L’analisi di grandi quantità di dati consente di ottenere approfondimenti. Questi risultati possono servire come base per le decisioni, ad esempio, in merito alla direzione strategica dell’azienda. Le aziende, ad esempio, vogliono saperne di più sulle preferenze dei propri clienti al fine di adattare la loro gamma di prodotti, pubblicità e così via.
Il Deep Learning utilizza anche Big Data: questo è un metodo speciale di elaborazione delle informazioni e una branca del machine learning. Una macchina viene “alimentata” con grandi quantità di dati, che vengono analizzati e utilizzati per addestrare la macchina. La macchina è in grado di collegare tra loro nuove informazioni e su questa base può fare previsioni e prendere le proprie decisioni. Tuttavia, il risultato è buono solo come i dati, da cui la macchina ha “imparato”
Un esempio è un sistema di traduzione automatica che “impara” a tradurre correttamente i termini tecnici in un’azienda inserendo dati (traduzioni esistenti).
Inoltre, le autorità e i servizi segreti utilizzano grandi quantità di dati per rilevare discrepanze e anomalie che potrebbero indicare attività criminali o terroristiche. Nella scienza, grandi quantità di dati vengono utilizzati per studiare complessi fenomeni naturali come i cambiamenti climatici o il verificarsi di terremoti ed epidemie.
Tuttavia, le grandi quantità di dati non sono sempre gestite in modo responsabile. Alcune società o istituzioni non aderiscono alle normative sulla protezione dei dati, il che significa che le informazioni vengono rese pubbliche. Questo può essere banale, ma in alcuni casi può anche essere pericoloso e portare a frodi e ricatti.
Esempio
Nel 2015, il portale di incontri di Ashley Madison, in cui le persone in cerca di un’avventura extraconiugale possono creare un profilo, è diventato vittima di un attacco di un hacker. Di conseguenza, le informazioni sulle persone registrate sul portale sono diventate disponibili su Internet. Le informazioni sulle avventure delle celebrità e le informazioni personali come i numeri delle carte di credito sono diventate pubbliche. Inoltre, le persone interessate sono state invitate via e-mail a pagare un riscatto in modo che il loro compagno di vita non venisse a conoscenza del profilo sul portale di lancio.
Ricorda
Grandi quantità di dati possono essere utilizzate per i seguenti scopi, tra gli altri:
Orientamento strategico di un’azienda
Deep Learning
Lottare contro il crimine e il terrorismo
indagine scientifica sui fenomeni naturali (ad es. Terremoti e cambiamenti climatici)
valutazioni illegali che possono comportare ricatti o frodi
Il fattore decisivo per quanto riguarda i Big Data non sono tanto i dati stessi quanto ciò che accade ad essi.
Le aziende in particolare beneficiano dell’analisi e della valutazione dei Big Data. Sia consciamente che inconsciamente, oggi generano e archiviano enormi quantità di dati. Di seguito, imparerai in dettaglio quali possibilità offre alle aziende la corretta analisi di grandi quantità di dati.
Prendere decisioni
Analizzando le grandi quantità di dati generati nell’azienda, le aziende possono identificare i modelli e filtrare le informazioni. Ciò consente alle aziende di prendere decisioni aziendali migliori che aumentano il successo dell’azienda. Valutando i dati della macchina, per Esempio, è possibile calcolare a quali intervalli si rompe una macchina. L’azienda può utilizzare questa conoscenza per riparare la macchina prima che si guasta. I big data vengono anche utilizzati nel settore finanziario e assicurativo per calcolare meglio i rischi.
Esempio
La signora Rossi ha 47 anni e vorrebbe stipulare un’assicurazione sanitaria privata. Quando visita il suo broker assicurativo, è sorpresa per gli alti costi e le richieste. Si scopre che il suo fornitore analizza grandi quantità di dati al fine di calcolare meglio i costi assicurativi dei singoli clienti. L’azienda scopre, per esempio, quali sono i rischi particolari per la salute delle donne di questa età che, come la signora Rossi, sono fumatori, non hanno figli e non fanno mai sport.
Incremento nell’efficienza
La competitività è molto importante per le aziende. Per stare al passo con la concorrenza, le aziende devono progettare strategie per risparmiare sui costi senza compromettere le prestazioni. Analizzare e collegare grandi quantità di dati aiuta a fare questo.
Esempio
Hai mai sentito dire che i driver UPS girano quasi sempre a destra?
Questo perché UPS ha scoperto, attraverso l’analisi dei big data, che questo può fargli risparmiare circa $ 10 milioni all’anno. Probabilmente ti starai chiedendo come sia possibile: la fusione di vari set di dati, come le statistiche sugli incidenti, i dati sul consumo di carburante, ecc., Ha dimostrato che i veicoli UPS hanno molte meno probabilità di essere coinvolti in incidenti se non girano a sinistra. Ciò può far risparmiare molto denaro, anche se di conseguenza le rotte diventano più complicate.
Previsione in ricerca e sviluppo
Rendendo gli acquirenti esistenti o potenziali o i clienti consapevoli delle loro preferenze per determinati prodotti, la ricerca può identificare e prevedere le tendenze, progettare strategie di marketing appropriate e sviluppare prodotti su misura. Con i metodi analitici appropriati, è anche possibile, per esempio, prevedere la sicurezza della rottura di un prodotto mentre è ancora in fase di sviluppo.
Esempio
Un operatore di un negozio online installa cookie e tracciamento online e tiene traccia dei movimenti dei suoi visitatori. Può determinare la provenienza dei visitatori, i prodotti su cui fanno clic, la frequenza con cui visitano il sito, ecc. Con l’aiuto di questi dati, l’operatore può adattare i contenuti del sito e i prodotti offerti alle preferenze dei visitatori e quindi aumentare il suo fatturato.
Servizio clienti personalizzato
Memorizzando le decisioni dei clienti, le aziende sono in grado di fornire loro un servizio clienti personalizzato. Ad esempio, se un utente guarda un determinato film o serie su Netflix, il sistema lo salverà e al successivo accesso dell’utente, i consigli si baseranno sui film o sulle serie che l’utente ha già visto. Ma questa offerta personalizzata non sempre soddisfa l’approvazione:
Esempio
Quando il signor Mori si rende conto che i suoi vecchi scarponi da montagna non sono più utilizzabili, cerca su Google “scarponi da montagna nuovi per uomo”. È sopraffatto da molte offerte diverse e il signor Mori scopre anche che molti prodotti non possono essere consegnati nel suo paese d’origine, l’Austria. Il signor Mori decide di ottenere una consulenza personale in un negozio specializzato e acquista anche un paio di scarponi da montagna. Tuttavia, vede sempre più pubblicità per gli scarponi da montagna su Internet nei prossimi giorni e settimane, poiché la sua ricerca è stata salvata e analizzata su Google. Mori è irritato e si sente osservato. Decide di non effettuare più ricerche di prodotti su Google in futuro.
Ricapitolando:
Ricorda
Le aziende hanno numerose opportunità di utilizzare i Big Data per avere più successo. Questi includono:
Prendere decisioni:
L’analisi dei Big Data consente alle aziende di prendere decisioni aziendali migliori e valutare meglio i rischi.
Incremento nell’efficienza
L’analisi e il collegamento dei dati (come i dati meteorologici e di congestione con i prezzi del carburante) aiuta le aziende a rendere i processi più efficienti.
Previsione in ricerca e sviluppo
Con l’aiuto dei Big Data, è possibile fare previsioni su tendenze, caratteristiche di un prodotto, ecc.
Servizio clienti personalizzato
Memorizzando le decisioni prese dai clienti, le aziende possono offrire loro un servizio clienti personalizzato alla loro prossima visita.
L’analisi di grandi quantità di dati consente di ottenere approfondimenti. Questi risultati possono servire come base per le decisioni, ad esempio, in merito alla direzione strategica dell’azienda. Le aziende, ad esempio, vogliono saperne di più sulle preferenze dei propri clienti al fine di adattare la loro gamma di prodotti, pubblicità e così via.
Il Deep Learning utilizza anche Big Data: questo è un metodo speciale di elaborazione delle informazioni e una branca del machine learning. Una macchina viene “alimentata” con grandi quantità di dati, che vengono analizzati e utilizzati per addestrare la macchina. La macchina è in grado di collegare tra loro nuove informazioni e su questa base può fare previsioni e prendere le proprie decisioni. Tuttavia, il risultato è buono solo come i dati, da cui la macchina ha “imparato”
Un esempio è un sistema di traduzione automatica che “impara” a tradurre correttamente i termini tecnici in un’azienda inserendo dati (traduzioni esistenti).
Inoltre, le autorità e i servizi segreti utilizzano grandi quantità di dati per rilevare discrepanze e anomalie che potrebbero indicare attività criminali o terroristiche. Nella scienza, grandi quantità di dati vengono utilizzati per studiare complessi fenomeni naturali come i cambiamenti climatici o il verificarsi di terremoti ed epidemie.
Tuttavia, le grandi quantità di dati non sono sempre gestite in modo responsabile. Alcune società o istituzioni non aderiscono alle normative sulla protezione dei dati, il che significa che le informazioni vengono rese pubbliche. Questo può essere banale, ma in alcuni casi può anche essere pericoloso e portare a frodi e ricatti.
Esempio
Nel 2015, il portale di incontri di Ashley Madison, in cui le persone in cerca di un’avventura extraconiugale possono creare un profilo, è diventato vittima di un attacco di un hacker. Di conseguenza, le informazioni sulle persone registrate sul portale sono diventate disponibili su Internet. Le informazioni sulle avventure delle celebrità e le informazioni personali come i numeri delle carte di credito sono diventate pubbliche. Inoltre, le persone interessate sono state invitate via e-mail a pagare un riscatto in modo che il loro compagno di vita non venisse a conoscenza del profilo sul portale di lancio.
Ricorda
Grandi quantità di dati possono essere utilizzate per i seguenti scopi, tra gli altri:
Il fattore decisivo per quanto riguarda i Big Data non sono tanto i dati stessi quanto ciò che accade ad essi.
Le aziende in particolare beneficiano dell’analisi e della valutazione dei Big Data. Sia consciamente che inconsciamente, oggi generano e archiviano enormi quantità di dati. Di seguito, imparerai in dettaglio quali possibilità offre alle aziende la corretta analisi di grandi quantità di dati.
Prendere decisioni
Analizzando le grandi quantità di dati generati nell’azienda, le aziende possono identificare i modelli e filtrare le informazioni. Ciò consente alle aziende di prendere decisioni aziendali migliori che aumentano il successo dell’azienda. Valutando i dati della macchina, per Esempio, è possibile calcolare a quali intervalli si rompe una macchina. L’azienda può utilizzare questa conoscenza per riparare la macchina prima che si guasta. I big data vengono anche utilizzati nel settore finanziario e assicurativo per calcolare meglio i rischi.
Esempio
La signora Rossi ha 47 anni e vorrebbe stipulare un’assicurazione sanitaria privata. Quando visita il suo broker assicurativo, è sorpresa per gli alti costi e le richieste. Si scopre che il suo fornitore analizza grandi quantità di dati al fine di calcolare meglio i costi assicurativi dei singoli clienti. L’azienda scopre, per esempio, quali sono i rischi particolari per la salute delle donne di questa età che, come la signora Rossi, sono fumatori, non hanno figli e non fanno mai sport.
Incremento nell’efficienza
La competitività è molto importante per le aziende. Per stare al passo con la concorrenza, le aziende devono progettare strategie per risparmiare sui costi senza compromettere le prestazioni. Analizzare e collegare grandi quantità di dati aiuta a fare questo.
Esempio
Hai mai sentito dire che i driver UPS girano quasi sempre a destra?
Questo perché UPS ha scoperto, attraverso l’analisi dei big data, che questo può fargli risparmiare circa $ 10 milioni all’anno. Probabilmente ti starai chiedendo come sia possibile: la fusione di vari set di dati, come le statistiche sugli incidenti, i dati sul consumo di carburante, ecc., Ha dimostrato che i veicoli UPS hanno molte meno probabilità di essere coinvolti in incidenti se non girano a sinistra. Ciò può far risparmiare molto denaro, anche se di conseguenza le rotte diventano più complicate.
Previsione in ricerca e sviluppo
Rendendo gli acquirenti esistenti o potenziali o i clienti consapevoli delle loro preferenze per determinati prodotti, la ricerca può identificare e prevedere le tendenze, progettare strategie di marketing appropriate e sviluppare prodotti su misura. Con i metodi analitici appropriati, è anche possibile, per esempio, prevedere la sicurezza della rottura di un prodotto mentre è ancora in fase di sviluppo.
Esempio
Un operatore di un negozio online installa cookie e tracciamento online e tiene traccia dei movimenti dei suoi visitatori. Può determinare la provenienza dei visitatori, i prodotti su cui fanno clic, la frequenza con cui visitano il sito, ecc. Con l’aiuto di questi dati, l’operatore può adattare i contenuti del sito e i prodotti offerti alle preferenze dei visitatori e quindi aumentare il suo fatturato.
Servizio clienti personalizzato
Memorizzando le decisioni dei clienti, le aziende sono in grado di fornire loro un servizio clienti personalizzato. Ad esempio, se un utente guarda un determinato film o serie su Netflix, il sistema lo salverà e al successivo accesso dell’utente, i consigli si baseranno sui film o sulle serie che l’utente ha già visto. Ma questa offerta personalizzata non sempre soddisfa l’approvazione:
Esempio
Quando il signor Mori si rende conto che i suoi vecchi scarponi da montagna non sono più utilizzabili, cerca su Google “scarponi da montagna nuovi per uomo”. È sopraffatto da molte offerte diverse e il signor Mori scopre anche che molti prodotti non possono essere consegnati nel suo paese d’origine, l’Austria. Il signor Mori decide di ottenere una consulenza personale in un negozio specializzato e acquista anche un paio di scarponi da montagna. Tuttavia, vede sempre più pubblicità per gli scarponi da montagna su Internet nei prossimi giorni e settimane, poiché la sua ricerca è stata salvata e analizzata su Google. Mori è irritato e si sente osservato. Decide di non effettuare più ricerche di prodotti su Google in futuro.
Ricapitolando:
Ricorda
Le aziende hanno numerose opportunità di utilizzare i Big Data per avere più successo. Questi includono:
L’analisi dei Big Data consente alle aziende di prendere decisioni aziendali migliori e valutare meglio i rischi.
L’analisi e il collegamento dei dati (come i dati meteorologici e di congestione con i prezzi del carburante) aiuta le aziende a rendere i processi più efficienti.
Con l’aiuto dei Big Data, è possibile fare previsioni su tendenze, caratteristiche di un prodotto, ecc.
Memorizzando le decisioni prese dai clienti, le aziende possono offrire loro un servizio clienti personalizzato alla loro prossima visita.
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