Quando Big Data e Mobilidade cruzar por Andrea Taylor

globais assinaturas de smartphones atingiram 2,6 bilhões a partir de 2014 (como é referido no Relatório de Mobilidade Ericsson para 2015). O relatório observa ainda que as assinaturas do smartphone estão definidas para romper a marca de 6 bilhões até 2020 na sua actual projetada CAGR de 15%.

A partir de um valor de mercado de $ 27360000000 em 2014 (pesquisa Wikibon), o valor de mercado para grandes análises de dados soluções está projetado para atingir 125 bilhões globalmente $ (IDC Predictions 2015). Analytics da Internet das coisas tem um Composto de cinco anos Taxa de crescimento anual (CAGR) de 30%.

Além disso, impulsionado por cerca de 15 bilhões de dispositivos, a 2015 os gastos na Internet of Things (IoT) mercado é projetado para exceder $ 1700000000000, um 14% aumento a partir de 2014. Em 2020, estes números são esperados mais de tocar a marca de $ 3000000000000 como dispositivos mais do que o dobro do número de 30 bilhões.

Agora, você pode querer perguntar como são esses números, juntamente com o seu crescimento projetado taxas de nenhuma conseqüência aqui. Pense nisso - os dados gerados por smartphones, wearables e outros dispositivos conectados, para não esquecer os fluxos de dados não estruturados, entrou na era da gama de zetabytes - em uma esmagadora 44 zettabyes. Neste dilúvio de dados grandes, smartphones e Internet das coisas, como é que uma empresa consegue manter relevante? Como eles racionalizar e sincronizar os processos para implementar insights extraídos de todos os dados que eles encontram em uma base diária? No entanto, é evidente que as empresas encontram inúmeros desafios na implementação e perceber o verdadeiro valor do big data.

A resposta para resolver este desafio aparentemente humongous é revolucionar a forma como analistas, empresas e analisar dados estatísticos. E, apesar de todo mundo falando sobre o "problema", muito poucos estão realmente oferecendo soluções. Há inúmeras organizações que dependem de ferramentas de análise de dados tradicional para colher insights sobre o "quê" (métricas, como número de usuários, divisão demográfica ou geográfica) dos dados em vez de enfatizar sobre o "porquê" (razões por trás destas métricas).

Veja um exemplo:

Um web ou um aplicativo móvel pode estar experimentando altas taxas de rejeição e as taxas de retenção de usuários baixos. Esses atributos são evidentes até mesmo para as pessoas mais não-técnicas com conjuntos de dados simples; no entanto, o que está claro é a razão por trás usuários não voltar para o app. Embora uma empresa aplicativo móvel pode dar às empresas /clientes uma idéia justa sobre o que poderia ser uma causa de baixas taxas de retenção de usuários, não pode ser denominado conclusivo. Isto é onde a implementação das soluções de análise de dados direito grande, mais ainda as análises visuais, torna-se eficaz.

Além disso, como o tráfego de dispositivos móveis, superando a de suas contrapartes desktop, já é tempo as soluções de análise de dados implantados por as empresas consideram este aspecto. Soluções de análise de dados grandes móveis e ferramentas de mergulhar fundo na experiência do usuário e de comportamento tendências, durante a apresentação de relatórios no formato visual tornando mais fácil para os analistas ou o comerciante de entender. No futuro, estas ferramentas de análise móveis visuais irá capacitar toda uma geração de comerciantes na melhoria da produtividade e aumentando o ROI com insights que não só irá indicar os problemas, mas também sugerir medidas para resolvê-los.