بیگ دیتا چیست؟
همانطور که از این نام یا بهتر است بگوئیم اصطلاح مشخص است، مبحث بیگ دیتا به حجم عظیمی از دیتا (اطلاعات) اطلاق می‌‌شود که در زمانی کوتاه و با سرعت و دقت بالایی تجزیه و تحلیل می‌‌شود. این اطلاعات می‌‌تواند ساختاریافته (اطلاعات منظم و دسته‌‌بندی شده) یا غیرساختاریافته (اطلاعات حجمی نامنظم و تصادفی) باشد. اما برخلاف چیزی که به نظر می‌‌رسد، این حجم اطلاعات نیست که اهمیت و اولویت دارد؛ بلکه نوع استفاده و بهرهبرداری از یک بخش یا تمام این اطلاعات توسط سازمانها و تجارت‌‌ها است که مهم می‌‌باشد. بیگ دیتا در حقیقت عنوان و سیستمی جامع برای کسب‌‌وکارها به ویژه کسب‌‌وکارهای بزرگ است تا بتوانند از طریق اطلاعات حجیم به دست آمده از این سیستم، برای آینده کاری خود تصمیمات بهتری بگیرند.
مبحث بیگ دیتا در اوایل قرن بیست و یکم تأثیر شگفت انگیز خود را روی تجارت‌‌های مدرن امروزی شروع کرد. درست با پیشرفت صنعت‌‌ها و تکنولوژی‌‌ها، جای خالی یک سیستم کارآمد که بتواند اطلاعات زیاد را در زمان کم به مرحله پردازش و تحلیل برساند به شدت محسوس بود. به همین خاطر کمپانی‌‌های بزرگ دست به استفاده از راهکارهای جدید زدند و کم کم سیستم یکپارچه Big Data به مرحله بهرهبرداری رسید. البته باید اذعان داشت که این سیستم یک سیستم یکسان و مشابه در تمامی تجارت‌‌ها نیست و صرفاً عنوان و پایه و اساس آن به یک شکل است. این یعنی شاید یک کمپانی از روشی انحصاری برای این مورد استفاده کند که دیگر تجارت‌‌ها آن را در اختیار ندارند.
فهرست؛
کلان داده ها
کاربردهای پردازشی و کلان داده ها
پتانسیلها برای سازمانها و شرکتها
کلان داده چیست؟
مدیریت و پردازش کلان‌داده
امنیت کلان‌داده
نگهداری و ذخیره‌سازی کلان داده
پردازش کلان‌داده توسط دولت‌ها
نمونه‌های به کارگیری کلان‌داده در تکنولوژی
کلان داده (Big data) چیست؟ معیارهای تشخیص کلان داده ها کدام اند؟
نقش کلان داده دربازارجهانی
کلان داده ها در شرکت های موفق
پذیرش داده ها توسط مدیران ارشد
کلان داده و مباحث مالی سازمان
کلان داده وطراحی دوباره مشاغل
چرا تلاشها برای تجزیه و تحلیل داده ها قبل از بکارگیری داه ها کم می شود
نگاه مدیران ارشد به کلان داه ها
حمایت مدیران ارشد از کلان داده ها
کلان داده ها و فرآیندهای شرکت
کلان داده ها وریسک های سازمان ها
افزایش درآمد با کلان داده
تصمیم گیری آسان با کلان داده ها
استفاده از آنالیزها برای بهبود مدیریت مشتری.
طراحی مجدد مشاغل
فرهنگ های داده محور
مشکلات در تحلیل داده ها
کلان داده ها و فن آوری جدید
آینده استفاده ازکلان داده ها
داده های بزرگ حس ها را ازبین می برند
ساده سازی داده ها
توانایی ترکیب ، غربال کردن و مرتب سازی انواع وسایل نقلیه وسیع از داده ها
مطالعه موردی استفاده از کلان داده ها
میکرومارکت وکلان داده
تجزیه و تحلیل هوشمند
استفاده ازفیس بوک جهت ارتباط با مشتریان
شرکت های مبتنی بر داده هار
داده ها ، مدل ها ، تبدیل. داده ها
احساس تجارت و تحلیل داده
چهار کلید برای ردیابی مشتریان چند کاناله امروز/سیستماتیک باشید
داده هایی که می توانید از مشتریان درخواست کنید
داده ای که می توانید برای آنها شریک شوید
داده ها را با مشتری مطابقت دهید
قدرت تصمیم گیری برتر
تحریک تحلیل به استراتژی.
ادغام قابلیت ها برای ایجاد بینش
مثال موردی –استفاده ازکلان داده
بینش مصرف کنندگان درفرآیندهای تجاری
ایجاد یک تیم متقاطع از “ناوگیران” و تحلیلگران
بهینه سازی مجموعه ها.
در استعدادها و سیستم های بزرگ داده سرمایه گذاری کنید
استفاده از داده های بزرگ برای تصمیم گیری بهتر در مورد قیمت گذاری
کلان داده درمقابل روش سنتی
چهار مرحله برای تبدیل داده به سود
به داده ها گوش دهید
تجزیه و تحلیل مشتری پیشرفته
بینش می تواند از منابع جدید داده بدست آید
channels برای تصمیم گیری بهتر کانال های خود را با آنالیزورها مسلح کنید
value ارزش طول عمر مشتری را اندازه بگیرید
استفاده از داده های بزرگ ، تلفن همراه و رسانه های اجتماعی برای خرید مجدد
استفاده از داده ها برای آگاهی از بازاریابی خود و ایجاد شخصی ترین ارتباط الکترونیکی
رسانه های اجتماعی وکلان داده.
جمع آوری داده ها و تجزیه و تحلیل در مقیاس بزرگ
. منابع داده های بزرگ را شناسایی کنید. . . و شکاف ها
تجزیه و تحلیل پیش بینی
سود الگوریتمی
capabilities قابلیتهای سازمانی جدید
آی.او.تی، عنوان راه حل برای مشکلات تجاری
برچسب ها:
استفاده از داده های بزرگ برای تصمیم گیری بهتر در مورد قیمت گذاری کلان داده درمقابل روش سنتی چهار مرحله برای تبدیل داده به سود به داده ها گوش دهید تجزیه و تحلیل مشتری پیشرفته بینش می تواند از منابع جدید داده بدست آید