Jeszcze nigdy w historii nie mieliśmy do dyspozycji tylu danych, co dzisiaj. Stanowią one ogromną bazę wiedzy, która okazuje się nieoceniona przy podejmowaniu decyzji biznesowych. Oczywiście o ile właściciel tych danych potrafi z nich korzystać. Z tym właśnie mierzy się technologia Big Data, pozwalająca analizować duże zbiory danych i wyciągać z nich istotne wnioski.
Historia i rozwój Big Data
Możemy uznać, że początki Big Data sięgają lat 60. i 70. XX wieku, kiedy to powstawały pierwsze centra danych oraz tworzono technologię relacyjnej bazy danych. Jednak to na początku XXI wieku zdano sobie sprawę, jak ogromną ilość danych generują użytkownicy internetu, np. poprzez publikację postów na Facebooku czy wideo na YouTube. Wtedy też pojawiły się pierwsze platformy open source do przechowywania i analizowania zbiorów Big Data, takie jak Hadoop czy bazy danych NoSQL, które ułatwiały zarządzanie zbiorami danych i obniżały koszty ich przechowywania.
Jednak efektywne korzystanie z Big Data jest dopiero przed nami. Wszystko za sprawą przetwarzania w chmurze czy graficznych baz danych, które umożliwiają szybką i kompleksową analizę ogromnych ilości danych.
Czym jest Big Data? Wartości i informacje oferowane przez Big Data
Big Data to określenie odnoszące się do złożonych zbiorów danych, które docierają do przedsiębiorców. Służą one do rozwiązywania problemów biznesowych, z którymi do tej pory dana firma nie umiała sobie poradzić. Najważniejszymi cechami Big Data są:
- ilość,
- szybkość,
- różnorodność.
Co to wszystko znaczy?
Po pierwsze, Big Data wiąże się z koniecznością przetwarzania ogromnej ilości nieustrukturyzowanych danych o małej gęstości. Co mamy na myśli, mówiąc o ogromnej ilości? W przypadku niektórych przedsiębiorstw są to dziesiątki terabajtów, a czasem nawet setki petabajtów danych.
Big Data charakteryzuje się także szybkim tempem odbierania, przetwarzania oraz wykorzystywania uzyskanych danych. Niektóre produkty są w stanie działać w czasie rzeczywistym lub zbliżonym do rzeczywistego.
Poza tym Big Data ma dostęp do różnego typu danych, takich jak dźwięk, wideo czy tekst. Poza tym dane te mogą pochodzić z różnorodnych źródeł, takich jak: internet, urządzenia mobilne, poczta elektroniczna, media społecznościowe czy inteligentne urządzenia sieciowe.
Co równie ważne w przypadku Big Data ogromne znaczenie mają także wartość i prawdziwość uzyskiwanych danych. Poszukiwanie wewnętrznej wartości zbiorów danych jest skomplikowanym procesem, który wymaga zadawania właściwych pytań, rozpoznawania wzorców, przyjmowania świadomych założeń i przewidywania zachowań. Z kolei prawdziwość danych zgromadzonych przed przedsiębiorstwo jest kluczowa do tego, aby można było na nich polegać.
Analiza działań Big Data. Technologie i sposoby zarządzania danymi
Jak ustaliliśmy powyżej, Big Data to ogromne ilości danych, pochodzące z różnorodnych źródeł z dużą szybkością. Problem w tym, że tradycyjne formy oprogramowania nie radzą sobie z zarządzaniem takimi zbiorami danych. Dlatego do analizy Big Data wykorzystywane są specjalnie w tym celu zaprojektowane systemy, narzędzia i aplikacje.
Skuteczna analiza działań Big Data składa się z kilku etapów. Są to:
– zbieranie – nieustrukturyzowane, ustrukturyzowane oraz częściowo ustrukturyzowane dane są najpierw zbierane z różnych źródeł, a następnie zapisuje się je w repozytorium, czyli magazynie typu data lake lub magazynie danych,
– przetwarzanie – na tym etapie dane są weryfikowane, sortowane i filtrowane,
– czyszczenie – polega na korygowaniu danych nadmiarowych, nieprawidłowych, niekompletnych, sprzecznych lub błędnie sformatowanych,
– analiza – odbywa się za pomocą takich narzędzi i technologii jak: eksploracja danych, sztuczna inteligencja, analiza predykcyjna, uczenie maszynowe, analiza statystyczna.
Celem analizy działań Big Data jest określenie i przewidywanie wzorców i zachowań w danych.
Stosowanie Big Data. Kiedy i dla kogo?
Technologie Big Data wykorzystywane są przede wszystkim przez te sektory, które wymagają szybkiego przetwarzana wielkich zbiorów danych. Stąd popularność tego typu rozwiązań w takich branżach jak telekomunikacja, finanse i ubezpieczenia, handel czy produkcja.
A do czego można wykorzystać Big Data? Analiza dużych zbiorów danych sprawdza się w przypadku m.in.:
– oceny ryzyka,
– monitorowania procesów i działalności,
– prognozowania trendów,
– predykcji zdarzeń i wyników biznesowych,
– personalizowanie komunikacji w marketingu i sprzedaży.
A jak wygląda zastosowanie Big Data to w praktyce?
- Firmy coraz częściej sięgają po technologię, aby przewidywać popyt na nowe produkty czy usługi wśród klientów.
- Big Data pomaga w przewidywaniu potencjalnych awarii mechanicznych, co pozwala na skuteczniejszą konserwację maszyn i maksymalne wydłużenie ich prawidłowego działania.
- Duże zbiory danych wykorzystywane są do trenowania modeli w uczeniu maszynowym.
Wyzwania płynące ze stosowania Big Data
Przyjrzyjmy się teraz wyzwaniom, jakie wiążą się z wykorzystaniem Big Data w praktyce.
Pierwsze z nich dotyczy wielkości zbiorów danych, jakie poddawane są analizie. Problem polega na tym, że ilość danych cały czas rośnie: mówimy o podwajaniu się ilości danych mniej więcej co 2 lata. Tak duży przyrost danych w tak krótkim czasie sprawia, że przedsiębiorcy mają trudności z ich efektywnym przechowywaniem.
Podobnie sprawa ma się z przygotowaniem danych do analizy, czyli ich selekcji i czyszczenia. Jest to niezwykle czasochłonne zajęcie, które potrafi zajmować nawet od 50 do 80% czasu, zanim dane będzie można w ogóle wykorzystać.
Kolejnym wyzwaniem Big Data jest nadążanie za rozwojem tej technologii, która szybko się zmienia.
Big Data — korzyści
Wykorzystanie technologii Big Data wiąże się z wieloma wyzwaniami, ale przynosi długoterminowe korzyści. Przyjrzymy się tym najważniejszym.
Technologia Big Data zapewnia pełniejsze odpowiedzi na zadanie pytania. A to z kolei sprawia, że mamy większe zaufanie do pozyskanych danych.
Do tego Big Data pozwala na szybsze uzyskiwanie szczegółowych informacji, dzięki czemu można wykorzystać je do podejmowania świadomych decyzji biznesowych.
Z kolei powstanie skalowanych systemów pamięci masowej pozwala na zmniejszenie kosztów, jakie wiążą się utrzymaniem dużych ilości danych. Co więcej, jednocześnie rośnie wydajność operacyjna takich systemów.
Analiza Big Data umożliwia nie tylko poznanie trendów klientów, ale i przewidywanie ich zachowań. To z kolei pozwala na tworzenie personalizowanych produktów i usług, które spełniają potrzeby klientów.
PODSUMOWANIE
Dzięki Big Data jesteśmy w stanie lepiej poznać potencjalnych klientów i otoczenie, w jakim funkcjonujemy. Czy jest to technologia przeznaczona wyłącznie dla największych graczy na rynku? Nie. Odpowiednie programy do analizy dużych zbiorów danych przyniosą korzyści nawet w przypadku mniejszych firm. Warto z nich korzystać, by jeszcze lepiej projektować produkty i usługi dla swoich potencjalnych klientów.