Tietotekniikan kehitys on antanut meille täysin uuden mahdollisuuden hallita yhä kattavampia ja vaikuttavampia digitaalisia arkistoja. Todellisia datakaivoksia, joita on valvottava ja hallittava tehokkaasti odotettujen tulosten aikaansaamiseksi. Ja tätä maailmaa kutsumme nyt nimellä Big Data.
Big Datan merkityksellisyyden määrittelemiseksi yritetään miettiä arkielämäämme. Kaikki vuorovaikutukset digitaalisessa maailmankaikkeudessamme tuottavat vaikutuksia, ja nämä vaikutukset ovat tiedon jalanjälkiä, jotka kerrotaan päivittäin tapahtuvilla sadoilla ja tuhansilla vuorovaikutuksilla. Jokaisella yksittäisellä tapahtumalle, ilmoituksella, viestillä ja raportilla, joka saapuu tietokoneillemme ja älypuhelimillemme. Tietomäärät, jotka ovat huomattavasti monimutkaisempia ja artikuloidumpia kuin kaksikymmentä vuotta sitten.
Viimeisen viiden vuoden aikana Big Data -markkinat ovat kasvaneet yli 20 prosenttia vuodessa pääasiassa suurten yritysten investointien vetäminä. Ei kuitenkaan kaikille. Pienet ja keskisuuret yritykset etenevät hitaammin, mikä johtuu suurelta osin oikean osaamisen löytämisen ja houkuttelemisen vaikeudesta sekä myös tietysti rajallisista investoinneista.
Tieto on vain yksi osa kokonaisuutta
Todellisuudessa tämä valtava, monimutkainen tietojen kokonaisuus on vain jäävuoren huippu. Mikä on todella tärkeää, on se, mitä tapahtuu kehitettäessä uusia analyysimenetelmiä, jotka määrittelevät yhä enemmän datatieteilijän kuvaa. Josta tulee kuvaannollisesti puhuen kuin kullankaivaja, joka kaivaa vuoren meandereita sitä saadakseen.
Monille tämä on tulevaisuuden tehtävä. Toisille se on jo nykyhetken tehtävä. Datatieteilijä on ammatillinen hahmo, joka yhdistetään yleisesti hänen kykyynsä hallita Big Dataa ja poimia olennaisia tietoja. Hän käsittelee tilastollisten mallien ja koneoppimisen algoritmien kehittämistä, koulutusta ja testausta.
Nämä uudet taidot ovat Big Datan todellinen elinehto ja ne mahdollistavat raakadatan muuntamisen arvokkaaksi tiedoksi päätöksentekijöille Esimerkiksi, jos tarkastelemme taloudellisten investointien alaa, Big Data -analyysin käyttö auttaa kauppiaita ymmärtämään, mikä on oikea bitcoin arvo ja näin päättämään vahvan tilastollisen tuen avulla missä ja miten arvo vaihtelee ajan myötä.
Kaikki Big Data -analyysin käyttöalat
Suurten tietomäärien analysointi antaa sinulle mahdollisuuden luoda uutta tietoa, joka on hyödyllistä tehdessä tietoon perustuvia päätöksiä liiketoiminnassa ja muualla. Asiakasviestinnän personoinnista tuotantoprosessien tehokkuuteen, virtojen ja hätätilanteiden hallintaan, Big Data -analytiikka vaikuttaa kaikkiin näihin prosesseihin.
Kaikki tämä on mahdollista teknologioilla, jotka mahdollistavat jäsentämättömän tiedon hallinnan ja suurten tietomäärien käsittelyn reaaliajassa, mutta myös innovatiivisten algoritmien ja analyysimenetelmien käyttämisen. Nämä pystyvät itsenäisesti ekstrapoloimaan dataan piilotetun tiedon, joka on jaettu neljään luokkaan:
1 – KUVAILEVA ANALYTIIKKA
Nämä työkalut auttavat kuvaamaan liiketoimintaprosessien ja / tai toiminnallisten alueiden nykyistä ja mennyttä tilannetta.
2 – ENNAKOIVA ANALYTIIKKA
Nämä työkalut keskittyvät sen sijaan dataan etsimään tulevaisuudessa mahdollisesti tapahtuvia trendejä.
3 – OHJAAVA ANALYTIIKKA
Menneen tiedon korrelaatiota tutkimalla nämä työkalut tarjoavat päättäjille mahdollisuuden ehdottaa strategisia ratkaisuja.
4 – AUTOMATISOITU ANALYTIIKKA
Näiden työkalujen avulla järjestelmät voivat automaattisesti säätää toteuttamaan toiminnon tehdyn data-analyysin tulosten perusteella.
Big Data käytännössä: käyttöesimerkkejä
Kuten voit helposti nähdä, tiedot voivat olla peräisin kaikista lähteistä, verkkoon liitetyistä laitteista sosiaaliseen mediaan ja liikenteenohjausjärjestelmistä käyttäjän käyttäytymiseen verkkosivuilla. Käytettävissä olevan tiedon määrä ja teknologian kehitys koneissa, joita käytetään tämän tiedon keräämiseen, hallintaan ja analysointiin, osoittaa tien innovatiivisemmille yrityksille maailmanlaajuisesti. Vaikka kaikki puhuvat Big Datasta, varsinainen paradigman muutos tapahtuu analytiikan kehityksessä.
Big Data tulee kaikkialta markkinoinnista ja viestinnästä erityisalueisiin, kuten petosten ehkäisy, virtojen optimointi ja terveydenhuollon tuki. Kaikki nämä – ja monet muut – ovat Big Datan käyttötarkoituksia, ja niiden pitäisi antaa meille hyvin yksinkertainen esimerkki niiden laajuudesta ja soveltamisaloista.
Yhteenveto
- Tieto on vain yksi osa kokonaisuutta
- Kaikki Big Data -analyysin käyttöalat
- Big Data käytännössä: sovellusesimerkkejä
