Informatyzacja pod koniec XX wieku „zmusiła” przedsiębiorstwa do zakupu sprzętu komputerowego i oprogramowania.  Obecnie podmioty gospodarcze, posiadające wielkie zbiory cyfrowych danych, mają problem z ich pełnym i efektywnym wykorzystaniem. Odpowiednim rozwiązaniem jest technologia Big Data.

Po raz pierwszy termin Big Data zaczął się ukazywać na stronach internetowych w 2000 r. John Mashley zasygnalizował, że nadchodzi epoka Big Data, w której bazy danych będą miały coraz bardziej złożony charakter.

Definicja big data

W potocznym użyciu termin Big Data rozumiany jest jako wielki zbiór danych, który zarządzany jest (i operacyjnie wykorzystywany) przy zastosowaniu nowych technologii i architektur, dla uzyskania przewagi konkurencyjnej przez przedsiębiorstwo.

 

Analitycy firmy Gartner wychwycili 5 atrybutów, które związane są z Big Data:

 

• objętość (volume)
• różnorodność (variety)
• szybkość przetwarzania (velocity)
• zmienność (variability)
• złożoność (complexity)

Cechy:

1. Duża objętość zgromadzonych i przetwarzanych zasobów informacyjnych, przestrzeń wykorzystywana przez zbiory danych Big Data wynosi często ok. 100 terabajtów, zbiory czasami liczone są w petabajtach,
2. Dodatkowa moc obliczeniowa pozwalająca analizować procesy biznesowe w czasie rzeczywistym,
3. Przetworzenie danych pochodzących z serwisów webowych, portali społecznościowych, skanerów RFID oraz sensorów zmieniających fizyczne wartości na sygnał elektroniczny (dane niestrukturalne),
4. Dokonywanie operacji, które służą wyszukiwaniu rekordów odpowiadającym poszukiwanym zależnościom jak i poszukiwanie zależności nieoczekiwanych (niewiadomych, niestandardowych, nowych).

Wymagania sprzętowe:

1. Zaawansowany system przetwarzania danych,
2. Obliczeniowy system komputerowy,
3. Technologia open source.

Te  elementy warunkują, zwykle, uruchomienie pełnej wersji analiz Big Data i wykorzystanie wszystkich funkcji. Najczęściej do korzystania z wielkich zbiorów danych stosuje się platformę pamięci masowej czyli Hadoop, która jest wspomagana oprogramowaniem MapReduce.

Zastosowanie:

Ze względu na wielkość zbiorów danych najczęściej to zagadnienie dotyczy wielkich podmiotów gospodarczych. Raport sporządzony przez Computerworld i IBM Polska przedstawia działy przedsiębiorstw, które korzystają z tej technologii:

 

• Marketing i sprzedaż – 37%
• Zarządzanie na szczeblu ogólnym – 19%
• Finanse i controlling – 14%
• Logistyka – 4%

 

Przykładowo dla finansów i controllingu praktyczne zastosowanie Big Daty to:

 

• zarządzanie wierzytelnościami – 40%
• audyt i controlling budżetów – 20%
• raportowanie kosztów – 20%
• inne – 20%

 

Badania przeprowadzone przez EMC Forum 2013 wskazują:

 

• 39% przedsiębiorców uważa, że Big Data zapewnia sukces firmy
• 19% przedsiębiorców jest zdania, że dzięki Big Data osiągnęło przewagę konkurencyjną
• 36% przedsiębiorców sądzi, że wprowadzenie Big Data zwiększy bezpieczeństwo i ochronę posiadanych danych

 

W raporcie Big Data+ przygotowanym przez Computerworld i IBM Polska przedstawiane są badania dotyczące trudności jakie napotykają polskie firmy we wdrożeniu Big Data:

 

• niedobór wykwalifikowanej kadry specjalistów- 29%
• wysokie koszty eksploatacji sprzętu- 27%
• brak jasnego określenia potrzeby/uzasadnienia dla wdrożenia Big Data- 22%
• skomplikowana technologia, która nie przynosi spodziewanych zysków- 7%

Przepis na sukces Big Data:

1. Właściwe wykorzystanie i przetwarzanie danych już istniejących (zacznijmy od dobrego wykorzystania tego co już mamy),
2. Definicja potrzeb biznesowych firmy (zdefiniowana strategia, model biznesu itp.),
3. Racjonalny wybór sprzętu informatycznego i oprogramowania oraz zespołu analitycznego (przemyślana inwestycja),
4. Operacyjne wykorzystanie analizy Big Data w funkcjonowaniu przedsiębiorstwa (dane niewykorzystywane szybko tracą na jakości i użyteczności).

Big Data a inne nowinki technologiczne:

Analiza big data to nie jedyne, nowe rozwiązanie technologiczne proponowane na tzw. rynku Business Inteligence. Istnieją także inne, nowe systemy i cech analityki biznesowej:

 

1. Wizualizacja danych,
2. Analityka predyktywna,
3. Mobilność danych,
4. Chmura obliczeniowa (cloud computing).

Perspektywa rozwoju:

• Raport IDC prognozuje, że do 2020 r. wielkość globalnych zasobów danych może sięgać 40 ZB (zeltabajtów – 1 ZB to 2^70 bajtów)
• Rosnaca chęć wykorzystania analizy Big Data, w tym przez MSP m.in. w celu identyfikacji transakcji przeprowadzanych przez firmę oraz innych operacji mających kluczowy wpływ na funkcjonowanie operacyjne i strategiczne podmiotu

 

Czytaj również: Mała firma – zarządzanie w kryzysie

 

Pomagamy w podejmowaniu racjonalnych decyzji inwestycyjnych. Opracowujemy wnioski o dofinansowanie, biznes plany oraz przeprowadzamy audyt możliwości dotacyjnych. Zapytaj o naszą ofertę: tel.: +48 783 366 476, e-mail: poczta@resulto.pl

 Wszelkie prawa do artykułu posiada Resulto Sp. z o.o. Kopiowanie i wykorzystanie fragmentów tekstu dozwolone jedynie pod warunkiem podania źródła.