Analityka

Big data — co to takiego?

3 min czytania
Big data — co to takiego?

Każda strona WWW, aplikacja lub urządzenie, które jest podłączone do internetu, zbiera dane o swoich użytkownikach — i to w ogromnych ilościach. Zbiory tych danych to właśnie big data. W dzisiejszym wpisie spróbujemy wyjaśnić, czym są „wielkie dane”, jak wygląda ich analiza i jakie może przynieść korzyści dla Twojej firmy. Zapraszamy do lektury!

Big data — czym są „wielkie dane”?

Big data to termin obejmujący największe zbiory danych — w praktyce chodzi tu o dane zbierane za pośrednictwem sieci: aplikacji, stron WWW czy tzw. internetu rzeczy. Tym, co wyróżnia big data spośród innych, „tradycyjnych” zbiorów danych jest:

  • ilość danych — która jest niemożliwa do przetworzenia przez klasyczne narzędzia analityczne, a tym bardziej — przez człowieka;
  • wysoka prędkość przetwarzania danych — dane mogą zmieniać się z sekundy na sekundę — i dlatego też muszą być przetwarzane w czasie rzeczywistym;
  • różnorodność — gromadzone dane różnią się formatem (od danych tekstowych i graficznych po informacje ilościowe), źródłem pochodzenia oraz jakością.

Jeszcze jedną ważną cechą big data jest to, jak głęboko powiązane są ze sobą poszczególne informacje w zbiorze. Pojedyncze dane, jeśli są analizowane w oderwaniu od innych, nie niosą realnej wartości. Zyskują ją dopiero, gdy osadzi się je w kontekście całego zbioru danych. I dlatego też do analizy big data wykorzystuje się nieco inne narzędzia niż w klasycznej analizie — takie, które pozwalają wydobyć „pełny obraz” z najbardziej rozproszonych, zróżnicowanych zbiorów. Chyba najlepszym przykładem takich narzędzi mogą być open source’owe platformy rozwijane przez Apache Software Fundation: Hadoop, Spark, Flink oraz Kafka.

Zobacz  Direct Admin

Na czym polega analiza danych big data?

Ze względu na objętość i dynamikę zbiorów danych, analiza big data jest dość złożonym procesem — to nie przypadek, że w wielu firmach zajmują się nią wyspecjalizowani inżynierowie i analitycy.

Zanim więc dojdziemy do momentu, w którym zebrane dane będziemy mogli wykorzystać dla osiągnięcia realnych korzyści dla naszej organizacji, należy:

  • określić źródła danych — dane możemy czerpać nie tylko z CRM-ów, Google Analytics czy platform społecznościowych, ale także od reklamobiorców i innych partnerów firmy czy z badań rynkowych;
  • zebrać dane w jednym miejscu — na przykład we wspomnianym wcześniej Hadoop’ie lub tzw. data lakes, gromadzących dane w surowej formie;
  • przetworzyć dane — zweryfikować ich wiarygodność, posortować, przefiltrować; tak, aby przygotować zbiór do dalszych działań;
  • oczyścić dane — czyli skorygować konfliktujące ze sobą zbiory informacji, usunąć powtarzające się lub niekompletne dane;
  • przeprowadzić analizę danych — w czym w ograniczonym stopniu pomogą nam narzędzia klasycznej analizy statystycznej; bardziej przydadzą się techniki uczenia maszynowego (czyli wsparcie AI, zdolnej do uczenia się na podstawie dostarczonych danych), języki programowania przystosowane do pracy z big data (np. Python czy SAS) oraz konkretne platformy do przetwarzania danych (jak np. Apache Spark).

Jaki potencjał niosą za sobą „wielkie dane”?

Odpowiednio przetworzone i przeanalizowane dane mogą pozwolić firmie uzyskać znaczną przewagę nad konkurencją, pomagając w:

  • przewidywaniu zmian rynkowych, dostrzeganiu i „wyprzedzaniu” trendów;
  • identyfikacji najmniej (oraz najbardziej) wydajnych procesów;
  • analizie zachowań oraz preferencji klientów — i rozwijaniu nowych produktów zgodnie z ich potrzebami;
  • obsłudze klientów — poprzez analizę interakcji z nimi za pośrednictwem internetowych kanałów komunikacji;
  • przewidywaniu potencjalnych zagrożeń — i zarządzaniu ryzykiem.
Zobacz  FAQ schema

Przykłady? To właśnie dzięki analizie big data Uber jest w stanie ustalać ceny przejazdów w czasie rzeczywistym, dostosowując je do aktualnego popytu. Z kolei Netflix wykorzystuje „wielkie dane” do rekomendowania swoim użytkownikom nowych seriali z zaskakującą skutecznością. Na podstawie big data, swoje oferty do możliwości i zachowań finansowych klientów dostosowują wszystkie największe banki — a McDonald’s i Starbucks, przygotowują akcje promocyjne i kupony rabatowe w swoich aplikacjach. Analityka internetowa oparta o big data to potężne narzędzie dla każdej firmy — warto je poznać jak najbliżej.

tło banera
Genialne firmy mnożą
swój potencjał z
Ocena Clutch
5.0
Ocena Google
4.8
tło banera
Sprawdź, czy Twój
marketing działa.
Umów konsultację z Marcinem Stypułą, CEO Semcore i sprawdź swoją strategię digital marketingu.
Umów konsultację 299 zł/h
Marcin Stypuła
Copywriter i student psychologii na Uniwersytecie Warszawskim, który łączy świat marketingu cyfrowego z perspektywą naukową i humanistyczną. Pisze od 2021 roku, specjalizując się w długich, eksperckich artykułach, poradnikach i treściach wizerunkowych. W pracy stawia na połączenie dwóch wartości: rzetelnego researchu oraz lekkiego, często humorystycznego stylu. Fascynuje go UX writing i projektowanie komunikacji, dlatego jego teksty nie tylko przekazują wiedzę, ale także prowadzą czytelnika w intuicyjny sposób przez temat. Wierzy, że nawet najbardziej skomplikowane zagadnienia z obszaru IT, nowych technologii czy psychologii można opisać tak, by były proste i przyjemne w odbiorze. Poza copywritingiem rozwija się twórczo — pisze opowiadania, wiersze i myśli o pierwszej powieści. Gra na kilku instrumentach, odwiedza kina studyjne, podróżuje i kończy studia psychologiczne. Największą motywacją jest dla niego sam proces tworzenia — moment, w którym słowa zaczynają nabierać kształtu i wpływu. Widok swoich tekstów na stronach klientów daje mu poczucie satysfakcji i sensu pracy.

Udostępnij

Oceń tekst

Średnia ocen 3.6 / 5. Liczba głosów: 7

Brak głosów - oceń jako pierwszy!

Zapytaj o ofertę SEO
Dołącz do newslettera
Powiązane artykuły Najnowsze Popularne

Zbuduj Twój potencjał SEO

Skonsultuj z nami Twoją sytuację w wyszukiwarce. Porozmawiajmy o Twoich celach i możliwościach współpracy