Niedawno stworzyliśmy dla Was artykuł wprowadzający w najważniejsze pojęcia związane ze sztuczną inteligencją. W związku z tym, że tekst wzbudził Wasze zainteresowanie, postanowiliśmy stworzyć serię wpisów dla początkujących, gdzie będziemy bardziej szczegółowo omawiać kluczowe terminy związane z AI. 

W tym artykule skupimy się na Big Data. Jeśli chcecie dowiedzieć się co kryje się pod tym pojęciem, a także jakie jest jego znaczenie biznesowe – ten artykuł jest dla Was.

Czym jest Big Data?

Zacznijmy od teorii, czyli wyjaśnienia, czym w ogóle jest Big Data. 

W dosłownym tłumaczeniu, Big Data to po prostu “duże dane”. I rzeczywiście, termin ten odnosi się do ogromnych, złożonych zbiorów danych, które ze względu na swoją wielkość, szybkość generowania i różnorodność, są trudne lub niemożliwe do przetworzenia za pomocą tradycyjnych metod.

Model 3V

Jednym z popularniejszych określeń dotyczących Big Data jest definicja stworzona przez Douga Laney’a, analityka branżowego, który na początku lat 2000 określił Big Data za pomocą tzw. “modelu 3V”

1. Wielkość (Volume): Dzięki postępowi technologicznemu możliwe stało się gromadzenie i przechowywanie danych na skalę, która była wcześniej nieosiągalna. Pierwsze V odnosi się więc do wielkości rozumianej przez olbrzymie ilości danych. 
2. Szybkość (Velocity): W dobie Internetu Rzeczy i natychmiastowej komunikacji, dane są generowane i przesyłane w niebywale szybkim tempie. Drugie V oznacza więc błyskawiczną prędkość, z jaką dane muszą być przetwarzane i analizowane. 
3. Różnorodność (Variety): Dotyczy różnorodności źródeł i form, z których dane są zbierane. Dane mogą obejmować liczby, tekst, audio, wideo, grafiki i wiele innych. Każdy z tych typów danych wymaga specyficznych narzędzi do ich gromadzenia, przechowywania i analizy.

Niektóre źródła podają rozszerzoną wersję tej definicji, wskazującej jeszcze dwa dodatkowe elementy, takie jak weryfikacja prawdziwości posiadanych danych (veracity) oraz ich znaczenie dla użytkownika (value).

Jak działa Big Data?

Aby dane, które posiada Twoja organizacja generowały określone korzyści, muszą być one odpowiednio przygotowane. Dlatego praca na dużych danych składa się z kilku ważnych elementów, które do tego prowadzą. Każdy krok może się różnić w zależności od specyfiki danych oraz firmy, jaka je przetwarza. Poniżej znajdziesz najbardziej popularne działania związane z Big Data.

1. Zbieranie danych

Pierwszym krokiem, jest oczywiście samo generowanie i/lub zbieranie danych. Ten krok różni się w zależności od organizacji, ponieważ każda ma unikalne metody pozyskiwania danych. Dotyczy to gromadzenia zarówno nieustrukturyzowanych (patrz: słowniczek), jak i ustrukturyzowanych danych z różnorodnych źródeł, takich jak chmura, aplikacje mobilne, sensory IoT i wiele więcej.

2. Organizacja danych

Tak jak wspomnieliśmy wyżej, w skład Big Data wchodzą zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane. O ile te pierwsze nie powinny być trudne w organizacji, o tyle te drugie trzeba odpowiednio uporządkować, aby mogły dostarczyć prawidłowe informacje.

3. Czyszczenie danych

Aby uzyskać wiarygodne wyniki i zwiększyć jakość naszych danych, należy je oczyścić. Chodzi o to, aby usunąć lub uwzględnić duplikaty i niepotrzebne dane, które mogą prowadzić do zakłamania wyników i nieprawdziwych wniosków.

3. Analiza danych

Same dane nie mają w sobie wartości, dopóki nie zaczniemy ich analizować i wyciągać na ich podstawie ważnych wniosków. Aby to zrobić, potrzeba wykorzystania zaawansowanych technik analitycznych, takich jak Data mining, analiza predykcyjna czy Deep Learning.

Kluczowe korzyści Big Data

Gromadzenie, analizowanie oraz odpowiednie działania podjęte na podstawie przetwarzanych danych mogą dać Twojej firmy masę korzyści. Poniżej przedstawimy kluczowe z nich, a z racji naszej specjalizacji – skupimy się głównie na przykładach z obszaru branży turystycznej. 

Pozyskiwanie i utrzymanie klientów

Big Data pozwala firmom na dogłębne zrozumienie preferencji, potrzeb i zachowań zakupowych swoich klientów. Dobrym przykładem jest chociażby firma Amazon, która wykorzystuje duże zbiory danych do personalizacji zakupów i sugerowania produktów na podstawie poprzednich zakupów klientów. Wystarczy odwiedzić platformę i spojrzeć na jakiekolwiek rekomendacje, aby zrozumieć, o czym mowa 🙂

Podobnie jak w przypadku Amazona, firmy turystyczne mogą wykorzystać Big Data do personalizacji swojej oferty, sugerując klientom atrakcje czy miejsca pobytu na podstawie ich poprzednich wyborów lub preferencji innych osób o podobnych zainteresowaniach.

Spersonalizowane oferty i wyższy ROI

Analiza dużych zbiorów danych umożliwia firmom skierowanie spersonalizowanych ofert do konkretnych grup docelowych, co przekłada się na efektywniejsze kampanie promocyjne i wyższy zwrot z inwestycji (ang. ROI, Return of Investment).

Prognozowanie trendów

Dzięki analizie dużych zbiorów danych, firmy mogą prognozować przyszłe trendy, mogąc lepiej przygotować się na zmiany i wyprzedzić konkurencję.

Identyfikacja potencjalnych zagrożeń

Big Data to świetne narzędzie do zarządzaniu ryzykiem – niezależnie od branży jaką reprezentujesz. W przypadku turystyki, może to dotyczyć na przykład monitorowania warunków pogodowych, lokalnych wydarzeń, strajków pracowników branży lotniczej lub innych czynników, które mogą wpłynąć na podróże.

Dynamiczne ustalanie cen

Analiza dużych zbiorów danych świetnie sprawdza się do ustalania cen na podstawie popytu, dostępności i innych czynników, takich jak sezonowość czy nawet pogoda. Może to pomóc w optymalizacji cen i zwiększeniu zysków.

Słowniczek pojęć związanych z Big Data

Dane ustrukturyzowane – typ danych, które są zorganizowane w określony sposób, dzięki czemu łatwo jest je przechowywać, przetwarzać i analizować. Mogą być np. organizowane w tabelach, gdzie każda kolumna reprezentuje określone pole (na przykład imię, nazwisko, adres), a każdy wiersz reprezentuje jeden rekord (na przykład konkretną osobę lub produkt).

Dane nieustrukturyzowane to takie, które nie mają specyficznej formy lub organizacji, co utrudnia ich przechowywanie i analizę za pomocą standardowych narzędzi. Przykłady nieustrukturyzowanych danych to teksty e-maili, posty na mediach społecznościowych, pliki audio i video, zdjęcia, dokumenty PDF i wiele innych. Te dane są często bogate w informacje, ale wymagają bardziej zaawansowanych narzędzi i technik do ich przetwarzania i analizy.

Data Mining – proces odkrywania wzorców, korelacji, trendów, anomalii lub zależności w dużych zestawach danych, które często są ukryte i nieoczywiste. Proces Data Mining zwykle obejmuje kilka kroków, takich jak selekcja danych, przetwarzanie i czyszczenie danych, ewaluacja i interpretacja wyników. W kontekście Big Data, Data Mining jest szczególnie ważne, ponieważ umożliwia przekształcenie ogromnej ilości nieuporządkowanych danych w wartościowe informacje.

Analiza predykcyjna – proces mający na celu przewidzenie przyszłych wyników i trendów na podstawie historycznych i aktualnych danych. Firmy mogą korzystać z analizy predykcyjnej m.in. do przewidywania trendów sprzedaży, zachowań klientów, wyników finansowych, a nawet ryzyka. To pozwala im podejmować lepsze decyzje biznesowe w oparciu o dane.

Deep Learning (głębokie uczenie) – to podgrupa uczenia maszynowego, która skupia się na implementacji sieci neuronowych, które są wzorowane na strukturze i funkcjonowaniu ludzkiego mózgu.

W kontekście Big Data, Deep Learning jest wykorzystywany do przetwarzania ogromnej ilości złożonych i niesklasyfikowanych danych. Głębokie sieci neuronowe mogą uczyć się na podstawie surowych danych, takich jak tekst, obrazy, dźwięk czy sekwencje, bez konieczności ręcznego etykietowania lub klasyfikacji tych danych.

Machine Learning (uczenie maszynowe) – dziedzina sztucznej inteligencji, która polega na wykorzystaniu algorytmów do analizy danych, nauki z nich i dokonywania przewidywań lub podejmowania decyzji na podstawie wzorców w danych.

W kontekście Big Data, uczenie maszynowe jest kluczowe dla przetwarzania i analizy ogromnych zbiorów danych. Algorytmy uczenia maszynowego mogą pomóc w wyodrębnieniu z nich użytecznych informacji, wykrywaniu trendów, identyfikacji wzorców, a nawet przewidywaniu przyszłych zdarzeń.

Data Science (nauka o danych) – szeroka dziedzina, która koncentruje się na przeprowadzaniu badań, analizy i tłumaczenia informacji z danych. Wykorzystuje ona różnorodne techniki i narzędzia, takie jak uczenie maszynowe, do pozyskiwania cennych wskazówek z ogromnych zbiorów danych.

Data Scientist — specjalista od nauki o danych, wykorzystujący wiedzę z zakresu statystyki, matematyki i programowania do analizy i interpretacji dużych zbiorów danych. Tworzy modele predykcyjne, analizuje trendy i rozwiązuje złożone problemy biznesowe.

Data Engineer: inżynier odpowiedzialny za budowę, testowanie i utrzymanie infrastruktury danych, takiej jak bazy danych i dużych systemów przetwarzania danych. Pracuje nad projektowaniem, konstrukcją i integracją systemów do gromadzenia, przechowywania, przetwarzania i analizy dużych ilości danych.

Data Analyst: analityk przetwarzający duże zbiory danych w użyteczne informacje za pomocą technik statystycznych i matematycznych. Jego zdaniem jest analiza danych w celu wsparcia organizacji w  podejmowaniu opartych na danych decyzjach biznesowych.

Podsumowanie

Mamy nadzieję, że ten artykuł rozjaśnił Wam informacje na temat Big Data. Jeśli macie jakiekolwiek pytania na temat pojęć związanych ze sztuczną inteligencją lub chcecie porozmawiać o wdrożeniu AI w Waszej firmie turystycznej – zapraszamy do kontaktu.

Chętnie podzielimy się swoją wiedzą i opowiemy, jak z sukcesem zacząć implementację inteligentnych rozwiązań w Waszej organizacji.