- Počítač určuje typ souboru přesně podle přípony.
- Podle Výchozí nastavení systému Windows nezobrazuje přípony souborů.
- Některé znaky nelze použít v názvu a příponě souboru.
- Ne všechny formáty souvisí se stejným programem.
- Níže jsou uvedeny všechny programy, které mohou otevřít soubor BIG.
XnView - pěkný výkonný program, který kombinuje mnoho funkcí pro práci s obrázky. Může se jednat o jednoduché prohlížení souborů, jejich konverzi a drobné zpracování. Je multiplatformní, což umožňuje jeho použití v téměř jakémkoli systému. Program je také jedinečný v tom, že podporuje asi 400 různé formáty obrázky, mezi nimiž jsou jak nejpoužívanější a nejoblíbenější, tak nestandardní formáty. XnView umí dávkově převádět obrázky. Je pravda, že je lze převést pouze do 50 formátů, ale mezi těmito 50 formáty jsou všechna populární rozšíření.
XnConvert je užitečný nástroj pro konverzi a předzpracování fotografií a obrázků. Pracuje s více než 400 formáty. Podporuje všechny populární grafické formáty. Pomocí jednoduchých nástrojů XnConvert můžete upravit jas, gama a kontrast. V aplikaci můžete měnit velikost fotek, aplikovat filtry a řadu oblíbených efektů. Uživatel může přidávat vodoznaky a retušovat. Pomocí aplikace můžete odstranit metadata, oříznout soubory a otočit je. XnConvert udržuje protokol, ve kterém uživatel uvidí vše detailní informace o jeho nedávných obrazových manipulacích.
Podle výzkumu a trendů
Big Data, „Big Data“ se již několik let mluví o městě v IT a marketingovém tisku. A je to jasné: digitální technologie pronikly do života moderního člověka, „všechno je psáno“. Množství dat na nejvíce různé stranyživota roste a zároveň rostou možnosti uchovávání informací.
Globální technologie pro ukládání informací
Zdroj: Hilbert a Lopez, „Světová technologická kapacita pro ukládání, komunikaci a výpočet informací“, Science, 2011 Global.
Většina odborníků se shoduje, že zrychlení růstu dat je objektivní realitou. Sociální sítě, mobilní zařízení, data z měřicích zařízení, obchodní informace – to je jen několik typů zdrojů, které mohou generovat obrovské množství informací. Dle výzkumu IDCDigitální vesmír, zveřejněné v roce 2012, bude v příštích 8 letech množství dat na světě dosahovat 40 Zb (zettabajtů), což odpovídá 5200 GB na obyvatele planety.
Růst shromážděných digitální informace v USA
Zdroj: IDC
Významnou část informací nevytvářejí lidé, ale roboti interagující jak mezi sebou, tak s dalšími datovými sítěmi, jako jsou například senzory a chytrá zařízení. Při tomto tempu růstu se množství dat ve světě podle výzkumníků každý rok zdvojnásobí. Počet virtuálních a fyzických serverů ve světě se zdesetinásobí díky rozšiřování a vytváření nových datových center. V důsledku toho roste potřeba efektivní využití a zpeněžení těchto dat. Vzhledem k tomu, že využití Big Data v podnikání vyžaduje značné investice, je nutné situaci jasně porozumět. A je to v podstatě jednoduché: efektivitu podnikání můžete zvýšit snížením nákladů a/nebo zvýšením prodeje.
K čemu jsou velká data?
Paradigma velkých dat definuje tři hlavní typy úkolů.
- Ukládání a správa stovek terabajtů nebo petabajtů dat, která konvenční relační databáze nemohou efektivně využít.
- Organizace nestrukturovaných informací sestávajících z textů, obrázků, videí a dalších typů dat.
- Big Data analýza, která vyvolává otázku, jak pracovat s nestrukturovanými informacemi, generování analytických reportů a implementaci prediktivních modelů.
Trh projektů Big Data se prolíná s trhem business intelligence (BA), jehož objem ve světě podle odborníků v roce 2012 činil zhruba 100 miliard dolarů. Zahrnuje komponenty síťových technologií, servery, software a technické služby.
Využití technologií Big Data je také relevantní pro řešení třídy pojištění příjmů (RA), která jsou určena k automatizaci činností společností. Moderní systémy nástroje pro zajištění výnosů zahrnují nástroje pro zjišťování nekonzistence a dolování dat možné ztráty nebo zkreslení informací, které by mohlo vést ke snížení finančních výsledků. Na tomto pozadí ruské společnosti, potvrzující poptávku po technologiích Big Data na domácím trhu, podotýkáme, že faktory, které stimulují rozvoj Big Data v Rusku, jsou růst dat, zrychlení manažerského rozhodování a zlepšení jejich kvality.
Co brání práci s Big Data
Dnes je analyzováno pouze 0,5 % nashromážděných digitálních dat, přestože objektivně existují celoodvětvové úlohy, které by bylo možné řešit pomocí analytických řešení třídy Big Data. Vyspělé IT trhy již mají výsledky, které lze použít k vyhodnocení očekávání spojených s akumulací a zpracováním velkých dat.
Jedním z hlavních faktorů, který zpomaluje implementaci projektů Big Data, kromě vysoké ceny, je problém výběru dat ke zpracování: tedy definice toho, jaká data by měla být extrahována, uchovávána a analyzována a která by se neměla brát v úvahu.
Mnoho obchodních zástupců poznamenává, že potíže s implementací projektů Big Data jsou spojeny s nedostatkem specialistů - obchodníků a analytiků. Míra návratnosti investic do Big Data přímo závisí na kvalitě práce zaměstnanců zapojených do hluboké a prediktivní analýzy. Obrovský potenciál dat, která již v organizaci existují, často nemohou sami marketéři efektivně využít kvůli zastaralým obchodním procesům nebo interním předpisům. Proto jsou projekty Big Data podniky často vnímány jako obtížné nejen v implementaci, ale také ve vyhodnocování výsledků: hodnoty shromážděných dat. Specifika práce s daty vyžadují, aby marketéři a analytici přesunuli svou pozornost od technologie a reportingu k řešení konkrétních obchodních problémů.
Vzhledem k velkému objemu a vysoká rychlost tok dat, proces jejich shromažďování zahrnuje procedury ETL v reálném čase. Pro referenci:ETL - zAngličtinaVýpis, Přeměnit, zatížení- doslova "extrakce, transformace, načítání") - jeden z hlavních procesů v řízení datové sklady, kam patří: vytěžování dat z externích zdrojů, jejich transformace a čištění podle potřeb ETL je třeba vnímat nejen jako proces přenosu dat z jedné aplikace do druhé, ale také jako nástroj pro přípravu dat k analýze.
A pak otázky zajištění bezpečnosti dat přicházejících z externích zdrojů by měly mít řešení, která odpovídají objemu shromážděných informací. Vzhledem k tomu, že metody analýzy Big Data se zatím rozvíjejí až po nárůstu objemu dat, hraje důležitou roli schopnost analytických platforem využívat nové metody přípravy a agregace dat. To naznačuje, že například data o potenciálních kupcích nebo masivní datový sklad s historií prokliků na stránkách internetového obchodu mohou být zajímavá pro řešení různých problémů.
Obtíže neustávají
Přes všechny potíže se zaváděním Big Data hodlá firma zvýšit investice do této oblasti. Podle údajů společnosti Gartner v roce 2013 již 64 % největších světových společností investovalo nebo plánuje investovat do nasazení technologií Big Data pro své podnikání, zatímco v roce 2012 bylo takových společností 58 %. Podle studie společnosti Gartner jsou lídry v odvětvích investujících do velkých dat mediální společnosti, telekomunikace, bankovní sektor a společnosti poskytující služby. Úspěšných výsledků implementace Big Data již dosáhlo mnoho významných hráčů v maloobchodě, pokud jde o využití dat získaných pomocí RFID nástrojů, logistických a relokačních systémů (z angl. doplňování- akumulace, doplňování - R&T), jakož i z věrnostních programů. Úspěšné maloobchodní zkušenosti stimulují další tržní sektory k hledání nových. efektivní způsoby monetizace velkých dat, aby se jejich analýza stala zdrojem, který funguje pro rozvoj podnikání. Díky tomu se podle odborníků v období do roku 2020 sníží investice do správy a úložiště na každý gigabajt dat z 2 USD na 0,2 USD, ale na studium a analýzu technologických vlastností Big Data porostou pouze o 40 %.
Výdaje uvedené v různých investiční projekty v oblasti Big Data, mají jiný charakter. Nákladové položky závisí na typech produktů, podle kterých jsou vybírány určitá rozhodnutí. Největší část nákladů v investičních akcích podle odborníků připadá na produkty související se sběrem, strukturováním dat, úklidem a správou informací.
Jak se to dělá
Existuje mnoho kombinací softwaru a Hardware, které umožňují vytvářet efektivní Big Data řešení pro různé obory podnikání: ze sociálních médií a mobilní aplikace k dolování obchodních dat a vizualizaci. Důležitou výhodou Big Data je kompatibilita nových nástrojů s databázemi široce používanými v podnikání, což je zvláště důležité při práci s mezioborovými projekty, jako je organizace vícekanálového prodeje a zákaznická podpora.
Sekvence práce s velkými daty se skládá ze shromažďování dat, strukturování přijatých informací pomocí sestav a dashboardů (dashboard), vytváření náhledů a kontextů a formulování doporučení pro akci. Vzhledem k tomu, že práce s velkými daty znamená vysoké náklady na sběr dat, jejichž výsledek zpracování není předem znám, je hlavním úkolem jasně pochopit, k čemu data slouží, a ne kolik jich je k dispozici. Sběr dat se v tomto případě mění v proces získávání informací, které jsou mimořádně nutné pro řešení konkrétních problémů.
Například poskytovatelé telekomunikací agregují velké množství data, včetně geolokace, která se neustále aktualizuje. Tyto informace mohou být komerčně zajímavé pro reklamní agentury, které je mohou používat k poskytování cílené a lokalizované reklamy, a také pro maloobchodníky a banky. Taková data mohou hrát důležitou roli při rozhodování, zda otevřít maloobchodní prodejnu v konkrétní lokalitě na základě údajů o přítomnosti silného cíleného toku lidí. Existuje příklad měření efektivity reklamy na venkovních billboardech v Londýně. Nyní lze pokrytí takové reklamy měřit pouze umístěním lidí speciální zařízení, počítání kolemjdoucích. Ve srovnání s tímto typem měření účinnosti reklamy mobilního operátora mnohem více příležitostí – zná přesně polohu svých předplatitelů, zná jejich demografické charakteristiky, pohlaví, věk, stav, atd.
Na základě těchto údajů se v budoucnu otevře možnost změnit obsah reklamního sdělení s využitím preferencí konkrétní osoby procházející kolem billboardu. Pokud data ukazují, že kolemjdoucí hodně cestuje, může se mu zobrazit reklama na resort. Pořadatelé fotbalového utkání mohou počet fanoušků pouze odhadovat, když na zápas přijdou. Kdyby ale měli možnost zeptat se operátora mobilní komunikace informace o tom, kde byli návštěvníci hodinu, den nebo měsíc před zápasem, by pořadatelům umožnily naplánovat místa pro inzerci příštích zápasů.
Dalším příkladem je, jak mohou banky používat Big Data k zabránění podvodům. Pokud klient nahlásí ztrátu karty a při nákupu pomocí ní banka vidí v reálném čase polohu klientova telefonu v nákupní oblasti, kde probíhá transakce, banka si může ověřit informace v klientské aplikaci , zda se ho pokusil oklamat. Nebo v opačné situaci, kdy klient nakoupí v obchodě, banka vidí, že karta, na které transakce probíhá, a telefon klienta jsou na stejném místě, může dojít k závěru, že kartu používá její majitel. Díky těmto výhodám Big Data se rozšiřují hranice, kterými jsou tradiční datové sklady obdařeny.
Pro úspěšné rozhodnutí implementovat Big Data řešení musí společnost spočítat investiční případ, což způsobuje velké potíže kvůli mnoha neznámým komponentům. Paradoxem analytiky je v takových případech předpovídat budoucnost na základě minulosti, o které často chybí informace. V tomto případě je důležitým faktorem jasné plánování vašich počátečních akcí:
- Nejprve je nutné určit jeden konkrétní obchodní problém, pro který budou Big Data technologie použity, tento úkol se stane jádrem určení správnosti zvoleného konceptu. Musíte se zaměřit na sběr dat souvisejících s tímto konkrétním úkolem a během proof of concept budete moci využívat různé nástroje, procesy a metody řízení, které vám v budoucnu umožní přijímat informovanější rozhodnutí.
- Za druhé, je nepravděpodobné, že společnost bez dovedností a zkušeností s datovou analýzou bude schopna úspěšně implementovat projekt Big Data. Požadované znalosti vždy vycházejí z předchozích analytických zkušeností, což je hlavní faktor ovlivňující kvalitu práce s daty. Důležitou roli hraje kultura používání dat, protože analýza informací často odhaluje krutou pravdu o podnikání, a abychom tuto pravdu přijali a pracovali s ní, jsou zapotřebí vyvinuté metody pro práci s daty.
- Za třetí, hodnota Big Data technologií spočívá v poskytování náhledů. Dobrých analytiků je na trhu stále nedostatek. Říká se jim specialisté, kteří hluboce rozumí komerčnímu významu dat a vědí, jak je správně aplikovat. Analýza dat je prostředkem k dosažení obchodních cílů, a abyste pochopili hodnotu velkých dat, potřebujete vhodný model chování a porozumět svým akcím. V tomto případě hodně dají velká data užitečné informace o spotřebitelích, na jejichž základě můžete činit užitečná obchodní rozhodnutí.
Ačkoli ruský trh Big Data se teprve začínají rýsovat, některé projekty v této oblasti se již poměrně úspěšně realizují. Některé z nich jsou úspěšné v oblasti sběru dat, jako jsou projekty pro Federální daňovou službu a Tinkoff Credit Systems, jiné v oblasti analýzy dat a praktické aplikace jejích výsledků: jedná se o projekt Synqera.
Tinkoff Credit Systems Bank realizovala projekt implementace platformy EMC2 Greenplum, což je nástroj pro masivně paralelní výpočty. Během v posledních letech banka má zvýšené požadavky na rychlost zpracování nashromážděných informací a analýzu dat v reálném čase, způsobené vysokým tempem růstu počtu uživatelů kreditní karty. Banka oznámila plány na rozšíření využití technologií Big Data, zejména pro zpracování nestrukturovaných dat a práci s firemními informacemi získanými z různých zdrojů.
ve Federální daňové službě Ruska tento moment vytváří se analytická vrstva federálního datového skladu. Na jejím základě vzniká jednotný informační prostor a technologie pro přístup k daňovým údajům pro statistické a analytické zpracování. Během realizace projektu probíhají práce na centralizaci analytických informací s více než 1200 zdroji místní úrovně Federální daňové služby.
Další zajímavý příklad analýzou velkých dat v reálném čase je ruský startup Synqera, který vyvinul platformu Simplate. Řešení je založeno na zpracování velkých datových polí, program analyzuje informace o zákaznících, historii jejich nákupů, věk, pohlaví a dokonce i náladu. Na pokladnách v síti kosmetických prodejen byly instalovány dotykové obrazovky se senzory, které rozpoznávají emoce zákazníků. Program zjišťuje náladu člověka, analyzuje informace o něm, určuje denní dobu a skenuje slevovou databázi obchodu, načež posílá kupujícímu cílené zprávy o akcích a speciální nabídky. Toto řešení zlepšuje loajalitu zákazníků a zvyšuje tržby maloobchodníků.
Pokud se budeme bavit o zahraničních úspěšných případech, tak v tomto ohledu jsou zajímavé zkušenosti s používáním Big Data technologií ve společnosti Dunkin` Donuts, která k prodeji produktů využívá data v reálném čase. Digitální displeje v obchodech zobrazují nabídky, které se mění každou minutu v závislosti na denní době a dostupnosti produktu. Podle pokladních dokladů společnost dostává údaje o tom, které nabídky zaznamenaly největší odezvu kupujících. Tento přístup zpracování dat umožnilo zvýšit zisky a obrat zboží ve skladu.
Jak ukazují zkušenosti s implementací Big Data projektů, tato oblast je navržena tak, aby úspěšně řešila moderní obchodní problémy. Důležitým faktorem při dosahování komerčních cílů při práci s velkými daty je přitom volba správné strategie, která zahrnuje analytiku, která identifikuje potřeby spotřebitelů, a také využití inovativních technologií v oblasti velkých dat.
Podle celosvětového průzkumu, který od roku 2012 každoročně mezi obchodníky firem provádí společnosti Econsultancy a Adobe, mohou „velká data“, která charakterizují jednání lidí na internetu, udělat hodně. Jsou schopni optimalizovat offline obchodní procesy, pomoci pochopit, jak je majitelé mobilních zařízení používají k vyhledávání informací, nebo jednoduše „vylepšit marketing“, tzn. Efektivnější. Navíc, poslední funkce každým rokem stále populárnější, jak vyplývá z tabulky, kterou jsme uvedli.
Hlavní oblasti práce internetových marketérů z hlediska vztahů se zákazníky
Zdroj: Econsultancy a Adobe, publikovánoemarketer.com
Všimněte si, že národnost respondentů velký význam nemá. Podle průzkumu společnosti KPMG v roce 2013 se podíl „optimistů“, tzn. z těch, kteří při vývoji obchodní strategie používají velká data, je 56 % a fluktuace mezi regiony jsou malé: od 63 % v severoamerických zemích po 50 % v EMEA.
Využití Big Data v různých oblastech světa
Zdroj: KPMG, publikovánoemarketer.com
Mezitím postoj marketérů k takovým „módním trendům“ poněkud připomíná známou anekdotu:
Řekni mi, Vano, máš rád rajčata?
- Rád jím, ale nejím.
Navzdory skutečnosti, že marketéři říkají, že „milují“ velká data a dokonce se zdá, že je používají, ve skutečnosti je „všechno komplikované“, jak píší o svých upřímných připoutanostech na sociálních sítích.
Podle průzkumu, který provedla společnost Circle Research v lednu 2014 mezi evropskými marketéry, 4 z 5 respondentů Big Data nevyužívají (navzdory tomu, že je samozřejmě „milují“). Důvody jsou různé. Zarytých skeptiků je málo – 17 % a přesně stejný počet jako jejich antipodů, tzn. ti, kteří sebevědomě odpovídají „Ano“. Zbytek váhá a pochybuje, „bažina“. Vyhýbají se přímé odpovědi pod věrohodnými výmluvami typu „zatím ne, ale brzy“ nebo „počkáme, až začnou ostatní“.
Využití velkých dat obchodníky, Evropa, leden 2014
Zdroj:dnx, zveřejněno -emarketer.com
Co je mate? Naprostý nesmysl. Někteří (přesně polovina z nich) těmto údajům prostě nevěří. Jiní (také je jich poměrně dost – 55 %) jen obtížně korelují soubory „dat“ a „uživatelů“ mezi sebou. Někdo prostě (řekněme politicky korektně) má vnitřní firemní nepořádek: data bez vlastníka chodí mezi marketingovými odděleními a IT strukturami. Pro ostatní se software nedokáže vyrovnat s přívalem práce. A tak dále. Vzhledem k tomu, že celkové podíly jsou výrazně nad 100 %, je zřejmé, že situace „vícenásobných bariér“ není neobvyklá.
Bariéry bránící využití Big Data v marketingu
Zdroj:dnx, zveřejněno -emarketer.com
Musíme tedy konstatovat, že „Big Data“ jsou zatím velkým potenciálem, který je potřeba ještě využít. To je mimochodem možná důvod, proč Big Data ztrácejí aureolu „módního trendu“, jak dokazují data z průzkumu společnosti Econsultancy, o které jsme se již zmínili.
Nejvýraznější trendy v digitálním marketingu 2013-2014
Zdroj: Poradenství a Adobe
Nahrazuje je jiný král – content marketing. Jak dlouho?
Nedá se říci, že by Big Data byla nějakým zásadně novým fenoménem. Velké zdroje dat existují již léta: databáze nákupů zákazníků, úvěrová historie, životní styl. A po celá léta vědci tato data používali k tomu, aby pomáhali společnostem posuzovat rizika a předpovídat budoucí potřeby zákazníků. Dnes se však situace změnila ve dvou aspektech:
Objevily se sofistikovanější nástroje a metody pro analýzu a kombinování různých souborů dat;
Tyto analytické nástroje jsou doplněny lavinou nových zdrojů dat poháněných digitalizací prakticky všech metod sběru dat a měření.
Rozsah dostupných informací je pro výzkumníky, kteří vyrostli ve strukturovaném výzkumném prostředí, inspirativní i zastrašující. Spotřebitelský sentiment zachycují webové stránky a všechny druhy sociálních médií. Skutečnost prohlížení reklam je zaznamenána nejen set-top boxy, ale také s digitálními značkami a mobilní zařízení komunikace s TV.
Údaje o chování (jako je počet hovorů, nákupní zvyklosti a nákupy) jsou nyní k dispozici v reálném čase. Mnoho z toho, co se dříve dalo naučit prostřednictvím výzkumu, se nyní lze naučit prostřednictvím zdrojů velkých dat. A všechna tato informační aktiva jsou neustále generována, bez ohledu na jakékoli výzkumné procesy. Tyto změny nás nutí přemýšlet, zda velká data mohou nahradit klasický průzkum trhu.
Nejde o data, ale o otázky a odpovědi
Než si umíráček pro klasický výzkum objednáme, musíme si připomenout, že rozhodující není přítomnost toho či onoho datového aktiva, ale něco jiného. Co přesně? Naše schopnost odpovídat na otázky, to je ono. Legrační na novém světě velkých dat je to, že výsledky z nových datových aktiv vedou k ještě větším otázkám a tyto otázky obvykle nejlépe zodpoví tradiční výzkum. Jak tedy velká data rostou, vidíme paralelní nárůst dostupnosti a poptávky po „malých datech“, která mohou poskytnout odpovědi na otázky ze světa velkých dat.
Uvažujme situaci: velký inzerent neustále sleduje provoz v obchodech a objemy prodejů v reálném čase. Stávající výzkumné metodiky (ve kterých se účastníků výzkumných panelů ptáme na jejich nákupní motivaci a chování v místě prodeje) nám pomáhají lépe cílit na konkrétní segmenty zákazníků. Tyto metodologie mohou být rozšířeny tak, aby zahrnovaly širší škálu velkých datových aktiv až do bodu, kdy se velká data stávají pasivním nástrojem pro pozorování a výzkumnou metodou průběžného, úzce zaměřeného zkoumání změn nebo událostí, které je třeba studovat. Tak mohou velká data osvobodit výzkum od zbytečné rutiny. Primární výzkum by se již neměl zaměřovat na to, co se děje (velká data budou). Místo toho se primární výzkum může zaměřit na vysvětlení, proč vidíme určité trendy nebo odchylky od trendů. Výzkumník bude moci méně přemýšlet o získávání dat a více o tom, jak je analyzovat a používat.
Zároveň vidíme, že velká data řeší jeden z našich největších problémů, problém příliš dlouhých studií. Zkoumání samotných studií ukázalo, že příliš nabubřelé výzkumné nástroje mají negativní dopad na kvalitu dat. Přestože mnozí odborníci tento problém připouštěli již dlouhou dobu, vždy odpovídali větou: „Ale já tyto informace potřebuji pro vrcholové vedení,“ a dlouhé rozhovory pokračovaly.
Ve světě velkých dat, kde kvantitativní ukazatele lze získat pasivním pozorováním, tento problém se stává diskutabilním. Znovu si vzpomeňme na celý tento výzkum spotřeby. Pokud nám velká data poskytnou náhled na spotřebu prostřednictvím pasivního pozorování, pak primární výzkum ve formě průzkumů již nemusí shromažďovat tento druh informací a konečně můžeme naši vizi krátkých průzkumů podpořit nejen přáním dobrého, ale také něco skutečného.
Big Data potřebují vaši pomoc
Konečně, „velký“ je jen jednou z charakteristik velkých dat. Charakteristický „velký“ se vztahuje k velikosti a měřítku dat. To je samozřejmě hlavní charakteristika, protože objem těchto dat přesahuje rámec všeho, s čím jsme dosud pracovali. Důležité jsou ale i další charakteristiky těchto nových datových toků: často jsou špatně formátované, nestrukturované (nebo v lepším případě částečně strukturované) a plné nejistoty. Vznikající oblast správy dat s příhodným názvem „analytika entit“ si klade za cíl vyřešit problém překonávání šumu ve velkých datech. Jeho úkolem je analyzovat tyto datové sady a zjistit, kolik pozorování je pro stejnou osobu, která pozorování jsou aktuální a která z nich jsou použitelná.
Tento druh čištění dat je nezbytný k odstranění šumu nebo chybných dat při práci s velkými nebo malými datovými aktivy, ale nestačí. Potřebujeme také vytvořit kontext kolem aktiv velkých dat na základě našich předchozích zkušeností, analýz a znalostí kategorií. Ve skutečnosti mnoho analytiků poukazuje na schopnost zvládat nejistotu vlastní velkým datům jako na zdroj konkurenční výhody, protože umožňuje lepší rozhodování.
A to je místo, kde se primární výzkum nejen oprostí od rutiny díky velkým datům, ale také přispívá k tvorbě a analýze obsahu v rámci velkých dat.
Skvělým příkladem toho je aplikace našeho zcela nového rámce hodnoty značky na sociální média. (hovoříme o té vyvinuté vMillward Hnědýnový přístup k měření hodnoty značkyThe Smysluplně Odlišný Rámec- "Paradigma významných rozdílů" -R & T ). Tento model je testován na chování na konkrétních trzích, implementován na standardním základě a lze jej snadno aplikovat na další marketingové disciplíny a informační systémy pro podporu rozhodování. Jinými slovy, náš model hodnoty značky, založený na (i když ne výlučně) průzkumu, má všechny vlastnosti potřebné k překonání nestrukturované, nekoherentní a nejisté povahy velkých dat.
Zvažte údaje o sentimentu spotřebitelů poskytované sociálními médii. Ve své syrové podobě jsou vrcholy a poklesy spotřebitelského sentimentu velmi často minimálně korelovány s offline měřítky hodnoty značky a chování: v datech je prostě příliš mnoho šumu. Tento hluk však můžeme snížit aplikací našich modelů spotřebitelského významu, diferenciace značek, dynamiky a identity na nezpracovaná data spotřebitelského sentimentu, což je způsob zpracování a agregace dat sociálních médií v těchto dimenzích.
Jakmile jsou data uspořádána podle našeho rámcového modelu, identifikované trendy obvykle odpovídají hodnotám značky a chování získaným offline. Ve skutečnosti data sociálních médií nemohou mluvit sama za sebe. Jejich použití pro tento účel vyžaduje naše zkušenosti a modely postavené na značkách. Když nám sociální média poskytují jedinečné informace vyjádřené jazykem, který spotřebitelé používají k popisu značek, musíme tento jazyk použít při vytváření našeho výzkumu, aby byl primární výzkum mnohem efektivnější.
Výhody osvobozených studií
To nás přivádí zpět k tomu, že velká data ani tak nenahrazují výzkum, jako spíše jej uvolňují. Výzkumníci budou zbaveni nutnosti vytvářet novou studii pro každý nový případ. Stále rostoucí aktiva velkých dat mohou být použita pro různá výzkumná témata, což umožňuje následnému primárnímu výzkumu ponořit se hlouběji do tématu a vyplnit mezery. Výzkumníci se nebudou muset spoléhat na příliš nafouknuté průzkumy. Místo toho budou moci využít krátké průzkumy a zaměřit se na nejvíce důležité parametry což zlepšuje kvalitu dat.
Díky této verzi budou vědci moci využít své zavedené principy a poznatky k tomu, aby přidali přesnost a význam velkým datovým aktivům, což povede k novým oblastem průzkumu. Tento cyklus by měl vést k většímu porozumění v řadě strategických otázek a nakonec k posunu směrem k tomu, co by mělo být vždy naše. hlavní cíl- informovat a zlepšovat kvalitu rozhodnutí o značce a komunikaci.
Jen ten líný o Big datech nemluví, ale skoro nechápe, co to je a jak to funguje. Začněme tím nejjednodušším – terminologií. Když mluvíme rusky, Big data jsou různé nástroje, přístupy a metody pro zpracování strukturovaných i nestrukturovaných dat za účelem jejich použití pro konkrétní úkoly a účely.
Nestrukturovaná data jsou informace, které nemají předem stanovenou strukturu nebo nejsou uspořádány v určitém pořadí.
Termín „velká data“ zavedl editor Nature Clifford Lynch v roce 2008 ve speciálním vydání o explozivním růstu světového objemu informací. I když samotná velká data samozřejmě existovala dříve. Většina datových toků nad 100 GB za den patří podle odborníků do kategorie Big data.
Přečtěte si také:
Dnes se pod tímto jednoduchým pojmem skrývají pouze dvě slova – ukládání a zpracování dat.
Velká data – jednoduše řečeno
V moderní svět Big data jsou socioekonomický fenomén spojený se vznikem nových technologické schopnosti analyzovat obrovské množství dat.
Přečtěte si také:
Pro snazší pochopení si představte supermarket, ve kterém není všechno zboží v pořadí, na jaké jste zvyklí. Chléb vedle ovoce, rajčatový protlak vedle mražené pizzy, lehčí tekutina vedle stojanu s tampony, který obsahuje mimo jiné avokádo, tofu nebo houby shiitake. Big data dají vše na své místo a pomohou vám najít ořechové mléko, zjistit cenu a datum spotřeby a také kdo kromě vás takové mléko kupuje a v čem je lepší než mléko kravské.
Kenneth Cookier: Velká data jsou lepší data
Technologie velkých dat
Zpracovává se obrovské množství dat, aby člověk mohl získat konkrétní a potřebné výsledky pro jejich další efektivní aplikaci.
Přečtěte si také:
Ve skutečnosti jsou Big data řešením problémů a alternativou k tradičním systémům pro správu dat.
Techniky a metody analýzy použitelné pro velká data podle McKinsey:
- dolování dat;
- crowdsourcing;
- Míchání a integrace dat;
- Strojové učení;
- Umělé neuronové sítě;
- Rozpoznávání vzorů;
- Prediktivní analytika;
- simulační modelování;
- Prostorová analýza;
- Statistická analýza;
- Vizualizace analytických dat.
Horizontální škálovatelnost, která umožňuje zpracování dat - základní princip zpracování velkých dat. Data jsou distribuována do výpočetních uzlů a zpracování probíhá bez snížení výkonu. McKinsey do kontextu použitelnosti zahrnul také systémy relačního řízení a Business Intelligence.
Technika:
- NoSQL;
- MapReduce;
- hadoop;
- Hardwarová řešení.
Přečtěte si také:
Pro velká data existují tradiční definiční charakteristiky vyvinuté skupinou Meta již v roce 2001, které se nazývají „ Tři V»:
- Hlasitost- hodnota fyzického objemu.
- Rychlost- rychlost růstu a potřeba rychlého zpracování dat pro získání výsledků.
- Odrůda- schopnost současně zpracovávat odlišné typy data.
Velká data: aplikace a příležitosti
Objemy heterogenních a rychle přicházejících digitálních informací nelze zpracovat tradičními nástroji. Samotná analýza dat vám umožňuje vidět určité a nepostřehnutelné vzorce, které člověk nevidí. To nám umožňuje optimalizovat všechny oblasti našeho života – od veřejné správy až po výrobu a telekomunikace.
Některé společnosti například před pár lety chránily své zákazníky před podvody a starat se o peníze klienta je starat se o své vlastní.
Susan Atliger: A co velká data?
Řešení založená na Big datech: Sberbank, Beeline a další společnosti
Beeline má obrovské množství dat o předplatitelích, které využívají nejen k práci s nimi, ale také k vytváření analytických produktů, jako je externí poradenství nebo IPTV analytika. Beeline segmentoval databázi a chránil klienty před peněžními podvody a viry pomocí HDFS a Apache Spark pro ukládání a Rapidminer a Python pro zpracování dat.
Přečtěte si také:
Nebo si vzpomeňte na Sberbank s jejich starým případem jménem AS SAFI. Jedná se o systém, který analyzuje fotografie, aby identifikoval zákazníky bank a zabránil podvodům. Systém byl představen již v roce 2014, systém je založen na porovnávání fotografií z databáze, které se tam dostanou z webkamer na stojanech díky počítačovému vidění. Základem systému je biometrická platforma. Díky tomu se případy podvodů snížily 10krát.
Velká data na světě
Do roku 2020 podle předpovědí lidstvo vytvoří 40-44 zettabytů informací. A do roku 2025 poroste 10krát, podle zprávy The Data Age 2025, kterou připravili analytici IDC. Zpráva uvádí, že většinu dat budou generovat samotné podniky, nikoli běžní spotřebitelé.
Analytici studie věří, že data se stanou životně důležitým aktivem a bezpečnost - kritickým základem života. Autoři práce jsou také přesvědčeni, že technologie změní ekonomickou krajinu a běžný uživatel bude komunikovat s připojenými zařízeními asi 4800krát denně.
Velký datový trh v Rusku
V roce 2017 by měly globální příjmy na trhu s velkými daty dosáhnout 150,8 miliardy dolarů, což je o 12,4 % více než loni. V celosvětovém měřítku ruský trh služeb a technologie velká dat je stále velmi málo. V roce 2014 ji americká společnost IDC odhadla na 340 milionů dolarů.V Rusku se technologie používá v bankovnictví, energetice, logistice, veřejném sektoru, telekomunikacích a průmyslu.
Přečtěte si také:
Co se týče datového trhu, ten je v Rusku teprve v plenkách. V rámci RTB ekosystému jsou poskytovatelé dat vlastníky platforem pro programovou správu dat (DMP) a výměn dat. Telekomunikační operátoři pilotně sdílejí spotřebitelské informace o potenciálních dlužníkech s bankami.
Velká data obvykle pocházejí ze tří zdrojů:
- Internet (sociální sítě, fóra, blogy, média a další stránky);
- Firemní archivy dokumentů;
- Indikace senzorů, přístrojů a dalších zařízení.
Velká data v bankách
Kromě výše popsaného systému ve strategii Sberbank na léta 2014-2018. hovoří o důležitosti analýzy superdatových sad pro kvalitní zákaznický servis, řízení rizik a optimalizaci nákladů. Banka nyní používá Big Data k řízení rizik, boji proti podvodům, segmentaci a hodnocení bonity zákazníků, řízení personálu, předpovídání front na pobočkách, výpočtu bonusů pro zaměstnance a dalším úkolům.
VTB24 využívá velká data k segmentaci a správě odchodu zákazníků, generování finančních výkazů a analýze zpětné vazby na sociálních sítích a fórech. K tomu využívá řešení Teradata, SAS Visual Analytics a SAS Marketing Optimizer.
Máte problém s otevíráním souborů .BIG? Shromažďujeme informace o formátech souborů a můžeme vysvětlit, co jsou soubory BIG. Dále doporučujeme programy, které jsou nejvhodnější pro otevírání nebo konverzi takových souborů.
K čemu je formát souboru .BIG?
Rozšíření .velký běžně používané k označení velkých komprimovaných a/nebo šifrovaných binárních kontejnerových souborů ( .velký). Jediný formát, který by se vztahoval na soubory .velký, neexistuje, protože takové soubory používá mnoho nezávislých her a aplikací.
Běžný případ použití pro typ souboru .velký související s hrami Elektronické umění(EA). Každá hra EA, která používá soubory .velký k ukládání svých zdrojů používá mírně upravenou verzi běžného formátu EA BIG.
Kromě toho kontejnerové soubory .velký vyskytují se v mnoha jiných hrách, kde také slouží k ukládání grafiky, hudby a zvukových efektů pomocí různých různých formáty souborů. Podobné soubory .velký neustále se zaměřuje na „modování“ a zpravidla na každý soubor, který používá .velký hry, existují neoficiální nástroje pro extrakci dat z VELKÝCH kontejnerů.
Kromě her typ souboru .velký své využití najde také v některých aplikacích, které ukládají velké množství proprietárních dat. Soubory používá například známý výkonný hudební editor-studio Sibelius .velký pro ukládání sbírek vysoce kvalitních instrumentálních vzorků, které lze v rámci programu použít, ale nelze je snadno vytáhnout z archivu.