Når big data og mobilitet Cross Paths af Andrea Taylor

Globale smartphone abonnementer har nået 2,6 milliarder fra 2014 (som der henvises til i Ericsson Mobility rapporten for 2015). Rapporten bemærker endvidere, at smartphone abonnementer er indstillet til at bryde 6 milliarder mark i 2020 på deres nuværende forventede CAGR på 15%.

Fra et markedsværdi på $ 27360000000 i 2014 (Wikibon forskning), markedet hætte til big data analytics løsninger ventes at nå 125 $ milliarder på verdensplan (IDC Forudsigelser 2015). IoT analytics har en femårig sammensat årlig vækstrate (CAGR) på 30%.

Derudover drevet af cirka 15 milliarder enheder, er 2015 udgifter i tingenes internet (IoT) marked forventes at overstige $ 1700000000000, et 14% stigning fra 2014. I 2020 er disse tal yderligere forventes at røre $ 3000000000000 varemærke som enheder mere end fordoblet i antal til 30 milliarder

Nu kan du spørge, hvordan er disse tal sammen med deres forventede vækst. satserne for enhver konsekvens her. Tænk på det - data genereret af smartphones, wearables og andre tilsluttede enheder, for ikke at glemme de ustrukturerede datastrømme, er trådt ind i æra af forskellige zetabytes - ved en overvældende 44 zettabyes. I denne syndflod af big data, smartphones og tingenes internet, hvordan en virksomhed formår at forblive relevant? Hvordan de strømline og synkronisere deres processer for at gennemføre indsigter hentet fra alle de data, som de støder på en hverdag? Alligevel er det en selvfølge, at virksomhederne møder mange udfordringer i forbindelse med gennemførelsen og realisere den sande værdi af store data.

Svaret til at løse denne tilsyneladende humongous udfordring er at revolutionere den måde, analytikere, virksomheder og statistikere analysere data. Og trods alle taler om "problemet", meget få er faktisk tilbyde løsninger. Der er mange organisationer, der er afhængige af traditionelle data analyseværktøjer for at indsamle viden om "hvad" (målinger som antallet af brugere, demografiske eller geografiske fordeling) af de data, snarere end at understrege på "hvorfor" (årsager bag disse målinger).

Betragt et eksempel:

En web eller en mobil app kan være oplever høje afvisningsprocent og lave brugergrupper frafald. Disse attributter er indlysende for selv de mest ikke-tekniske personer med simple datasæt; Men hvad er uklart er årsagen brugere ikke vender tilbage til den app. Selv om en mobil app selskab kan give virksomheder /kunder en rimelig idé om, hvad der kunne være en årsag til lav brugernes frafald, kan det ikke betegnes afgørende. Det er her gennemførelsen af ​​de rigtige store data analytics-løsninger, mere så de visuelle analytics bliver effektiv.

Da trafikken fra mobile enheder overgår den, deres desktop modstykker, det er på høje tid, data analytics løsninger anvendes af virksomhederne overveje dette aspekt. Mobil big data analytics-løsninger og værktøjer dykke dybt ind brugeroplevelse og adfærd tendenser, mens præsentere rapporter i det visuelle format gør det lettere for de analytikere eller marketingmedarbejder at forstå. I fremtiden vil disse visuelle mobile analyseværktøjer give en hel generation af marketingfolk i styrkelsen produktiviteten og øge ROIs med indsigter, der ikke kun angiver de spørgsmål, men også foreslå foranstaltninger til at løse dem.