W Jaki Sposób Big Data są zbierane przez firmy?

czym jest gromadzenie dużych zbiorów danych?

era cyfrowej inteligencji doprowadziła do znacznego przesunięcia w kierunku szybkiego generowania danych. Wraz z rozwojem mediów społecznościowych i e-commerce każdego dnia powstaje 2,5 kwintyliona bajtów danych. Na przykład Nowojorska Giełda Papierów Wartościowych generuje około jednego terabajta nowych danych handlowych dziennie. Ta ilość informacji nie jest łatwa do przetworzenia, zwłaszcza, że 90% z nich jest nieustrukturyzowane i zdezorganizowane. To ciągłe generowanie ogromnych ilości danych, które są trudne do analizy przy użyciu tradycyjnych technik eksploracji danych, nazywa się big data i jest jednym z najbardziej rzucających się w oczy zjawisk w świecie XXI wieku.

JAKIE DANE SĄ GROMADZONE?

big data zawiera informacje wytwarzane przez ludzi i urządzenia. Dane oparte na urządzeniach są w dużej mierze czyste i uporządkowane, ale o wiele bardziej interesujące są dane oparte na ludziach, które istnieją w różnych formatach i wymagają bardziej wykwintnych narzędzi do prawidłowego przetwarzania i zarządzania.

gromadzenie danych big data koncentruje się na następujących typach danych:

– dane sieciowe. Tego typu dane są gromadzone we wszystkich rodzajach sieci, w tym w mediach społecznościowych, sieciach informacyjnych i technologicznych, Internecie i sieciach mobilnych itp.

– Dane geograficzne. Dane o lokalizacji wszystkiego, ludzi, pojazdów, budynków, rezerwatów przyrody i innych obiektów są stale dostarczane z satelitami.

– dane języka naturalnego. Dane te są zbierane głównie z wyszukiwania głosowego, które mogą być wykonane na różnych urządzeniach uzyskujących dostęp do Internetu.

– dane szeregów czasowych. Ten rodzaj danych jest związany z obserwacją trendów i zjawisk zachodzących w tym samym momencie i w danym okresie czasu, na przykład globalnych temperatur, śmiertelności, poziomów zanieczyszczeń itp.

– dane powiązane. Są one oparte na technologiach internetowych HTTP, RDF, SPARQL i Uri i mają na celu umożliwienie semantycznych połączeń między różnymi bazami danych, aby komputery mogły poprawnie odczytywać i wykonywać zapytania semantyczne.

najczęstsze metody zbierania dużych danych

1. Analityka marketingowa online
analityka marketingowa Online jest siłą napędową marketingu cyfrowego. Największe firmy e-commerce, takie jak Amazon, eBay i IKEA, obsługują miliony klientów dziennie i muszą radzić sobie z mnóstwem danych zebranych podczas zakupów. Zasadniczo klienci proszeni są o wypełnienie formularza zamówienia, w którym powinni podać pewne dane osobowe. Wnioski wyciągnięte z tych danych są potrzebne do personalizacji podróży klientów i poprawy obsługi klienta. Chociaż pozwala to firmom lepiej poznać odbiorców i jeszcze bardziej zwiększyć sprzedaż, takie ilości danych wymagają skutecznych narzędzi do gromadzenia dużych zbiorów danych, które umożliwiają szybkie i dokładne przetwarzanie danych.

2. Programy lojalnościowe i karty
programy lojalnościowe są popularną praktyką wśród sprzedawców detalicznych, którzy dążą do budowania lojalności wobec marki. Celem każdego programu lojalnościowego jest zachęcenie klienta do zbierania punktów przy każdym zakupie i zamiany ich na nagrody. Pozwala to firmie na stworzenie profilu kupującego ze szczegółowymi preferencjami i nawykami konsumentów. Profil ten może być sprzedawany reklamodawcom lub wykorzystywany do osiągnięcia bardziej efektywnego merchandisingu.

3. Gameplay
grywalizacja to kolejna popularna strategia zaangażowania stosowana obok programów lojalnościowych. Ma na celu zachęcenie użytkowników do interakcji z jedną lub inną marką za pomocą mini-gier, w wyniku których klient może otrzymać nagrodę motywacyjną. Ponieważ rozgrywka jest często uzależniająca, daje firmom możliwość zbierania dużych danych o użytkownikach, o ile są zaangażowani w grę. Potencjał grywalizacji jest wysoki. Do tej pory na świecie jest ponad 2,2 miliarda graczy. Tak duża liczba użytkowników produkuje Tony dużych danych co minutę, które firmy powinny analizować, aby skutecznie budować swoje strategie marketingowe.

4. Zdjęcia satelitarne
spośród wszystkich powszechnych metod gromadzenia dużych danych, zdjęcia satelitarne obejmują cały świat w ciągu 30 minut. Mapy Google i Google Earth aktualizują swoje dane 50 do 70 razy dziennie. Wykorzystanie satelitów w gromadzeniu dużych zbiorów danych pozwala firmom na ciągłe aktualizowanie informacji o długich dystansach.

5. Aktywność w mediach społecznościowych
użytkownicy sieci społecznościowych spędzają średnio 2-3 godziny dziennie. Są one uważane za głównych dostawców nieustrukturyzowanych danych w postaci wideo, audio, zdjęć, tekstów itp. Chociaż wszyscy użytkownicy udostępniają te dane dobrowolnie, narzędzia big data są koniecznością do przetwarzania treści udostępnianych w mediach społecznościowych, a także zbierania danych o aktywności użytkowników. Oczekuje się, że ten ogromny przepływ danych pochodzących z sieci społecznościowych wzrośnie wykładniczo i stanowi główną okazję do tworzenia szczegółowych profili użytkowników. Co jest obecnie głównym zainteresowaniem dużych firm technologicznych, takich jak Facebook, które gromadzą około 63 charakterystyczne kawałki danych dla API.

w jaki sposób gromadzone są BIG DATA?

istnieją różne sposoby zbierania dużych zbiorów danych od użytkowników. Te są najbardziej popularne.

1. Prośba o to
większość firm woli prosić użytkowników bezpośrednio o udostępnienie swoich danych osobowych. Podają te dane podczas tworzenia kont internetowych lub kupowania online. Minimalne informacje, które mają być zbierane, obejmują nazwę użytkownika i adres e-mail, ale niektóre profile wymagają więcej szczegółów.

2. Pliki cookie i sygnały nawigacyjne
Pliki cookie i sygnały nawigacyjne to dwie powszechnie stosowane metody zbierania danych o użytkownikach, a mianowicie, jakie strony internetowe odwiedzają i kiedy. Dostarczają one podstawowych statystyk dotyczących sposobu korzystania ze strony internetowej. Pliki cookie i sygnały nawigacyjne w żaden sposób nie naruszają prywatności, ale służą do personalizacji korzystania z jednego lub innego źródła internetowego.

3. Śledzenie wiadomości e-mail
śledzenie wiadomości e-mail ma na celu dostarczenie więcej informacji na temat działań użytkownika w skrzynce pocztowej. W szczególności śledzenie wiadomości e-mail pozwala wykryć, kiedy wiadomość e-mail została otwarta. Zarówno Google, jak i Yahoo stosują tę metodę, aby poznać wzorce zachowań użytkowników i zapewnić spersonalizowaną reklamę.

BIG DATA i krajobraz biznesowy

firmy zwracają się do gromadzenia dużych danych z wielu powodów, ale głównie z powodu różnych korzyści, jakie uzyskują w biznesie.

Lepsza obsługa klienta
gromadzenie dużych zbiorów danych pozwala firmom uzyskać wgląd w zachowania odbiorców, odkryć ich nawyki i preferencje konsumenckie, a na ich podstawie prowadzić skuteczne kampanie marketingowe. Lepsze poznanie osób kupujących pozwala również firmom e-commerce kultywować lojalność wobec marki i poprawiać swoją obecność w mediach społecznościowych i ogólnie w Internecie.

Zamień dane w przepływy pieniężne
niektóre duże firmy sprzedają big data zebrane na skalowalnych źródłach internetowych. Dostęp do dobrej bazy klientów jest dużą zaletą każdego startupu eCommerce w dzisiejszych czasach. Dealerzy danych cieszą się dużym zainteresowaniem, ponieważ pomagają firmom dotrzeć do właściwych odbiorców. Należy jednak pamiętać, że nie sprzedają Danych Klientów, a jedynie dostęp do tych klientów. To jest powód, dla którego widzisz odpowiednie reklamy zgodnie z Twoimi wyszukiwaniami.

zwiększone bezpieczeństwo
firmy finansowe muszą jednak radzić sobie z gromadzeniem dużych zbiorów danych, aby zapewnić wyższy poziom bezpieczeństwa. Na przykład niektóre systemy bankowości internetowej autoryzują użytkowników za pomocą danych rozpoznawania głosu, co znacznie zmniejsza ryzyko kradzieży tożsamości i cyberataku jako całości.

aby uzyskać więcej informacji
aby dowiedzieć się więcej o narzędziach i technikach big data, skontaktuj się z zespołem ekspertów Computools za pośrednictwem [email protected]. Nadążają za trendami big data i specjalizują się w najbardziej popularnych metodach zbierania big data.