Sisältö
- Mikä on Big Data?
- Suurten tietojen sieppaaminen ja murskaaminen
- Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
- Suuritietojen hyödyntäminen yrityspäätöksissä
- Suurempia tietoja matkalla
Lähde: Lightspectrum / Dreamstime.com
Ottaa mukaan:
Tietotekniikan ammattilaisille ja C-tason avainhenkilöille on kasvava haaste löytää tapoja muuttaa tietovirrat hyödyllisiksi tiedoiksi liiketoiminnan päätöksenteossa.
Huipputasoa 2,5 eksabyyttiä tietoja luodaan päivittäin; 90 prosenttia nykymaailman tiedoista on tuotettu pelkästään kahden viime vuoden aikana. Nämä tiedot tulevat kaikkialta: anturit, joita käytetään keräämään ilmastotietoja, sosiaalisen median sivustoja, digitaalisia kuvia ja videoita, ostotapahtumien tietueita ja matkapuhelimen GPS-signaaleja muutamien lähteiden nimeämiseksi. Tietotekniikan ammattilaisille ja C-tason avainhenkilöille on kasvava haaste löytää tapoja muuttaa tietovirrat hyödyllisiksi tiedoiksi liiketoiminnan päätöksenteossa. Siinä on yksi nykypäivän huipputeknologian suosituimmista sanoista: iso data. Ja se ei saa buzz mitään. Suurella datalla on voima muuttaa liiketoimintaa suurella tavalla. Täällä on hyvä katsoa miten se toimii.
Mikä on Big Data?
Termi "iso data" kuvaa tietojoukkoja, jotka kasvavat eksponentiaalisesti ja jotka ovat liian suuria, raakoja ja jäsentämättömiä analyysiä varten perinteistä tietokantatekniikkaa ja tekniikoita käyttämällä. Olipa kyseessä teratavu tai petatavu, tarkka tietomäärä on vähemmän kysymys kuin miten niitä käytetään.
Suurissa tiedoissa on kolme ulottuvuutta: tilavuus, nopeus ja vaihtelu. Yritykset ovat tietämättömiä, dataa luodaan ja käsitellään yhä nopeammin, ja tietotyypit, kuten sosiaalinen media ja tietoiset mobiililaitteet, lisääntyvät.
Joten kuinka joku näistä tiedoista on hyödyllistä? Itse asiassa on olemassa useita tapoja, joilla iso data voi luoda arvoa organisaatiolle. Ensinnäkin, iso data voi avata merkittävän arvon tekemällä informaatiosta avointa ja käyttökelpoista paljon korkeammilla taajuuksilla. Toiseksi, kun organisaatiot luovat ja tallentavat enemmän transaktiotietoja digitaalisessa muodossa, ne voivat kerätä yksityiskohtaisia suoritustietoja kaikesta tuotevarastoista sairauspäiviin. Näin yritykset käyttävät tiedonkeruua ja analysointia hallittujen kokeiden suorittamiseen ja parempien johtamispäätösten tekemiseen. Toiset käyttävät tietoja perusennusteisiin korkeataajuisiin nykylähetyksiin säätääkseen liiketoiminnan vipuja ajoissa.
Lisäksi iso tieto mahdollistaa asiakkaiden kapeamman segmentoinnin ja tarkemmin räätälöityjen tuotteiden tai palveluiden. Nämä hienostuneet analyysit voivat parantaa päätöksentekoa huomattavasti. Lisäksi suuria tietoja voidaan käyttää myös parantamaan seuraavan sukupolven tuotteiden ja palvelujen kehittämistä. Esimerkiksi valmistajat käyttävät tuotteisiin upotettujen antureiden tietoja luoden ainutlaatuisia palvelutarjouksia. (Se, kuinka kaikki nämä tiedot selvitetään, on itsessään ammatti. Lue lisää tietotekijöistä: Tekniikan maailman uudet rocktähdet.)
Suurten tietojen sieppaaminen ja murskaaminen
Suurten tietojen sieppaamiseksi ja purkamiseksi yritysten on otettava käyttöön uusia tallennus-, laskenta- ja analyyttisiä tekniikoita ja tekniikoita. Teknologian haasteiden lukumäärä ja niihin vastaamisen prioriteetit vaihtelevat yrityksen tietojen kypsyyden mukaan. Vanhat järjestelmät ja yhteensopimattomat standardit ja muodot voivat kuitenkin estää tietojen integroinnin ja estää kehittyneempää analytiikkaa, joka luo arvoa. Tämä tarkoittaa, että iso data vaatii myös suurta tekniikkaa.
Useat uudet ja parannetut tiedonhallinnan ja data-analyysin lähestymistavat auttavat suurten tietojen tehokkaassa hallinnassa ja analyyttien luomisessa kyseisistä tiedoista. Varsinainen käytetty lähestymistapa riippuu datan määrästä, datan monimuotoisuudesta, siihen liittyvän analyyttisen käsittelyn kuormituksen monimutkaisuudesta ja liiketoiminnan edellyttämästä reagointikyvystä. Se riippuu myös toimittajien tarjoamista mahdollisuuksista hallita, hallita ja hallita suurta tietoympäristöä. Nämä ominaisuudet ovat tärkeitä valintakriteereitä tuotteen arvioinnissa.
Suuriin tietotekniikoihin kuuluvat avoimen lähdekoodin tietokannan hallintajärjestelmät, jotka on suunniteltu käsittelemään suuria määriä dataa, kuten Cassandra ja Hadoop, sekä liiketoiminnan älykkyysohjelmistot, jotka on suunniteltu raportoimaan, analysoimaan ja esittämään tietoja.
Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
Et voi parantaa ohjelmointitaitojasi, kun kukaan ei välitä ohjelmiston laadusta.
Suuritietojen hyödyntäminen yrityspäätöksissä
Forrester Research arvioi, että organisaatiot käyttävät tehokkaasti vain viittä prosenttia käytettävissä olevista tiedoista. Se jättää paljon tilaa optimoinnille ja parannuksille, minkä vuoksi suurten digitaalisten tietoaineistojen käyttäminen liiketoimintapäätöksiin edellyttää teknologiapinoa, joka koostuu kaikesta varastoinnista ja tietojenkäsittelystä analyyttisiin ja visualisointiohjelmistoihin. Erityiset teknologiavaatimukset ja prioriteetit vaihtelevat toteutettavien suurten tietovipujen ja laitosten tietojen kypsyyden perusteella.
Joten on vaivan arvoista? Sanalla sanoen kyllä. Suurtietojen käytön hyödyt ovat selvät. Esimerkiksi McKinsey Global Institute arvioi, että suurta dataa tehokkaasti käyttävä vähittäiskauppias voisi kasvattaa toimintamarginaaliaan yli 60 prosenttia. Kun kyse on sijoitetun pääoman tuottoprosentista, se ei vain saa paljon parempaa.
Suurien tietojen hyödyntämiseksi McKinsey suosittelee yritysjohtajia toteuttamaan seuraavat vaiheet:
- Varastoi kaikki tietovarat
- Tunnista arvonluontimahdollisuudet ja riskit
- Kehitä sisäisiä ominaisuuksia tietopohjaisen organisaation luomiseksi
- Kehitä yritystietostrategia teknologian toteuttamiseksi
- Käytä tietopoliittisia kysymyksiä, kuten yksityisyyttä, turvallisuutta ja immateriaalioikeuksia
Tietopoliittiset kysymykset ovat erityisen huolestuttavia suurten tietojen osalta. Suuret tietokannat sisältävät usein erittäin arkaluonteisia tietoja, kuten yritysalaisuuksia tai tietoja, jotka on suojattava lailla. Lisäksi tietojen saatavuuden ja luottamuksellisuuden välillä on usein kompromissi. Jos organisaatio haluaa tietojen olevan saatavissa ja hyödyllisiä, tietojen ympärillä on usein vähemmän turvallisuutta. Suurten tietojen käsittelemiseksi reaaliaikaista päätöksentekoa varten tietojen keskittäminen on ratkaisevan tärkeää. Mutta keskittymisen lisääntyessä kyky erottaa ja suojata luottamuksellisia tietoja heikkenee.
Lisäksi tietojoukon koko voi tehdä tietoturvan ja yksityisyyden valvonnan toteuttamisesta hankalaa. Kaikkien näiden tietojen salaaminen turvallisuussyistä olisi aikaa vievä ja kallis yritys ja hidastaisi tietojenkäsittelyä estäen siten nopean päätöksenteon.
Avain suurten tietojen yksityisyyden ja turvallisuuden haasteiden ratkaisemiseen on edellä määritelty ensimmäinen askel: kartoita kaikki tietovarat. Kun organisaatio ymmärtää missä iso tieto sijaitsee ja millaista tietoa siellä on, se voi ryhtyä toimiin, esimerkiksi investoida tietotekniikkaan, joka pystyy käsittelemään suuria tietomääriä, varmistaakseen luottamukselliset tiedot.
Suurempia tietoja matkalla
Mitä seuraavaksi? No, yksi asia on varma: iso data on täällä jäädäkseen.
Mutta iso data on enemmän kuin koko; se mahdollisuudesta. Tässä tapauksessa se tarjoaa mahdollisuuden löytää oivalluksia uusiin ja esiin nouseviin tieto- ja sisältötyyppeihin, tehdä liiketoimintaa ketterämmäksi ja vastata kysymyksiin, joita pidettiin aiemmin ulottumattomissa.
Avain hyötyä siitä on silloin siepata ja murskata ja käyttää sitä tehokkaasti älykkäiden liiketoimintapäätösten tekemiseen. Helvemmin sanottu kuin tehty, mutta toistaiseksi tulokset ovat osoittautuneet erittäin suurten ponnistelujen arvoiseksi.