Når Big data og Mobility krysse baner av Andrea Taylor

globale smarttelefonabonnementer har nådd 2,6 milliarder per 2014 (som referert i Ericsson Mobility Report for 2015). Rapporten videre notater som smartphone-abonnementer er satt til å bryte 6 milliarder mark innen 2020 på dagens anslått CAGR på 15%.

Fra en markedsverdi på $ 27360000000 i 2014 (Wikibon forskning), lokket markedet for store dataanalyse løsninger er anslått å nå $ 125 000 000 000 globalt (IDC Spådommer 2015). IOT analytics har en fem-års årlig vekstrate (CAGR) på 30%.

Tillegg drevet med om lag 15 milliarder enheter, er 2015 utgifter i Internet of Things (IØT) markedet anslås å overstige $ 1700000000000, en 14% økning fra 2014. I 2020 er disse tallene videre forventes å berøre $ 3000 milliard mark som enheter mer enn dobles i tallene til 30 milliarder.

nå, kan det være lurt å spørre hvordan er disse tallene sammen med sine anslått vekst priser av noen konsekvens her. Tenk på det - data generert av smarttelefoner, wearables og andre tilkoblede enheter, for ikke å glemme de ustrukturerte datastrømmer, har kommet inn i æra av rekke zetabytes - på en overveldende 44 zettabyes. I dette oversvømmelse av store data, smarttelefoner og IOT, hvordan en bedrift klarer å holde relevant? Hvordan de effektivisere do og synkronisere sine prosesser for å implementere innsikter hentet fra alle data som de støter på en daglig basis? Likevel, det sier seg selv at bedriftene møter mange utfordringer i å implementere og realisere den sanne verdien av store data.

Svaret på løse dette tilsynelatende enorme utfordringen er å revolusjonere måten analytikere, bedrifter og statistikere analysere data. Og til tross for alle snakker om "problemet", svært få er faktisk tilbyr løsninger. Det er mange organisasjoner som er avhengige av tradisjonelle data analyseverktøy for å fange opp innsikt i "hva" (beregninger som antall brukere, demografisk eller geografisk inndeling) av data i stedet for å legge vekt på "hvorfor" (årsakene bak disse beregningene).

Tenk et eksempel:

En web eller en mobil app kan oppleve høy transittstoppfrekvens og lave bruker oppbevaring priser. Disse egenskapene er tydelig til selv de mest ikke-tekniske personer med enkle datasett; Men hva er uklart er årsaken bak brukere ikke tilbake til programmet. Selv om en mobil app selskap kan gi bedrifter /kunder en god ide om hva som kan være en årsak til lav bruker oppbevaring priser, kan den ikke kalles avgjørende. Det er der gjennomføringen av de riktige store dataanalyseløsninger, mer så de visuelle analytics, trer i kraft.

Videre, ettersom trafikken fra mobile enheter som overgår det av sine desktop kolleger, er det på høy tid dataanalyseløsninger utplassert av virksomheter vurdere dette aspektet. Mobil store dataanalyseløsninger og verktøy dykke dypt inn brukeropplevelse og atferd trender, mens presentere rapporter i den visuelle format som gjør det lettere for analytikerne eller markedsfører å forstå. I fremtiden vil disse visuelle mobil analyseverktøy styrke en hel generasjon markedsførere i å forbedre produktiviteten og øke Rois med innsikt som ikke bare vil oppgi saker, men også foreslå tiltak for å løse dem. Anmeldelser