Kun Big Data ja liikkuvuus risteävät Andrea Taylor

Global älypuhelin liittymiä ovat saavuttaneet 2600000000 vuodesta 2014 (kuten kerrotaan Ericsson Mobility raportti 2015). Raportissa huomauttaa lisäksi, että älypuhelin tilaukset asetetaan rikkoa 6000000000 merkki vuoteen 2020 nykyisellä ennustetaan CAGR 15%. Myynnissä maassa markkina-arvo on $ 27.36 miljardia 2014 (Wikibon tutkimus), markkinat korkki big data analytics ratkaisuja odotetaan saavuttavan $ 125 billion maailmanlaajuisesti (IDC Ennusteet 2015). Esineiden internetin Analytics on viisivuotinen Compound Annual Growth Rate (CAGR) 30%.

Lisäksi vetämänä noin 15 miljardiin, 2015 menojen esineiden internetistä (IoT) markkinat ennustetaan ylittävän $ 1.7 biljoonaa 14% nousu vuodesta 2014 vuoteen 2020, nämä luvut ovat edelleen odotetaan koskettaa 3 $ trillion Lisää laitteita enemmän kuin kaksinkertainen määrä 30 miljardia.

nyt, saatat kysyä miten nämä numerot sekä niiden ennakoitu kasvu hinnat mitään merkitystä täällä. Ajattele sitä - tuottamien tietojen älypuhelimet, älyvaatteet ja muut liitetyt laitteet, unohtamatta jäsentymätön tietovirrat, on aikakauteen valikoima zetabytes - at ylivoimainen 44 zettabyes. Tässä vedenpaisumus big data, älypuhelimet ja esineiden internet, miten liiketoiminnan onnistuvat pysymään asiaa? Miten he virtaviivaistamaan ja synkronoida prosessejaan toteuttaa oivalluksia vetää kaikki tiedot, jotka he kohtaavat arkipäivää? Kuitenkin itsestään selvää, että yritykset kohtaavat monia haasteita täytäntöönpanossa ja toteuttamisessa todellisen arvon big data.

Vastaus ratkaisemisen ilmeisesti hirvittävästi haaste on mullistaa analyytikot, yritykset ja tilastotieteilijät analysoida tietoja. Ja vaikka kaikki puhuvat "ongelma", hyvin harvat ovat todella tarjoavat ratkaisuja. On olemassa lukuisia organisaatioita, jotka luottaa perinteiseen tietojen analyysityökaluja glean oivalluksia "mitä" (mittareita kuten käyttäjien määrä, väestörakenteen tai maantieteellinen jakautuminen) tietojen sijasta korostamalla "miksi" (syitä näitä mittareita).

Tarkastellaan esimerkin:

Web tai Mobile App voi kokea poistumisprosentti on korkea ja matala käyttäjän säilyttäminen hinnat. Nämä ominaisuudet ovat ilmeisiä jopa kaikkein ei-teknisiä yksilöiden yksinkertainen aineistot; kuitenkin, mikä on epäselvä on syynä käyttäjät eivät palaa sovelluksen. Vaikka mobiilisovelluksen yritys voi antaa yrityksille /asiakkaille oikeudenmukainen käsitys siitä, mitä voisi olla syy alhainen käyttäjän pysyvyyden, sitä ei voi kutsua vakuuttavia. Tämä on, jos täytäntöönpano oikeus big data analyysipalvelut, enemmän visuaalinen Analytics, tulee voimaan.

Lisäksi kuten liikenne mobiililaitteisiin ylitti että niiden kassa kollegansa, on korkea aika tiedot analyysipalvelut toteuttama yritykset pitävät tätä näkökohtaa. Mobiili big data analytiikan ratkaisuja ja työkaluja sukeltaa syvälle käyttökokemusta ja käyttäytymisen kehityksestä, samalla esittää raportit visuaalisessa muodossa helpottaa analyytikoiden tai markkinoija ymmärtää. Tulevaisuudessa nämä visuaalisia mobiili analyysityökaluja valtuuttaa kokonaisen sukupolven markkinoijat parantaa tuottavuutta ja lisätä ROI oivalluksia että ei ainoastaan ​​osoittaa kysymyksiä vaan myös ehdottaa toimenpiteitä niiden ratkaisemiseksi.