Zawartość
- Co to jest Big Data?
- Przechwytywanie i przebijanie dużych zbiorów danych
- Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
- Wykorzystywanie Big Data do podejmowania decyzji biznesowych
- Większe dane w drodze
Źródło: Lightspectrum / Dreamstime.com
Na wynos:
Znalezienie sposobów na przekształcenie zalewu danych w przydatne informacje dla decyzji biznesowych stanowi rosnące wyzwanie dla specjalistów IT i kadry kierowniczej na poziomie C.
Codziennie tworzone są oszałamiające 2,5 eksabajtów danych; 90 procent danych na świecie zostało dziś wygenerowanych tylko w ciągu ostatnich dwóch lat. Dane te pochodzą zewsząd: czujników służących do gromadzenia informacji o klimacie, serwisów społecznościowych, cyfrowych zdjęć i filmów, rejestrów transakcji zakupu oraz sygnałów GPS telefonu komórkowego, aby wymienić tylko kilka źródeł. Znalezienie sposobów na przekształcenie zalewu danych w przydatne informacje dla decyzji biznesowych stanowi rosnące wyzwanie dla specjalistów IT i kadry kierowniczej na poziomie C. Tam pojawia się jedno z modnych obecnie modnych słów: big data. I nie robi się głośno za nic. Duże zbiory danych mogą w dużym stopniu zmienić biznes. Zobacz, jak to działa.
Co to jest Big Data?
Termin „duże zbiory danych” opisuje zbiory danych, które rosną wykładniczo i które są zbyt duże, surowe i nieustrukturyzowane do analizy przy użyciu tradycyjnych technologii i technik baz danych. Niezależnie od tego, czy są to terabajty, czy petabajty, dokładna ilość danych stanowi mniejszy problem niż sposób ich wykorzystania.
Duże dane mają trzy wymiary: objętość, prędkość i różnorodność. Firmy są zalane ilością danych, dane są tworzone i przetwarzane z coraz większą szybkością, a rodzaje danych, takie jak media społecznościowe i świadome urządzenia mobilne, są coraz większe.
Jak więc przydatna jest ta informacja? W rzeczywistości istnieje wiele sposobów, dzięki którym duże zbiory danych mogą tworzyć wartość dla organizacji. Po pierwsze, duże zbiory danych mogą odblokować znaczącą wartość, czyniąc informacje przejrzystymi i użytecznymi na znacznie wyższych częstotliwościach. Po drugie, gdy organizacje tworzą i przechowują więcej danych transakcyjnych w formie cyfrowej, mogą gromadzić szczegółowe dane dotyczące wydajności, od zapasów produktów po dni chorobowe. W ten sposób firmy wykorzystują gromadzenie i analizę danych do przeprowadzania kontrolowanych eksperymentów i podejmowania lepszych decyzji zarządczych. Inni używają danych do podstawowego prognozowania do teraz prognozowania wysokiej częstotliwości, aby dostosować swoje dźwignie biznesowe w odpowiednim czasie.
Ponadto duże zbiory danych umożliwiają węższą segmentację klientów oraz bardziej precyzyjnie dostosowane produkty lub usługi. Te zaawansowane analizy mogą znacznie usprawnić proces decyzyjny. Co więcej, duże zbiory danych można również wykorzystać do usprawnienia rozwoju produktów i usług nowej generacji. Na przykład producenci wykorzystują dane uzyskane z czujników wbudowanych w produkty, aby stworzyć unikalną ofertę usług. (To, jak uporządkować wszystkie te dane, jest samo w sobie profesją. Przeczytaj więcej w Data Scientists: The New Rock Stars of the Tech World.)
Przechwytywanie i przebijanie dużych zbiorów danych
Aby przechwytywać i przetwarzać duże zbiory danych, firmy muszą wdrożyć nowe technologie i techniki pamięci masowych, obliczeniowych i analitycznych. Zakres wyzwań technologicznych i priorytety ich rozwiązywania będą się różnić w zależności od dojrzałości danych firmy. Jednak starsze systemy oraz niezgodne standardy i formaty mogą uniemożliwić integrację danych i utrudnić bardziej wyrafinowane analizy, które tworzą wartość. Oznacza to, że duże zbiory danych wymagają również dużych technologii.
Kilka nowych i ulepszonych metod zarządzania danymi i analiz danych pomaga w efektywnym zarządzaniu dużymi danymi i tworzeniu analiz na podstawie tych danych. Rzeczywiste zastosowane podejście będzie zależeć od ilości danych, różnorodności danych, złożoności obciążeń związanych z przetwarzaniem analitycznym oraz reakcji wymaganej przez firmę. Będzie to również zależeć od możliwości oferowanych przez dostawców w zakresie zarządzania, administrowania i zarządzania środowiskiem dużych zbiorów danych. Te możliwości są ważnymi kryteriami wyboru do oceny produktu.
Technologie Big Data obejmują systemy zarządzania bazami danych typu open source zaprojektowane do obsługi ogromnych ilości danych, w tym Cassandra i Hadoop, a także oprogramowanie do analizy biznesowej zaprojektowane do raportowania, analizy i prezentacji danych.
Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
Nie możesz poprawić swoich umiejętności programistycznych, gdy nikt nie dba o jakość oprogramowania.
Wykorzystywanie Big Data do podejmowania decyzji biznesowych
Forrester Research szacuje, że organizacje efektywnie wykorzystują tylko pięć procent dostępnych informacji. To pozostawia wiele miejsca na optymalizację i ulepszenia, dlatego wykorzystanie dużych cyfrowych zestawów danych do decyzji biznesowych wymaga złożenia stosu technologii, który składa się ze wszystkiego, od przechowywania i obliczeń po aplikacje analityczne i wizualizacyjne. Konkretne wymagania i priorytety technologiczne będą się różnić w zależności od dźwigni dużych zbiorów danych, które mają zostać wdrożone, oraz dojrzałości danych instytucji.
Czy to jest warte kłopotów? Jednym słowem tak. Korzyści biznesowe wynikające z korzystania z dużych zbiorów danych są oczywiste. Na przykład McKinsey Global Institute szacuje, że detalista skutecznie wykorzystujący duże zbiory danych mógłby zwiększyć marżę operacyjną o ponad 60 procent. Jeśli chodzi o zwrot z inwestycji, po prostu nie ma nic lepszego.
Aby skorzystać z big data, McKinsey zaleca liderom biznesu podjęcie następujących kroków:
- Inwentaryzuj wszystkie zasoby danych
- Zidentyfikuj możliwości i ryzyka związane z tworzeniem wartości
- Zbuduj wewnętrzne możliwości, aby stworzyć organizację opartą na danych
- Opracuj strategię informacyjną przedsiębiorstwa w celu wdrożenia technologii
- Rozwiązywanie problemów związanych z polityką danych, takich jak prywatność, bezpieczeństwo i własność intelektualna
Kwestie polityki danych mają szczególne znaczenie w przypadku dużych zbiorów danych. Duże bazy danych często zawierają bardzo poufne informacje, takie jak tajemnice firmowe lub dane, które muszą być chronione przez prawo. Ponadto często występuje kompromis między dostępnością a poufnością danych. Jeśli organizacja chce, aby dane były dostępne i przydatne, często ich bezpieczeństwo jest w związku z tym mniejsze. Aby przetwarzać duże zbiory danych w celu podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym, centralizacja danych ma kluczowe znaczenie. Jednak wraz ze wzrostem centralizacji spada możliwość sekwestrowania i zabezpieczania poufnych danych.
Ponadto rozmiar zestawu danych może sprawić, że wdrożenie kontroli bezpieczeństwa i prywatności będzie niewygodne. Szyfrowanie wszystkich tych danych ze względów bezpieczeństwa byłoby czasochłonnym i kosztownym przedsięwzięciem i spowolniłoby przetwarzanie danych, co utrudniłoby szybkie podejmowanie decyzji.
Kluczem do sprostania wyzwaniom związanym z prywatnością i bezpieczeństwem dużych zbiorów danych jest pierwszy krok wskazany powyżej: inwentaryzacja wszystkich zasobów danych. Gdy organizacja zrozumie, gdzie znajdują się duże dane i jakie są dane, może podjąć kroki, takie jak zainwestowanie w technologię bezpieczeństwa umożliwiającą obsługę dużych ilości danych, aby zabezpieczyć poufne informacje.
Większe dane w drodze
Więc, co dalej? Jedno jest pewne: duże zbiory danych pozostaną.
Ale duże zbiory danych to coś więcej niż rozmiar; chodzi o okazję. W tym przypadku jest to okazja do znalezienia wglądu w nowe i pojawiające się typy danych i treści, aby firma była bardziej elastyczna i aby odpowiedzieć na pytania, które wcześniej uważano za nieosiągalne.
Kluczem do czerpania z tego korzyści jest zatem uchwycenie go i złamanie, a także skuteczne wykorzystanie go do podejmowania mądrych decyzji biznesowych. Łatwiej powiedzieć niż zrobić, ale jak dotąd wyniki okazują się warte dużych wysiłków.