Voorbeelden van verschillende Big Data vormen

Misschien vraag je je af wat goede voorbeelden van Big Data zijn en de verschillende praktische manieren waarop dit kan worden gebruikt om de doelen van een organisatie te realiseren. Uit statistieken van het CBS blijkt dat al in 2015 minstens één op de vijf bedrijven in Nederland met 10 of meer werknemers gebruik maakte van Big Data. De bedrijven voeren analyses uit op informatie die door henzelf is vergaard maar maken ook gebruik van andere bronnen, zoals sociale media. Er zijn verschillende typen data en verschillende analyses van data die door organisaties kunnen worden gebruikt. Hieronder vind je een overzicht van de verschillende voorbeelden van Big Data

Ongestructureerde Big Data

Ongestructureerde data zijn de gegevens die wel verzameld worden maar waar nog geen structuur in is aangebracht. De ongestructureerde data kan worden opgeslagen zonder dat deze begrepen of geordend hoeft te worden. Daarom groeit de hoeveelheid ervan ook snel en vereist het meer opslagruimte. Voorbeelden van Big Data wat niet gestructureerd is zijn e-mails, Word en pdf bestanden, video, audio, beeldmateriaal, spreadsheets, PowerPoint presentaties, berichten op sociale media en antwoorden op open vragen uit enquêtes. Door het internet der dingen kan er ook door middel van voorwerpen meer ongestructureerde data worden verzameld, zoals informatie vanuit auto’s, thermostaten, camera’s enzovoort.

Analyse en toepassing van ongestructureerde data

Ongestructureerde data worden vaak wel verzameld maar niet gebruikt door een organisatie en het kan een voordeel bieden om deze te analyseren, omdat ruim 80 procent van de data ongestructureerd is. Uit deze gegevens kunnen verklaringen komen voor situaties, zoals waarom de organisatie bij bepaalde doelgroepen minder succes heeft dan gehoopt. In combinatie met gestructureerde data kunnen ze zorgen voor een groter inzicht in de emoties, wensen en behoeften van (potentiele) klanten en het merkimago. Onderliggende oorzaken kunnen ermee worden ontdekt. Het is ingewikkelder om ongestructureerde data te analyseren.

Voorbeelden van Big Data: gestructureerde data

Gestructureerde data zijn de gegevens die al met een bepaald doel verzameld worden en waar wel structuur in is aangebracht. De informatie is al geïdentificeerd, gelabeld en geordend in rijen en kolommen en kan dus gemakkelijk worden gebruikt voor analyse. Gestructureerde data kan zowel door machines als mensen worden geproduceerd. Voorbeelden van big data die gestructureerd is zijn data van sensoren, web log bestanden, data van barcodes en van financiële systemen. Voorbeelden van gegevens die geproduceerd zijn door mensen zijn gegevens uit formulieren op internet, clicks, gamegedrag en klantbeoordelingen door middel van cijfers of sterren.

Analyse en toepassing van gestructureerde data

De gestructureerde Big Data kunnen op verschillende manieren worden geanalyseerd. Er kunnen patronen in worden ontdekt van wat er in het verleden is gebeurd. Dit kan historische inzichten geven in elk aspect van de organisatie. Het inzicht in het verleden kan ook worden gebruikt om erachter te komen wat er mogelijk in de toekomst kan gebeuren en hoe groot de kansen zijn. Voorschrijvende analyse kan suggesties geven voor de toekomst maar is nog erg duur en ingewikkeld. In de gezondheidszorg kan big data bijvoorbeeld helpen bij het ontwikkelen van medicijnen.

Lees meer over Big Data, AI en Machine Learning in het boek ‘De Big Data Revolutie – hoe big data antwoorden gaat geven op al onze vragen’ – Aanrader!