Hvordan Samles Big Data inn av Selskaper?

HVA ER BIG DATA COLLECTION?

epoken med digital intelligens har ført til et betydelig skifte mot rask datagenerering. Med økningen av sosiale medier og e-handel produseres 2,5 quintillion byte data hver dag. For Eksempel genererer New York Stock Exchange omtrent en terabyte nye handelsdata per dag. Denne mengden informasjon er ikke lett å behandle, spesielt i den grad 90% av det kommer ustrukturert og uorganisert. Denne kontinuerlige generasjonen av store datamengder som er vanskelig å analysere ved hjelp av tradisjonelle data mining teknikker kalles big data, og det er en av de mest iøynefallende fenomener i det 21.århundre verden.

HVILKE DATA SAMLES INN?

big data inkluderer informasjon produsert av mennesker og enheter. Enhetsdrevne data er i stor grad rene og organisert, men av langt større interesse er menneskedrevne data som finnes i ulike formater og trenger mer utsøkte verktøy for riktig behandling og styring.

den store datainnsamlingen er fokusert på følgende typer data:

– Nettverksdata. Denne typen data samles på alle typer nettverk, inkludert sosiale medier, informasjons-og teknologiske nettverk, Internett og mobilnett, etc.

-Sanntidsdata. De er produsert på online streaming media, For Eksempel YouTube, Twitch, Skype eller Netflix.

– Transaksjonsdata. De samles når en bruker foretar et online kjøp (informasjon om produktet, kjøpstidspunktet, betalingsmåter, etc.)

– Geografiske data. Posisjonsdata for alt, mennesker, kjøretøy, bygninger, naturreservater og andre objekter leveres kontinuerlig med satellitter.

– naturlige språkdata. Disse dataene samles hovedsakelig fra talesøk som kan gjøres på forskjellige enheter som har Tilgang Til Internett.

– tidsseriedata. Denne typen data er relatert til observasjon av trender og fenomener som foregår i dette øyeblikk og over en periode, for eksempel globale temperaturer, dødelighet, forurensningsnivåer etc.

– Koblede data. De er basert PÅ HTTP, RDF, SPARQL og URIs webteknologi og ment å muliggjøre semantiske forbindelser mellom ulike databaser slik at datamaskiner kan lese og utføre semantiske spørringer riktig.

DE VANLIGSTE METODENE for INNSAMLING av STORE DATA

1. Online Marketing Analytics
online marketing analytics er drivkraften for digital markedsføring. De største e-handelsselskapene Som Amazon, eBay og IKEA betjener millioner av kunder per dag og må håndtere tonnevis av data samlet inn i sine kjøpsopplevelser. I utgangspunktet blir kundene bedt om å fylle ut et bestillingsskjema der de skal angi noen personlige opplysninger. Innsikten fra disse dataene er nødvendig for å tilpasse kundereiser og forbedre kundeservicen. Selv om det gjør det mulig for disse bedriftene å lære publikum bedre og øke salget enda lenger, krever slike datamengder effektive store datainnsamlingsverktøy som muliggjør rask og nøyaktig databehandling.

2. Lojalitetsprogrammer Og Kort
Lojalitetsprogrammer er en populær praksis blant forhandlere som streber etter å bygge merkevarelojalitet. Poenget med et lojalitetsprogram er å oppmuntre en kunde til å samle poeng med hvert enkelt kjøp og bytte dem til noen belønninger. Det gjør at virksomheten kan opprette en kjøpers profil med detaljerte forbrukerpreferanser og vaner. Denne profilen kan selges til annonsører eller brukes til å oppnå mer effektiv merchandising.

3. Gameplay
Gamification er en annen populær engasjement strategi ansatt sammen med lojalitetsprogrammer. Det er rettet mot å få brukerne til å samhandle med et eller annet merke gjennom minispill som følge av at en kunde kan få en insentivpris. Siden gameplay ofte er vanedannende, gir det bedrifter en mulighet til å samle store data om brukere så lenge de er involvert i spillet. Potensialet for gamification er høyt. Til nå er det over 2,2 milliarder spillere i verden. Et så stort antall brukere produserer tonnevis av store data hvert minutt som bedrifter bør analysere for å bygge sine markedsføringsstrategier vellykket.

4. Satellittbilder
av alle de vanlige metodene for stor datainnsamling dekker satellittbilder hele kloden innen 30 minutter. Google Maps og Google Earth oppdaterer begge sine data 50 til 70 ganger per dag. Bruk av satellitter i stor datainnsamling gjør det mulig for bedrifter å kontinuerlig oppdatere informasjonen på lange avstander.

5. Sosiale Medier Aktivitet
Sosiale nettverk brukere i gjennomsnitt bruker 2-3 timer daglig. De regnes som de viktigste leverandørene av ustrukturerte data i form av video, lyd,foto, tekster, etc. Selv om alle brukere deler disse dataene villig, er store dataverktøy et must for å behandle innholdet som deles på sosiale medier, samt samle dataene om brukeraktivitet. Denne massive strømmen av data som kommer fra sosiale nettverk forventes å vokse eksponentielt og utgjør en stor mulighet for å lage detaljerte brukerprofiler. Hva er for tiden den primære interessen til store tech selskaper Som Facebook som samler rundt 63 særegne data for API.

HVORDAN SAMLES INN STORE DATA?

det er forskjellige måter å samle inn store data fra brukere på. Dette er de mest populære.

1. Be Om Det
de fleste bedrifter foretrekker å be brukere direkte om å dele sine personlige opplysninger. De gir disse dataene når du oppretter nettstedskontoer eller kjøper online. Minimum informasjon som skal samles inn inkluderer et brukernavn og en e-postadresse, men noen profiler krever mer informasjon.

2. Cookies Og Web Beacons
Cookies og web beacons Er to mye brukte metoder for å samle inn data om brukere, nemlig hvilke nettsider de besøker og når. De gir grunnleggende statistikk om hvordan et nettsted brukes. Cookies og web beacons på ingen måte kompromittere ditt privatliv, men bare tjene til å tilpasse din opplevelse med en eller annen web-kilde.

3. E-postsporing
e-postsporere er ment å gi mer informasjon om brukerhandlingene i postboksen. Spesielt tillater en e-postsporing å oppdage når en e-post ble åpnet. Både Google og Yahoo bruker denne metoden for å lære brukernes atferdsmønstre og gi personlig annonsering.

BIG DATA og FORRETNINGSLANDSKAPET

Bedrifter vender seg til stor datainnsamling av mange grunner, men for det meste for en rekke fordeler de får i virksomheten.

Bedre kundeservice
stor datainnsamling lar bedrifter få innsikt i publikums oppførsel, oppdage forbrukervaner og preferanser og basert på at lansere effektive markedsføringskampanjer. Å vite kjøperen personas bedre kan også eCommerce bedrifter å dyrke merkevare lojalitet og forbedre deres tilstedeværelse på sosiale medier og internett generelt.

Gjør data om til kontantstrøm
Noen store selskaper selger store data samlet på skalerbare nettkilder. Å ha tilgang til en god kundebase er en stor fordel for enhver e-handel oppstart i disse dager. Data forhandlere er i høy etterspørsel som de hjelpe selskaper i å nå ut til riktig målgruppe. Husk imidlertid at de ikke selger kundedata, men bare tilgang til disse kundene. Dette er grunnen til at du ser relevante annonser i samsvar med søkene dine.

Forbedret sikkerhet
Finansieringsselskaper må imidlertid håndtere innsamling av store data for å gi et høyere sikkerhetsnivå. For eksempel tillater noen nettbanksystemer brukere gjennom talegjenkjenningsdata, noe som betydelig reduserer risikoen for identitetstyveri og cyberangrep som helhet.

for ytterligere informasjon
for å lære mer om big data verktøy og teknikker, gjerne komme i kontakt Med Computools ekspert team via [email protected]. De holder tritt med store datatrender og spesialiserer seg på de vanligste metodene for stor datainnsamling.