hvordan indsamles Big Data af virksomheder?

hvad er Big DATA COLLECTION?

æraen med digital intelligens har ført til et betydeligt skift i retning af hurtig datagenerering. Med stigningen i sociale medier og e-handel produceres 2,5 kvintillionbytes data hver dag. For eksempel genererer børsen omkring en terabyte nye handelsdata om dagen. Denne mængde information er ikke let at behandle, især for så vidt 90% af den kommer ustruktureret og uorganiseret. Denne kontinuerlige generation af enorme datamængder, der er vanskelige at analysere ved hjælp af traditionelle data mining teknikker kaldes big data, og det er et af de mest iøjnefaldende fænomener i det 21.århundredes verden.

HVILKE DATA INDSAMLES?

de store data indeholder information produceret af mennesker og enheder. Enhedsdrevne data er stort set rene og organiserede, men af langt større interesse er menneskedrevne data, der findes i forskellige formater og har brug for mere udsøgte værktøjer til korrekt behandling og styring.

den store dataindsamling er fokuseret på følgende typer data:

– netværksdata. Denne type data indsamles på alle former for netværk, herunder sociale medier, informations-og teknologiske netværk, Internettet og mobilnetværk mv.

– data i realtid. De er produceret på online streaming medier, såsom YouTube, spjæt, Skype, eller .

– transaktionsdata. De indsamles, når en bruger foretager et online køb (information om produktet, købstidspunkt, betalingsmetoder osv.)

– geografiske data. Placeringsdata for alt, mennesker, køretøjer, bygning, naturreservater og andre genstande leveres kontinuerligt med satellitter.

– naturligt sprog data. Disse data indsamles hovedsageligt fra stemmesøgninger, der kan foretages på forskellige enheder, der får adgang til internettet.

– tidsseriedata. Denne type data er relateret til observation af tendenser og fænomener, der finder sted lige nu og over en periode, for eksempel globale temperaturer, dødelighed, forureningsniveauer osv.

– sammenkædede data. De er baseret på http -, RDF -, spark-og Uris-teknologier og beregnet til at muliggøre semantiske forbindelser mellem forskellige databaser, så computere kunne læse og udføre semantiske forespørgsler korrekt.

mest almindelige store dataindsamlingsmetoder

1. Online Marketing Analytics
Online marketing analytics er drivkraften for digital markedsføring. De største e-handelsvirksomheder som , eBay og IKEA betjener millioner af kunder om dagen og er nødt til at håndtere masser af data indsamlet i deres købsoplevelser. Grundlæggende bliver kunderne bedt om at udfylde en ordreformular, hvor de skal angive nogle personlige oplysninger. Den indsigt, der hentes fra disse data, er nødvendig for at personalisere kunderejser og forbedre kundeservicen. Selvom det giver disse virksomheder mulighed for at lære deres målgrupper bedre og øge deres salg endnu mere, kræver sådanne datamængder effektive big data-indsamlingsværktøjer, der muliggør hurtig og nøjagtig databehandling.

2. Loyalitetsprogrammer og kort
loyalitetsprogrammer er en populær praksis blandt detailhandlere, der stræber efter at opbygge brandloyalitet. Pointen med ethvert loyalitetsprogram er at tilskynde en kunde til at samle point med hvert enkelt køb og bytte dem til nogle belønninger. Det giver virksomheden mulighed for at oprette en købers profil med detaljerede forbrugerpræferencer og vaner. Denne profil kan sælges til annoncører eller bruges til at opnå mere effektiv merchandising.

3. Gameplay
Gamification er en anden populær engagementsstrategi, der anvendes sammen med loyalitetsprogrammer. Det har til formål at få brugerne til at interagere med et eller andet mærke gennem minispil, hvorved en kunde kan få en incitamentspris. Da gameplay ofte er vanedannende, giver det virksomheder mulighed for at indsamle store data om brugere, så længe de er involveret i spillet. Potentialet for gamification er højt. Til dato er der over 2,2 milliarder spillere i verden. Et så stort antal brugere producerer tonsvis af big data hvert minut, som virksomheder skal analysere for at opbygge deres marketingstrategier med succes.

4. Satellitbilleder
ud af alle de almindelige metoder til indsamling af store data dækker satellitbilleder hele kloden inden for 30 minutter. Google Maps og Google Earth opdaterer begge deres data 50 til 70 gange om dagen. Brug af satellitter i Big data-indsamling giver virksomheder mulighed for løbende at opdatere oplysningerne om lange afstande.

5. Sociale medier aktivitet
brugere af sociale netværk bruger i gennemsnit 2-3 timer dagligt. De betragtes som de vigtigste leverandører af ustrukturerede data i form af video, lyd, foto, tekster osv. Selvom alle brugere deler disse data villigt, er big data-værktøjer et must for at behandle det indhold, der deles på sociale medier, samt indsamle data om brugeraktivitet. Denne massive strøm af data, der kommer fra sociale netværk, forventes at vokse eksponentielt og udgør en stor mulighed for at oprette detaljerede brugerprofiler. Hvad er i øjeblikket den primære interesse for big tech-virksomheder som Facebook, der indsamler omkring 63 karakteristiske stykker data til API.

hvordan indsamles BIG DATA?

der er forskellige måder at indsamle big data fra brugere. Disse er de mest populære.

1. Beder om det
de fleste virksomheder foretrækker at bede brugerne direkte om at dele deres personlige oplysninger. De giver disse data, når du opretter hjemmeside konti eller køber online. De mindste oplysninger, der skal indsamles, inkluderer et brugernavn og en e-mail-adresse, men nogle profiler kræver flere detaljer.

2. Cookies og beacons
Cookies og beacons er to vidt anvendte metoder til at indsamle data om brugere, nemlig hvilke hjemmesider de besøger og hvornår. De giver grundlæggende statistikker om, hvordan en hjemmeside bruges. Cookies og beacons på ingen måde kompromitterer dit privatliv, men tjener kun til at personliggøre din oplevelse med en eller anden internetkilde.

3. E-mail-sporing
e-mail-trackere er beregnet til at give flere oplysninger om brugerhandlingerne i postkassen. Især tillader en e-mail-tracker at registrere, hvornår en e-mail blev åbnet. Både Google og Yahoo bruger denne metode til at lære deres brugeres adfærdsmønstre og levere personlig reklame.

BIG DATA og FORRETNINGSLANDSKABET

virksomheder henvender sig til Big data-indsamling af mange grunde, men mest for en række fordele, de får i erhvervslivet.

bedre kundeservice
Big Data collection giver virksomheder mulighed for at få indsigt i deres publikums adfærd, opdage deres forbrugervaner og præferencer og baseret på det lancere effektive marketingkampagner. At kende køberpersonerne bedre giver også e-handelsvirksomheder mulighed for at dyrke brandloyalitet og forbedre deres tilstedeværelse på sociale medier og internettet generelt.

gør data til pengestrøm
nogle store virksomheder sælger store data indsamlet på skalerbare internetkilder. At have adgang til en god kundebase er en stor fordel for enhver e-handelsstart i disse dage. Dataforhandlere er i høj efterspørgsel, da de hjælper virksomheder med at nå ud til det rigtige publikum. Husk dog, at de ikke sælger kundedata, men kun adgang til disse kunder. Dette er grunden til, at du ser relevante annoncer i overensstemmelse med dine søgninger.

forbedret sikkerhed
finansieringsselskaber skal dog beskæftige sig med indsamling af big data for at give et højere sikkerhedsniveau. For eksempel tillader nogle online banksystemer brugere gennem stemmegenkendelsesdata, hvilket reducerer risikoen for identitetstyveri og cyberangreb som helhed betydeligt.

For yderligere information
for at lære mere om big data værktøjer og teknikker, er du velkommen til at komme i kontakt med Computools ekspert team via [email protected]. De holder trit med big data-tendenser og specialiserer sig i de mest almindelige metoder til big data-indsamling.