Successfully reported this slideshow.

Üzleti célú mobilmédia elemzés

306 views

Published on

Published in: Business
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Üzleti célú mobilmédia elemzés

  1. 1. ÜZLETI CÉLÚ MOBILMÉDIA ELEMZÉS AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY A projektek a Magyar Kormány támogatásával, a Nemzeti Fejlesztési Ügynökség kezelésében, a Kutatási és Technológiai Innovációs Alap finanszírozásával valósulnak meg. WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
  2. 2. TARTALOM 1. A VILÁG VÁLTOZIK 2. MOBIL ADATBÁNYÁSZAT 3. MIÉRT FONTOS AZ INFORMÁCIÓ GYORS FELDOLGOZÁSA? 4. MILYEN ADATOK NYERHETŐEK KI A MOBILBÓL? 5. HOGYAN DOLGOZZUK FEL AZ ADATOKAT? 6. ÚJ TRENDEK A MOBIL ANALITIKÁBAN AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY A projektek a Magyar Kormány támogatásával, a Nemzeti Fejlesztési Ügynökség kezelésében, a Kutatási és Technológiai Innovációs Alap finanszírozásával valósulnak meg. WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
  3. 3. A VILÁG VÁLTOZIK Tartalomfogyasztási és kommunikációs szokásaink az utóbbi évek során alapjában véve megváltozott, és ennek a gyors folyamatnak még koránt sincs vége. A holnap vásárlója mindent megváltoztat, hiszen olyan korba születik, ahol az internet mindenhol jelen van, a valós idő a normál idő, a kommunikáció túlnyomó része pedig mobilon és publikusan zajlik. Az azonnali személyre szabás minden eddiginél fontosabb szerepet kap. Az ilyen felfogás szerint élő fogyasztók mindennapi élete során – például kommunikáció, tanulás, vásárlás, közlekedés, vagy bármilyen egyéb időtöltés – rengeteg, a jelenleginél is jóval több adat keletkezik. Az adatok döntő része nem strukturált formában, azaz nem az azonnali elemzést lehetővé tévő adatbázisokban, hanem log fájl, szöveg, hang, kép vagy videó formájában jelenik meg. Az ilyenformán előállt hatalmas adatmennyiség a jövőben csak még nagyobb lesz. Honnan jön ez a sok adat? Különböző szektorokból. Legyen az banki, biztosítás, egészségügy (gyógyszeripar), média vagy egyéb más iparágak. Ezekből az adatokból azonban csak akkor jön létre érték, ha elemezzük a rendelkezésünkre álló hatalmas adatmennyiséget, megfelelően értelmezzük azokat, és az így nyert információk birtokában kihasználjuk az ezekből az információkból adódó lehetőségeket. Tapasztalataink szerint mind az üzleti, valamint a személyes mobilhasználat közben a digitális formában megjelenő adatmennyiség kétévente megduplázódik. AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY A projektek a Magyar Kormány támogatásával, a Nemzeti Fejlesztési Ügynökség kezelésében, a Kutatási és Technológiai Innovációs Alap finanszírozásával valósulnak meg. WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
  4. 4. MI TÖRTÉNIK AZ INTERNETEN 2 PERC ALATT? 639 800 Gigabyte összes adatforgalom 1 300 Hatalmas adatmennyiség, és még nagyobb potenciál. Teljesen új mobilfelhasználó 47 000 204 000 000 3 000 Alkalmazás letöltés Elküldött Email Fénykép feltöltés 20 000 000 2 000 000 Fénykép megtekintés Google Keresés 277 000 BECSLÉSEK SZERINT 10 ÉV MÚLVA 50X-ES LESZ AZ ADATMENNYISÉG Facebook bejelentkezés AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY A projektek a Magyar Kormány támogatásával, a Nemzeti Fejlesztési Ügynökség kezelésében, a Kutatási és Technológiai Innovációs Alap finanszírozásával valósulnak meg. WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
  5. 5. BELSŐ ADATOK KÜLSŐ ADATOK MILYEN ADATOKBÓL VÁLOGATHATUNK? ADATOK, AMIKET MA IS MÉRÜNK FELHASZNÁLÓI ADATOK, AMIKET KELL MÉRNI Mobiltelefon / helyadatok, hitelkártya adatok, utazási előzmények stb. Twitter, Facebook, Google, Instagram, Blogok, szenzor adatok Beléptető rendszer adatai, HR adatok, web profilok, eladási és pénzügyi adatok Online fórumok, weboldalak, szöveges és szenzor adatok ADATOK, AMIKET EDDIG NEM MÉRTÜNK ELSŐDLEGES VIZSGÁLATI ADATOK STRUKTÚRÁLT ADATOK STRUKTÚRÁLATLAN ADATOK AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY A projektek a Magyar Kormány támogatásával, a Nemzeti Fejlesztési Ügynökség kezelésében, a Kutatási és Technológiai Innovációs Alap finanszírozásával valósulnak meg. WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
  6. 6. MOBIL ADATBÁNYÁSZAT Az adatbányászat segítségével rejtett összefüggéseket fedezhetünk fel nagy mennyiségű adathalmazban. Az adatbányászat azt a nyilvánvaló ellentmondást oldja fel, hogy minél több adattal rendelkezünk, annál bonyolultabb és időigényesebb ezt hatékonyan elemezni, és értékes következtetéseket levonni belőlük. Ami akár aranybánya is lehetne, az sok esetben feltáratlan marad megfelelő szakember, tapasztalat vagy idő hiányában. Az adatbányászat fejlett elemzési technikákat használ arra, hogy hatalmas mennyiségű adatokból kinyerje a hasznos Információkat. Bár az adatbányászat – és különösen a mobil világban - egy viszonylag új terület, maga a technológia nem az. A statisztikusok már a múltban is „bányászták” az adatbázisokat statisztikailag szignifikáns összefüggések felfedezése érdekében. Az információtechnológiában végbement drámai változások hatására azonban a feldolgozó számítógépek teljesítményének növekedésével az elemzések pontossága, gyorsasága és mennyisége is rendkívüli módon megnőtt. AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY A projektek a Magyar Kormány támogatásával, a Nemzeti Fejlesztési Ügynökség kezelésében, a Kutatási és Technológiai Innovációs Alap finanszírozásával valósulnak meg. WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
  7. 7. MIÉRT FONTOS AZ INFORMÁCIÓ GYORS FELDOLGOZÁSA? Üzleti adatok elemzésének gyakorlata körülbelül 20 éves múltra tekint vissza. Az eredeti módszerek szerint adatokat relációs adatbázisokból töltöttek át olyan tárolókba, ahol az üzleti elemzés könnyebben elvégezhető volt. A feldolgozás és letárolás már az analitikus feldolgozásra volt optimalizálva. Az adatok előkészítéséhez és megjelenítéséhez is már korán kialakultak azok a grafikus kezelői felületek, ahol ezeket a műveleteket gyorsan meg lehetett tervezni. A korai rendszerek rengeteg korláttal rendelkeztek, mivel az adatok mennyisége próbára tette a tároló rendszerek kapacitását és processzorait is. Az adatelemző rendszerek rendkívül korlátosak voltak, ezért számos üzleti intelligencia projekt finanszírozhatatlanná vált, vagy megragadt azon a szinten ahol bevezették. Amióta ember az ember rengeteg adatot hozott létre. A számítástechnika és a mobilizáció terjedésével és a vállalati IT infrastruktúra fejlődésével az előállt adatok mennyisége szinte felfoghatatlan. A néhány évvel ezelőtt még haszontalannak tűnő adatok értékelése az utóbbi években gyökeresen megváltozott. Legyen az egy kis cég vagy egy multinacionális nagyvállalat, értelmet nyert az eddig használhatatlannak tűnő hatalmas adatmennyiség felhasználása. Vállalati környezetben elsősorban szabványos, strukturált információhalmaz keletkezik, melynek mérete akár néhány Terra bájttól az alkalmazott technológia és az iparágak szerint, ennek nagyságrendekkel nagyobb méretekig terjedhet. Ma már nincs idő arra, hogy egy szervezet napokig várjon egy komplex elemzésre. A versenyelőny kialakításához nélkülözhetetlenek az azonnali, és gyors döntések, sokszor helyben, az adott megbeszélés alatt. A gyorsabb munka jobb minőséget is jelenthet, ugyanis ha az elemzés rövidebb időt vesz igénybe, a szakemberek több mindent kipróbálhatnak, és megbizonyosodhatnak arról, hogy helyes modellt állítottak fel, így megalapozottabbá válhatnak a döntések. AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY A projektek a Magyar Kormány támogatásával, a Nemzeti Fejlesztési Ügynökség kezelésében, a Kutatási és Technológiai Innovációs Alap finanszírozásával valósulnak meg. WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
  8. 8. MILYEN ADATOK NYERHETŐEK KI A MOBILBÓL? A mobil eszközökben elhelyezett szenzorok általában egymástól függetlenül és csak egy adott alkalmazás egy bizonyos funkciójához kerültek a korábbiakban felhasználásra, összetettebb alkalmazásuk meglehetősen ritka. Kevés esetben találkoztunk eddig olyan megoldással, ami azon eredményekre alapult volna, amelyek több szenzor egy idejű méréseiből származtak. Az egyes szenzorok által szolgáltatott adatokat a különböző adatelemzési technológiákkal elemezve olyan új alkalmazási lehetőségekre tudjuk felhívni a figyelmet, amire eddig csak kevesen gondoltak. a közösségi hálózatok használatáról, a telemetriai mérések és elemzések segítségével az alkalmazás használata közbeni csalások (fraud) felismerhetőek, de a felhasználói viselkedés, attitűd és érzelmekre való következtetés is a lehetséges felhasználás között található. Alapvetően egy adott felhasználóról és aktuális környezetéről szeretnénk bővebb információkat szerezni. A megszerzett információkra alapozva pedig olyan lépéseket lehet tenni, melyek megfelelően illeszkednek egy adott modellbe és valamilyen üzleti érdeket tudnak szolgálni. A hagyományos módszerekkel ezen adatok elemzése nem célravezető. Amire szükség van, az a rendszeres kapcsolatok, összefüggések felfedezése, erre pedig korábban nem volt példa. Nem elég többé, ha a laboratóriumi körülmények között született megfigyelésekre alapozunk, a való életet kell megfigyelnünk. Fontos információk nyerhetőek ki például AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY A projektek a Magyar Kormány támogatásával, a Nemzeti Fejlesztési Ügynökség kezelésében, a Kutatási és Technológiai Innovációs Alap finanszírozásával valósulnak meg. WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
  9. 9. HOGYAN DOLGOZZUK FEL AZ ADATOKAT? Jellemző a jelenlegi állapotra, hogy az üzleti vállalkozások a gyűjtött adatok java részét csak tárolják, de elemezni nem tudják, tehát adatok tárolására és megfelelő átalakítására sokkal korszerűbb eszközöket, megközelítést kell alkalmazni. Megjelent a „big data” fogalma, amely a korábbi adatstruktúrákhoz képest azoknál lazább szerkezetben tárolt és másképp feldolgozható adatokat jelent. A nagymennyiségű adatok feldolgozása jellemzően társítható minden üzleti esethez, tehát a korábbi adattárházakat kombinálják az új elemzési módszerekkel. Ennek feldolgozása miatt az adatelemzés teljes folyamata is korszerűsödött. átgondolásával kell kezdeni. Ezt követheti az adatstratégia, illetve adattérkép kidolgozása, amelyben azt kell osztályozni, hogy melyek a szervezet számára fontos adattípusok; továbbá azt is fel kell mérni, hogy milyen gyorsan változnak, illetve bővülnek az adatok. Ezt követően sorrendbe kell állítani az üzleti problémákat, amelyeket az adatelemzéssel akarunk megoldani. Kutatásaink során egyértelművé vált, hogy nem egy, hanem jó néhány új technológiai megoldást, trendet kell megismernünk és figyelembe vennünk a megfelelő mobilstratégia kiválasztásakor. A nagymennyiségű adatok feldolgozása és kezelése minden vállalat számára bonyolult lehet első nekifutásra, ezért mindenképpen az üzleti stratégia, illetve az üzleti célok AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY A projektek a Magyar Kormány támogatásával, a Nemzeti Fejlesztési Ügynökség kezelésében, a Kutatási és Technológiai Innovációs Alap finanszírozásával valósulnak meg. WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
  10. 10. ÚJ TRENDEK A MOBIL ANALITIKÁBAN Napjainkban a technológiai innovációknak például a mobil készülékeknek és a közösségi médiának - köszönhetően folyamatosan hatalmas mennyiségű strukturált és strukturálatlan adat keletkezik, ugyanakkor még az adatrobbanás elején járunk. A mobil alkalmazások által kezelt és a mérések során kinyerhető adatmennyiség exponenciális növekvése olyan komplex adathalmazt eredményez, amelyek elemzése és kiértékelése a hagyományos módszerekkel nehéz kezelni. Az IT iparág átalakuláson megy keresztül, ahol a növekedés mozgatórugója a mobil, a felhőalapú skálázható szolgáltatások és alkalmazások, in-memory computing és a „Big Data” technológiákra épülő szolgáltatások és alkalmazások adják. Kutatási eredményeink szerint a hagyományos (általánosságban elfogadott) webes analitikai mutatók, mérőszámok önmagukban nem elegendőek a mobil alkalmazások viselkedésének leírásához, ehhez képest tágabb halmazt kell megfogalmazni, szituációfüggő mérésekkel, és prediktív adatfeldolgozással. Az adatbányászatot támogató szoftverek segítségével tehát nagy mennyiségű több dimenziós adathalmazt készítünk, alakítjuk, majd csökkentjük méretében és dimenzióiban, és olyan modellező eljárásokat alakítunk ki, amely segítségével hasznos adatokra bukkanjunk. Az összes többi alkalmazás mintájára az üzleti intelligencia is a mobil eszközökre költözik. A valós idejű analitika a mobil felhasználásban is kulcsfontosságúvá válik, legyen szó a cég munkatársai által munkára használt, vagy egy személyes jellegű alkalmazásról. ÉS M É RT TOT T T IS Z T Í K ADATO K ÉSZ SI DÖ N T É L MODE L J E LE N T ÉS E K I ÜZ LE T OK CÉL AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY A projektek a Magyar Kormány támogatásával, a Nemzeti Fejlesztési Ügynökség kezelésében, a Kutatási és Technológiai Innovációs Alap finanszírozásával valósulnak meg. WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM

×