Analiza danych w Twojej firmie. Czym jest Big Date. Zastosowanie, zagrożenia, przykłady, porównania

Big Date to pojęcie, które odnosi się bezpośrednio do przetwarzania i analizy ogromnych ilości danych. Wykorzystywane jest obecnie w wielu branżach, przynosząc wielopoziomowe korzyści. Czym dokładnie jest Big Date? Jak skutecznie wdrożyć je w firmie? Na co zwrócić szczególną uwagę? Odpowiedzi na te i inne pytania znajdują się w niniejszym artykule.

Wykorzystanie Big Daty to ogromna zmiana w dotychczasowych procesach biznesowych firmy oraz jej funkcjonowaniu. Podjęcie decyzji o wdrożeniu nowych rozwiązań anlizy danych ułatwi zrozumienie tego, czym jest Big Data oraz jakie szanse i zagrożenia wynikają z jej stosowania. Poznać je można dzięki lekturze niniejszego artykułu, który powstał w oparciu o następujący spis treści:

1. Czym jest Big Date, co zmienia w naszej organizacji i dlaczego jest ważnym elementem rozwoju. Dla kogo jest Big Data?
   2. Analiza danych – Big Date. Jak wygląda praca analityka?
   3. Jak przystąpić do wdrożenia Big Date w firmie?
   4. Realizowanie Big date wewnątrz firmy czy zlecenie na zewnątrz? Jakie kompetencje oraz umiejętności są potrzebne. Czy wymagany jest programista SQL?
   5. Big Data i zagrożenia. Co może pójśc nie tak, na co trzeba uważać?
   6. Przyklady Big Data w Polsce i za granicą
   7. Big Data w biznesie i marketingu?
   8. Big Data kontra sztuczna inteligencja (AI)
   9. Big Data a hurtownia danych?

Czym jest Big Date, co zmienia w naszej organizacji i dlaczego jest ważnym elementem rozwoju. Dla kogo jest Big Data?

Big Date to pojęcie odnoszące się do przetwarzania danych, jednak ze wskazaniem, że są to informacje pochodzące najczęściej z rozproszonych źródeł i powstające w sposób dynamiczny. Zbiór danych jest na tyle duży, że nie możliwe jest jego przetwarzanie przy użyciu ogólnodostępnych i powszechnych metod przetwarzania danych. Big Data przetwarza więc ogromne zbiory cyfrowych danych w celu uzyskania z nich wniosków oraz nowych informacji.

Wdrożenie Big Date w organizacji to klucz do rozwoju oraz uzyskania przewagi konkurencyjnej. Analiza danych pozyskiwanych z otoczenia przedsiębiorstwa pozwala dostosować procesy biznesowe oraz podejmować optymalne decyzje w oparciu o konkretny zestaw informacji. Wykorzystanie Big Daty umożliwia szybko i dokładnie poznać preferencje i potrzeby zarówno klientów firmy, jak i jej partnerów biznesowych.

Dla kogo jest Big Data? Trudno udzielić jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ rozwiązanie może być stosowane praktycznie w każdej branży. Oczywiście ważna w tym kontekście jest potencjalna ilość danych, która spływa do przedsiębiorstwa. Im będzie ich więcej, tym większy sens będzie miało wdrożenie Big Daty, która obejmuje analizą ogromne zbiory danych. W związku z tym raczej nie opłacalne będzie stosowanie Big Daty dla przedsiębiorcy prowadzącego osiedlowy sklep, ale sprawdzi się np. w przypadku średniej wielkości sklepu internetowego. W tym przypadku pozwoli dowiedzieć się m.in. kiedy odwiedza go najwięcej klientów i skąd oni tam trafiają oraz co i o jakiej porze kupują.

Analiza danych – Big Date. Jak wygląda praca analityka?

Analityk Big Data zajmuje się analizowaniem dużych zbiorów danych i budowaniem na ich podstawie rekomendacji biznesowych, które ułatwiają podejmowanie konkretnych decyzji. Dane, na których pracuje analityk Big Data mogą dotyczyć dosłownie wszystkiego. Co oznacza, że mogą np. obrazować natężenie ruchu ulicznego w danym mieście, czy zachowania i preferencje klientów i odwiedzających dany sklep internetowy. Problemem jest jednak fakt, że nawet analityk Big Data nie jest w stanie poradzić sobie z przetworzeniem tak dużej ilości zmiennych danych.

W tym miejscu pojawia się więc sztuczna inteligencja oraz nauczanie maszynowe, czyli wyspecjalizowane narzędzia, które przejmują na siebie rolę porządkowania i przetwarzania danych. Uczą się one w miarę otrzymywania coraz większej ilości danych, dzięki czemu są nawet w stanie wypracować własne wzorce zachowań w oparciu o dane źródłowe. Dzięki wykorzystaniu narzędzi rola analityka sprowadza się wyłącznie do analizy finalnej oraz prezentacji wniosków i raportu z przeprowadzonych działań. 

Jak przystąpić do wdrożenia Big Date w firmie?

Decydując się na wdrożenie Big Date w firmie należy przede wszystkim dokonać oceny, czy tego typu rozwiązanie sprawdzi się w przypadku konkretnej organizacji. W tym celu należy przeanalizować model podejmowania decyzji i kulturę organizacyjną firmy. Należy sprawdzić również, czy model działania firmy jest na tyle elastyczny, by poprzez zastosowanie Big Daty dokonać modyfikacji istniejących procesów biznesowych. Oczywiście warto przeanalizować również liczbę posiadanych klientów oraz zróżnicowanie posiadanych zbiorów danych, czy rynków, na których działa firma.

Realizowanie Big Date wewnątrz firmy czy zlecenie na zewnątrz? Jakie kompetencje oraz umiejętności są potrzebne. Czy wymagany jest programista SQL?

Korzystanie z możliwości oferowanych przez Big Date może odbywać się w dwóch modelach, a mianowicie wewnątrz firmy lub poprzez zlecenie usługi na zewnątrz. W pierwszym przypadku konieczna jest budowa odpowiedniej infrastruktury Big Data, co wymaga czasu oraz generuje koszty. Wdrażając rozwiązania Big Data w firmie należy również posiadać w zespole kompetentnego analityka, który wykaże się również znajomością Javy oraz SQL-a. Przydatne są także kompetencje miękkie, takie jak praca w zespole, czy komunikatywność niezbędna do pracy z klientem.

W przypadku zlecenia realizowania Big Date na zewnątrz korzyścią są z reguły mniejsze koszty, które wynikają jedynie z płatności za usługę. Przetwarzanie i dostarczanie danych na żądanie jest również szybsze niż w przypadku budowy własnej infrastruktury Big Data.

Big Data i zagrożenia. Co może pójść nie tak, na co trzeba uważać?

Należy również zaznaczyć, że oprócz wartości, które pozwala tworzyć Big Data, występują również zagrożenia powiązane z jej wykorzystywaniem. Najpoważniejszym wydaje się zbytnia inwigilacja, która jest możliwa dzięki analizie dużych zbiorów zróżnicowanych danych. Jednym z najczęściej przytaczanych zagrożeń związanych z implementacją systemów do gromadzenia i przetwarzania danych na ich temat jest również ryzyko dotyczące utraty prywatności, ujawnienia poufnych danych, czy wręcz ich wykradnięcia przez przestępców specjalizujących się w cyberatakach.

Innym typem zagrożeń związanych z rosnącym znaczeniem analiz danych jest bezrefleksyjne ograniczanie się przez osoby decyzyjne do uzyskanej w ich wyniku wiedzy. Warto pamiętać, że systemy służące do przetwarzania danych, wykorzystywane w nich algorytmy oraz sprzęt, który obsługują, mogą być zawodne.

Jakie inne zagrożenia należy wziąć pod uwagę? Przede wszystkim koszt realizowania Big Date oraz ograniczenie dostępu do informacji poprzez wyświetlanie wyłącznie dopasowanych elementów. Działanie algorytmów może sprawić, że pominięte zostaną informacje sprzeczne z poglądami użytkownika.

Przykłady Big Data w Polsce i za granicą

Jak możliwości Big Data wykorzystywane są w praktyce? Przykładem może być PKO BP, które w oparciu o Big Date zarządza ryzykiem, wiedzą o kliencie oraz cyberbezpieczeństwem. Algorytmy pozwalają m.in. śledzić w czasie rzeczywistym wszystkie transakcje odbywające się w banku, by wyodrębnić podejrzane zdarzenia zanim środki wypłyną z konta klienta. Analiza danych pozwala również zbadać preferencje i potrzeby konkretnej osoby, by przedstawić jej optymalne w danej chwili rozwiązanie. Big Data wykorzystywana jest również do analizy ryzyka, kontrolując zarówno portfel posiadanych produktów, jak i weryfikując dane o kliencie ubiegającym się o kredyt.

Innym przykładem firmy wykorzystującej możliwości Big Daty jest np. Inter Cars S.A., czyli największy dystrybutor części samochodowych, który dzięki analizie danych zarządza m.in. dostępnością towaru. Za przykład może służyć również Poczta Polska, która analizuje dane o przesyłkach. Czy portale internetowe wyświetlające treści dopasowane do preferencji klientów, np. Wirtualna Polska.

Big Data z powodzeniem wykorzystywana jest również w handlu, a przykładem może być wykorzystanie jej możliwości do dyktowania cen w Walmarcie, co spowodowało 10-15% wzrost sprzedaży, zapewniając ok. miliarda dolarów dodatkowego zysku. Przykłady można mnożyć w nieskończoność, ponieważ coraz więcej firm korzysta z możliwości oferowanych przez Big Date.

Big Data w biznesie i marketingu?

Przedsiębiorstwa dysponują obecnie ogromnymi ilościami danych, dzięki którym są w stanie analizować zachowania klientów oraz przewidywać nadchodzące trendy. Analitycy, matematycy i statystycy uczą już algorytmy komputerowe, jak na podstawie ogromnej ilości danych przewidywać przyszłość oraz wykorzystywać te przewidywania do podejmowania dalszych decyzji, zarówno marketingowych, jak i biznesowych.

Wynika to z faktu, że informacje gromadzone są w celu realizowania celów biznesowych. Analiza danych stanowi potężną siłę, ponieważ dzięki niej firma może nie tylko badać obecne, ale przewidywać również przyszłe zachowania klientów. Na podstawie tej wiedzy można budować wartościowy biznes i podejmować optymalne decyzje w oparciu o konkretne dane.

Big Data kontra sztuczna inteligencja (AI)

Rozwój Big Daty sprawia, że analizie podlega coraz większa liczba danych. Gigantyczny dopływ danych sprawia, że nawet wysokiej klasy specjaliści nie są w stanie samodzielnie analizować wszystkiego na bieżąco. W związku z tym pomagają im w tym maszyny, które wspomagane są przez sztuczną inteligencję (AI). Dzięki temu analiza i wyciąganie wniosków z posiadanych danych przestaje być problemem, a analityk Big Data nadzoruje jedynie pracę komputerów oraz filtruje wyciągane przez nie wnioski i raportuje je do odpowiednich działów. Od kilku lat zauważalny jest postęp w zakresie rozwiązań AI, które wspomagają ludzi w monitoringu i wydobywaniu potencjalnych korzyści z posiadanych danych. Przedsiębiorstwa, które jako pierwsze znajdą sposoby na wykorzystanie sztucznej inteligencji w swoich branżach zyskują poważną przewagę konkurencyjną i szansę na rozwój biznesu.

Big Data a hurtownia danych?

Zarówno w przypadku Big Daty, jak i hurtowni danych mamy do czynienia z dużymi ilościami danych. Inny jest jednak ich charakter. Hurtownia danych dotyczy danych strukturalnych znajdujących się w relacyjnych bazach danych. Duże zbiory danych są z reguły nieustrukturyzowane i wykorzystywane m.in. przez marketing do analizy rynku. Ponadto często kojarzymy Big Data z rozwiązaniami chmurowymi. Co nie wyklucza jednak tego, że w Big Data mogą istnieć również dane relacyjne.

Big Data to rozwiązania dla firm, które pozwalają zoptymalizować oraz rozwinąć biznes. Dzięki nim możliwe jest zdobycie przewagi konkurencyjnej, która będzie wynikała z pełniejszego zaspokojenia potrzeb klientów.