Quando Big Data e mobilità incrociano di Andrea Taylor

globali abbonamenti di smartphone hanno raggiunto 2,6 miliardi a partire dal 2014 (come indicato nella relazione di mobilità Ericsson per il 2015). Il rapporto rileva inoltre che lo smartphone abbonamenti sono impostate per violare il simbolo 6 miliardi entro il 2020 a loro attuale proiettati CAGR del 15%.

Da una capitalizzazione di mercato di $ 27360000000 nel 2014 (ricerca Wikibon), la capitalizzazione di mercato per le grandi analisi dei dati Le soluzioni si dovrebbero raggiungere i 125 miliardi a livello mondiale $ (previsioni IDC 2015). Analisi dell'internet degli oggetti hanno un composto di cinque anni tasso di crescita annuale (CAGR) del 30%.

Inoltre, guidato da circa 15 miliardi di dispositivi, il 2015 la spesa in Internet of Things (IoT) mercato è progettato per superare i $ 1700000000000, un 14% di aumento a partire dal 2014. Nel 2020, questi numeri sono ulteriormente prevede di toccare il contrassegno $ 3000000000000 come i dispositivi più del doppio del numero a 30 miliardi.

ora, si potrebbe desiderare di chiedere come sono questi numeri con la loro crescita prevista tassi di qualsiasi conseguenza qui. Pensate che - dati generati dagli smartphone, indossabili e altri dispositivi collegati, per non dimenticare i flussi di dati non strutturati, è entrato nell'era della gamma di zetabyte - a uno schiacciante 44 zettabyes. In questo diluvio di dati grandi, smartphone e degli oggetti, come fa un'azienda riesce a rimanere rilevante? Come fanno a razionalizzare e sincronizzare i loro processi per implementare idee tratte da tutti i dati che incontrano su una base quotidiana? Tuttavia, va da sé che le imprese incontrano numerose sfide nell'attuazione e realizzare il vero valore dei Big Data.

La risposta per risolvere questa sfida apparentemente humongous è di rivoluzionare il modo analisti, le imprese e analizzare i dati statistici. E, nonostante tutti parlando del "problema", molto pochi sono in realtà offrendo soluzioni. Ci sono numerose organizzazioni che si basano su strumenti di analisi dei dati tradizionali per raccogliere approfondimenti su "cosa" (parametri come il numero di utenti, ripartizione demografica o geografica) dei dati piuttosto che enfatizzare sui "perché" (ragioni di queste metriche).

Si consideri un esempio:

Un web o un'applicazione mobile può essere sperimentando elevate frequenze di rimbalzo e tassi di ritenzione bassi utente. Questi attributi sono evidenti per uniformare gli individui più non tecnici con set di dati semplici; tuttavia, ciò che è chiaro è il motivo dietro gli utenti non tornare al app. Anche se una società di telefonia mobile app può dare aziende /clienti una giusta idea di ciò che potrebbe essere una causa di tassi di ritenzione basso degli utenti, non può essere definito conclusiva. È qui che l'attuazione dei giusti grandi soluzioni di analisi dei dati, più il analisi visuale, diventa efficace.

Inoltre, poiché il traffico proveniente da dispositivi mobili che superano quello dei loro controparti desktop, è giunto il momento le soluzioni di analisi dei dati distribuiti da le aziende considerano questo aspetto. Cellulari grandi soluzioni di analisi dei dati e strumenti di immersione in profondità nel trend di user experience e di comportamento, pur presentando relazioni in formato visivo rendendo più facile per gli analisti o il marketing per capire. In futuro, questi strumenti visivi di analisi mobili saranno responsabilizzare tutta una generazione di marketing nel migliorare la produttività e aumentare ROI con intuizioni che non solo indicare i problemi, ma anche suggerire misure per risolverli.