среднем на 22 %
в течение с 2017
по 2030 год. При этом наибольший рост будет в секторе
здравоохранения (
36 %
), за которым последуют производ-
ство (
30 %
) и финансовые услуги (
26 %
) в период с 2018
по 2025 год (Рис 1) [3].
Большие данные таят в себе огромный потенциал. 99,5 %
собранных данных никогда не используются и не анализи-
руются. Кроме того, менее 50 % структурированных дан-
ных, собранных с помощью Интернета вещей, использу-
ется при принятии решений. Уже на данном этапе развития
аналитики больших данных 79 % руководителей считают,
что отказ от использования больших данных приведет
к банкротству, поэтому 83 % компаний инвестируют в про-
екты с большими данными. По данным исследований, ком-
пании, использующие всю мощь больших данных, могут
увеличить свою операционную маржу до 60 % [4].
175
“Young Scientist” . # 28 (370) . July 2021
Economics and Management
Рис. 1.
Прогноз развития Больших данных в разных областях
Для бизнес-аналитики использую следующее программ-
ное обеспечение:
1. Sisense — это программное обеспечение для бизнес-
аналитики, которое предоставляет аналитику корпоратив-
ного уровня. Идеально подходит для инженеров по обра-
ботке данных, разработчиков и аналитиков, он предлагает
приложения бизнес-аналитики с белыми метками и интер-
активные панели мониторинга, основанные на лучших от-
раслевых практиках.
2. Looker — это безопасная и управляемая платформа,
которая предлагает более интеллектуальные возможности
обработки данных. Он использует мультиоблачную стра-
тегию для поддержки нескольких источников данных.
3. Periscope Data — это платформа бизнес-аналитики
и визуализации данных, которая предоставляет современ-
ным компаниям ценные аналитические данные. Используя
SQL, Python и R, он легко исследует и анализирует данные.
4. ReportPlus — это инструмент бизнес-аналитики с са-
мообслуживанием, помогающий предприятиям принимать
бизнес-решения на основе данных. Он позволяет создавать,
просматривать и обмениваться визуализациями данных.
5. QlikView — это платформа для комплексной интегра-
ции данных и аналитики, которая использует машинный
интеллект для более точного анализа. Он собирает данные
из любого места и предоставляет вам готовые к анализу от-
крытия.
Большие данные содержат длинный список статистиче-
ских данных. Если бизнес работает с огромными объемами
данных, их исследование поможет вести бизнес на долгие
годы. В огромном массиве данных, хранящихся в базах
данных, скрыта информация, которую можно использо-
вать в своих интересах.
Это может быть открытие новой линейки продуктов
или услуг с готовым рынком, о котором никто даже не слы-
шал или новый способ ведения дел. С помощью разум-
ного использования больших данных как инструмента
для бизнеса, можно не только повысить производитель-
ность, но и вовремя занять перспективную нишу.
Литература:
1. Wesley Chai, Mark Labbe, Chaig Stedman- Big data analytics Режим доступа: https://searchbusinessanalytics.techtarget.
com/definition/big-data-analytics Дата обращения: 29.03.2021 г.
2. 97 Big Data Statistics You Must Learn: 2020/2021 Market Share & Data Analysis // FinancesOnline Режим доступа:
https://financesonline.com/big-data-statistics/ Дата обращения: 27.03.2021 г.
3. Top 50 Big Data Statistics: Market Size, Importance & Benefits// AIMultiple Режим доступа: https://research.aimultiple.
com/big-data-stats/ Дата обращения: 27.03.2021 г.
4. 77+ Big Data Stats for the Big Future Ahead | Updated 2021// hosting tribunal Режим доступа: https://hostingtribunal.
com/blog/big-data-stats/ Дата обращения: 28.03.2021 г.
Do'stlaringiz bilan baham: |