, ולקבל החלטות טובות יותר שמפחיתות עלויות ומגדילות את יעילות השיווק והמכירות.

מהם היתרונות של נתונים גדולים?

אינפורמטיקה עובר על הסיכונים וההזדמנויות הכרוכים במינוף נתונים גדולים בתאגידים.

  • הביג דאטה הוא בזמן - 60% מכל יום עבודה, עובדי הידע מוציאים ניסיון בניסיון למצוא ולנהל נתונים.
  • Big Data נגיש - מחצית מהמנהלים הבכירים מדווחים כי הגישה לנתונים הנכונים היא קשה.
  • הביג דאטה היא הוליסטית – המידע שמור כיום בממגורות בתוך הארגון. נתונים שיווקיים, למשל, עשויים להימצא בניתוח רשתות, ניתוח נייד, ניתוח חברתי, CRMs, כלי בדיקת A/B, מערכות שיווק בדוא"ל ועוד... כל אחד עם התמקדות בממגורה שלו.
  • ביג דאטה אמינה - 29% מהחברות מודדות את העלות הכספית של איכות נתונים ירודה. דברים פשוטים כמו פיקוח על מספר מערכות לצורך עדכוני פרטי קשר של לקוחות יכולים לחסוך מיליוני דולרים.
  • נתונים גדולים רלוונטיים - 43% מהחברות אינן מרוצות מיכולת הכלים שלהן לסנן נתונים לא רלוונטיים. משהו פשוט כמו סינון לקוחות מהאינטרנט שלך ניתוח יכול לספק המון תובנות לגבי מאמצי הרכישה שלך.
  • ביג דאטה מאובטח - הפרת אבטחת הנתונים הממוצעת עולה 214 $ לכל לקוח. התשתיות המאובטחות שנבנות על ידי שותפי אחסון נתונים גדולים ושותפים טכנולוגיים יכולות לחסוך לחברה הממוצעת 1.6% מההכנסות השנתיות.
  • ביג דאטה הוא סמכותי - 80% מהארגונים נאבקים במספר גרסאות של האמת בהתאם למקור הנתונים שלהם. על ידי שילוב של מספר מקורות נבדקים, חברות נוספות יכולות לייצר מקורות מודיעין מדויקים ביותר.
  • נתונים גדולים יכולים לפעול - נתונים מיושנים או גרועים מביאים לכך ש 46% מהחברות מקבלות החלטות גרועות שעלולות לעלות מיליארדים.

ביג טכנולוגיות נתונים

על מנת לעבד נתונים גדולים, חלה התקדמות משמעותית בטכנולוגיות אחסון, ארכיון ושאילתות:

  • מערכות קבצים מבוזרות: מערכות כמו Hadoop Distributed File System (HDFS) מאפשרים אחסון וניהול כמויות גדולות של נתונים על פני מספר צמתים. גישה זו מספקת סובלנות לתקלות, מדרגיות ואמינות בעת טיפול בביג דאטה.
  • מסדי נתונים של NoSQL: מסדי נתונים כגון MongoDB, Cassandra ו-Couchbase נועדו לטפל בנתונים לא מובנים ומובנים למחצה. מסדי נתונים אלה מציעים גמישות במודלים של נתונים ומספקים מדרגיות אופקית, מה שהופך אותם למתאימים ליישומי Big Data.
  • MapReduce: מודל תכנות זה מאפשר עיבוד מערכי נתונים גדולים במקביל על פני סביבה מבוזרת. MapReduce מאפשרת פירוק משימות מורכבות לתת-משימות קטנות יותר, אשר לאחר מכן מעובדות באופן עצמאי ומשולבות להפקת התוצאה הסופית.
  • ניצוץ אפאצ'י: מנוע עיבוד נתונים בקוד פתוח, Spark יכול להתמודד עם עיבוד אצווה וגם בזמן אמת. הוא מציע ביצועים משופרים בהשוואה ל-MapReduce וכולל ספריות ללמידת מכונה, עיבוד גרפים ועיבוד זרם, מה שהופך אותו למגוון עבור מקרי שימוש שונים ב-Big Data.
  • כלי שאילתה דמויי SQL: כלים כגון Hive, Impala ו-Presto מאפשרים למשתמשים להריץ שאילתות ב-Big Data באמצעות שימוש מוכר SQL תחביר. כלים אלו מאפשרים לאנליסטים לחלץ תובנות מביג דאטה מבלי להידרש להתמחות בשפות תכנות מורכבות יותר.
  • אגמי נתונים: מאגרי אחסון אלה יכולים לאחסן נתונים גולמיים בפורמט המקורי שלהם עד שיידרש לניתוח. Data Lakes מספקים פתרון ניתן להרחבה וחסכוני לאחסון כמויות גדולות של נתונים מגוונים, אותם ניתן מאוחר יותר לעבד ולנתח לפי הצורך.
  • פתרונות אחסון נתונים: פלטפורמות כמו Snowflake, BigQuery ו-Redshift מציעות סביבות מדרגיות וביצועיות לאחסון ושאילתה של כמויות גדולות של נתונים מובנים. פתרונות אלו נועדו לטפל בניתוח Big Data ולאפשר שאילתות ודיווח מהירים.
  • מסגרות למידת מכונה: מסגרות כגון TensorFlow, PyTorch ו-skit-learn מאפשרות מודלים של אימון על מערכי נתונים גדולים עבור משימות כמו סיווג, רגרסיה ואשכולות. כלים אלה עוזרים להפיק תובנות ותחזיות מביג דאטה תוך שימוש בטכניקות AI מתקדמות.
  • כלים להדמיית נתונים: כלים כמו Tableau, Power BI ו-D3.js עוזרים בניתוח והצגת תובנות מביג דאטה בצורה ויזואלית ואינטראקטיבית. כלים אלה מאפשרים למשתמשים לחקור נתונים, לזהות מגמות ולתקשר תוצאות ביעילות.
  • שילוב נתונים ו-ETL: כלים כגון Apache NiFi, Talend ו-Informatica מאפשרים חילוץ, טרנספורמציה וטעינה של נתונים ממקורות שונים למערכת אחסון מרכזית. כלים אלה מקלים על איחוד נתונים, ומאפשרים לארגונים לבנות תצוגה אחידה של הנתונים שלהם לצורך ניתוח ודיווח.

ביג דאטה ובינה מלאכותית

החפיפה בין AI וביג דאטה נעוצה בעובדה שטכניקות AI, במיוחד למידת מכונה ולמידה עמוקה (DL), ניתן להשתמש כדי לנתח ולחלץ תובנות מכמויות גדולות של נתונים. Big Data מספק את הדלק הדרוש לאלגוריתמי AI ללמוד ולקבל תחזיות או החלטות. בתורו, AI יכול לעזור להבין מערכי נתונים מורכבים, מגוונים ובקנה מידה גדול, שמאתגרים לעבד ולנתח אותם בשיטות מסורתיות. הנה כמה תחומים מרכזיים שבהם AI וביג דאטה מצטלבים:

  1. עיבוד נתונים: ניתן להשתמש באלגוריתמים המונעים בינה מלאכותית כדי לנקות, לעבד מראש ולהמיר נתונים גולמיים ממקורות ביג דאטה, כדי לעזור לשפר את איכות הנתונים ולהבטיח שהם מוכנים לניתוח.
  2. חילוץ תכונה: ניתן להשתמש בטכניקות בינה מלאכותית כדי לחלץ אוטומטית תכונות ודפוסים רלוונטיים מ-Big Data, להפחית את הממדיות של הנתונים ולהפוך אותם לניתנים יותר לניהול לניתוח.
  3. ניתוח חיזוי: ניתן לאמן אלגוריתמים של למידת מכונה ולמידה עמוקה על מערכי נתונים גדולים כדי לבנות מודלים חזויים. מודלים אלה יכולים לשמש כדי ליצור תחזיות מדויקות או לזהות מגמות, מה שמוביל לקבלת החלטות טובות יותר ולשיפור התוצאות העסקיות.
  4. זיהוי חריגות: בינה מלאכותית יכולה לסייע בזיהוי דפוסים חריגים או חריגים ב-Big Data, מה שמאפשר זיהוי מוקדם של בעיות פוטנציאליות כגון הונאה, פריצות לרשת או כשלים בציוד.
  5. עיבוד שפה טבעית (NLP): ניתן ליישם טכניקות NLP המופעלות על ידי בינה מלאכותית כדי לעבד ולנתח נתונים טקסטואליים לא מובנים ממקורות Big Data, כגון מדיה חברתית, סקירות של לקוחות או מאמרי חדשות, כדי לקבל תובנות וניתוח סנטימנטים חשובים.
  6. ניתוח תמונה ווידאו: אלגוריתמים של למידה עמוקה, במיוחד רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN של), ניתן להשתמש כדי לנתח ולחלץ תובנות מכמויות גדולות של נתוני תמונה ווידאו.
  7. התאמה אישית והמלצה: AI יכול לנתח כמויות עצומות של נתונים על משתמשים, התנהגותם והעדפותיהם כדי לספק חוויות מותאמות אישית, כגון המלצות למוצרים או פרסום ממוקד.
  8. אופטימיזציה: אלגוריתמי AI יכולים לנתח מערכי נתונים גדולים כדי לזהות פתרונות אופטימליים לבעיות מורכבות, כגון אופטימיזציה של פעולות שרשרת האספקה, ניהול תעבורה או צריכת אנרגיה.

הסינרגיה בין בינה מלאכותית לביג דאטה מאפשרת לארגונים למנף את הכוח של אלגוריתמי בינה מלאכותית כדי להבין כמויות אדירות של נתונים, מה שמוביל בסופו של דבר לקבלת החלטות מושכלות יותר ותוצאות עסקיות טובות יותר.

האינפוגרפיקה הזו מ-BBVA, ביג דאטה הווה ועתיד, מתאר את ההתקדמות בביג דאטה.

אינפוגרפיקה ביג דאטה 2023

Douglas Karr

Douglas Karr הוא CMO של פתח INSIGHTS ומייסד ה Martech Zone. דאגלס סייע לעשרות סטארט-אפים מצליחים של MarTech, סייע בבדיקת נאותות של למעלה מ-5 מיליארד דולר ברכישות והשקעות של Martech, וממשיך לסייע לחברות ביישום ואוטומציה של אסטרטגיות המכירות והשיווק שלהן. דאגלס הוא מומחה ודובר בטרנספורמציה דיגיטלית ומוכר בינלאומי ב-MarTech. דאגלס הוא גם מחבר שפורסם של מדריך Dummy וספר מנהיגות עסקית.

מאמרים נוספים

לחצן חזרה למעלה
סְגוֹר

זוהה חסימת מודעות

Martech Zone הוא מסוגל לספק לך תוכן זה ללא עלות מכיוון שאנו מייצרים רווח מהאתר שלנו באמצעות הכנסות ממודעות, קישורי שותפים וחסויות. נשמח אם תסיר את חוסם המודעות שלך בזמן שאתה צופה באתר שלנו.