Čo vlastne sú tie Big Data?
Výraz „Big Data“ sa objavil s masívnym akumulovaním informácií zhromaždených prostredníctvom internetu, najmä prostredníctvom obchodných stránok. Tento náhly objem informácií bol taký veľký, že čoskoro vznikla potreba nástrojov na jeho spracovanie. Na začiatku však neboli dostatočne silné.
Odvtedy sa analýza týchto dát stala kľúčovou výzvou pre firmy. Mali by ste vedieť, že každý deň produkujeme a uchovávame obrovské množstvá dát. Napríklad, vedeli ste, že stlačenie tlačidla v výťahu vytvára dáta?
Akonáhle sú tieto informácie vytvorené, musia byť spravované. Používajú sa dva typy informačných systémov. Prvým sú technológie na ukladanie dát, ktoré uchovávajú dáta. Druhým sú spracovateľské systémy, ktoré spracovávajú surové dáta, či už v rôznych formátoch, alebo štruktúrované.
Dnes je bežne akceptovaný procesný model Big Data postavený na troch dimenziách: 3 V, ktoré znamenajú Volume, Variety a Velocity.
Volume sa týka ohromnej veľkosti zhromaždených dát. Napríklad Facebook produkuje viac ako 600 terabajtov každý deň. To je ekvivalent 1,4 milióna epizód Breaking Bad!
Potom prichádza variety. Dátové centrá uchovávajú informácie rôznych typov. Môže to byť text, ale aj obrázky. Analyzovanie týchto dát sa nazýva data mining. To zahŕňa používanie nástrojov na transformáciu tejto surovej masy informácií na koherentnú zostavu.
Nakoniec velocity sa týka rýchlosti spracovania. Výzvy, ktoré sú spojené s Big Data, zahŕňajú úspešné prenášanie dát, ich uchovávanie, spracovávanie a analýzu v takmer reálnom čase. Tieto faktory sú kľúčové v prostredí, ako je internet, ktoré je veľmi konkurencieschopné a rýchle.
Trh s Big Data
Momentálne sú tri obchodné sektory považované za najmodernejšie, pokiaľ ide o Big Data.
Po prvé, vládne služby. Tieto sú verejným zlatým dôlnom dát. Existuje množstvo využití: od boja proti podvodom až po optimalizáciu služieb pre občanov.
Po druhé, farmaceutický priemysel, ktorého cieľom je ponúknuť personalizovanú a dokonca prediktívnu medicínu.
A nakoniec, banky a poisťovne, ktoré disponujú veľkými množstvami cenných dát na predvídanie potrieb svojich zákazníkov a meranie rizika.
Stručne povedané, rôzne aplikácie siahajú až po sektor ľudských zdrojov. Ľudské zdroje môžu využiť Big Data na lepšie identifikovanie talentov a dokonca predpovedanie pracovných miest zajtrajška.
Napríklad profesia dátového vedca je na vzostupe. Jeho úloha? Pomáhať marketingovým a výpočtovým oddeleniam pri budovaní systémov na zber, ukladanie a analýzu dát, pretože úspešné dokončenie projektu Big Data znamená, že firma musí mať vhodné zručnosti. Náklady na nábor a riešenia dávajú pozastavenie viacerým spoločnostiam.
Týkajú sa Big Data všetkých firiem?
Firmy nemuseli čakať na Internet, aby bol ich úspech čiastočne závislý od ich schopnosti zbierať informácie: o konkurencii, zákazníkoch alebo trhu. Predtým mali väčšiu šancu získať podiel na trhu tie spoločnosti, ktoré dokázali spracovať údaje rýchlo.
Rast webu túto situáciu len posilnil. Zbieranie informácií nikdy nebolo tak dostupné. Avšak podľa štúdie IDC len 5 % zozbieraných dát firmy skutočne využívajú.
Analyzovanie Big Data nie je jednoduché. Často sa predpokladá, že je to vyhradené len pre veľké skupiny. V skutočnosti je to však záležitosť pre každého, najmä pre malé firmy. Tie môžu počítať s jednoduchými a cenovo dostupnými nástrojmi.
Existuje množstvo technologických riešení na zjednodušenie analýzy dát. Niektoré dokonca ponúkajú možnosť agregovať informácie, ktoré sú na prvý pohľad nekompatibilné, aby sa našli korelácie v rôznych oblastiach.
Na začiatok môžu byť veľmi účinné nástroje ako Google Analytics a AdWords. Sociálne siete ako Facebook tiež zahŕňajú nástroje na analýzu údajov o používateľoch, ktoré sa používajú na lepšie spoznanie vašej cieľovej skupiny.
Hlavnou ťažkosťou Big Data nie je veľkosť firmy ani náklady, ale zistenie, aké údaje sú potrebné pre váš trh.
Nakoniec by ste mali vedieť, že integrácia Big Data riešení do firmy trvá približne šesť mesiacov. Pre vaše prvé kroky v spracovaní Big Data si vytvorte „Dôkaz hodnoty“ (Proof Of Value), ktorý môžete použiť na analýzu, či je projekt rentabilný.
Dáta menia pravidlá hry
Big Data je často prirovnávaná k ropám. Prekvapujúce? Nie celkom! V oboch prípadoch hodnota surových dát vzrastá, keď sú spracované a transformované.
Surové dáta môžeme rozdeliť do dvoch kategórií. Prvou je štruktúrovaná, najmä na sledovanie výsledkov. Tieto dáta sú často monitorované, aktívne vyhľadávané. Druhou kategóriou sú neštruktúrované dáta, ktoré pochádzajú najmä z textov, obrázkov, videí… Nie je prekvapujúce, že Big Data spôsobili, že bežné webové merania návštevnosti sa stali zastaranými!
S digitálnou analytikou – teda dátami zo všetkých typov zariadení: tabletov, smartfónov, pripojených objektov – sú fakty základom viac ako intuícia. To vedie k novým praxiam, najmä pre obchodné stránky.
Avšak, aj keď samotné dáta sú veľmi hodnotné, stále je potrebné byť pohotový! Budú informácie zozbierané v danom momente platné aj o 24 hodín neskôr? Marketéri plánujú krátkodobé operácie s cieľom zvýšiť konverzný pomer.
E-obchodníci teraz majú presné znalosti o histórii nákupov svojich zákazníkov. Môžu preto vyvíjať prediktívne modely. Tieto modely prispôsobujú informácie pre návštevníkov na základe ich geolokácie, veku, pohlavia a aktivít na Facebooku…
Po komunikácii „jedna k všetkým“, nasledovanej „jedna k mnohým“ a „jedna k niekoľkým“, teraz Big Data umožňuje komunikáciu „jedna k jednej“ s miliónmi ľudí.
Doteraz sa marketing pýtal otázku: „Prečo môj zákazník uskutočnil nákup?“ Dnes sa otázka zmenila. Teraz znie: „Ako bol zákazník podnetený k uskutočneniu nákupu?“
Big Data a osobné informácie
V súčasnosti sú občania čoraz citlivejší na to, ako sú ich osobné údaje používané. V skutočnosti niektoré prípady odhalili, že tieto údaje nie vždy dostatočne chránené. A to oprávnene; v septembri 2016 bolo ukradnutých 500 miliónov údajov o používateľoch Yahoo. Predtým boli hacknuté LinkedIn, eBay a Dropbox…
Pre firmy predstavuje Big Data výnimočné obchodné príležitosti. Avšak, tiež vyvoláva otázky týkajúce sa ochrany osobných údajov.
Niektoré informácie môžu byť obzvlášť citlivé. Napríklad banky, ktoré majú prístup ku všetkým transakciám svojich zákazníkov, môžu odhaliť ich spotrebiteľské návyky. Preto je dôležité šifrovanie dát, teda kódovanie dokumentov na zablokovanie prístupu. Avšak, šifrovanie nie je neomylné. Štúdia totiž ukázala, že pomocou anonymizovaného súboru by bolo možné odhaliť identitu 87 % Američanov len na základe ich PSČ, pohlavia a dátumu narodenia.
Takže otázka ochrany osobných informácií zahŕňa typ informácií, ktoré sú zbierané, miesto ich uloženia a ich spracovanie.
V Európe si úrady zvolili relatívnu ochranu dát. Naopak, v Spojených štátoch sú pravidlá uvoľnenejšie.
Máme teda dva protichodné prístupy. Na jednej strane opt-out, alebo predpokladaný súhlas pre Američanov. Na druhej strane opt-in, alebo priamy súhlas pre Európanov.
Prvý prístup umožňuje používať zozbierané informácie podľa potreby, pokiaľ používateľ neuviedol inak. Druhý prístup vyžaduje predchádzajúci súhlas.
Tieto rozdiely sú pre medzinárodné firmy ťažko riaditeľné.
Big Data a Cloud Computing
Jednoducho povedané, Cloud Computing znamená používanie vzdialených výpočtových zdrojov na online služby na požiadanie. Používatelia sa môžu k týmto službám pripojiť odkiaľkoľvek, kedykoľvek, na počítači, tablete, mobilnom telefóne alebo televízore…
Počuli ste o Cloud Computingu?
Služby ako videá na požiadanie a Google Drive sú dva príklady služieb, ktoré využívajú Cloud Computing. Tento spôsob ukladania dát a prístupu k službám sa zakladá na piatich charakteristikách: samoobslužnosť, dostupnosť, zdieľanie zdrojov, elasticita a platba na základe použitia.
Pre firmy má Cloud Computing množstvo výhod. V ére Big Data sa schopnosť ukladať a analyzovať dáta stala skutočnou výzvou.
Avšak Cloud prináša aj nevýhody. Legálne by ste mali vedieť, že dáta nemusia byť nevyhnutne uložené na národnom území. To si vyžaduje nielen vysokovýkonnú internetovú šírku pásma, ale aj väčšiu pozornosť pri otázkach bezpečnosti.
Preto je potrebné prebrať niekoľko aspektov so službou poskytovateľa, konkrétne bezpečnosť dátových centier, frekvenciu testovania a distribúciu dát.