När Big Data och rörlighet över banor av Andrea Taylor

globala smartphone-abonnemang har nått 2,6 miljarder från och med 2014 (som refereras i Ericsson Mobility Report 2015). I rapporten konstaterar vidare att smartphone-abonnemang är inställda på att bryta 6 miljard 2020 på sin nuvarande planerade årlig tillväxt på 15%.

Ett börsvärde på $ 27360000000 år 2014 (Wikibon forskning), börsvärde för stora uppgifter analytics lösningar beräknas uppgå till $ 125.000.000.000 globalt (IDC Förutsägelser 2015). IoT Analytics har ett femårigt Compound Annual Growth Rate (CAGR) på 30%.

Dessutom drivs av cirka 15 miljarder enheter, är 2015 utgifterna i sakernas Internet (IoT) marknaden förväntas överstiga $ 1700000000000, en 14% ökning från 2014. År 2020 är dessa siffror ytterligare väntas röra $ 3000000000000 varumärke som enheter mer än fördubblas i antal till 30 miljarder.

nu, kanske du vill fråga hur är dessa siffror tillsammans med deras förväntade tillväxten andelen eventuella följder här. Tänk på det - data som genereras av smartphones, kläder och andra anslutna enheter, inte att förglömma de ostrukturerade dataströmmar, har gått in i en tid präglad av olika zetabytes - på ett överväldigande 44 zettabyes. I denna störtflod av stora data, smartphones och sakernas Internet, hur ett företag lyckas hålla sig relevant? Hur gör de effektivisera och synkronisera sina processer för att genomföra insikter hämtade från alla de uppgifter som de stöter på en daglig basis? Ändå är det självklart att företagen möter många utmaningar i att implementera och förverkliga det sanna värdet av big data.

Svaret att lösa detta till synes humongous utmaning är att revolutionera hur analytiker, företag och statistiker analysera data. Och trots alla talar om "problemet", väldigt få faktiskt erbjuda lösningar. Det finns många organisationer som förlitar sig på traditionella uppgifter analysverktyg för att få fram insikter om "vad" (statistik som antalet användare, demografisk eller geografisk uppdelning) av data snarare än att betona på "varför" (skäl bakom dessa mått).

Betrakta ett exempel: Review, en bana eller en mobil app kan uppleva hög avvisningsfrekvens och låga användar retention priser. Dessa attribut är uppenbara för även de mest icke-tekniska personer med enkla datamängder; Men, vad är oklart är anledningen användarna inte återvänder till app. Även om en mobil app företag kan ge företag /kunder en rättvis uppfattning om vad som kan vara en orsak till låg användar retention priser, kan det inte betecknas avgörande. Det är där genomförandet av rätt stora uppgifter analyslösningar, mer så de visuella analyser, träder i kraft.

Eftersom trafiken från mobila enheter överträffar det av sina stationära motsvarigheter, är det hög tid dataanalyslösningar som sköts av företag anser denna aspekt. Mobil big data analyslösningar och verktyg dyka djupt in i användarupplevelse och beteendetrender, samtidigt presentera rapporter i visuellt format vilket gör det lättare för analytiker eller marknadsförare att förstå. I framtiden kommer dessa visuella mobila analysverktyg ge en hel generation av marknadsförare för att öka produktiviteten och öka ROI med insikter som inte bara kommer att ange de frågor men också föreslå åtgärder för att lösa dem. Omdömen