Големите данни и аналитичното прогнозиране имат много сфери на приложение и превантивното обслужване на машини е сред тях, макар за него да се говори най-малко. То осигурява максимално дълга производителност при запазване на нужното качество. То е важно, доколкото при някои индустрии спирането на производството е сред най-големите рискове и заплахи за бизнеса. Благодарение на големите данни и чрез data analytics могат да се създадат алгоритми и модели, тренирани с данни в реално време, които да прогнозират какво и къде може да се развали.
5 приложения на data analytics във FinTech индустрията
Терминът FinTech идва от словосъчетанието Financial Technologies и е приложим за компании, които предлагат добавена стойност върху вече съществуващи или изцяло нови финансови услуги, осъществявани чрез съвременни технологии. Финансовият бизнес по дефиниция генерира огромно количество данни, известни още като големи данни или big data. Ето тук е пресечната точка между аналитичното прогнозиране и FinTech. Трябва да отчитаме и това, че FinTech покрива много бизнес вертикали във финансовия сектор като управлението на активи, застраховането, кредитирането, електронните разплащания и т.н.
Замислете се за борсовата търговия в миналото. Първо трябваше да се обадите в инсвестиционния посредник, който пък да се обади на брокера си в борсата. Днес имате достъп до платформи за търговия директно на персоналния компютър, таблета или смартфона. Освен това, подобни платформи разполагат и с вградени аналитични инструменти, възможност за автоматизирана търговия и т.н.
Разбиваме 6 мита за големите данни
Доколкото в A4E сме силно ангажирани с големите данни и изкуствения интелект, не може да не бъдем изкушени да споделим нашите мисли за някои от митовете за големите данни. И да ги разбием с каквото ни падне под ръка най-вече с аргументи. Така, поне за малко ще се почувстваме като Mythbusters.
Защо планирането на потребителското търсене е ключово за сезонните бизнеси
Представете си, че продавате ботуши и когато застудее, изведнъж търсенето нараства експоненциално. Това със сигурност се случва, но ако сте управител на магазин, бихте искали да имате прост отговор на прост въпрос: Как да планирам потребителското търсене за сезонните бизнеси или продукти?
Много предприемачи и мениджъри си задават същия въпрос. Без значение дали предлагате ски и сноуборд екипировка, сладолед, коледни елхи или климатици – прогнозирането на търсенето при сезонните продукти може да е трудна задача.
Големите провали на големите данни
Неслучайно светът на бизнесът е ентусиазиран от възможностите, които големите данни предлагат. Заравянето надълбоко в сетове от исторически данни е неоценим помощник при оптимизирането на процеси, повишаването на ефективността, както и в създаването на нови източници на приходи. Всичко това обаче повдига въпросът дали големите данни и аналитичното прогнозиране могат да се провалят? Разбира се!
В тази публикация фокусираме върху 5 различни случая, в които аналитичното прогнозиране и големите данни се провалят по един или друг начин. Без значение дали става дума за погрешно предположение, лошо изпълнение, липсващи променливи или погрешни стойности – резултатите са най-малкото изненадващи и далеч не приятни.
Как уеб майнингът помага на онлайн търговците
Уеб майнингът е процес, при който се извлича важна информация от различни уебсайтове. Използва се в различни мащаби и за различни цели. Като цяло, уеб майнингът е терминът, използван за дейта майнинг на информация, извлечена от глобалната мрежа. Това технологично постижение предлага на бизнеса интересни възможности, особено що се отнася до онлайн търговията и предприемачество.
Не е тайна, че в Интернет има огромно количество информация. Годишният интернет трафик се оценява на около 1 зетабайт годишно. Ако се чудите какво количество информация е това, представете си, че чашата с кафе на вашето бюро е равна на 1 гигабайт. В сравнение с нея, зетабайтът е обемът на Великата китайска стена.