Analýza velkých dat umožňuje získat informace. Tyto výsledky mohou sloužit jako základ pro rozhodování, například v souvislosti se strategickým směřování společnosti. Společnosti chtějí například vědět více o preferencích svých zákazníků za účelem přizpůsobit jim svůj sortiment, reklamu atd.
DeepLearning neboli „hluboké učení“ také používá big data: jedná se o speciální metodu zpracování informací a podoblast strojového učení. Stroj je „nakrmen“ velkým množstvím dat, která jsou analyzována a použita k trénování stroje. Stroj je schopen vzájemně propojit nové informace a na tomto základě může vytvářet předpovědi a přijímat svá vlastní rozhodnutí.
Jedním z příkladů je systém strojového překladu, který se „učí“ správně překládat technické pojmy ve firmě pomocí zadávání dat (existujících překladů).
Úřady a tajné služby navíc používají velké množství dat k odhalování nesrovnalostí a anomálií, které by mohly naznačovat trestnou či teroristické činnost.
Ve vědě slouží velká data ke zkoumání složitých přírodních jevů, jako je změna klimatu nebo výskyt zemětřesení a epidemií.
Nicméně, s velkými daty není vždy zacházeno zodpovědně. Některé společnosti nebo instituce nedodržují zásady ochrany dat, což znamená, že informace mohou unikat na veřejnost. Ač to možná vypadá jako drobnost, v některých případech může být únik velmi nebezpečný a může vést k podvodůma vydíráním.
Příklad
V roce 2015 se stal obětí hackerského útoku záletnický portál Ashley Madison, kde si profil mohli vytvořit lidé hledající mimomanželské dobrodružství. V důsledku toho byly informace o registrovaných uživatelích portálu zveřejněny na internetu. Byly zveřejněny informace o záletech celebrit a osobní informace, jako jsou např. čísla kreditních karet. Poškození uživatelé byli navíc požádání e-mailem o zaplacení výkupného, aby se jejich životní partneři nedozvěděli o jejich profilu na tomto portále.
Zapamatujte si
Big data mohou být mimo jiné použita k následujícím účelům:
Strategické směřování společnosti
Deep Learning
Boj proti zločinu a terorismu
Vědecké zkoumání přírodních jevů (např. zemětřesení a změna klimatu)
Protiprávní užití dat, které může vést k vydírání nebo podvodům
Rozhodujícím faktorem u velkých dat nejsou ani tak samotná data, ale to, co se s nimi stane.
Společnosti především těží z analýzy a vyhodnocení velkých dat. Vědomě i nevědomě dnes vytvářejí a ukládají obrovské množství dat. Nyní se dozvíte, jaké možnosti správná analýza velkých dat firmám nabízí.
Rozhodování
Analýzou velkého množství generovaných dat mohou společnosti identifikovat vzorce a odfiltrovat informace. To umožňuje firmám přijímat lepší obchodní rozhodnutí, která zvyšují úspěch společnosti. Vyhodnocením strojových dat je například možné vypočítat, v jakých intervalech se stroj porouchává. Společnost může tyto znalosti použít k opravě stroje dříve, než selže. Big data se také používají ve finančním a pojišťovacím průmyslu k lepšímu výpočtu rizik.
Příklad
Paní Schmidtové je 47 let a chtěla by uzavřít soukromé zdravotní pojištění. Při návštěvě svého pojišťovacího makléře je překvapena vysokými náklady a množstvím dotazů, které jsou jí pokládány. Ukazuje se, že její poskytovatel analyzuje velké množství dat, aby lépe vypočítal jednotlivé náklady na pojištění. Společnost například zjišťuje, jaká konkrétní zdravotní rizika nesou ženy tohoto věku, které jsou, stejně jako paní Schmidtová, kuřáky, nemají děti a nesportují.
Zvýšení efektivity
Konkurenceschopnost je pro společnosti velmi důležitá. Aby společnost udržela krok s konkurencí, musí navrhnout strategie, jak ušetřit náklady, aniž by došlo ke snížení výkonu. K tomu pomáhá analýza a propojení velkých dat.
Příklad
Už jste někdy slyšeli, že řidiči UPS téměř vždy odbočí doprava?
Je to proto, že společnost UPS pomocí analýzy velkých dat zjistila, že tak může ušetřit skoro 10 milionů dolarů ročně. Nejspíše jste zvědaví, jak je to možné: sloučení různých datových souborů, jako jsou statistiky nehod, údaje o spotřebě paliva atd., ukázalo, že vozidla UPS jsou mnohem méně zapojena do nehod, pokud neodbočí doleva. To může ušetřit spoustu peněz, a to i v případě, že v důsledku toho budou trasy komplikovanější.
Prognózy ve výzkumu a vývoji
Tím, že si stávající či potenciální zákazníci nebo klienti uvědomí, že preferují určité produkty, může výzkum identifikovat a předpovídat trendy, navrhovat vhodné marketingové strategie a vyvíjet produkty šité na míru. Pomocí vhodných analytických metod je také možné například předvídat bezpečnost výrobku při poškození, zatímco je ještě vyvíjen.
Příklad
Provozovatel internetového obchodu instaluje tzv. cookies a online sledování pohybu svých návštěvníků. Může zjistit, odkud návštěvníci pocházejí, na které produkty kliknou, jak často navštěvují stránky apod. Pomocí těchto údajů tak může provozovatel přizpůsobit obsah stránky a nabízené produkty preferencím návštěvníků a zvýšit tak svůj obrat.
Personalizovaný zákaznický servis
Uložením rozhodnutí zákazníků jsou společnosti schopné poskytovat personalizovaný zákaznický servis. Pokud například uživatel sleduje na Netflixu konkrétní film nebo seriál, systém jej uloží a při příštím přihlášení uživatele budou doporučení vycházet z filmů nebo seriálů, které už uživatel sledoval. Ne vždy se však tato přizpůsobená nabídka setká s uznáním:
Příklad
Když si pan Majer uvědomil, že jeho staré horské boty již dávno nejsou použitelné, zadal do Googlu dotaz na „nové horské boty pro muže“. Následně byl zahlcen mnoha různými nabídkami a také zjistil, že spousta produktů nelze dodat do jeho domovské země, Rakouska.
Pan Majer se rozhodl získat osobní radu v specializovaném obchodě a také si pár horských bot zakoupil. V následujících dnech a týdnech však vidí na internetu více a více reklam na horské boty, jelikož jeho vyhledávací dotaz byl uložen a analyzován na Googlu. Pan Majer je popuzen a cítí se být sledován. Rozhodne se, že v budoucnu už nebude na Google vkládat žádné další vyhledávací dotazy.
Zopakujme si to znovu:
Zapamatujte si
Společnosti mají mnoho možností, jak využít big data ke zvýšení svého úspěchu. Ty zahrnuje:
Rozhodování
Analýza velkých dat pomáhá společnostem dělat lepší obchodní rozhodnutí a lépe zvládat rizika.
Zvýšení efektivity
Analýza a propojování dat (jako jsou například data o počasí a data s cenami pohonných hmot) pomáhá společnostem zefektivnit procesy.
Prognózy ve výzkumu a vývoji
S pomocí velkých dat mohou být vytvořeny předpovědí týkající se trendů, vlastností produktu atd.
Personalizovaný zákaznický servis
Ukládáním rozhodnutí zákazníků jim mohou společnosti při jejich další návštěvě nabídnout personalizovanou zákaznickou nabídku.
Analýza velkých dat umožňuje získat informace. Tyto výsledky mohou sloužit jako základ pro rozhodování, například v souvislosti se strategickým směřování společnosti. Společnosti chtějí například vědět více o preferencích svých zákazníků za účelem přizpůsobit jim svůj sortiment, reklamu atd.
Deep Learning neboli „hluboké učení“ také používá big data: jedná se o speciální metodu zpracování informací a podoblast strojového učení. Stroj je „nakrmen“ velkým množstvím dat, která jsou analyzována a použita k trénování stroje. Stroj je schopen vzájemně propojit nové informace a na tomto základě může vytvářet předpovědi a přijímat svá vlastní rozhodnutí.
Jedním z příkladů je systém strojového překladu, který se „učí“ správně překládat technické pojmy ve firmě pomocí zadávání dat (existujících překladů).
Úřady a tajné služby navíc používají velké množství dat k odhalování nesrovnalostí a anomálií, které by mohly naznačovat trestnou či teroristické činnost.
Ve vědě slouží velká data ke zkoumání složitých přírodních jevů, jako je změna klimatu nebo výskyt zemětřesení a epidemií.
Nicméně, s velkými daty není vždy zacházeno zodpovědně. Některé společnosti nebo instituce nedodržují zásady ochrany dat, což znamená, že informace mohou unikat na veřejnost. Ač to možná vypadá jako drobnost, v některých případech může být únik velmi nebezpečný a může vést k podvodům a vydíráním.
Příklad
V roce 2015 se stal obětí hackerského útoku záletnický portál Ashley Madison, kde si profil mohli vytvořit lidé hledající mimomanželské dobrodružství. V důsledku toho byly informace o registrovaných uživatelích portálu zveřejněny na internetu. Byly zveřejněny informace o záletech celebrit a osobní informace, jako jsou např. čísla kreditních karet. Poškození uživatelé byli navíc požádání e-mailem o zaplacení výkupného, aby se jejich životní partneři nedozvěděli o jejich profilu na tomto portále.
Zapamatujte si
Big data mohou být mimo jiné použita k následujícím účelům:
Rozhodujícím faktorem u velkých dat nejsou ani tak samotná data, ale to, co se s nimi stane.
Společnosti především těží z analýzy a vyhodnocení velkých dat. Vědomě i nevědomě dnes vytvářejí a ukládají obrovské množství dat. Nyní se dozvíte, jaké možnosti správná analýza velkých dat firmám nabízí.
Rozhodování
Analýzou velkého množství generovaných dat mohou společnosti identifikovat vzorce a odfiltrovat informace. To umožňuje firmám přijímat lepší obchodní rozhodnutí, která zvyšují úspěch společnosti. Vyhodnocením strojových dat je například možné vypočítat, v jakých intervalech se stroj porouchává. Společnost může tyto znalosti použít k opravě stroje dříve, než selže. Big data se také používají ve finančním a pojišťovacím průmyslu k lepšímu výpočtu rizik.
Příklad
Paní Schmidtové je 47 let a chtěla by uzavřít soukromé zdravotní pojištění. Při návštěvě svého pojišťovacího makléře je překvapena vysokými náklady a množstvím dotazů, které jsou jí pokládány. Ukazuje se, že její poskytovatel analyzuje velké množství dat, aby lépe vypočítal jednotlivé náklady na pojištění. Společnost například zjišťuje, jaká konkrétní zdravotní rizika nesou ženy tohoto věku, které jsou, stejně jako paní Schmidtová, kuřáky, nemají děti a nesportují.
Zvýšení efektivity
Konkurenceschopnost je pro společnosti velmi důležitá. Aby společnost udržela krok s konkurencí, musí navrhnout strategie, jak ušetřit náklady, aniž by došlo ke snížení výkonu. K tomu pomáhá analýza a propojení velkých dat.
Příklad
Už jste někdy slyšeli, že řidiči UPS téměř vždy odbočí doprava?
Je to proto, že společnost UPS pomocí analýzy velkých dat zjistila, že tak může ušetřit skoro 10 milionů dolarů ročně. Nejspíše jste zvědaví, jak je to možné: sloučení různých datových souborů, jako jsou statistiky nehod, údaje o spotřebě paliva atd., ukázalo, že vozidla UPS jsou mnohem méně zapojena do nehod, pokud neodbočí doleva. To může ušetřit spoustu peněz, a to i v případě, že v důsledku toho budou trasy komplikovanější.
Prognózy ve výzkumu a vývoji
Tím, že si stávající či potenciální zákazníci nebo klienti uvědomí, že preferují určité produkty, může výzkum identifikovat a předpovídat trendy, navrhovat vhodné marketingové strategie a vyvíjet produkty šité na míru. Pomocí vhodných analytických metod je také možné například předvídat bezpečnost výrobku při poškození, zatímco je ještě vyvíjen.
Příklad
Provozovatel internetového obchodu instaluje tzv. cookies a online sledování pohybu svých návštěvníků. Může zjistit, odkud návštěvníci pocházejí, na které produkty kliknou, jak často navštěvují stránky apod. Pomocí těchto údajů tak může provozovatel přizpůsobit obsah stránky a nabízené produkty preferencím návštěvníků a zvýšit tak svůj obrat.
Personalizovaný zákaznický servis
Uložením rozhodnutí zákazníků jsou společnosti schopné poskytovat personalizovaný zákaznický servis. Pokud například uživatel sleduje na Netflixu konkrétní film nebo seriál, systém jej uloží a při příštím přihlášení uživatele budou doporučení vycházet z filmů nebo seriálů, které už uživatel sledoval. Ne vždy se však tato přizpůsobená nabídka setká s uznáním:
Příklad
Když si pan Majer uvědomil, že jeho staré horské boty již dávno nejsou použitelné, zadal do Googlu dotaz na „nové horské boty pro muže“. Následně byl zahlcen mnoha různými nabídkami a také zjistil, že spousta produktů nelze dodat do jeho domovské země, Rakouska.
Pan Majer se rozhodl získat osobní radu v specializovaném obchodě a také si pár horských bot zakoupil. V následujících dnech a týdnech však vidí na internetu více a více reklam na horské boty, jelikož jeho vyhledávací dotaz byl uložen a analyzován na Googlu. Pan Majer je popuzen a cítí se být sledován. Rozhodne se, že v budoucnu už nebude na Google vkládat žádné další vyhledávací dotazy.
Zopakujme si to znovu:
Zapamatujte si
Společnosti mají mnoho možností, jak využít big data ke zvýšení svého úspěchu. Ty zahrnuje:
Analýza velkých dat pomáhá společnostem dělat lepší obchodní rozhodnutí a lépe zvládat rizika.
Analýza a propojování dat (jako jsou například data o počasí a data s cenami pohonných hmot) pomáhá společnostem zefektivnit procesy.
S pomocí velkých dat mohou být vytvořeny předpovědí týkající se trendů, vlastností produktu atd.
Ukládáním rozhodnutí zákazníků jim mohou společnosti při jejich další návštěvě nabídnout personalizovanou zákaznickou nabídku.
-
Add a note