Big Data – Algoritme en analyse van big data eenvoudig uitgelegd
Big Data verwijst naar de machinale verwerking van grote hoeveelheden gegevens. In sociale netwerken zoals YouTube, Instagram en Facebook, maar ook TikTok, LinkedIn en vele andere netwerken, speelt de verwerking van grote hoeveelheden gegevens de centrale rol. Niet alleen voor adverteerders, maar in het algemeen voor het algoritme van zoekmachines. Omdat zoekmachines de inhoud willen zien die ze leuk vinden. Om dit te garanderen moeten de algoritmen van de sociale netwerken de vele miljarden nieuwe gegevens verwerken die elk uur worden gegenereerd. Dit vereist grote computernetwerken, serverparken en, uiteraard, deskundigen.
Het algoritme en Big Data
Elk uur wordt er alleen al op YouTube jaren aan videomateriaal gepubliceerd. Dus elke dag hebben we bijna een menselijk verhaal opgenomen. Van een kleine video uit de tuin tot een reisblog. De hoeveelheid gegevens is gigantisch, plus vind-ik-leuks, commentaren en, natuurlijk, gedeelde inhoud. Dit alles moet worden georganiseerd en beheerd. Dit kan natuurlijk niet meer door mensen worden gedaan, maar door softwareprogramma’s, het beruchte algoritme van zoekmachines.
Gegevensanalyse helpt gebruikers
Met name gebruikers van sociale netwerken willen, wanneer zij hun app of browser openen, informatie, nieuws en content die hen echt interesseert. Van vrienden, mensen die je zelf volgt, bv. beroemdheden, atleten of sterren, maar ook nieuws van over de hele wereld. Natuurlijk is hier ook veel kritiek op, want het algoritme geeft ons toch alleen maar informatie die ons bevalt; pluraliteit van informatie gaat verloren. Maar dat is een ander onderwerp! Door de gegevens in real time te verwerken, wordt de informatie wereldwijd beschikbaar gemaakt, zodat gebruikers uit Duitsland rechtstreeks video’s van Iraanse protesten kunnen bekijken. Door deze big data-analyses hebben sociale netwerken de wereld voorgoed veranderd. Hieruit blijkt hoe belangrijk big data zijn voor onze wereld.
Big Data voor adverteerders
Voor wie zich richt op betaald bereik in sociale netwerken, zijn gebruikersgegevens natuurlijk absoluut goud waard!
- Wie heeft welke merkaffiniteit?
- Hoeveel mensen wonen er in mijn verzorgingsgebied met relevante interesses?
- Wie beweegt zich in bepaalde regio’s of zelfs locaties?
- Hoeveel mensen van een bepaalde leeftijd kan ik bereiken?
Al deze vragen, die u vroeger als socialemediabeheerder of reclamebureau zelf minutieus had moeten onderzoeken in statistieken en studies, zijn nu met een paar klikken vrij beschikbaar in uw advertentiebeheerder. Het is zelfs mogelijk om live advertenties te plaatsen, b.v. als er in een bepaald deel van de stad een evenement plaatsvindt, kunnen potentieel geïnteresseerden met één druk op de knop rechtstreeks worden geadverteerd. En dat allemaal vanaf uw smartphone, als u dat wilt.
Gegevensanalyse en software
De analyse van big data vindt niet alleen intern in de groep plaats, maar uiteraard hebben ook sommige softwarebedrijven zich rond de analyse van big data geplaatst. Bijvoorbeeld ook voor de modernste methoden, zoals influencer marketing. Hier zijn er analyse-instrumenten die u vertellen hoe de bloggersgemeenschap is gestructureerd. De eerste cirkel van de gemeenschap, dat zijn directe fans en volgers, en natuurlijk ook de tweede cirkel, dat zijn bevriende vrienden, die op hun beurt gedeelde inhoud, opmerkingen of vind-ik-leuks zien van hun vrienden uit de eerste cirkel. Op die manier kunnen merkaffiniteiten zeer nauwkeurig worden gedefinieerd, bijvoorbeeld om de beste influencers voor de mobiliteitssector aan te bevelen aan klanten uit de auto-industrie. Big Data hebben de wereld van de reclame veranderd.
- De beste social media tools
Big Data uitgelegd in 3 minuten
De belangrijkste feiten
- Big Data verwijst naar de machinale verwerking van gegevens
- Software regelt de overvloed aan informatie en gegevens op het internet en filtert voor u belangrijke of interessante informatie eruit.
- Gebruikersgegevens zijn bijzonder belangrijk voor adverteerders, omdat zij zo snel hun doelgroep kunnen identificeren.