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[原创] 如何使用大数据帮助企业?

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    发表于 2022-11-18 14:26:25 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
     大数据和物联网经常被混淆,特别是因为它们经常被放在一起讨论。但实际上,它们代表着两个截然不同的技术领域,而且经常重叠。
      大数据包含大量的信息。这些数据随后被社交媒体网络等组织和其他企业收集,并用于各种项目,如预测分析和机器学习项目。它使用支持大数据分析的工具进行处理。数据科学家使用“四个V”来帮助我们概念化大数据:体积、速度、多样性和准确性。
      体积
      体积指的是数据集的大小。通常这些数据可以大到TB,甚至更大。由于庞大的数据量,需要以非常具体的方式处理和分析这些数据。
      传统的存储技术无法存储这些数据。这意味着大数据集无法与普通处理器一起工作。
      速度
      速度指的是数据生成的速度。高速数据需要专业的处理技术。例如,社交媒体每天都被难以置信的高速度的帖子轰炸。
      高容量、高速度和高多样性的数据必须用先进的工具进行分析和处理,以揭示未来可以使用的信息。
      不同种类
      大数据可以以各种各样的形式出现,从社交媒体帖子和网站等在线数据,到更传统的个人数据,如电话号码和地址。
      大数据来源的多样性通常可以分为三类:结构化、半结构化或非结构化数据。这种数据类型的多样性通常需要专门的算法和不同的处理需求。
      真实性
      准确性指的是数据的质量。高准确性数据是对分析有价值的记录,它们在整体结果中发挥着至关重要的作用。然而,低准确性的数据通常包含大量无意义或低效用的数据。这意味着,首先要对其进行筛选,以提取有用的信息。
      什么是物联网
      物联网是关于互联网连接、数据处理和分析的。它描述了物理对象的网络,它们使用特殊的软件和传感器通过互联网与其他设备和系统交换数据。例如智能冰箱、亚马逊Alexa、游戏机和智能锁,这些工具也包括工业工具。
      在过去的几年里,物联网已经成为现代最重要的技术之一。这些联网传感器提供了丰富的数据集,企业可以在全球范围内使用。它可以帮助企业提高操作的安全性和效率,跟踪资产,并减少手工流程。
      这些机器的数据可用于预测事件,例如设备何时发生故障。这为制造商提供了足够的时间恢复和运行,减少了停机时间。
      想要收集更多客户行为信息的研究人员也可以使用物联网设备。然而,这必须在法律范围内,因为保护客户的隐私和安全是至关重要的。处理客户数据的视频游戏和主机公司等企业需要利用安全的游戏解决方案,以便客户能够安全、放心地享受娱乐服务。
      物联网对企业有很多好处,比如:
      ·监督经营方式
      · 提高员工生产力
      · 分析客户行为
      · 改善客户体验
      · ESG性能分析
      · 做出更充分的商业决策
      · 创造更多收益
      物联网如何影响大数据
      就大数据而言,物联网设备产生的数据是有价值的数据。这是因为它与物理设备相连,这意味着企业可以访问有关其设备及其使用方式的更详细信息。
      如果我们以“智能家居”为例,其中包括具有此类数据的小工具和技术,那么可以监控的内容包括:
      · 家里的温湿度
      · 房子里的空气质量
      · 家庭设备之间的能源使用情况
      · 活动水平和行为模式
      所有这些数据对企业都很有价值,因为它们是自动收集和分析的,因此浪费的数据更少。
      更重要的是,许多物联网平台也使用机器学习来收集数据流。然后它将把这些数据集联系起来并进行分析。物联网实时收集和分析数据。这意味着洞察可以更快地获得,而且往往更准确。
      能够使用收集到的所有数据,可以为企业提供更有用的、可操作的见解。反过来,这可以帮助产生更高的投资回报。
      企业如何使用物联网生成的大数据
      那么,企业如何利用物联网产生的大数据呢?重要的是要记住,大多数企业将不得不调整和发展其技术,以便能够整理大量数据,以便从大数据的许多见解中获益。
      物联网设备将能够向企业发送信息,包括活动和行为等信息。一旦企业接收到这些数据,就需要将其存储在能够处理如此庞大而复杂的数据的平台上。
      然后,企业可以在开发产品、分析客户行为、反思产品发布和其他很多事情时参考这些数据。
      最重要的是,这些信息是安全存储的,企业可以在需要时随时访问。
      总结
      是时候开始用物联网和大数据收集和分析数据了。如果想要深入了解客户基础和行为的话,那么答案可能在于收集准确的数据,而物联网肯定能帮上忙。
      我们已经开始看到数据分析和物联网在使用专业技术和技术高效、有效地分析大量数据集方面的巨大影响。在收集和分析数据方面,物联网和大数据集成似乎是前进的方向。

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