Katta hajmdagi ma’lumotlar (Big Data) qayta ishlash texnologiyalari

Business intelligence(biznes-analitika) - aniq strukturaga ega bo'lmagan juda katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash natijasida muqobil biznes yechimlar izlashga aytiladi.

Effektiv biznes-analitika ichki va tashqi ma'lumotlarni analiz qiladi - ham bozor axborotlarini, ham mijoz-kompaniyaning hisobotlarini hisobga oladi. Bu biznesni butunlay tushunishga yordam beradi, shu bilan birga, strategik va operatsion qarorlar qabul qilishga zamin yaratadi(mahsulot narxini aniqlashda, kompaniya rivojlanishining asosiy yo'nalishlarini belgilab olishda).
Bu atama 1958-yilda IBM taqdiqotchisi Xans Piter Lun maqolasida birinchi bo'lib ko'rsatilgan. 1996-yilda axborot texnologiyalari bozorini o'rganishga asoslangan Gartner analitik agentligi business intelligence tarkibiga data mining metodikasini ham qo'shgan.
Big Data ko'plab biznes sohalarida keng tarqalgan. Ular sog'liqni saqlash, telekommunikatsiya, savdo, logistika, moliyaviy kompaniyalarda, shuningdek davlat boshqaruvida qo'llaniladi. Quyida ba'zi sohalarda Big Data qo’llanishiga ba'zi misollar keltiramiz:
Chakana savdo do'konlarining ma'lumotlar bazasida mijozlar, inventarizatsiyani boshqarish tizimi, tijorat mahsulotlarini etkazib berish to'g'risida ko'plab ma'lumotlar to'planishi mumkin. Ushbu ma'lumot do'konlarning barcha sohalarida foydali bo'lishi mumkin. Shunday qilib, to'plangan ma'lumotlar yordamida siz tovarlarni etkazib berish, uni saqlash va sotishni boshqarishingiz mumkin. Yig'ilgan ma'lumotlarga asoslanib, siz tovarlarga talab va taklifni taxmin qilishingiz mumkin. Shuningdek, ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish tizimi chakana sotuvchining boshqa muammolarini hal qilishi mumkin, masalan xarajatlarni optimallashtirish yoki hisobotlarni tayyorlashda.
Katta ma'lumotlar qarz oluvchining kreditga layoqatliligini tahlil qilish imkonini beradi va ular kredit skorirovkasi * va anderrayting ** uchun ham foydalidir. Big Data texnologiyalarining joriy etilishi kredit olish to'g'risidagi arizalarni ko'rib chiqish vaqtini qisqartiradi. Big Data yordamida siz ma'lum bir mijozning operatsiyalarini tahlil qilishingiz va unga mos keladigan bank xizmatlarini taklif qilishingiz mumkin.
Telekommunikatsiya sohasida Big Data uyali aloqa operatorlari bilan keng tarqalgan. 
Uyali aloqa operatorlari moliyaviy tashkilotlar bilan bir qatorda eng katta ma'lumotlar bazalariga ega, bu esa ularga to'plangan ma'lumotni chuqur tahlil qilish imkonini beradi. 
Ma'lumotni tahlil qilishning asosiy maqsadi mavjud mijozlarni saqlab qolish va yangilarini jalb qilishdir. Buning uchun mijozlar segmentini amalga oshiradigan kompaniyalar, ularning trafikini tahlil qilishadi, abonentning ijtimoiy aloqasini aniqlaydilar.
Big Data-ni marketing maqsadlari uchun ishlatishdan tashqari, soxta moliyaviy bitimlarning oldini olish uchun texnologiyalar qo'llaniladi.
Katta ma'lumotlar kon ishlab chiqarishda ham, qayta ishlash va marketingda ham qo'llaniladi. Olingan ma'lumotlarga asoslanib, korxonalar konlarni o'zlashtirishning samaradorligi to'g'risida xulosalar chiqarishlari, kapital ta'mirlash va jihozlarning holati jadvalini kuzatishlari, mahsulotga talab va narxlarni prognoz qilishlari mumkin.

• 
  Raqamli analitika - bu veb-saytlar, mobil ilovalar va boshqalar kabi turli xil manbalardan olingan raqamli ma'lumotlarni tahlil qilish jarayoni. Bu tashkilotga foydalanuvchilar yoki mijozlarning o'zini qanday tutishi to'g'risida aniq tasavvur beradi. Raqamli tahlillar orqali kompaniyalar takomillashtirishga muhtoj bo'lgan sohalar to'g'risida tushuncha olishadi.
  
• 
  Raqamli tahlilchilar - hisobotlarni, tahlillarni va boshqaruv panellarini o'z kompaniyalarining raqamli aktivlari to'g'risidagi hayotiy ma'lumotlarni to'g'ri aks ettirishga majbur bo'lgan odamlar. Ma'lumotlarni tahlil qilish jarayonida ular tez-tez mijozlar bilan munosabatlarni boshqarish (CRM) dasturiy ta'minotidan va kuchli razvedka vositalaridan foydalanadilar
  

Raqamli analitikaning muhim tarkibiy qismi bo'lgan raqamli analitik brendlar va veb-sayt egalariga o'z saytlari va ilovalari qanday topilishi va ishlatilishini tushunishga imkon beradi. Raqamli analitik ma'lumotlardan foydalangan holda, kompaniyalar o'zlarining veb-saytlari, mobil saytlari va mobil ilovalarida mijozlar tajribasini optimallashtirishlari, shuningdek marketing ROI, kontent takliflari va biznesning umumiy samaradorligini optimallashtirishlari mumkin.

Ta'lim sohasi talabalar, o'qituvchilar, kurslar, natijalar va boshqa nima bilan bog'liq juda ko'p ma'lumotlarga to'lib toshgan. Endi biz ushbu ma'lumotlarni to'g'ri o'rganish va tahlil qilish o'quv institutlarining operatsion samaradorligi va ish faoliyatini yaxshilash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan tushunchalarni berishi mumkinligini angladik.

Katta ma'lumotlarga asoslangan ta'lim sohasidagi o'zgargan ba'zi sohalar: