Як наука про роботу із даними змінює світ

Як наука про роботу із даними змінює світ

У процесі життєдіяльності людство постійно генерує велику кількість інформації. Кількість якої почало збільшуватися експоненціально в останні десятиліття. Відповідно, почали з’являтися нові напрямки в науці (Data Science), які вивчають методи аналізу великих об’ємів даних та способи отримання з них цінної інформації, яку можна було б використати на практиці.

Такі нові знання вже зараз знайшли собі практичні застосування у науці та бізнесі. Так, наприклад, data-driven маркетингова агенція https://maddata.agency/uk, використовуючи технології для роботи з великими даними (Big Data) створює інноваційні рішення в маркетингу та рекламі. Методи роботи з Big Data дозволяють аналізувати та прогнозувати поведінку клієнтів будь-якого бізнесу, що неодмінно призводить до збільшення прибутків компаній.

Використання великих даних у маркетингу

Спосіб керування, що заснований на аналізі даних зветься Data Driven. У маркетингу та менеджменту, щоб його застосувати необхідно вирішити кілька основних задач:

  1. Дані потрібно зібрати, якимось чином зберегти, провести їх аналіз, відповідним чином проаналізувати, і на останок, представити у зрозумілому вигляді. Для цього знадобляться інвестиції.
  2. Як було зазначено в попередньому пункті, дані потрібно проаналізувати і візуалізувати. Тут знадобляться фахівці з спеціальними знаннями та досвідом.
  3. Отримані дані мають бути якомога точними. Якщо не буде довіри до первинної інформації, то це суттєво ускладнить їх аналіз та інтерпретацію.
  4. Прийняття важливих рішень має ґрунтуватись на виконанні попередніх пунктів.

У результаті бізнес отримує стратегію для свого розвитку: аналіз великих масивів даних дозволяє провести маркетингові заходи, рекламні кампанії та просування продукту чи бренда максимально ефективно.

Способи аналізу великих даних

До основних методів обробки масивів інформації відносять:

  • глибинний аналіз на основі математичних алгоритмів;
  • краудсорсинг — технології отримання та обробки терабайтів інформації з різних джерел;
  • ітеративне почергове порівнювання кількох елементів, наближуючись до точного результату;
  • машинне навчання — використання нейронних мереж для обробки великих обсягів несистематизованих даних;
  • аналіз соціальних мереж — виявлення взаємовідносин між користувачами, групами та спільнотами, створення цільвих аудиторій за вподобаннями, віку, геолокації, тощо.
Поділитися посиланням:
FacebookTelegramViberWhatsAppTwitter

Новини партнерів



Теґи публікації


Вам також може бути цікаво



Наскільки ефективна контекстна інтернет-реклама StarMarketing?
Як розробити мобільний додаток під бізнес
У Шепетівці через 5 років відновила роботу координаційна рада з питань підприємницької діяльності
У Нетішині власники закладів громадського харчування шукали підтримки у влади
Клініко-діагностична лабораторія Шепетівської ЦРЛ щодень проводить 6000 аналізів
Карантин вихідного дня: аргументи «за» і «проти»

Читайте у цій рубриці



На Шепетівщині археологи шукають підземний хід біля костелу
Огляд Apple Watch series 7
Контрольно-вимірювальні прилади та автоматика
На Ізяславщині науковці Польщі та України провели ботанічні дослідження 
Доісторична викопна амфібія прославила Гриців
Чорнобильська АЕС: у недоступних зонах зруйнованого реактора зросли реакції ядерного поділу