I den tiden vi lever er det veldig vanskelig å tenke på hjemmet til noen av våre bekjente som ikke har internettilgang, siden dette verktøyet er her for å bli og det er noe vi vil eller ikke, vi bruker Big Data hver dag til forskjellige aktiviteter, fra fritid, å snakke med våre pårørende som bor langt fra oss, for våre arbeidsaktiviteter eller bare gjøre en hvilken som helst type søk.
Med alle disse aktivitetene vi utfører, dannes det en imponerende mengde data, som er av største betydning for organisasjoner, siden de vet hva som for tiden skjer, angående forbrukerinteresser eller hvordan de kan komme inn i forskjellige markeder, med Dette kan lage en prognose for hva som vil skje i fremtiden, det er vanskelig å fikse alt organisasjoner kan gjøre med denne informasjonen.
Tidligere var det umulig å tro at organisasjoner kunne gjøre alt dette, for selv om datamaskiner allerede var tilgjengelig for dem, var de ennå ikke kraftige nok. Men med utviklingen av teknologier er dette nå en realitet og big data må takkes for, som er det sentrale konseptet som denne artikkelen vil være basert på, for å forstå kraften og omfanget den har for organisasjoner, siden Det har økt konkurransekraften betydelig og er en avgjørende faktor for beslutningstaking.
Som nevnt ovenfor, er datamengden som blir generert avgrunnen, noe som gjør den komplisert å behandle. Men selskaper trenger disse dataene i nær sanntid, og det er der Big Data vil være nøkkelen.
Nøkkelkonsepter.
Noen sentrale begreper er nevnt nedenfor, slik at leseren kan få en bedre forståelse av artikkelen.
“Det er en symbolsk fremstilling (numerisk, alfabetisk, algoritmisk, romlig, blant andre.) Av et attributt eller variabel som er kvantitativ eller kvalitativ. Dataene beskriver empiriske fakta, hendelser og institusjoner. Det er en verdi eller referanse som datamaskinen mottar på forskjellige måter, dataene representerer informasjonen som programmereren manipulerer i konstruksjonen av en løsning eller i utviklingen av en algoritme. " (Wikipedia, 2018)
"Det er kunnskapskroppen som mennesket utvikler et bedre, sunnere, mer behagelig og fremfor alt behagelig miljø for å optimalisere livet." (Definista, 2011)
Stor Data
"Datasett eller kombinasjoner av datasett hvis størrelse (volum), kompleksitet (variabilitet) og veksthastighet (hastighet) gjør det vanskelig å fange opp, administrere, behandle eller analysere dem ved bruk av konvensjonelle teknologier og verktøy, for eksempel relasjonsdatabaser og statistikk konvensjonelle eller visualiseringspakker, innen den tid som er nødvendig for å være nyttig. ” (PowerData, 2018).
Opprinnelsen til Big Data
Siden skriften ble oppfunnet, har mennesket lagret informasjon av forskjellige slag, dette har ikke endret seg, siden det i dag med avanserte datafangstsystemer har blitt en hverdagslig, men veldig viktig prosedyre.
Data anslår at det for det neste tiåret vil være rundt 40 zettabyte av informasjon generert over hele verden, noe som vil være ekvivalent med å multiplisere hvert sandkorn femti-syv ganger fra hver verdens kyst.
Nedenfor er noen hendelser, som sammen med fremveksten av internett ga opphav til det vi nå kjenner som Big data, ifølge Ciampagna (2015) er de mest representative følgende:
- o Kostnaden for å akkumulere digital informasjon synker dramatisk, så det er nå billigere på denne måten enn å samle den på papir. o Google lanserer informasjonssøkemotoren, som snart vil bli den mest populære i verden.
- Michael Lesk spår at hastigheten med digital informasjon vil øke ti ganger per år.
- Begrepet Big Data brukes for første gang i en forskningsartikkel med tittelen: "Visuell utforskning av gigabyte datasett i sanntid."
- Web 2.0 er opprettet, en webside hvor brukere lager sin egen informasjon. Opprettelse av Hadoop, som er et nettsted med et Big Data-miljø og er helt gratis for brukere.
- Mobiltelefoner utmerker seg med bruk av internett på datamaskiner for første gang, dette medfører en kontinuerlig forbindelse og datatrafikken øker.En undersøkelse gjennomført blant administrerende direktører fra forskjellige deler av verden, konkluderer at 88% sier at BIG Dataanalyse er avgjørende for organisasjonene dine.
Disse dataene er de som er inneholdt av netthinneskannere, fingeravtrykk eller mer sofistikerte DNA-lesere, denne typen teknologi knyttet til sikkerhetstiltak, men som til slutt vil bli data som vil være nyttige for organisasjoner, da de kan være elementer for sikkerheten i et samfunn.
Datatransformasjon
Siden organisasjoner har fanget dataene (på alle måter diskutert i forrige punkt), vil de ha for mye, som kanskje fordi de er spredt, ikke har mye korrelasjon med resten. Så fortsett nå å sette dem sammen på samme rom og ha samme stil.
I denne delen av prosessen vil uttrekks-, transformasjons- og belastningssystemene (ETL) komme inn, at dets formål vil være å eliminere unødvendige data, gruppere de som er viktige for å gi dem samme format og laste dem inn i en database opprettet av organisasjonen.
Big Data-verktøy
I dag kan vi finne forskjellige verktøy som hjelper oss med å utvikle Big Data, ifølge Knowledge Engineering Institute (2016), noen eksempler på de mest brukte verktøyene i dag er følgende:
Hadoop.
Hadoop er det viktigste verktøyet for å jobbe med Big Data, det er gratis å bruke og regnes som standard arbeidsmiljø for lagring, selv om det også analyserer og behandler store datamengder, det brukes av globale organisasjoner som Facebook og Yahoo!
Elasticsearch.
Det er et kraftig verktøy for å søke i store mengder komplekse data.
Det gir oss muligheten til å analysere en stor mengde data når vi vil og konsultere den. Det kan brukes til fulltekstsøk, siden dataene blir bestilt i henhold til et kriterium, blir dataene innhentet veldig raskt.
"Med Elasticsearch kan vi gjøre kompliserte tekstsøk, visualisere tilstanden til noder og skalaer uten for mange behov, hvis det var tilfelle at vi trengte mer kraft." (Institutt for kunnskapsteknologi, 2016)
Apache Storm.
Dette verktøyet er ment å fungere for øyeblikket, lokalisert for å behandle data kontinuerlig, et eksempel er de som kommer fra sosiale nettverk, en enorm mengde data (det anslås at rundt 700 tusen innholdsstoffer deles hvert minutt på Facebook).
Analyse av data
Det er forskjellige teknikker der organisasjoner er avhengige av å analysere den enorme datamengden de har, og de mest anerkjente er følgende:
Assosiasjon.
Med denne teknikken kan du finne dataene som er relatert til deres forskjellige variabler. Intensjonen er å finne en prognose for hva som skjer med andre variabler.
Et eksempel ble funnet ved å kunne selge en kunde produkter som ligner de de bruker, gjennom elektronisk salg.
Datautvinning.
Sett med teknikker som justerer statistiske metoder, med lagring i databaser. Data mining er relatert til andre verktøy som søker å finne mønstre i betydelige datamengder.
Gruppe.
Det du leter etter er denne typen verktøy som fra de enorme datamengdene som blir generert, deler den inn i mindre seksjoner, for å oppdage likheter mellom disse dataene og kjenne forholdene som peker dem ut.
Det er ekstremt viktig å finne likheter mellom resultatene og foreta en foreløpig vurdering av dataene som skal analyseres.
Tekstanalyse.
Siden de fleste av dataene som genereres av brukere er tekster, for eksempel e-post, internett-søk, blant andre. Denne prosessen søker å fjerne informasjonen fra disse dataene, for å modellere forskjellige emner eller forutsi fremtidige søk fra brukere.
Til slutt, hvordan kan vi visualisere dataene?
Siden vi har sluttresultatet, etter å ha fanget, behandlet og analysert den enorme datamengden, må vi finne en måte å presentere den for sluttbrukeren på.
Ulike studier oppgir at sluttbrukeren foretrekker en presentasjon med en god struktur, med sammenlignende grafer som viser resultatene i stedet for en tabell med et stort antall tall og enkle konklusjoner.
Et eksempel på hvordan dette kan representeres er gjennom Mondrian-plattformen, “det er en plattform som gjør det mulig å se informasjon gjennom analysene som er utført på dataene vi har. Med denne plattformen prøver vi å nå et mer spesifikt publikum, og et mer begrenset verktøy som et integrert målkort for en organisasjon. " (Wikipedia, 2018)
Også infografikken de er blitt fasjonable når det gjelder å presentere resultatene oppnådd ved dataanalyse, siden det er et visuelt interessant, livlig og enkelt materiale for massemottak.
Et eksempel på et nylig opprettet verktøy av Vodafone
I Spania, nærmere bestemt i byen Barcelona, presenterte Vodafone under arrangementet Mobile World Congress et verktøy for små og mellomstore bedrifter i landet for å dra nytte av Big Data slik at de kan kjenne til og bruke dataene som genereres av Vodafone-forbrukere, og dette tjene dem for fremtidige beslutninger om deres virksomhet.
Vodafone opplyser at dataene vil være helt anonyme og dataene vil handle om deres atferdsmønstre, for eksempel: stedene de har gått til, hvor lang tid de bruker der, varighet av samtaler, internettsider de ofte, hva de kjøper, mobilapplikasjoner som blant annet installerer.
91% av den spanske befolkningen får tilgang til internett via en mobiltelefon.
Små og mellomstore bedrifter som leier sitt Big Data-verktøy kalt "Vodafone Analytics", må betale et månedlig abonnement for å få tilgang til alle disse dataene.
Denne privilegerte informasjonen vil gi en mer solid beslutningstaking om hvor mye lager de trenger å ha for et bestemt produkt, se om det er mulig å åpne nye filialer og hvor steder, reklamekampanjer fokusert på visse sektorer, blant mange andre ting.
Likeledes påpeker Vodafone at det ikke bare vil være rettet mot SMBer i landet, men også at offentlige institusjoner kan tegne abonnement for å fatte beslutninger om byplanlegging, bruk av offentlig transport, blant ulike spørsmål av betydning for samfunnet.
Det vil være to varianter for dens kommersialisering, en som vil være direkte knyttet til hva organisasjonen trenger, og den andre som plasserer informasjonen etter moduler og vil koste rundt 1000 eller 1500 euro per måned.
Betydningen av Big Data
Gjennom lesningen har det vært mulig å lese eller utlede forskjellige fordeler som det vil bety for organisasjoner å ha i hendene alt Big Data tilbyr, men å være litt mer spesifikk, i følge PowerData (2018) ville dette være noen fordeler for forskjellige situasjoner overfor organisasjoner av alle slag.
Turisme.
At en klient skal være fornøyd og glede seg over oppholdet, er nøkkelen til suksess for en organisasjon som opererer på dette området, men grad av selvtilfredshet er ikke alltid like lett å tallfeste, spesielt når organisasjonen ønsker det.
Å bruke Big Data gir disse organisasjonene muligheten til å analysere dataene som kastes av kundene, analysere dem og gi dommer om en bestemt situasjon, så kanskje unngå et problem før det er for sent.
Helse.
I organisasjoner med fokus på kundehelse har Big Data mye å tilby. Medisinske journaler, helseplaner, anskaffet forsikring, blant mange andre aktiviteter, kan være vanskelig å kontrollere, ettersom de er fulle av informasjon av største betydning for organisasjonen.
Det er her Big Data kommer inn, der den nøyaktig og raskt vil analysere all den lagrede informasjonen, og det vil være mulig å gjøre vurderinger om enhver diagnose eller behandling for en pasient på rettidig måte.
Administrasjon.
I dag står administrasjonen overfor en stor utfordring: at kvaliteten og produktiviteten opprettholdes eller til og med forbedres, men med et kort budsjett. Ved hjelp av Big Data økes operasjonene og administrasjonen vil ha en utvidet visjon av alle aktivitetene som utføres i organisasjonen.
Detaljhandel. 5
Hvordan produkter omsettes har avansert de siste årene, ettersom forbrukere nå forventer at forhandlere skal vite hva de vil og når de vil ha det.
Big data er en god støtte for folk som driver med denne typen virksomheter, siden de nå har en betydelig mengde informasjon om hva kunden virkelig vil, hva kjøpsvanene deres er, kjenner merkevarene eller produktene som klienten er tro mot, blant annet. de kan
5 Konseptet er ofte knyttet til salg av store mengder, men til mange forskjellige kjøpere. (Porto, 2014)
spå hvilke produkter som vil være en tendens blant forbrukerne eller anbefale produkter av forskjellige slag.
Økningen av smarte telefoner eller forskjellige periferiutstyr som har GPS, gir organisasjoner mulighet til å målrette annonsering til kunder når de er i nærheten av et bestemt etablissement. Dette øker fortjenesten til organisasjonene som leverer tjenesten og gir muligheten for å tiltrekke nye forbrukere.
Avhandlingsforslag.
Implementering av Big Data i en SMB i Orizaba-byen for å forbedre annonseringen.
Objektiv.
Vet hva forbrukerne ser etter, slik at SMB-er kan gjennomføre kampanjer, annonsere produktene sine, blant annet for å øke annonseringen.
Takk.
Jeg takker familien for at jeg ga meg all støtte og driv til å fortsette dag for dag, til Technological Institute of Orizaba for å ha åpnet dørene for meg og tillatt meg å fortsette studiene med Master in Administrative Engineering og Doctor Fernando Aguirre og
Hernández for å motivere meg med sine kunnskaper i Fundamentals of Administrative Engineering seminaret til å utføre hver av de tildelte artiklene.
Konklusjon.
Ved å lese denne artikkelen har vi vært i stand til å innse at Big Data er et relativt nytt verktøy, men at det for ingenting i verden vil være midlertidig, siden det med den store strømmen av data vi har i dag, blir stadig større ba om noen metodikk som lar oss Big Data.
Big Data er en del av endringsutstyret i hvordan organisasjoner og til og med samfunn styres. Så jeg tror, dette vil etablere grunnlaget for hva som vil være andre typer evolusjon for mennesket.
Bibliografi.
Ciampagna, JM (4. mars 2015). Professor José's blogg. Mottatt fra
Bestemt. (23. august 2011). Begrepsdefinisjon. Mottatt fra http: //concepcióndefinicion.de/tecnologia/
IGN Group. (2. mai 2017). IGN Group Management-løsninger for små og mellomstore bedrifter. Mottatt fra
Institutt for kunnskapsteknikk. (13. oktober 2016). IIC Institute of kunnskapsteknologi. Mottatt fra «http://www.iic.uam.es/innovacion/her Herramientas-big-data-para-empresa /»
MARTÍNEZ, V. (27. februar 2018). Vodafone lanserer et "big data" -verktøy for små og mellomstore bedrifter for å bli bedre kjent med kundene. Verden.
PowerData. (2018). PowerData Datahåndteringsspesialister. Mottatt fra
Wikipedia. (20. februar 2018). Wikipedia det gratis leksikon. Mottatt fra
Wikipedia. (27. februar 2018). Wikipedia, gratis leksikon. Mottatt fra
_________
En zettabyte er en enhet med informasjonslagring, hvis symbol er ZB, det tilsvarer 1021 byte. (Wikipedia, 2018)
Send e-post.
Det er prosessen som lar organisasjoner flytte data fra flere kilder, formatere og rense dem, og laste dem opp til en annen database for å analysere dem, eller til et annet operativsystem for å støtte en forretningsprosess. (Wikipedia, 2018)
Det er en kombinasjon av syntetiske, forklarende og lettfattelige bilder og tekster for å kommunisere informasjon visuelt for å lette overføringen. (Ofifacil, 2018)
Global Positioning System.
