Sisu
- Mis on suurandmed?
- Suurandmete hõivamine ja krigistamine
- Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
- Suurte andmete kasutamine äriotsuste tegemisel
- Suuremad andmed teel
Allikas: Lightspectrum / Dreamstime.com
Ära võtma:
Infotehnoloogia eriala ja C-taseme juhtide jaoks on kasvav väljakutse leida viise, kuidas muuta andmevoog äriotsuste tegemisel kasulikuks teabeks.
Iga päev luuakse jahmatavaid 2,5 eksabaidti andmeid; 90 protsenti tänapäeva maailma andmetest on loodud ainuüksi kahe viimase aasta jooksul. Neid andmeid tuleb kõikjalt: andurid, mida kasutati kliimateabe kogumiseks, sotsiaalmeediasaidid, digitaalsed pildid ja videod, tehingute kirjed ja mobiiltelefoni GPS-signaalid, kui nimetada vaid mõnda allikat. Infotehnoloogia eriala ja C-taseme juhtide jaoks on kasvav väljakutse leida viise, kuidas muuta andmevoog äriotsuste tegemisel kasulikuks teabeks. See on koht, kus tuleb sisse üks tänapäevaseid tipptasemel tehnoloogiahääli: suured andmed. Ja see ei tee midagi jama. Suurandmetel on võime muuta äri suurel viisil. Siin on hea vaadata, kuidas see töötab.
Mis on suurandmed?
Mõiste "suurandmed" kirjeldab eksponentsiaalselt kasvavaid andmekogumeid, mis on traditsioonilise andmebaasi tehnoloogia ja tehnikate abil analüüsimiseks liiga suured, töötlemata ja struktureerimata. Olgu tegemist terabaitide või petabaitidega, on täpne andmete hulk vähem oluline kui nende andmete kasutamise viis.
Suurandmetel on kolm mõõdet: maht, kiirus ja mitmekesisus. Ettevõtted on andmemahus vaevalised, andmeid luuakse ja töödeldakse üha suurema kiirusega ning andmetüüpe, näiteks sotsiaalmeediat ja teadlikke mobiilsideseadmeid, on vohamas.
Kuidas on sellest teabest kasu? Tegelikult on suurandmetel organisatsiooni jaoks väärtust luua mitmel viisil. Esiteks võivad suurandmed avada märkimisväärset väärtust, muutes teabe läbipaistvaks ja kasutatavaks palju suurematel sagedustel. Teiseks, kuna organisatsioonid loovad ja salvestavad rohkem tehingute andmeid digitaalsel kujul, saavad nad koguda üksikasjalikke toimivusandmeid kõige kohta alates tootevarudest kuni haiguspäevadeni. Nii kasutavad ettevõtted andmete kogumist ja analüüsi kontrollitud katsete läbiviimiseks ja paremate juhtimisotsuste tegemiseks. Teised kasutavad andmeid põhiprognooside tegemiseks kõrgsageduslikuks nüüdisaadeteks, et kohandada oma ärihoobid õigel ajal.
Lisaks võimaldavad suured andmed klientide kitsamat segmenteerimist ja täpsemalt kohandatud tooteid või teenuseid. Need keerukad analüüsimeetodid võivad otsuste vastuvõtmist oluliselt parendada. Veelgi enam, suurandmeid saab kasutada ka järgmise põlvkonna toodete ja teenuste arendamiseks. Näiteks kasutavad tootjad ainulaadsete teenusepakkumiste loomiseks toodetesse manustatud anduritelt saadud andmeid. (See, kuidas kõiki neid andmeid sortida, on omaette elukutse. Loe lähemalt Data Scientistsist: Tehnikamaailma uued rokkstaarid.)
Suurandmete hõivamine ja krigistamine
Suurandmete hõivamiseks ja krõbistamiseks peavad ettevõtted juurutama uusi salvestus-, andmetöötlus- ja analüütilisi tehnoloogiaid ja tehnikaid. Tehnoloogiaväljakutsete ulatus ja nende lahendamise prioriteedid erinevad sõltuvalt ettevõtte andmete küpsusest. Kuid pärandsüsteemid ning ühildumatud standardid ja vormingud võivad takistada andmete integreerimist ja takistada keerukamat analüüsi, mis loob väärtust. See tähendab, et suurandmed vajavad ka suurt tehnoloogiat.
Mitmed uued ja täiustatud andmehaldus- ja andmeanalüüsi lähenemisviisid aitavad suurandmete tõhusal haldamisel ja nendest andmetest analüütika loomisel. Tegelik kasutatav lähenemisviis sõltub andmete mahust, andmete mitmekesisusest, kaasatud analüütilise töötlemise töökoormuse keerukusest ja ettevõtte nõutavast reageerimisvõimest. See sõltub ka hankijate võimalustest suurandmete keskkonna haldamiseks, haldamiseks ja haldamiseks. Need võimalused on toote hindamisel olulised valikukriteeriumid.
Suurte andmesidetehnoloogiate hulka kuuluvad avatud lähtekoodiga andmebaaside haldussüsteemid, mis on loodud tohutu hulga andmete haldamiseks, sealhulgas Cassandra ja Hadoop, samuti äriteabe tarkvara, mis on loodud andmete aruandluseks, analüüsimiseks ja esitamiseks.
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Te ei saa oma programmeerimisoskusi parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Suurte andmete kasutamine äriotsuste tegemisel
Forrester Researchi hinnangul kasutavad organisatsioonid tõhusalt vaid viis protsenti olemasolevast teabest. See jätab palju ruumi optimeerimiseks ja täiustamiseks, mistõttu suurte ärialaste otsuste jaoks digitaalsete andmekogumite kasutamine eeldab tehnoloogiapaketi kokkupanekut, mis koosneb kõigest ladustamisest ja andmetöötlusest analüütilise ja visualiseerimise tarkvararakendusteni. Konkreetsed tehnoloogilised nõuded ja prioriteedid varieeruvad vastavalt rakendatavatele suurtele andmehoovadele ja asutuste andmete küpsusele.
Nii et see on vaeva väärt? Ühesõnaga jah. Suurandmete kasutamise äriline kasu on selge. Näiteks võib McKinsey globaalse instituudi hinnangul suurandmeid tõhusalt kasutav jaemüüja suurendada oma tegevusmarginaali rohkem kui 60 protsenti. Investeeringutasuvuse osas ei lähe see lihtsalt palju paremaks.
Suurtest andmetest kasu saamiseks soovitab McKinsey ärijuhtidel võtta järgmised sammud:
- Inventeerige kõik andmevarad
- Tuvastage väärtuse loomise võimalused ja riskid
- Andmepõhise organisatsiooni loomiseks looge sisemised võimalused
- Töötage ettevõtte infostrateegia välja tehnoloogia rakendamiseks
- Tegelege andmepoliitika probleemidega, näiteks privaatsuse, turvalisuse ja intellektuaalomandiga
Andmepoliitikaga seotud probleemid on suurandmete puhul eriti murettekitavad. Suured andmebaasid sisaldavad sageli ülitundlikku teavet, näiteks ettevõtte saladusi või andmeid, mida tuleb seadusega kaitsta. Lisaks on andmete kättesaadavuse ja konfidentsiaalsuse vahel sageli kompromiss. Kui organisatsioon soovib, et andmed oleksid kättesaadavad ja kasulikud, on nende andmete ümbritsev turvalisus sageli väiksem. Suurandmete töötlemiseks reaalajas otsustamiseks on andmete tsentraliseerimine ülioluline. Kuid tsentraliseerimise suurenedes väheneb konfidentsiaalsete andmete kogumise ja turvamise võimalus.
Lisaks võib andmestiku suurus muuta turbe- ja privaatsuskontrolli rakendamise raskeks. Kõigi nende andmete turvalisuse tagamiseks krüptimine oleks aeganõudev ja kulukas ettevõtmine ning aeglustaks andmetöötlust, takistades sellega kiiret otsustamist.
Suurandmete privaatsuse ja turvalisusega seotud väljakutsetega toimetuleku võti on eespool määratletud esimene samm: kogu andmevara inventeerimine. Kui organisatsioon saab aru, kus suurandmed asuvad ja milliseid andmeid seal on, võib ta oma konfidentsiaalse teabe turvamiseks astuda samme, näiteks investeerida turvatehnoloogiasse, mis on võimeline töötlema suuri andmemahtusid.
Suuremad andmed teel
Mis saab edasi? Noh, üks on kindel: suured andmed on siin selleks, et jääda.
Kuid suurandmeid on rohkem kui suurus; selle võimalus. Sel juhul on see võimalus leida teadmisi uutest ja tekkivatest andmetüüpidest ja sisust, muuta äritegevus paindlikumaks ja vastata küsimustele, mida varem peeti kättesaamatuks.
Seejärel on võtmetest kasu saamine ja krõbistamine ning efektiivne kasutamine arukate äriotsuste tegemiseks. Lihtsam öelda kui teha, kuid siiani on tulemused olnud suurte pingutuste väärilised.