اگر کلمه ای در فرهنگ لغت وجود دارد که می تواند دائماً باعث خنک شدن بسیاری از متخصصان شود ، این "تجزیه و تحلیل" است.
در حال حاضر می توانیم برخی افراد را ببینیم که در حال دویدن و پنهان کردن ، تغییر صفحه نمایش یا رفتن به یک قهوه هستند ...
اما نترس!
ظاهراً فقط در دنیای بازاریابی نیست که تجزیه و تحلیل داده ها باعث ایجاد ناراحتی می شود.
تجزیه و تحلیل در برنامه های روزمره بخشهای مختلف بیشتر و بیشتر در حال حضور است و یکی از دلایل اصلی آن رشد مداوم Big Data است.
هر روز بیش از 2.5 اگزابایت (یا 25،000،000،000،000،000،000،000 بایت) ایجاد می شود و از سال 1980 تاکنون هر 3 سال این تعداد تقریباً دو برابر شده است.
در همه زمان ها ، شرکت های بیشتری در حال درک چگونگی - و چرا - Big Data هستند و از استراتژی هایی استفاده می کنند که شامل تجزیه و تحلیل داده ها و بینش بیشتری از آن تجزیه و تحلیل باشد.
وقت آن است که شما نیز همین کار را انجام دهید.
در این مقاله توضیح خواهیم داد که Big Data و سایر نکاتی که دائماً منجر به تردید می شوند چیست:
تاریخچه داده های بزرگ چیست؟
5 در برابر داده های بزرگ چیست؟
چرا داده های بزرگ ایجاد شده است؟
چگونه داده ها را تفسیر کنیم؟
بازار کار برای داده های بزرگ چگونه است؟
ارتباط بین داده های بزرگ و بازاریابی چیست؟
تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چیست؟
جمع بندی: داده ها به عنوان فرصت های تجاری
Big Data مجموعه اطلاعات موجود در سرورها و بانک های اطلاعاتی شرکت است که می توان به آنها دسترسی پیدا کرد و ارتباطات بین آنها وجود دارد.
یعنی داده هایی که در شبکه جهانی وب در دسترس هستند و از راه دور می توان به آنها دسترسی داشت.
برای شفاف سازی بیشتر ، YouTube نمونه ای از BD است ، زیرا چندین فیلم موجود در یک پایگاه داده را برای دسترسی کاربران فراهم می کند.
مثال دیگر ویکی پدیا است ، مقالاتی که برای مشاوره آنلاین در پایگاه داده موجود است.
با این حال ، Big Data فقط مربوط به پایگاه داده ها و اطلاعات آنلاین نیست.
طبق گفته های لیزا آرتور ، مجله Forbes Magazine ، بسیاری از CMO ها و CIO ها متفق القول هستند که Big Data همه داده هایی است که می توان در مورد یک شرکت یا موضوع جمع آوری کرد.
بیشتر بخوانید: بهترین صفحات برای سئو کردن
این مجموعه ای از اطلاعات از منابع سنتی و دیجیتالی ، در داخل و خارج از شرکت شما است ، که منبع کشف و تجزیه و تحلیل مداوم است.
اگرچه رسانه های دیجیتال وقتی بحث جمع آوری داده ها می شود ، برتر از همه سلطنت می کنند ، بزرگترین شرکتهای بازار تأیید می کنند که نباید کنار بگذارند:
اطلاعات فروش غیر دیجیتالی
سوابق مالی
کانالهای تعاملی مانند مراکز تماس و حتی بازاریابی از راه دور.
همه این موارد می توانند منابع داده ای باشند که ممکن است به رشد تجارت شما کمک کنند.
تاریخچه داده های بزرگ چیست؟
حتی اگر اصطلاح "داده های بزرگ" نسبتاً جدید باشد ، اما پیش فرض جمع آوری و ذخیره اطلاعات بسیار قدیمی است.
به عنوان مثال به کتابخانه ها فکر کنید.
با این حال ، این مفهوم در اوایل دهه 2000 ، زمانی که تحلیلگر داگ لنی مقاله ای نوشت که امروزه شناخته شده ترین تعریف Big Data است ، رویکرد جدیدی به خود گرفت.
داگ ایده خود را به 5 V تقسیم کرد ، که در زیر خواهیم دید.
افزایش روزافزون داده های موجود و مدل های تجاری به موقع ، داشتن روشی برای تجزیه و تحلیل مقدار زیادی از داده ها در زمان واقعی را ضروری کرده است.
این دقیقاً تفاوت اصلی بین استفاده از ایده BD در شرکت شما و ذخیره اطلاعات بدون هیچ نوع سازمان و تجزیه و تحلیل است.
5 در برابر داده های بزرگ چیست؟
در حال حاضر ، ما می توانیم Big Data را به 5 V تقسیم کنیم که مبنای اجرای مفهوم در هر شرکتی باشد.
آنها عبارتند از: حجم ، سرعت ، تنوع ، سرشت و ارزش.
در زیر هر یک از آنها را به تفصیل توضیح خواهیم داد.
جلد
حجم نقطه شروع برای درک BD است.
2.5 کوینتیلیون اطلاعاتی که هر روز ایجاد می شود ، اطلاعات متنوعی را از متنوع ترین منابع به دست می آورد.
مانند شبکه های اجتماعی ، تعاملات وب سایت و وبلاگ ، سابقه خرید ، کلیک و حتی از راهنمای ردیابی و مشتری.
حجم داده ها بر دو نکته اصلی تأثیر می گذارد: ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل.
با گسترش روزمره سرورها ، ذخیره مقدار زیادی داده خصوصاً با فشرده سازی فایل و امکان در دسترس قرار دادن داده در فضای ابری بسیار آسان تر شد.
از طرف دیگر ، تجزیه و تحلیل به ویژه با استفاده از ابزارهای سفارشی برای داده های بزرگ ، بسیار ساده می شود.
سرعت
داده ها با سرعت برق منتقل ، ذخیره و بارگیری می شوند.
و ما در مورد سرعت اتصال به اینترنت شما صحبت نمی کنیم بلکه نحوه کار ، به روزرسانی و گسترش سریع این محتوا است.
منابع بیشتر و بیشتری داده ها را فراهم می کنند ، که مدیریت این اطلاعات را در زمان واقعی ، سریع و ایمن ضروری می کند.
تنوع
داده ها در هر شکل ، رنگ و اندازه وجود دارد.
این می تواند صفحه گسترده ، داده های ساخت یافته یا فقط اسناد متنی ، فیلم ها و تصاویر باشد.
درک انواع موجود و چگونگی تجزیه و تحلیل و ذخیره انواع آنها ضروری است.
سرزندگی
سرعت و تنوع داده ها دائماً در حال رشد است ، اما این عناصر نیز تغییر می کنند و لزوماً سازگار نیستند.
رسانه های اجتماعی را تصور کنید - چگونه آنها به طور منظم اطلاعات تولید می کنند؟
آنها کاملاً به اقدامات کاربر وابسته هستند و حتی اگر اینطور به نظر برسد ، ما 24 ساعت شبانه روز به هم متصل نیستیم.
ایده صحت همچنین می تواند در داده های روزانه ، فصلی و خاص رویداد اعمال شود ، که حجم زیادی از اطلاعات را تولید می کند و می تواند منجر به چالش های مدیریت شود.
مقدار
با چنین حجم عظیمی از داده ها ، درصورت نیاز واقعی ، همه چیز را از دست خواهید داد.
یکی از دلایل اصلی آن چقدر سخت است اتصال و تبدیل اطلاعات از طریق سیستم عامل های مختلف.
بنابراین ، اتصال و همبستگی عناصر ، ایجاد سلسله مراتب و پیوندهای متعدد با داده ها ضروری است - به عبارت دیگر ، ایجاد پیوند بین آنها.
چرا داده های بزرگ ایجاد شده است؟
حجم باورنکردنی بالای اطلاعات تولید شده روزانه - و طی چند سال گذشته که جمع شده است - به جای یک دسته از داده ها ، به عنوان یک منبع بینشی شناخته شده است.
بنابراین ، لازم بود که به یک مدل تجزیه و تحلیل بپردازیم که به شرکتها کمک کند ایده های ارزشمندی را در میان بسیاری از بایت ها پیدا کنند.
Big Data همان راه حل بود.
این اجازه را به سازمان ها می دهد تا فرصت ها را نه تنها در مواردی كه مشخص هستند ، بلكه با همبستگی و ارجاع متقابل داده های پیچیده و از طریق جدا كردن داده های ساخت یافته ، غیر ساختاری و چند ساختاری ، کشف كنند.
چگونه داده ها را تفسیر کنیم؟
احتمالاً قبلاً اهمیت داده ها را برای Big Data درک کرده اید. از این گذشته ، داده ها چندین بار در اینجا ذکر شده است.
اما بیش از یک نوع داده وجود دارد.
اساساً هر اطلاعاتی را می توان به این صورت تعریف کرد ، اما قالبهای مختلفی وجود دارد که می تواند تجزیه و تحلیل انجام شده توسط شرکتها را تسهیل ، مانع یا هدایت کند.
داده ها به دو نوع تقسیم می شوند: ساختار یافته و غیر ساختاری. بیایید کمی بیشتر با هر یک از آنها آشنا شویم.
داده های بدون ساختار
با گذشت سالها ، پایگاه های داده قادر به تفسیر آسان داده ها هستند.
این بیشتر به این دلیل اتفاق افتاد که این پایگاه های اطلاعاتی اطلاعات مشابهی مانند صفحه گسترده ، محاسبات ، توابع و اعداد را در خود ذخیره می کنند ، که این امر نحوه تجزیه و تحلیل این محتوا را تسهیل می کند.
با این حال ، قالب های داده جدید وارد شده اند - و آنها به راحتی مانند قبل تفسیر نمی شوند.
به اینها داده های غیر ساختاری گفته می شود ، اطلاعاتی که سازماندهی نشده باشند یا به راحتی توسط پایگاه های داده سنتی و قالب های داده ای شناخته شده درک شوند.
به طور کلی ، این عناصر بیشتر متون هستند. فراداده وبلاگ ، تصاویر و توییت ها نمونه هایی از داده های بدون ساختار هستند.
داده های ساخت یافته (یا چند ساختاری)
از طرف دیگر ، برخی از قالب های داده را می توان به راحتی توسط پایگاه های داده تشخیص داد و تجزیه و تحلیل و پردازش را تسهیل کرد.
به آنها داده های ساخت یافته (یا چند ساختاری) می گویند.
این نوع داده ها از تعاملات بین افراد و ماشین آلات مانند برنامه های وب و رسانه های اجتماعی حاصل می شوند.
یک مثال خوب داده هایی است که از رفتار کاربران در وب ناشی می شود - که به عنوان سیاهههای مربوط نیز شناخته می شوند.
این ترکیبی از متن ، تصاویر و داده ها است که مانند فرم ها یا اطلاعات معاملات ساختار یافته است.
پیشرفت دیجیتال بسیاری از این داده ها را دگرگون کرده و حتی فرمت های بیشتری را به کسانی که ساختار یافته در نظر گرفته اند ، آورده است.
با تکامل مداوم روابط بین مارک ها ، مصرف کنندگان و سیستم عامل ها ، روند این است که این نوع داده ها به تکامل و تغییر ادامه می دهند.
بازار کار برای داده های بزرگ چگونه است؟
درج Big Data در شرکت ها نیاز به متخصصان متخصص در استنباط از داده ها ، عمدتا در زمینه آمار را ایجاد می کند.
با این حال ، تخصص فقط در آمار دقیقاً همان چیزی نیست که شرکت ها ترجیح می دهند.
یکی از ویژگی های اصلی BD امکان یافتن فرصت هایی برای افزایش فروش است. بنابراین ، تحلیلگران باید از منطقه ای که در آن کار می کنند آگاهی داشته باشند.
به عنوان مثال ، یک تحلیلگر Big Data که در بازاریابی کار می کند ، باید با موارد زیر آشنا باشد:
بازاریابی محتوا.
بازاریابی ایمیلی.
شبکه های اجتماعی
اگر این حرفه بخشی از تیم فروش است ، پس آنها باید چرخه های فروش ، ارزش طول عمر مشتری (CLTV) و سایر فرایندهای مربوطه را درک کنند.
به احتمال زیاد ، این دلیل وجود چندین MBA در Big Data است ، که نه تنها در جنبه های فنی و نظری تمرکز دارند ، بلکه به مسائل مربوط به مدیریت ، بازاریابی ، تدارکات و چندین بخش دیگر نیز پرداخته اند.
بنابراین اگر می خواهید وارد بازار شوید - یا به دنبال متخصصان واجد شرایط هستید - به یاد داشته باشید که تعدد یکی از کلیدهای موفقیت خوب در Big Data است.
ارتباط بین داده های بزرگ و بازاریابی چیست؟
اشتباه نکنید: بازاریابی (و فروش) می تواند به اندازه سایر بخش ها از Big Data بهره مند شود.
به این دلیل که شرکتهایی که بازاریابی خود را بر مبنای داده ها قرار می دهند - که به آنها بازاریابی مبتنی بر داده نیز می گویند - بدون هیچ سایه ای از تردیدها ، شرکت هایی هستند که بر بازار تسلط دارند.
موثرترین تیم های بازاریابی گروه هایی هستند که داده های جمع آوری شده از لیدها ، رفتار کاربر و تجربیات تیمی را جمع آوری کرده و آنها را به اقداماتی تبدیل می کنند که به نتیجه می رسند.
ما 5 جنبه از بازاریابی را که با استفاده از Big Data مورد پسند است تفکیک کرده ایم.
تفسیر اطلاعات
شرکت هایی که براساس داده ها تصمیم گیری می کنند خوشحالتر هستند.
آنها خوشحال ترند زیرا وضوح آنها بر اساس تجزیه و تحلیل ، داده ها و گزارش هایی است که به آنها کمک می کند تا موثر باشند.
وقتی تصمیم بر اساس داده هایی است که کارایی پیش بینی شده آن را اثبات می کنند ، به احتمال زیاد نتایج مورد انتظار را به همراه خواهد داشت.
یک مطالعه انجام شده توسط KPMG Capital نشان داد که 99٪ از پاسخ دهندگان به داده های بزرگ به عنوان بخشی مهم در تصمیم گیری اعتقاد دارند.
با این حال ، 85٪ از آنها ادعا می کنند که در تفسیر داده ها مشکل دارند و فقط 25٪ از بینش های به دست آمده از طریق تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند.
بنابراین ، یک متخصص واجد شرایط برای تفسیر صحیح داده ها و کمک به شرکت در تصمیم گیری صحیح مورد نیاز است.
برای این ، ابزارها به اندازه متخصصان مهم هستند.
بیشتر آنها پلتفرم های سازمان داده و دکوپاژ هستند که استنتاج آنها را در آینده نزدیک تسهیل می کنند.
تحلیل بازار
شهود و تجربه حرفه ای ها شرکت ها را به سمت موفقیت سوق داده است.
با این حال ، مسیر همیشه خیلی هموار نبوده است. بسیاری از خطاها ، آزمایشات و هزینه ها در این فرآیند هزینه شد.
این اتفاق افتاده است زیرا شما نمی توانید حدس بزنید مخاطبان شما چه می خواهند - و Big Data در این مرحله مفید است.
شخصیت ها - پروفایل های نیمه داستانی - برای یک استراتژی با کیفیت بازاریابی دیجیتال ضروری هستند و برای ایجاد شخصیت های خوب به اطلاعات جامعی در مورد آنچه دوست دارند ، مکان آنها و محتوایی که می خواهند مصرف کنند ، نیاز دارید.
این زمانی است که یافتن الگوهای رفتاری در بین مشتریان شرکت شما و نحوه عملکرد آنها در بازار بسیار جالب خواهد بود ، نه؟
تجزیه و تحلیل توصیفی وقایع ، همبستگی ها و ایده های تولید شده از داده ها منابع دانشی است که Big Data برای استراتژی بازاریابی شما فراهم می کند.
تجربه خرید
روند تصمیم گیری در پس خرید می تواند یک رمز و راز بزرگ باشد.
چه چیزی باعث می شود شخصی شرکت شما را انتخاب کند؟
دلایل زیادی می تواند وجود داشته باشد ، و اگر شما درگیر دنیای بازاریابی تجاری ، فروش مستقیم یا بازاریابی چند سطحی هستید ، Big Data می تواند بهترین دوست شما باشد - و شاید حتی این را هم ندانید.
تجزیه و تحلیل داده ها به کسب و کار شما کمک می کند تا بهترین روش توزیع محصول ، تکنیک های نقطه فروش (PoS) و تجربه خرید مورد انتظار مشتری را پیدا کند.
در بازارهای چند سطح ، تقاضای زیادی برای سفارشی سازی وجود دارد و شما برای تأمین نیازهای شخص خود به دانش استراتژیک نیاز دارید.
منابع داده بیشتری برای کسب و کار شما
در اوایل Big Data ، منابع داده به اطلاعات تولید شده توسط چند شرکت در چند برنامه محدود بودند.
واضح است که ما مشاهده کرده ایم که چگونه تعداد مراجعات در طول سالها به طور تصاعدی افزایش یافته است. و این اصلاً منفی نیست
البته ، اکنون یک متخصص نیاز دارد تا آمار واقعاً مرتبط را از داده های موجود بدست آورد ، اما در عین حال ، تنوع این عناصر بیشتر است.
توییتر ، فیس بوک ، اینستاگرام و برنامه های مختلف به صورت روزانه داده ها را ارائه می دهند.
یک خرده فروش می تواند از داده های هواشناسی برای خرید محصولات مناسب در زمان مناسب استفاده کند.
یک برنامه ریز رویداد می تواند بهترین تاریخ را برای اقدامی براساس پیش بینی وضعیت هوا و غیره انتخاب کند.
همه منابع اطلاعاتی به شرکت شما کمک می کنند تا بهترین تصمیمات را بگیرد ، بهترین راه حل ها را برای مشتریان خود پیدا کند و فروش را افزایش دهد.
