Vsebina
- Kaj so veliki podatki?
- Zajem in drobljenje velikih podatkov
- Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
- Izkoriščanje velikih podatkov za poslovne odločitve
- Večji podatki o poti
Vir: Lightspectrum / Dreamstime.com
Odvzem:
Iskanje načinov, kako spremeniti poplavo podatkov v koristne informacije za poslovne odločitve, je vse večji izziv za IT stroko in vodje na ravni C.
Dnevno se ustvari osupljivih 2,5 exbajta podatkov; 90 odstotkov podatkov na svetu je danes nastalo samo v zadnjih dveh letih. Ti podatki prihajajo od vsepovsod: senzorji, ki se uporabljajo za zbiranje informacij o podnebnih spremembah, spletnih mest v družabnih medijih, digitalnih slik in videoposnetkov, nakupa zapisov o transakcijah in GPS signalov mobilnega telefona, če naštejemo le nekaj virov. Iskanje načinov, kako spremeniti poplavo podatkov v koristne informacije za poslovne odločitve, je vse večji izziv za IT stroko in vodje na ravni C. To je tisto, kar prihaja eden izmed današnjih najboljših tehnoloških besed: veliki podatki. In nič ne dobiva. Veliki podatki imajo moč, da na velik način spremenijo poslovanje. Tu si dobro oglejte, kako deluje.
Kaj so veliki podatki?
Izraz "veliki podatki" opisuje nabore podatkov, ki eksponentno rastejo in so preveliki, surovi in nestrukturirani za analizo z uporabo tradicionalne tehnologije in tehnik podatkovnih baz. Ne glede na to, ali gre za terabajte ali petabajte, natančna količina podatkov ni pomembna kot uporaba teh podatkov.
Za velike podatke obstajajo tri dimenzije: prostornina, hitrost in raznolikost. Podjetja so presenetljiva v količini podatkov, podatki se ustvarjajo in obdelujejo z vedno večjimi hitrostmi, vrste podatkov, kot so družbeni mediji in poznane mobilne naprave, pa se širijo.
Kako je torej katera od teh informacij koristna? Dejansko obstaja več načinov, kako veliki podatki lahko ustvarijo vrednost za organizacijo. Prvič, veliki podatki lahko odklenejo pomembno vrednost, tako da so informacije pregledne in uporabne na veliko višjih frekvencah. Drugič, ko organizacije ustvarjajo in shranjujejo več transakcijskih podatkov v digitalni obliki, lahko zbirajo podrobne podatke o uspešnosti o vsem, od zalog izdelkov do bolniških dni. Tako podjetja zbirajo in analizirajo podatke za nadzorovane poskuse in boljše upravljavske odločitve. Drugi uporabljajo podatke za osnovno napovedovanje na visokofrekvenčno oddajanje, da pravočasno prilagodijo svoje poslovne vzvode.
Poleg tega veliki podatki omogočajo ožjo segmentacijo kupcev in natančneje prilagojene izdelke ali storitve. Te prefinjene analitike lahko bistveno izboljšajo odločanje. Še več, veliki podatki se lahko uporabijo tudi za izboljšanje razvoja izdelkov in storitev naslednje generacije. Proizvajalci na primer uporabljajo podatke, pridobljene iz senzorjev, vgrajenih v izdelke, za ustvarjanje edinstvene ponudbe storitev. (Kako razvrstiti vse te podatke, je poklic sam po sebi. Preberite več v Data Scientist: New Rock Stars iz sveta tehnik.)
Zajem in drobljenje velikih podatkov
Za zajem in drobljenje velikih podatkov morajo podjetja uvesti nove pomnilniške, računalniške in analitične tehnologije in tehnike. Paleta tehnoloških izzivov in prednostne naloge za njihovo reševanje se razlikujejo glede na zrelost podatkov podjetja. Vendar starejši sistemi in nezdružljivi standardi in formati lahko preprečijo integracijo podatkov in ovirajo bolj prefinjeno analitiko, ki ustvarja vrednost. To pomeni, da za velike podatke potrebuje tudi velika tehnologija.
Več novih in izboljšanih pristopov k upravljanju podatkov in analizi podatkov pomaga pri učinkovitem upravljanju velikih podatkov in ustvarjanju analitike iz teh podatkov. Dejanski uporabljeni pristop bo odvisen od obsega podatkov, raznolikosti podatkov, zapletenosti obremenitev analitične obdelave in odzivnosti, ki jo zahteva podjetje. Odvisna bo tudi od zmogljivosti, ki jih ponujajo prodajalci za upravljanje, upravljanje in upravljanje okolja velikih podatkov. Te zmogljivosti so pomembna izbirna merila za oceno izdelka.
Velike podatkovne tehnologije vključujejo odprtokodne sisteme za upravljanje podatkovnih baz, ki so namenjeni obdelavi ogromnih količin podatkov, vključno s Cassandra in Hadoop, ter programsko opremo za poslovno inteligenco, namenjeno poročanju, analiziranju in predstavitvi podatkov.
Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
Ne morete izboljšati svojih programskih veščin, kadar nikogar ne skrbi za kakovost programske opreme.
Izkoriščanje velikih podatkov za poslovne odločitve
Forrester Research ocenjuje, da organizacije učinkovito uporabljajo le pet odstotkov svojih razpoložljivih informacij. To pušča veliko prostora za optimizacijo in izboljšanje, zato uporaba velikih digitalnih nizov podatkov za poslovne odločitve zahteva sestavljanje tehnološkega sklopa, ki obsega vse od shranjevanja in računalništva do analitičnih in vizualizacijskih programskih aplikacij. Specifične tehnološke zahteve in prednostne naloge bodo odvisne od velikih vzvodov podatkov, ki jih je treba izvajati, in zrelosti podatkov institucij.
Je torej vredno težav? Z eno besedo, da. Poslovne prednosti uporabe velikih podatkov so jasne. McKinsey Global Institut na primer ocenjuje, da bi lahko trgovec, ki učinkovito uporablja velike podatke, povečal svojo operativno maržo za več kot 60 odstotkov. Kar se tiče ROI-ja, preprosto ne postane veliko boljši od tega.
Da bi izkoristili velike podatke, McKinsey priporoča, da vodje podjetij sprejmejo naslednje korake:
- Popis vseh podatkovnih sredstev
- Opredelite priložnosti in tveganja za ustvarjanje vrednosti
- Zgradite notranje zmogljivosti za ustvarjanje organizacije, ki temelji na podatkih
- Razviti podjetniško informacijsko strategijo za izvajanje tehnologije
- Obravnavajte vprašanja politike podatkov, kot so zasebnost, varnost in intelektualna lastnina
Vprašanja glede podatkovne politike so še posebej zaskrbljujoča, ko gre za velike podatke. Velike zbirke podatkov pogosto vsebujejo zelo občutljive podatke, na primer skrivnosti podjetja ali podatke, ki jih je treba zaščititi z zakonom. Poleg tega je pogosto na voljo kompromis med razpoložljivostjo in zaupnostjo podatkov. Če organizacija želi, da so podatki na voljo in uporabni, je zaradi tega pogosto manj varnosti v zvezi s temi podatki. Za obdelavo velikih podatkov za sprotno odločanje je ključna centralizacija podatkov. Ker pa se centralizacija povečuje, sposobnost zaporedja in varovanja zaupnih podatkov upada.
Poleg tega lahko velikost nabora podatkov ne bo težko izvajala nadzora varnosti in zasebnosti. Šifriranje vseh teh podatkov iz varnostnih razlogov bi bilo dolgotrajno in drago in bi upočasnilo obdelavo podatkov, kar bi oviralo hitro odločanje.
Ključnega pomena za reševanje izzivov glede zasebnosti in varnosti velikih podatkov je prvi zgoraj opredeljeni korak: popis vseh podatkovnih virov. Ko organizacija razume, kje se nahajajo veliki podatki in kakšni podatki obstajajo, lahko sprejme ukrepe, na primer vlaganje v varnostno tehnologijo, ki je zmožna obdelati velike količine podatkov, za zaščito svojih zaupnih podatkov.
Večji podatki o poti
Kaj je torej naprej? No, eno je gotovo: veliki podatki so tu, da ostanejo.
Toda veliki podatki so približno več kot velikost; o priložnosti. V tem primeru je to priložnost za vpogled v nove in nastajajoče vrste podatkov in vsebin, za bolj popestritev poslovanja in za odgovore na vprašanja, ki so bila prej obravnavana zunaj dosega.
Ključ do koristi od tega je, da ga zajamete in zdrobite ter učinkovito uporabite za sprejemanje pametnih poslovnih odločitev. Lažje rečeno kot narediti, vendar se do zdaj rezultati izkažejo za vredno velikega truda.