راهبری سازمانی به سوی داده محوری

جمع آوری داده

تحلیل گزارش‌ها و داشبوردها

تحلیل بازار و مشتری

تحلیل و به کا‌رگیری داده‌ها

«آپاچی هادوپ» (Apache Hadoop)، الگوریتم نگاشت کاهش (MapReduce)، سیستم فایل توزیع شده هادوپ (Hadoop Distributed File System | HDFS)، «آپاچی هایو» (Apache Hive)، «آپاچی ماهوت» (Apache Mahout)، «آپاچی اسپارک» (Apache Spark)، «دریاد» (Dryad)، «استورم» (Storm)، آپاچی دریل (Apache Drill)، جاسپرسافت (Jaspersoft) و اسپلانک (Splunk)

RapidMiner

R

• در صنعت انرژی، کلان داده به شرکت‌های نفت و گاز کمک می‌کند تا مکان‌های احتمالی حفاری را شناسایی کرده و بر عملیات خط لوله نظارت داشته باشند. به همین ترتیب، خدمات آب و برق از آن برای ردیابی شبکه‌های موجود استفاده می‌کنند.
• شرکت‌های خدمات مالی از سیستم‌های کلان داده برای مدیریت ریسک و تجزیه و تحلیل داده‌های بازار در زمان واقعی استفاده می‌کنند.
• تولیدکنندگان و شرکت‌های حمل و نقل برای مدیریت زنجیره تامین خود و بهینه‌سازی مسیرهای تحویل، به کلان داده  تکیه می‌کنند.
• آموزش: کلان داده‌ها در صنعت آموزش می‌تواند به شخصی‌سازی فرایند یادگیری کمک کند. موضوعی که تا قبل از پیدایش سیستم‌های یادگیری الکترونیکی و جمع‌آوری داده‌های آموزشی مطرح نبود. این شخصی‌سازی به نوبه خود می‌تواند باعث شکوفایی استعدادهای دانش‌آموزان و دانشجویان شود و پویایی محیط یادگیری را افزایش دهد.
• بهداشت و درمان: کلان داده‌ها می‌تواند در صنعت بهداشت و درمان در قالب ارائه خدمات بهتر به عموم مردم کمک کنند و این امر منجر به شناسایی روش‌هایی شخصی‌سازی شده برای درمان بیماران می‌شود. این امر منتج به افزایش سلامت جامعه و کاهش هزینه‌های دولت در بخش بهداشت و درمان می‌شود.
• سایر موارد استفاده دولت شامل واکنش اضطراری، پیشگیری از وقوع جرم و ابتکارات شهرهای هوشمند است.

تحلیل پیش‌بین (Predictive Analytics)

تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics)

تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics)

• صرفه‌جویی در هزینه: برخی از ابزارهای کلان داده (Big Data) مانند Hadoop و  Cloud based analytics می‌توانند مزایای مالی را برای کسب‌وکار به همراه داشته باشند بدین صورت که مقادیر زیادی داده را ذخیره کرده و ابزارها به شناسایی روش‌های کارآمدتر کسب‌وکار کمک می‌کنند.
• کاهش زمان: سرعت بالای ابزاری مانند Hadoop در تجزیه و تحلیل حافظه می‌تواند به راحتی منابع جدید داده را شناسایی به مجموعه‌ها در تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها و تصمیم‌گیری سریع بر اساس آموخته‌ها کمک ‌کند.
• درک شرایط بازار و مشتریان: با تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها می‌توانید درک بهتری از شرایط فعلی بازار داشته باشید. به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل رفتارهای خرید مشتریان، یک شرکت می‌تواند محصولی با بیشترین فروش را پیدا کرده و مطابق این روند محصول تولید کند. با این کار می‌توان از رقبای خود پیشی گرفت.
• رفتارنگاری: ابزارهای کلان داده (Big Data) می‌توانند تجزیه و تحلیل احساسات را انجام دهند. بنابراین، می‌توانید درباره اینکه چه کسی درباره شرکت شما چه چیزی می‌گوید، بازخورد بگیرید. اگر می‌خواهید به صورت آنلاین مشاغل خود را رصد کنید، ابزارهای کلان داده می‌توانند به این مسائل کمک کنند.
• بهبود جذب و نگهداری مشتری: مشتری مهم‌ترین سرمایه‌ای است که هر کسب‌وکار دارد. هیچ کسب‌وکاری وجود ندارد که بدون نیاز به ایجاد یک پایگاه مشتری ثابت و محکم بتواند ادعای موفقیت کند. با این حال، حتی با داشتن مشتری، کسب‌وکار نمی‌تواند از رقابت بالایی که در بازار وجود دارد چشم‌پوشی کند. اگر سازمان دیر متوجه شود که مشتری‌ها به دنبال چه چیزی هستند، محصولاتی ارائه می‌کند که باعث ایجاد نارضایتی مشتری شده و در نهایت بازار خود را از دست می‌دهد. استفاده از کلان داده‌ها (big data) به مشاغل اجازه می‌دهد تا الگوها و روندهای مختلف مربوط به مشتری را مشاهده کنند. تحلیل و بررسی رفتار مشتری برای ایجاد وفاداری در هر کسب‌وکار حائز اهمیت است.
• تبلیغات و بازاریابی: تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها می‌تواند به تغییر فرآیند‌های تجاری کسب‌وکار کمک کند. این تغییرات باعث ایجاد تطابق میان محصول یا خدمات با انتظارات مشتری شده و در نتیجه فعالیت‌های بازایابی اثرگذاری بیشتری خواهند داشت.