מה זה ביג דאטה?

המושג ביג דאטה מתייחס לכמות המדהימה של מידע מובנה ולא מובנה שבני אדם ומכונות מייצרים - פטה-בייטים מדי יום, על פי PwC. המידע יכול לכלול את הפוסטים החברתיים שמיועדים לייצר רגש בלקוחות, נתוני חיישנים המציגים את מצב המכונות ועסקאות פיננסיות שמעבירות כסף במהירות אדירה. הוא גם מסיבי מדי, מגוון מדי, ומגיע אלינו מהר מדי בשביל להשתמש בשיטות עבודה ובכלים ישנים לעיבוד נתונים כדי לעמוד בעומס.

הוא גם בעל ערך רב מדי כדי לא לנתח אותו. לביג דאטה יש את היכולת לחלץ תובנות מאוסף הנתונים הרחב הזה כדי לעזור לארגון להפוך ליעיל יותר, לחדש מהר יותר, להרוויח יותר כסף, ולנצח בכל מה שאפשר.

למרבה המזל, ההתקדמות בטכנולוגיות וכלים של ניתוח ולמידת מכונה הופכים את ניתוח הביג דאטה לנגיש עבור כל חברה.

מה זה ביג דאטה? הגדרת ביג דאטה

הכוונה בביג דאטה היא למערכות נתונים גדולות ומורכבות ביותר, שלא ניתן לנהל או לנתח בקלות בכלים מסורתיים לעיבוד נתונים, במיוחד גיליונות אלקטרוניים. בביג דאטה נכללים נתונים מובנים, כמו מסד נתונים של מלאי או רשימה של עסקאות פיננסיות; נתונים לא מובנים, כגון פוסטים חברתיים או סרטוני וידאו; ומערכי נתונים מעורבים כמו אלה ששימשו לאימון מודלי שפה גדולים לבינה מלאכותית. מערכי נתונים אלה עשויים לכלול כל דבר, החל מעבודותיו של שייקספיר ועד גיליונות אלקטרוניים של תקציב החברה ב-10 השנים האחרונות.

הביג דאטה רק גדל ככל שפריצות הדרך הטכנולוגיות האחרונות צמצמו משמעותית את עלות האחסון והמחשוב, מה שמקל ומוזיל אחסון של יות נתונים מאי פעם. בעזרת נפח מוגבר זה חברות יכולות לקבל החלטות עסקיות מדויקות ורלוונטיות יותר עם הנתונים שלהן. אבל השגת הערך המלא מביג דאטה נוצרת לא רק מהניתוח שלו - וזה יתרון אחר לגמרי. זהו תהליך גילוי שלם שדורש אנליסטים, משתמשים עסקיים ומנהלים בעלי תובנות ששואלים את השאלות הנכונות, מזהים דפוסים, מניחים הנחות מושכלות ומנבאים התנהגות.

מהם חמשת ה-"V" בביג דאטה?

באופן מסורתי, זיהינו בביג דאטה שלושה מאפיינים: מגוון (variety), נפח (volume) ומהירות (velocity), הידועים גם כ"שלושת ה-V". עם זאת, שני V נוספים הופיעו בשנים האחרונות: ערך (value) ואמיתות (veracity).

תוספות אלה הגיוניות כי היום הנתונים הפכו להון. תחשוב על כמה מחברות הטכנולוגיה הגדולות בעולם. רבים מהמוצרים שהם מציעים מבוססים על הנתונים שלהם, והם מנתחים אותם כל הזמן כדי לייצר יותר יעילות ולפתח יוזמות חדשות. ההצלחה תלויה בכל חמשת ה-V.

• כרך. כמות הנתונים חשובה. עם נתונים גדולים, תצטרך לעבד נפחים גבוהים של נתונים לא מובנים בצפיפות נמוכה. אלה יכולים להיות נתונים בעלי ערך לא ידוע, כמו הזנות נתונים מ-X (לשעבר Twitter), קליקסטרים בדף אינטרנט או אפליקציה סלולרית, או ציוד מותאם לחיישנים. עבור ארגונים מסוימים, זה עשוי להיות עשרות טרה-בייט של נתונים. עבור אחרים, זה עשוי להיות מאות פטה-בייט.
• מְהִירוּת. מהירות היא הקצב המהיר שבו נתונים מתקבלים ו(אולי) פועלים. בדרך כלל, המהירות הגבוהה ביותר של נתונים זורמת ישירות לזיכרון לעומת כתיבה לדיסק. חלק מהמוצרים החכמים התומכים באינטרנט פועלים בזמן אמת או כמעט בזמן אמת וידרשו הערכה ופעולה בזמן אמת.
• מגוון. מגוון מתייחס לסוגי הנתונים הרבים הזמינים. סוגי נתונים מסורתיים היו מובנים והשתלבו בצורה מסודרת ב-a מאגר נתונים יחסי. עם עליית הנתונים הגדולים, הנתונים מגיעים בסוגי נתונים חדשים לא מובנים. סוגי נתונים לא מובנים ומובנים למחצה, כגון טקסט, אודיו ווידאו, דורשים עיבוד מוקדם נוסף כדי להפיק משמעות ולתמוך במטא נתונים.
• אמיתות. עד כמה הנתונים מאומתים - וכמה אפשר להסתמך עליהם? רעיון האמיתות בנתונים קשור למושגים פונקציונליים אחרים, כגון איכות נתונים ושלמות נתונים. בסופו של דבר, כל אלה חופפים ומנהלים את הארגון במאגר נתונים שמספק נתונים איכותיים מאוד, מדויקים ואמינים להפעלת תובנות והחלטות.
• ערך. לנתונים יש ערך משמעותי בעסקים. אבל זה לא מועיל עד שהערך הזה יתגלה. מכיוון שביג דאטה מרכיב הן את הרוחב והן את העומק של התובנות, איפשהו בתוך כל המידע הזה טמונות תובנות שיכולות להועיל לארגון שלך. ערך זה יכול להיות פנימי, כגון תהליכים תפעוליים שעשויים להיות ממוטבים, או שהוא יכול להיות חיצוני, כגון הצעות לפרופיל לקוח שיכולות למקסם את המעורבות.

האבולוציה של ביג דאטה: עבר, הווה ועתיד

למרות שהרעיון של ביג דאטה חדש יחסית, הצורך לנהל מערכי נתונים גדולים מתוארך לשנות השישים והשבעים עם פתיחת מרכזי הנתונים הראשונים והפיתוח של מסד הנתונים היחסי.

עבר. בסביבות 2005, אנשים החלו להבין כמה נתונים המשתמשים יצרו באמצעות Facebook, YouTube ושירותים מקוונים אחרים. Apache Hadoop, מסגרת קוד פתוח שנוצרה במיוחד לאחסון וניתוח של מערכי נתונים גדולים, פותחה באותה שנה. גם NoSQL החל לצבור פופולריות במהלך תקופה זו.

מתנה. הפיתוח של מסגרות קוד פתוח, כמו Apache Hadoop ולאחרונה Apache Spark, היה חיוני לצמיחה של ביג דאטה כי הן הופכות את העבודה עם ביג דאטה קלה יותר וזולה יותר לאחסון. בשנים שחלפו מאז, נפח הביג דאטה זינק. משתמשים עדיין מייצרים כמויות אדירות של נתונים - אבל לא רק בני אדם עושים זאת.

עם הופעת Internet of Things (IoT), יותר חפצים והתקנים מחוברים לאינטרנט, אוספים נתונים על דפוסי שימוש של לקוחות וביצועי מוצרים. הופעתו של למידת מכונה הפיק נתונים נוספים.

עתיד. ביג דאטה הגיע רחוק, אבל הערך שלו רק גדל ככל שבינה מלאכותית גנרטיבית ומחשוב ענן משתמשים בו כדי להרחיב בארגונים. הענן מציע למדרגיות אלסטית, אמיתית, שבה מפתחים יכולים פשוט ליצור אשכולות אד-הוק כדי לבדוק תת-קבוצה של נתונים. ו מסדי נתונים גרפים הופכים חשובים יותר ויותר, עם היכולת שלהם להציג כמויות אדירות של נתונים באופן שהופך את הניתוח למהיר ומקיף.

היתרונות של ביג דאטה

שירותי ביג דאטה מאפשרים הבנה מקיפה יותר של מגמות ודפוסים על ידי שילוב מערכי נתונים מגוונים ליצירת תמונה מלאה. שילוב זה לא רק מקל על ניתוח רטרוספקטיבי, אלא גם משפר יכולות חיזוי ובכך מאפשר תחזיות מדויקות יותר וקבלת החלטות אסטרטגית. נוסף על כך, בשילוב עם בינה מלאכותית, ביג דאטה מתעלה על ניתוחים מסורתיים, ומעצים ארגונים כדי לאפשר פתרונות חדשניים ולהניב תוצאות מהפכניות.

תשובות מלאות יותר אומרות יותר אמון בנתונים - מה שאומר גישה שונה לחלוטין להתמודדות עם בעיות.

• תובנות טובות יותר. כאשר לארגונים יש יותר נתונים, הם יכולים להפיק תובנות טובות יותר. במקרים מסוימים, הטווח הרחב יותר מאשר תחושות בטן כנגד קבוצה מגוונת יותר של נסיבות. במקרים אחרים, מאגר נתונים גדול יותר חושף חיבורים שלא היו גלויים בעבר ומרחיב פרספקטיבות שעלולות להיות חסרות. כל אלו מאפשרים לארגונים להבין באופן מקיף יותר את המדוע והאיך של דברים, בייחוד כאשר אוטומציה מאפשרת עיבוד מהיר וקל יותר של ביג דאטה.
• קבלת החלטות. תובנות טובות יותר עוזרות לארגונים לקבל החלטות מונעות נתונים עם תחזיות ותכנונים אמינים יותר. השילוב של ביג דאטה עם אוטומציה וניתוח פותח מגוון שלם של אפשרויות, כולל מגמות שוק מעודכנות יותר, ניתוח מדיה חברתית ודפוסים המשמשים לניהול סיכונים.
• חוויות לקוח מותאמות אישית. ביג דאטה מאפשר לארגונים לבנות פרופילי לקוחות באמצעות שילוב של נתוני מכירות ללקוחות, נתונים דמוגרפיים לתעשייה ונתונים קשורים כגון פעילות מדיה חברתית ומעורבות בקמפיין שיווקי. לפני אוטומציה וניתוח, סוג זה של התאמה אישית היה בלתי אפשרי בשל ההיקף העצום שלה; בעזרת ביג דאטה רמה זו של גרעיניות משפרת את המעורבות ומשפרת את חוויית הלקוח.
• יעילות תפעולית משופרת. כל מחלקה מייצרת נתונים, גם אם הצוותים לא באמת חושבים על זה. משמעות הדבר היא שכל מחלקה יכולה להפיק תועלת מנתונים ברמה תפעולית למשימות כגון זיהוי חריגות בתהליך, זיהוי דפוסים לתחזוקה ושימוש במשאבים, והדגשת מניעים נסתרים של טעויות אנוש. בין שמדובר בבעיות טכניות או בבעיות של ביצועי צוות, ביג דאטה מפיק תובנות לגבי האופן שבו ארגון פועל - וכיצד הוא יכול להשתפר.

מקרי שימוש של ביג דאטה

ביג דאטה יכול לעזור לכם לייעל מגוון פעילויות עסקיות, כולל חוויית לקוח וניתוח נתונים. הנה רק כמה.

1. קמעונאות ומסחר אלקטרוני. חברות כמו Netflix ו-Procter & Gamble משתמשות בביג דאטה כדי לצפות את דרישת הלקוחות. הם בונים מודלים חזויים למוצרים ושירותים חדשים על ידי סיווג תכונות מפתח של מוצרים או שירותים בעבר ובהווה ויצירת מודלים של הקשר בין תכונות אלו לבין ההצלחה המסחרית של ההצעות. בנוסף, P&G משתמשת בנתונים ובניתוחים מקבוצות מיקוד, מדיה חברתית, שווקי בדיקה והשקת חנויות מוקדמת כדי לתכנן, לייצר ולהשיק מוצרים חדשים.

2. בריאות. תעשיית הבריאות יכולה לשלב מקורות נתונים רבים באופן פנימי, כגון רשומות בריאות אלקטרוניות, מכשירים לבישים של מטופלים ונתוני איוש, וגם באופן חיצוני, כגון רשומות ביטוח ומחקרי מחלות, כדי לייעל הן את חוויות הספק והן את חווית המטופל. באופן פנימי, ניתן לייעל את לוחות זמני האיוש, שרשראות האספקה וניהול המתקנים בעזרת תובנות שצוותי התפעול מספקים. עבור מטופלים, הטיפול המיידי והארוך שלהם יכול להשתנות בעקבות נתונים המניעים הכול כגון המלצות מותאמות אישית וסריקות חיזוי.

3. שירותים פיננסיים. כשמדובר באבטחה, לא מדובר רק בכמה תוקפים בודדים - הם עומדים מול צוותים שלמים של מומחים. נופי אבטחה ודרישות תאימות מתפתחות ללא הרף. נתונים גדולים עוזרים לך לזהות דפוסים בנתונים המצביעים על הונאה ולצבור כמויות גדולות של מידע כדי להפוך את הדיווח הרגולטורי למהיר הרבה יותר.

4. ייצור. גורמים שיכולים לחזות כישלונות מכניים עשויים להיות קבורים עמוק בנתונים מובנים - חשבו על השנה, היצרן והדגם של הציוד - כמו כן בנתונים לא מובנים הכוללים מיליוני כניסות ליומן, נתוני חיישנים, הודעות שגיאה וקריאות טמפרטורת המנוע. על ידי ניתוח האינדיקציות האלו לבעיות פוטנציאליות לפני שיתרחשו בפועל, ארגונים יכולים לפרוס תחזוקה בעלות יעילה יותר ולמקסם את זמן הפעולה של חלקים וציוד.

5. שירותים ממשלתיים וציבוריים. משרדי ממשלה עשויים לאסוף נתונים ממקורות רבים ושונים, כגון רשומות של רשות הרישוי, נתוני תנועה, נתוני משטרה/כבאי אש, רשומות בתי ספר ציבוריים ועוד. איסוף זה יכול להגביר את היעילות בדרכים רבות ושונות, כגון זיהוי מגמות נהיגה עבור ניהול חיתוך אופטימלי והקצאת משאבים טובה יותר בבתי הספר. ממשלות יכולות גם לפרסם נתונים לציבור, ובכך לאפשר שקיפות משופרת כדי לחזק את אמון הציבור.

אתגרי ביג דאטה

אמנם לביג דאטה יש פוטנציאל רב, אך הוא מגיע עם אתגרים.

ראשית, ביג דאטה...הוא בעצם נתוני עתק. למרות שפותחו טכנולוגיות חדשות כדי להקל על אחסון נתונים, נפחי הנתונים מכפילים את גודלם כל שנתיים, על פי אנליסטים. הפחתת הנפח לא תקל על ארגונים שמתקשים לעמוד בקצב הפקת הנתונים שלהם ולמצוא דרכים לאחסן אותם ביעילות.

ולא מספיק רק לאחסן את הנתונים בעלות נוחה ונגישה. יש להשתמש בנתונים כדי שיהיה להם ערך, וההצלחה בכך תלויה באיסוף. נתונים מצטברים - כלומר, נתונים רלוונטיים ללקוח המאורגנים בצורה המאפשרת ניתוח משמעותי - לא פשוט מופיעים. האיסוף דורש עבודה רבה. בארגונים רבים, מדעני נתונים מעבירים 50% עד 80% מזמנם באיסוף והכנת נתונים כך שניתן להשתמש בהם ביעילות.

לאחר שכל הנתונים מאוחסנים במאגר הנתונים של הארגון, עדיין קיימים שני אתגרים משמעותיים. ראשית, צורכי אבטחת הנתונים והפרטיות ישפיעו על האופן שבו צוותי IT מנהלים את הנתונים האלה. ניהול זה כולל עמידה בתקנות אזוריות/תעשייתיות, הצפנה וגישה מבוססת-תפקיד לנתונים רגישים. שנית, הנתונים מועילים רק אם משתמשים בהם. יצירת תרבות מבוססת נתונים יכולה להיות מאתגרת, במיוחד אם מדיניות מדור קודם וגישות ארוכות טווח מוטבעות בתוך התרבות. יישומים דינמיים חדשים, כמו ניתוח בשירות עצמי, יכולים לשנות את כללי המשחק כמעט בכל מחלקה, אך צוותי IT חייבים להשקיע את הזמן והמאמץ בחינוך, בהיכרות ובהכשרה; זוהי השקעה לטווח ארוך שמייצרת שינויים ארגוניים משמעותיים כדי להשיג תובנות ואופטימיזציות.

לבסוף, טכנולוגיית הביג דאטה משתנה בקצב מהיר. לפני מספר שנים, Apache Hadoop הייתה הטכנולוגיה הפופולרית ששימשה לטיפול ב-Big Data. ואז Apache Spark הוצג ב-2014. כיום, שילוב של טכנולוגיות מספק פריצות דרך חדשות בשוק הביג דאטה. ההתעדכנות בהן היא אתגר מתמשך.

איך ביג דאטה עובד

העבודה בביג דאטה מתאפשרת במתן תובנות ששופכות אור על הזדמנויות חדשות ומודלים עסקיים. לאחר שהנתונים עובדו, תחילת העבודה כוללת שלוש פעולות מפתח:

1. שילוב

ביג דאטה מאחד נתונים ממקורות ויישומים רבים שונים. מנגנוני שילוב נתונים מסורתיים, כגון חילוץ, טרנספורמציה וטעינה (ETL) בדרך כלל אינם עומדים במשימה. זה דורש אסטרטגיות וטכנולוגיות חדשות כדי לנתח מערכי נתונים גדולים בקנה מידה של טרה-בייט, או אפילו פטה-בייט.

במהלך האינטגרציה, עליך להביא את הנתונים, לעבד אותם ולוודא שהם מעוצבים וזמינים בצורה שהאנליסטים העסקיים שלך יוכלו להתחיל איתה.

2. ניהול

לביג דאטה נדרש אחסון. פתרון האחסון שלכם יכול להיות בענן, באתר הלקוח או בשניהם. אתה יכול לאחסן את הנתונים שלך בכל צורה שתרצה ולהביא את דרישות העיבוד הרצויות ומנועי התהליך הדרושים לאותם מערכי נתונים על בסיס לפי דרישה. אנשים רבים בוחרים את פתרון האחסון שלהם לפי המקום שבו הנתונים שלהם נמצאים כעת. אגמי נתונים צוברים פופולריות בהדרגה מכיוון שהם תומכים בדרישות המחשוב הנוכחיות שלכם ומאפשרים לכם להחליף משאבים לפי הצורך.

3. ניתוח

ההשקעה שלכם בביג דאטה משתלמת כאשר אתם מנתחים את הנתונים ופועלים לפיהם. ניתוח חזותי של מערכי הנתונים המגוונים שלכם מבהיר לכם דברים חדשים. חקור את הנתונים עוד יותר כדי למצוא תגליות חדשות. שתף את הממצאים שלך עם אחרים. בנה מודלים של נתונים עם למידת מכונה ובינה מלאכותית. תדאגו שהנתונים שלכם יעבדו בשביל הארגון שלכם.

שיטות עבודה מומלצות של ביג דאטה

כדי לעזור לך במסע ה-Big Data שלך, ריכזנו עבורך כמה שיטות עבודה מומלצות חשובות לזכור. להלן ההנחיות שלנו לבניית קרן ביג דאטה מוצלחת.

1. התאימו ביג דאטה למטרות עסקיות ספציפיות

מערכי נתונים נרחבים יותר מאפשרים לך למצוא תגליות חדשות. לשם כך, חשוב לבסס השקעות חדשות במיומנויות, ארגון או תשתית עם הקשר מונע עסקי חזק כדי להבטיח השקעות ומימון מתמשכים בפרויקט. כדי לקבוע אם אתה בכיוון הנכון, שאל כיצד נתונים גדולים תומכים ומאפשרים את סדרי העדיפויות העסקיים וה-IT המובילים שלך. דוגמאות כוללות הבנה כיצד לסנן יומני אינטרנט כדי להבין את התנהגות המסחר האלקטרוני, הפקת סנטימנט ממדיה חברתית ואינטראקציות עם תמיכת לקוחות, והבנת שיטות מתאם סטטיסטיות והרלוונטיות שלהן עבור נתוני לקוחות, מוצר, ייצור והנדסה.

2. טפלו במחסורים במיומנויות בעזרת תקנים ופיקוח

אחד המכשולים הגדולים ביותר להפקת תועלת מהשקעה בביג דאטה הוא מחסור בצוות בעל המיומנויות הנדרשות לניתוח הנתונים שלכם. אתה יכול לצמצם את הסיכון הזה על ידי הבטחת שטכנולוגיות ביג דאטה, שיקולים והחלטות יתווספו לתוכנית ממשל ה-IT שלך. סטנדרטיזציה של הגישה שלך תאפשר לך לנהל עלויות ולמנף משאבים. ארגונים המיישמים פתרונות ואסטרטגיות ביג דאטה צריכים להעריך את דרישות המיומנות שלהם מוקדם ולעתים קרובות ועליהם לזהות באופן יזום כל פערי מיומנויות פוטנציאליים. ניתן לטפל בהם על ידי הדרכה/הצלבה של משאבים קיימים, שכירת משאבים חדשים ומינוף חברות ייעוץ.

3. מטבו את העברת הידע בעזרת מרכז המצוינות

השתמש בגישה של מרכז מצוינות כדי לשתף ידע, לשלוט בפיקוח ולנהל תקשורת פרויקטים. בין אם ביג דאטה היא השקעה חדשה או מתרחבת, ניתן לחלק את העלויות הרכות והקשות על פני הארגון. מינוף גישה זו יכול לעזור להגדיל את יכולות הביג דאטה ואת הבגרות הכוללת של ארכיטקטורת המידע בצורה מובנית ושיטתית יותר.

4. התמורה העליונה היא התאמת הנתונים הלא מובנים לנתונים המובנים

זה בהחלט בעל ערך לנתח ביג דאטה בעצמו. אבל ניתן להפיק תובנות עסקיות גדולות עוד יותר באמצעות חיבור ושילוב ביג דאטה בצפיפות נמוכה עם הנתונים המובנים שבהם אתם משתמשים כבר היום.

בין אם אתה לוכד נתונים גדולים של לקוחות, מוצר, ציוד או סביבתיים, המטרה היא להוסיף נקודות נתונים רלוונטיות יותר לסיכומים הראשיים ולסיכומים האנליטיים שלך, ולהוביל למסקנות טובות יותר. לדוגמה, יש הבדל בהבחנה של כל סנטימנט הלקוחות מזה של הלקוחות הטובים ביותר שלך בלבד. וזו הסיבה שרבים רואים בביג דאטה הרחבה אינטגרלית של יכולות הבינה העסקית הקיימות שלהם, פלטפורמת מחסני הנתונים וארכיטקטורת המידע.

זכור כי התהליכים והמודלים האנליטיים של נתונים גדולים יכולים להיות מבוססי אדם ומכונות כאחד. יכולות ניתוח ביג דאטה כוללות סטטיסטיקה, ניתוח מרחבי, סמנטיקה, גילוי אינטראקטיבי והדמיה. באמצעות מודלים אנליטיים, אתה יכול לתאם סוגים ומקורות שונים של נתונים כדי ליצור אסוציאציות ותגליות משמעותיות.

5. תכננו את מעבדת הגילוי לביצועים

גילוי המשמעות בנתונים שלך אינו תמיד פשוט. לפעמים אנחנו אפילו לא יודעים מה אנחנו מחפשים. זה צפוי. ההנהלה ומחלקת ה-IT צריכים לתמוך בחוסר כיוון זה או חוסר בדרישה ברורה.

יחד עם זאת, חשוב לאנליסטים ומדעני נתונים לעבוד בשיתוף פעולה הדוק עם העסק כדי להבין את פערי הידע והדרישות העיקריים של העסק. כדי להתאים לגילוי האינטראקטיבי של נתונים ולניסוי של אלגוריתמים סטטיסטיים, יש צורך באזורי עבודה בעלי ביצועים גבוהים. ודא שלסביבות ארגז חול יש את התמיכה הדרושות לה - והן מנוהלות כהלכה.

6. התאימו את עצמכם למודל ההפעלה של הענן

תהליכי ביג דאטה ומשתמשים דורשים גישה למגוון רחב של משאבים הן עבור ניסויים איטרטיביים והן עבור הפעלת עבודות ייצור. פתרון ביג דאטה כולל את כל תחומי הנתונים כולל עסקאות, נתוני אב, נתוני התייחסות ונתונים מסוכמים. יש ליצור ארגזי חול אנליטיים לפי דרישה. ניהול משאבים הוא קריטי כדי להבטיח שליטה בכל זרימת הנתונים, כולל עיבוד מקדים ואחרי, אינטגרציה, סיכום בתוך מסד הנתונים ומודלים אנליטיים. אסטרטגיית אבטחה ואבטחה פרטית וציבורית מתוכננת היטב ממלאת תפקיד בלתי נפרד בתמיכה בדרישות המשתנות הללו.

למידע נוסף על ביג דאטה ב-Oracle

עבור ארגונים הזקוקים לניהול יעיל ומקיף של ביג דאטה, פלטפורמת Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Big Data מספקת מגוון רחב של יכולות עם יחס יוצא דופן בין מחיר לביצועים. בעזרת כלי ביג דאטה המשולבים במקור, OCI היא פלטפורמת ביג דאטה מנוהלת במלואה, בעלת יכולת קנה מידה משתנה אוטומטית וגמישה, המסופקת במודל תשלום לפי שימוש שמאגד את כל הנתונים יחד.

הנפח, המהירות ומגוון הביג דאטה מקשים על הפקת תובנות משמעותיות ומודיעין מעשי - אבל חברות שמשקיעות בכלים ובמומחיות הדרושים כדי לחלץ מידע בעל ערך מהנתונים שלהן יכולות לחשוף שפע של תובנות שנותנות למקבלי החלטות את היכולת לבסס אסטרטגיה על עובדות, לא ניחושים.

שאלות נפוצות בנושא ביג דאטה

מה המשמעות של ביג דאטה?

המושג ביג דאטה מתייחס למערכי נתונים גדולים ומגוונים במיוחד שאינם מנוהלים בקלות באמצעות שיטות וכלים מסורתיים לעיבוד נתונים.

מהי דוגמה לביג דאטה?

ביג דאטה מתאפיינים בחמשת ה-V - כלומר, הם מכילים נפח (volume) גדול של מידע, שמציג מהירות (velocity) גבוהה או מהירות יצירת נתונים, יש לו מגוון (variety) של סוגי נתונים, והוא מדגיש את האמיתות (veracity) והערך (value) של הנתונים. מקורות לדוגמה כוללים הודעות דוא"ל וטקסטים, סרטונים, מסדי נתונים, נתוני חיישנים IoT, פוסטים חברתיים, דפי אינטרנט ועוד.

דוגמאות לתעשיות המסתמכות על קבלת החלטות מבוססות נתונים הן שירותי בריאות, קמעונאות, כספים ושיווק. בתחום הבריאות, ביג דאטה יכול לשמש לחפירה במערכי נתונים גדולים כדי לחזות מתי מטופל יכול להפיק תועלת מהתערבות מוקדמת לפני שמתפתחת מחלה כגון סוכרת מסוג 2. בקמעונאות, ביג דאטה יכול לעזור לייעל את המלאי ולהתאים אישית הצעות והמלצות. בתחום הכספים, ביג דאטה משמש לגילוי הונאות ואיתור מגמות טוב יותר, ומשווקים יכולים לעקוב אחר נפח עצום של נתוני מדיה חברתית לא מובנים כדי לזהות רגישויות חברתיות ולייעל קמפיינים פרסומיים.