Big Data - poznaj jej najnowsze zastosowania!

Obecnie ludzkość, łącznie z biznesem i nauką, wytwarza na tyle dużo informacji (danych) z różnych źródeł, że zwykłe oprogramowanie, aplikacje i narzędzia nie są przystosowane do przetwarzania tak dużych zestawów nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych. Te źródła to przede wszystkim urządzenia mobilne, Internet (np. w mediach społecznościowych w postaci postów, zdjęć, filmików, czy serwisach branżowych i specjalistycznych, a także rejestrach publicznych w postaci sprawozdań finansowych, zestawień liczbowych) oraz inteligentne urządzenia sieciowe i wiele innych.

W tym celu, aby nie tracić potencjału tak dużych zbiorów obejmujących już dziś dziesiątki terabajtów surowych, nieprzetworzonych danych, tworzy się specjalnie do tego zaprojektowane systemy i narzędzia oraz aplikacje do analizy z wykorzystaniem technologii Big Data. Ułatwiają one podejmowanie trafnych decyzji oraz przyspieszają procesy biznesowe i naukowe.

Czytaj też: Laptop dla Nauczyciela — jak działa i komu przysługuje?

Zatem czym jest Big Data, jak brzmi dziś definicja Big Data, na czym polega technologia Big Data, kto ją wykorzystuje oraz jakie możliwości drzemią w analizie danych Big Data — wyjaśniamy poniżej.

Co to jest Big Data?

Przez termin Big Data należy rozumieć obszerne, różnorodne zbiory wszelkiego typu informacji (danych) pochodzących z wielu źródeł i niezliczonej liczby miejsc (np. media społecznościowe); do ich analizy i przetwarzania wymagane są nowe technologie (np. sztuczna inteligencja, modele uczenia maszynowego) - a te z kolei umożliwiają wdrażanie nowych modeli biznesowych z jednoczesnym obniżaniem kosztów.

Big Data charakteryzuje się, oprócz różnorodności danych i ich źródeł, które pochodzą spoza wewnętrznych struktur przedsiębiorstwa, często strumieniowym napływem bardzo dużych ilości informacji.

Pobrane i zgromadzone nieustrukturyzowane lub/i częściowo ustrukturyzowane dane (np. w postaci tekstu, dźwięku czy filmików wideo), z jednej strony wymagają wstępnego "oczyszczania", aby wydobyć wartości istotne do dalszej analizy (obsługi metadanych), z drugiej wymaga bardzo dużych ilości pamięci do przechowywania danych, co z kolei generuje duże koszty. Niektóre podmioty wdrażają rozwiązania w chmurze, lub hybrydowo (lokalnie i w chmurze).

Należy jednak podkreślić, że inwestycja w technologię analizy Big Data zwraca się tym szybciej, gdy na podstawie danych (np. wizualizacji danych, integracji danych i przygotowywaniu danych do analizy), menedżer, zarząd, otrzymuje przejrzysty obraz rzeczywistej sytuacji otoczenia gospodarczego. Przez to tworzone nowe modele biznesowe z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i mechanizmów nadzorowanego uczenia maszynowego precyzyjniej zaspakajają potrzeby potencjalnych klientów.

Zatem sukces w przetwarzaniu tak dużych zbiorów danych zależy od posiadanej infrastruktury, która musi sprostać systematycznie i dynamicznie przyrastającej ilości nowych danych, oraz kadry specjalistów, która w sposób kompetentny, etyczny i zgodny z prawem będzie przetwarzać te zbiory.

Źródła Big Data

Źródła pozyskiwanych do analizy danych Big Data można zasadniczo podzielić na wytwarzane przez:

• ludzi — w Internecie, z wykorzystaniem wszystkich mediów społecznościowych, rejestrach administracji elektronicznej, zestawieniach statystycznych oraz w aplikacjach urządzeń mobilnych itp.;

• urządzenia — generowane automatycznie przez różnego rodzaju czujniki, kamery cyfrowe, mikrofony zintegrowane z Internetem rzeczy, np. z autonomicznych samochodów, satelitów GPS, czy inteligentnych fabryk itp.

Źródła Big Data można podzielić również na:

• dane wewnętrzne — dane wytworzone przez przedsiębiorstwa lub organizacje w procesie ich działalności, np. dane finansowe, kadrowe i księgowe itp.;

• dane zewnętrzne — np. zamieszczane w mediach społecznościowych, uzyskane od instytucji finansowych, kredytowych, statystycznych itp.;

• dane mieszane — np. pozyskane z ochorny zdrowia i aplikacji monitorujących stan zdrowia.

Kto wykorzystuje Big Data?

Zanim padnie odpowiedź na to pytanie, należy uzmysłowić sobie, że to między innymi proces transformacji cyfrowej administracji (państwowej i samorządowej) czy dynamiczny rozwój Internetu zmusił firmy do reorganizacji wraz z dynamicznym wdrażaniem nowych metod zarządzania danymi, aby utrwalić lub powiększyć przewagę konkurencyjną na rynku, branży, segmencie.

Tak więc dynamicznym wdrażaniem technologii Big Data powinny być zainteresowane wszystkie te firmy, które ze względu na profil swojej działalności muszą lub/i potrzebują gromadzić i przetwarzać wielkie bazy danych. Mowa tu przede wszystkim o podmiotach gospodarczych z branży telekomunikacyjnej, ubezpieczeniowej, finansowej (zarówno danych osobowy, finansowych jak i transakcyjnych), a także przedsiębiorstwa produkcyjne, handlowe oraz usługowe.

Należy tu wspomnieć o wszelkich pracach naukowo-odkrywczych, gdzie przetwarzane i analizowane są gigantyczne partie informacji, które bez wsparcia technologii analizy danych Big Data, byłoby bardzo czasochłonne, kosztowne, a w niektórych przypadkach niewykonalne.

Dlatego warto jeszcze raz podkreślić znaczenie i potencjał, jaki płynie z zastosowania Big Data, który pozwala już dziś na precyzyjną analizę predykcyjną (przewidywanie przyszłych zdarzeń i trendów) i komunikację marketingu i sprzedaży z obecnymi oraz nowymi klientami; przydaje się także w ocenie ryzyka i monitorowaniu działalności zarządczej i procesów produkcyjnych.

Zastosowanie Big Data

Możliwości zastosowania Big Data jest już dziś bardzo wiele. Obecnie z dużymi sukcesami wykorzystywana jest do:

• zrozumienia zachowań i potrzeb klientów (bieżących i przyszłych, np. w sklepach internetowych) - dostosowania strategii marketingowej oraz kierowania spersonalizowanej oferty produktowej i usługowej do konkretnej grupy klientów;

• zarządzania procesami biznesowymi (Business Intelligence) — do podejmowania szybkich i trafnych decyzji;

• optymalizowania wydajności urządzeń — to Internet Rzeczy (internet of things IoT), redukcja kosztów przez możliwość przewidzenia awarii, pełnaautomatyzacja produkcji;

• optymalizowania funkcjonowania miast (smart city) - automatyzacja prowadzenia ruchu przez sterowanie komunikatami, co przyspiesza transport miejski, zmniejsza zużycie paliwa, a także ułatwia zarządzanie wodą, odpadami i ściekami;

• poprawy bezpieczeństwa — to np. monitorowanie mediów społecznościowych w celu wykrywania słów wrażliwych;

• analizowania wyników w sportach zawodowych, np. w Formule 1;

• wsparcia badań naukowych — np. przez analizowanie danych medycznych;

• ochrony środowiska — przez optymalizowanie produkcji hodowlanej i rolnej, to np. aplikowanie niezębnej ilości środków ochrony roślin i nawozów, dozowanie ilości paszy itp.

Link sponsorowany