Використання Big Data для підвищення ефективності діяльності компанії

Размещено на http://allbest.ru

Західноукраїнський національний університет

Використання big data для підвищення ефективності діяльності компанії

Семененко Юрій Сергійович доктор філософії (PhD),

викладач кафедри економічної кібернетики та інформатики

м. Тернопіль



Анотація

Сучасний ринок характеризується високим рівнем конкуренції та компаніями які шукають додаткові конкурентні переваги для того щоб стати кращими на ринку та надати клієнтам кращий сервіс. Однією з таких переваг може бути використання Big Data для оптимізації та кращого управління діяльністю компанії. В процесі дослідження проаналізовано поняття великих даних Big Data та основні принципи, які лежать в основі цього поняття. Використання Big Data має численні переваги, особливо в сфері управління компаніями. big data конфіденційність бізнес

Аналіз великих обсягів даних дозволяє виявляти складні залежності та тренди, що можуть бути недосяжними для традиційних методів. Це дозволяє керівникам приймати більш обгрунтовані та стратегічні рішення. Використання Big Data сприяє виявленню нових можливостей для інновацій та покращень у бізнес-процесах, що сприяє підвищенню конкурентоспроможності компаній. Аналітика великих даних дозволяє підприємствам більш точно прогнозувати та реагувати на зміни в ринкових умовах, що забезпечує їхню стійкість у змінному бізнес-середовищі. Описано різні типи та методи які використовуються в процесі аналізу Big Data. В статті проаналізовано використання машинного навчання та штучного інтелекту, аналізу великих даних, обробки натуральної мови, аналітики соціальних мереж, візуалізації даних та інших методів та інструментів які використовуються для аналізу та використання великих обсягів даних у стратегічному управлінні ефективністю компанії.

Також в статті проаналізовано характеристики даних, які збираються, зберігаються, опрацьовуються та аналізуються з допомогою технології Big Data. Визначено основні переваги, які отримує компанія при впроваджені технологій Big Data та використання аналізу великих даних для підвищення ефективності діяльності компанії. Описано методологію впровадження аналізу великих даних в діяльність компанії, визначено основні етапи впровадження та потенційні проблемні місця які виникають в процесі впровадження і шляхи їх вирішення. Використання Big Data в сучасному бізнесі є надзвичайно важливим елементом для досягнення успіху та стабільності компаній. Враховуючи переваги та виклики цієї концепції, підприємства можуть використовувати аналіз великих даних для удосконалення своєї стратегії та досягнення конкурентних переваг у сучасному глобальному ринковому середовищі.

Ключові слова: Big Data, аналіз даних, ефективність компанії, оптимізація діяльності компанії



Abstract

Using big data to enhance company performance

Semenenko Yurii Serhiyovych PhD, teacher of the Department of Economic Cybernetics and Informatics, West Ukrainian National University, Ternopil

The modern market is characterized by high levels of competition, with companies seeking additional competitive advantages to excel in the market and provide better service to customers. One such advantage can be the utilization of Big Data for optimizing and enhancing company operations. This research explores the concept of Big Data and the fundamental principles underlying it. The use of Big Data offers numerous advantages, particularly in the realm of company management. Analyzing large volumes of data enables the identification of complex dependencies and trends that may be inaccessible through traditional methods, facilitating more informed and strategic decision-making by executives. Moreover, leveraging Big Data fosters the discovery of new opportunities for innovation and process improvement, thereby enhancing companies' competitiveness. Big Data analytics allows enterprises to more accurately forecast and respond to changes in market conditions, ensuring their resilience in dynamic business environments.

Various types and methods utilized in Big Data analysis are described in the article. The use of machine learning and artificial intelligence, big data analytics, natural language processing, social media analytics, data visualization, and other methods and tools for analyzing and utilizing large volumes of data in strategic company management are analyzed. Additionally, the characteristics of data collected, stored, processed, and analyzed using Big Data technology are discussed. The primary benefits accrued by companies through the implementation of Big Data technologies and the use of big data analytics to enhance company performance are identified. The methodology for implementing big data analytics into company operations is described, outlining the main stages of implementation and potential challenges encountered during the process, along with potential solutions. Utilizing Big Data in modern business is an extremely important element for achieving success and stability. Considering the advantages and challenges of this concept, enterprises can employ big data analytics to refine their strategies and gain competitive advantages in the contemporary global market environment.

Keywords: Big Data, data analysis, company efficiency, optimization of company activity



Вступ

Постановка проблеми. У наш час сучасний бізнес стикається зі складними викликами, пов'язаними з необхідністю постійного удосконалення ефективності своєї діяльності для того, щоб вижити та процвітати на конкурентному ринку.

У цьому контексті, використання Big Data аналітики стає ключовим елементом стратегічного управління компаніями. Впровадження та ефективне використання цієї технології викликає ряд проблем та викликів, які потребують уважного аналізу та розробки стратегій вирішення.

Однією з основних проблем є складність обробки та аналізу великих обсягів даних.

Компанії зіштовхуються з викликом ефективної обробки та інтерпретації даних, щоб здійснювати правильні управлінські рішення. Крім того, питання безпеки та конфіденційності даних є критичними у використанні Big Data.

Велика кількість даних вимагає від компаній створення оптимальних систем зберігання, обробки та аналізу, щоб забезпечити високу якість даних та точність аналізу.

Без належної стратегії управління даними, користування Big Data може стати неефективним та непродуктивним для компанії.

Важливо розглянути питання ефективного використання отриманої інформації для прийняття стратегічних рішень та досягнення бізнес-цілей. Важливо визначити, як отримані дані можуть бути перетворені в цінну інформацію та практичні дії, які призведуть до покращення ефективності компанії та її конкурентоспроможності.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Використання технологій Big Data для підвищення ефективності діяльності компаній досліджує велика кількість українських та іноземних вчених, такі як Н.П.Юрчук, С.С.Кіпоренко, Наталія Сапотніцька, Наталія Овандер, Вікторія Гарькава, Катерина Кірєєва, Олена Орленко, К.О.Шіковець. Однак систематизація методів Big Data та розробка методики впровадження аналізу великих даних потребують подальших досліджень.

Мета статті - вивчення та аналіз використання Big Data для оптимізації стратегій управління ефективністю компаній з врахуванням сучасних тенденцій та методів аналізу даних.



Виклад основного матеріалу

Використання Великих даних може відкривати широкі можливості для отримання значної конкурентної переваги. Ця констатація є вірною лише у випадку, коли збір, обробка та аналіз даних супроводжуються належною стратегією та готовністю бізнесу до впровадження змін. На сьогоднішній день Великі дані доступні переважно великим та фінансово стабільним компаніям, проте у майбутньому доступ до них може отримати і середні та малі підприємства за допомогою різноманітних інструментів.

Розвиток інформаційної інфраструктури бізнесу прогресує з вражаючою швидкістю, що свідчить про те, що Великі дані не обмежені виключно масовими ринками збуту чи великими виробництвами. Навіть компанії з вузьким профілем діяльності та сервісні підприємства можуть отримати значний потенціал для розвитку за умови вдалого використання Великих даних [1].

Big Data - це термін, що використовується для опису великих обсягів структурованих та неструктурованих даних, які надходять з різних джерел, таких як сенсори, соціальні медіа, мобільні пристрої, веб-сайти та інші. Ці дані характеризуються великою швидкістю, різноманітністю та об'ємом, який перевищує можливості традиційних методів обробки та аналізу. Обробка Big Data включає в себе використання спеціальних технологій та алгоритмів, спрямованих на здійснення аналізу, виявлення патернів, прогнозування та отримання цінної інформації для прийняття управлінських рішень.

Сьогодні Big Data широко використовуються в різних галузях людської діяльності, таких як інформаційні технології, промисловість, сільське господарство, енергетика, банківські та фінансові послуги, медицина та охорона здоров'я, торгівля, маркетинг, експлуатація та обслуговування складного обладнання, логістика, туризм, телекомунікації, житлово-комунальне господарство, електронне урядування, освіта, наукові дослідження та інші сфери.

Завдяки величезним обсягам накопичених даних, які постійно зростають, можливе проведення якісного аналізу, оцінки та прогнозування в майже будь-якій області [2].

Рис.1. Основні характеристики Big Data

Аналізуючи Big Data можна виділити ключові характеристики (рис.1):

- Обсяг даних у Big Data може бути вражаючим, оскільки вони надходять з різних джерел, таких як сенсори, соціальні медіа, веб-сайти, мобільні додатки та інші. Цей надзвичайно великий обсяг даних може перевищувати можливості традиційних методів обробки та зберігання. Для ефективної роботи з великим обсягом даних використовуються розподілені системи зберігання та обробки, такі як Hadoop та Apache Spark.

- Big Data включає в себе широкий спектр типів даних, від структурованих (таких як дані з баз даних) до неструктурованих (таких як тексти, зображення, відео) і напівструктурованих даних (таких як JSON або XML). Ця різноманітність створює виклики для їхньої обробки та аналізу, оскільки потрібно знайти ефективні методи для інтеграції та взаємодії з різнорідними даними.

- Важливим аспектом Big Data є швидкість надходження та обробки даних. Деякі дані можуть надходити з великою швидкістю або потоком, що вимагає їхньої обробки в реальному часі або навіть у режимі реального часу. Для цього використовуються спеціалізовані інструменти та технології для обробки потокових даних, які дозволяють оперативно реагувати на події та зміни.

Ці характеристики об'єднуються в тому, що вони викликають необхідність розвитку нових технологій, методів та стратегій для ефективної роботи з великими обсягами різноманітних та швидких даних, що надходять з різних джерел.

Враховуючи визначені характеристики з великим обсягом, різноманітністю та швидкістю надходження даних виникає потреба у розробці та використанні спеціальних інструментів і технологій для їхньої ефективної обробки та аналізу.

З врахуванням швидкості надходження даних, виникає необхідність в оперативній обробці та аналізі даних в реальному часі або при найближчій до нього можливості.

З великим обсягом та різноманітністю даних, виникає значна складність у забезпеченні їхньої якості. Це включає в себе очищення даних від помилок, невідповідностей та дублікатів, а також вирішення питань консистентності та стандартизації даних.

З врахуванням великої складності та обсягу Big Data, виникає потреба у постійному розвитку та вдосконаленні методів та підходів до їхньої обробки, аналізу та використання.

В сучасному світі, де кількість генерованих даних постійно зростає, використання Big Data стає все більш важливим для підприємств у всіх галузях. Big Data представляє собою не тільки великий обсяг інформації, але й велику різноманітність та швидкість надходження даних. Це створює унікальні виклики та можливості для бізнесу.

Враховуючи те, що при використанні Big Data використовується велика кількість даних виведемо характеристики цих даних:

- Big Data може включати як структуровані, так і неструктуровані дані. Структуровані дані організовані в таблиці з фіксованим форматом, що дозволяє легко проводити операції, такі як пошук та фільтрація. Неструктуровані дані, навпаки, не мають чіткої організації і можуть включати тексти, зображення, відео, аудіо та інше.

- Дані в Big Data можуть надходити з різних джерел, таких як сенсори Інтернету речей (IoT), соціальні мережі, веб-сайти, мобільні додатки, транзакційні системи, логи серверів та багато іншого. Це може включати велику кількість даних з різноманітних джерел, які постійно зростають.

- Big Data характеризується великим обсягом даних, які зазвичай вимірюються в терабайтах, петабайтах або навіть екзабайтах. Ці великі обсяги даних можуть включати мільйони, а навіть мільярди записів.

- Дані в Big Data можуть бути дуже різноманітними за своєю природою. Вони можуть включати текстову інформацію, числові дані, графічні файли, аудіо- та відеозаписи, географічні дані, дані про транзакції та багато іншого.

- Деякі дані в Big Data надходять з великою швидкістю або потоком, що вимагає їхньої обробки в реальному часі або при найближчій до нього можливості. Це може включати дані з сенсорів IoT, транзакційні дані та дані з соціальних мереж.

Ці характеристики демонструють складність та різноманітність даних в Big Data, а також необхідність використання спеціалізованих методів та інструментів для їхньої ефективної обробки та аналізу.

Враховуючи таку велику кількість даних, що не завжди легко стандартизуються та об'єднуються між собою існує велика кількість різноманітних технологій аналізу великих даних, розглянемо технології машинного навчання та штучного інтелекту, аналізу великих даних, обробки натуральної мови, аналітики соціальних мереж, візуалізації даних

Штучний інтелект - це галузь комп'ютерних наук, яка ставить за мету створення систем, що можуть виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Вона включає в себе різноманітні підходи та методи, такі як машинне навчання, глибинне навчання, обробка природної мови, комп'ютерне зорове сприйняття, планування та багато інших.

Штучний інтелект може бути застосований у різних сферах, включаючи робототехніку, автоматизацію виробництва, медицину, фінанси, транспорт, військову справу та інші. Головна мета полягає в створенні систем, що можуть адаптуватися до нових ситуацій, навчатися від досвіду та приймати рішення на основі аналізу даних.

Машинне навчання - це галузь штучного інтелекту, що досліджує методи побудови алгоритмів, які можуть навчатися на основі даних та здійснювати прогнози або приймати рішення без явного програмування. Основна ідея полягає в тому, щоб алгоритми могли автоматично вчитися на основі інформації і виробляти бажаний результат, здійснюючи корекції на основі отриманих даних. До технологій машинного навчання та аналізу великих даних можемо віднести:

- Нейронні мережі - це одна з найбільш потужних технологій машинного навчання, яка моделює роботу людського мозку. Нейронні мережі використовуються для розв'язання різних задач, включаючи класифікацію, прогнозування, відновлення даних та інші.

- Метод опорних векторів - це алгоритм навчання з учителем, який використовується для класифікації та регресії. SVM широко використовується у задачах, де необхідно розділити дані на два класи.

- Метод випадкових дерев рішень базується на використанні багатої кількості рішітчастих дерев для прийняття рішень. Він добре підходить для класифікації та регресії великих обсягів даних.

- Глибинне навчання - це спеціалізована галузь машинного навчання, яка використовує нейронні мережі з багатьма шарами для автоматичного витягування специфічних ознак з даних. Глибинне навчання зазвичай використовується для розв'язання складних задач, таких як візуальне розпізнавання образів, обробка природної мови та інші.

- Кластеризація використовується для групування схожих об'єктів разом в класи або кластери. Кластеризація широко використовується у сфері аналізу даних та виявлення взаємозв'язків серед великих обсягів інформації.

- Алгоритми підсилення - це метод машинного навчання, при якому агент навчається взаємодіяти з динамічним середовищем, виконуючи дії та спостерігаючи наслідки.

Використовується у таких задачах, як керування роботами, ігрове навчання та автоматизоване управління процесами.

- Аналіз даних в реальному часі дозволяє аналізувати дані, що надходять у реальному часі, без затримок. Вона широко використовується у фінансах, маркетингу, телекомунікаціях та інших галузях, де потрібно швидко реагувати на зміни у великих обсягах даних.

- Техніки візуалізації даних дозволяють представляти великі обсяги даних у вигляді графіків, діаграм та інших візуальних елементів, що допомагає зрозуміти складні залежності та тренди у даних.

- Техніки обробки природної мови дозволяють комп'ютерам розуміти, аналізувати та генерувати природну мову, таку як люди використовують для спілкування. Вона широко використовується у текстовому аналізі, класифікації документів, сентимент-аналізі та інших завданнях.

- Геоінформаційні системи дозволяють аналізувати та візуалізувати географічні дані для виявлення залежностей та трендів у просторі.

- Аналіз графів використовується для аналізу мережевих структур, таких як соціальні мережі, транспортні мережі та інші, для виявлення взаємозв'язків та важливих вузлів у мережі.

Враховуючи специфіку та складність аналізу великих даних варто використовувати спеціалізоване програмне забезпечення, яке допоможе правильно структурувати, проаналізувати дані та на основі аналізу сформувати висновок, що допоможе прийняти правильне управлінське рішення та підвищити ефективність діяльності компанії. Розглянемо декілька прикладів програмних засобів які використовуються для обробки та аналізу великих даних.

DeepSee.ai - це платформа для аналізу великих даних, розроблена європейською компанією.

Вона використовує передові технології машинного навчання та штучного інтелекту для отримання цінної інформації з даних.

Рис. 3. DeepSee

Переваги:

- DeepSee.ai використовує потужні алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту для аналізу великих обсягів даних. Це дозволяє автоматизувати процес аналізу та виявляти складні залежності та патерни в даних.

- Платформа надає різноманітні інструменти візуалізації даних, що допомагають користувачам зрозуміти та інтерпретувати дані зручним та інтуїтивно зрозумілим способом.

- DeepSee.ai розроблена з урахуванням потреб користувачів у гнучкості та масштабованості. Вона може працювати з різними типами даних та різними обсягами, що дозволяє впроваджувати її в різноманітній бізнес-середовищах.

- Платформа надає можливості автоматизації багатьох процесів аналізу даних, що дозволяє збільшити ефективність та швидкість прийняття рішень.

Недоліки:

- Впровадження та використання DeepSee.ai може бути високими витратами для підприємств, особливо для менших компаній з обмеженими бюджетами.

- Деякі користувачі можуть зіткнутися зі складнощами в освоєнні платформи та її функціоналу через велику кількість можливостей та налаштувань.

- Для повного використання потенціалу DeepSee.ai може знадобитися наявність кваліфікованих спеціалістів з області аналізу даних та машинного навчання.

Dataiku - це платформа для аналізу даних та розвитку штучного інтелекту (AI). Вона надає інструменти для керування всіма етапами аналізу даних, включаючи підготовку даних, моделювання, візуалізацію, виконання та моніторинг.

Dataiku підтримує співпрацю між командами та може бути інтегрована з різними джерелами даних та іншими інструментами. Ця платформа також має розширені можливості для роботи з великими обсягами даних та машинним навчанням, дозволяючи бізнесам ефективно використовувати дані для прийняття управлінських рішень та виявлення нових можливостей.



Переваги:

- Dataiku має широкий набір інструментів для розв'язання різних завдань з обробки даних, аналізу та розвитку штучного інтелекту. Вона підтримує всі етапи аналізу даних, від підготовки даних до впровадження моделей машинного навчання.

- Інтерфейс Dataiku є досить інтуїтивно зрозумілим, що дозволяє користувачам з різними рівнями навичок швидко вивчити та працювати з платформою.

- Dataiku підтримує співпрацю між командами та може інтегруватися з різними джерелами даних та іншими інструментами, такими як бази даних, системи зберігання даних та інші.

- Платформа має розширені можливості для роботи з моделями машинного навчання та штучного інтелекту, що дозволяє розвивати та використовувати складні моделі для аналізу даних.

Недоліки:

- Dataiku є комерційною платформою, тому вона може бути дорогою для деяких компаній, особливо для стартапів та невеликих підприємств.

- Налаштування та конфігурація Dataiku може бути складною, особливо для користувачів з обмеженим досвідом в аналізі даних та програмуванні.

- Хоча Dataiku може працювати з великими обсягами даних, для деяких дуже великих обсягів даних можуть знадобитися додаткові ресурси або оптимізація.

Cloudera Data Platform (CDP) - це інтегрована платформа для обробки великих даних, розроблена компанією Cloudera. CDP надає інструменти для збору, зберігання, обробки та аналізу великих обсягів даних з різних джерел. Вона базується на відкритих стандартах і може бути розгорнута як у хмарному середовищі, так і в локальних обчислювальних центрах.

CDP підтримує різні інструменти для аналізу даних, включаючи Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala та інші.

Вона також має вбудовані інструменти для візуалізації даних та моніторингу. Cloudera Data Platform дозволяє користувачам працювати з великими обсягами даних та розвивати складні аналітичні моделі для прийняття управлінських рішень та виявлення нових можливостей.

Рис. 5. CDP

Переваги:

- CDP має широкий набір функцій для обробки, аналізу та візуалізації великих обсягів даних, що дозволяє користувачам працювати з різними типами даних та виконувати різні аналітичні завдання.

- Платформа спроектована для роботи з великими обсягами даних та може легко масштабуватись від невеликих до великих обсягів даних за потреби бізнесу.

- CDP базується на відкритих стандартах і легко інтегрується з іншими інструментами та технологіями, що дозволяє розширювати можливості платформи за потреби.

- Платформа має вбудовані засоби моніторингу та управління, що дозволяє користувачам ефективно керувати та контролювати роботу з даними та аналітикою.

Недоліки:

- Налаштування та конфігурація CDP можуть бути складними, особливо для користувачів з обмеженим досвідом в аналізі даних та програмуванні.

- Вартість використання платформи CDP може бути високою для деяких компаній, особливо для невеликих та середніх підприємств.

- Для повного використання потенціалу платформи може знадобитися наявність кваліфікованих спеціалістів з аналізу даних та роботи з інструментами аналізу даних.

Впровадження та використання програмних засобів для аналізу великих даних є надзвичайно важливим для сучасних організацій у всіх галузях діяльності. Ці інструменти дозволяють збирати, зберігати, обробляти та аналізувати великі обсяги даних з різних джерел, що дозволяє бізнесу отримувати цінну інформацію для прийняття управлінських рішень, виявлення нових можливостей та вдосконалення стратегій. Використання програмних засобів аналізу великих даних допомагає підприємствам бути більш конкурентоспроможними, адаптивними та ефективними в умовах постійних змін на ринку та швидкого розвитку технологій.

Впровадження та використання програмних засобів для аналізу великих даних має бути правильно налаштованим процесом. Опишемо фактори які варто врахувати при впровадження програмних засобів для аналізу великих даних:

- Перед впровадженням програмного забезпечення для аналізу великих даних слід ретельно спланувати стратегію. Це включає визначення конкретних цілей та очікуваних результатів, вибір відповідного рішення для потреб бізнесу та розробку плану впровадження.

- Перед тим як впроваджувати програмне забезпечення, персонал повинен бути належним чином навчений і підготовлений до роботи з новими інструментами. Це може включати навчання з аналізу даних, використання програмних інтерфейсів та інші аспекти використання платформи.

- Важливо, щоб програмний засіб відповідав конкретним потребам і вимогам бізнесу. Перед вибором платформи необхідно ретельно проаналізувати потреби організації та переконатися, що обране рішення відповідає цим потребам.

- Після впровадження важливо забезпечити належну підтримку та обслуговування програмного забезпечення. Це може включати надання технічної підтримки, оновлення програмного забезпечення та навчання персоналу.

Загальною метою правильного впровадження та використання програмних засобів для аналізу великих даних є покращення ефективності бізнес-процесів, прийняття кращих управлінських рішень та досягнення конкурентних переваг у сучасному ринковому середовищі.

Використання аналізу великих даних може значно підвищити ефективність діяльності компанії:

- Аналіз великих даних дозволяє компаніям отримувати глибокі інсайти щодо ринкових тенденцій, попиту споживачів, конкурентного середовища та інших факторів. Це допомагає керівництву робити краще обгрунтовані та стратегічні рішення щодо розвитку бізнесу.

- Аналіз великих даних дозволяє виявляти ефективні та неефективні аспекти бізнес-процесів компанії. Шляхом ідентифікації паттернів та аномалій можна оптимізувати процеси виробництва, постачання, маркетингу, обслуговування клієнтів та інші.

- Здійснюючи аналіз великих даних, компанії можуть швидше реагувати на зміни на ринку та адаптувати свою стратегію під нові умови. Це дозволяє підвищити конкурентоспроможність компанії, швидше реагувати на виклики та використовувати нові можливості.

- Аналіз великих даних дозволяє краще розуміти потреби та уподобання клієнтів. Шляхом аналізу покупкових звичок, відгуків клієнтів та їхньої поведінки в Інтернеті компанії можуть персоналізувати пропозиції, покращити обслуговування та збільшити лояльність клієнтів.

- Аналіз великих даних дозволяє виявляти потенційні ризики та загрози для бізнесу, що дозволяє компаніям уникати небажаних подій та мінімізувати втрати. Шляхом виявлення аномалій у фінансових показниках, попередженням про можливі проблеми з якістю продукції або невдалими маркетинговими кампаніями компанії можуть ефективно управляти ризиками.

Впровадження програмних засобів для аналізу великих даних дозволяє компаніям отримувати глибше розуміння своєї діяльності та ринкових умов, виявляти та прогнозувати тенденції, вчасно реагувати на зміни та використовувати нові можливості. Це створює основу для більш точного прийняття рішень, оптимізації бізнес-процесів та підвищення ефективності використання ресурсів компанії.

Компанії, які здатні ефективно використовувати великі дані, мають перевагу перед конкурентами, оскільки вони можуть швидше реагувати на зміни, краще розуміють своїх клієнтів та можуть бути більш адаптивними в динамічному бізнес-середовищі.



Висновки

У сучасному висококонкурентному ринку великі дані стали неодмінною складовою будь-якої сфери діяльності. Вони представляють собою різні типи і формати інформації, що надходять з різних джерел: від соціальних мереж та сенсорів до транзакційних баз даних та документів. Ці дані мають різну природу, обсяг та частоту змін, що створює складність у їхньому аналізі та використанні.

Для ефективного використання великих даних в сучасному бізнесі розроблено різні технології аналізу даних. Вони включають в себе методи машинного навчання, статистичний аналіз, обробку природної мови, візуалізацію даних та багато інших. Ці технології дозволяють отримувати цінну інформацію з великих обсягів даних та використовувати їх для прийняття стратегічних рішень.

Існує велика кількість програмних засобів, призначених для аналізу великих даних. Ці засоби надають компаніям можливість збирати, зберігати, обробляти та аналізувати дані в реальному часі, що дозволяє їм швидше реагувати на зміни на ринку та приймати більш обгрунтовані рішення.

Використання аналізу великих даних виявляється надзвичайно корисним для підвищення ефективності діяльності компанії. Шляхом виявлення закономірностей, трендів та аномалій в даних, компанії можуть оптимізувати свої процеси, покращити обслуговування клієнтів, приймати обгрунтовані стратегічні рішення та бути більш конкурентоспроможними на ринку.



Література / References

1. Шіковець К.О., Мінакова В.П., Актуальність використання BigData в бізнес- процесах. Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці. 2017. №10

2. Юрчук Н.П., Кіпоренко С.С., Розвиток технологій Big Data в умовах цифрової трансформації. Агросвіт. 2021. №9-10

1. Shykovets, K. Minakova, V. (2017). Aktualnist vykorystannya BigData v biznes- protsesakh [The relevance of using Big Data in business processes].Matematychnimetody, modeli ta informatsiyni tekhnolohiyi v ekonomitsi - Mathematical methods, models, and information technologies in economics, 10 [in Ukrainian].

2. Yurchuk, N. Kiporenko, S. (2021). Rozvytok tekhnolohiy Big Data v umovakh tsyfrovoyi transformatsiyi [Development of Big Data technologies in the context of digital transformation]. Ahrosvit- AgroWorld, 9-10 [in Ukrainian].

Размещено на Allbest.ru