Od kilku lat coraz większą popularność zyskuje określenie Big Data. Czym jednak ten mechanizm różni się od zwyczajnych zbiorów danych? Jakie korzyści płyną z jego implementacji? Czym ryzykujemy?
Czym jest Big Data?
Aby przedsiębiorstwo mogło sprawnie funkcjonować i rozwijać się, niezbędne jest dostosowywanie się do rynku. Nie można tutaj podążać na ślepo, ponieważ jest to prosta droga do niepowodzeń. Z tego powodu od zawsze przedsiębiorcy zbierali i analizowali dane. Na podstawie pełnych wyliczeń dotyczących kosztów produkcji mogli potem optymalizować wydatki, określali marże niezależnie dla różnych towarów uwzględniając popyt. W dobie Internetu i przemian społeczno-ekonomicznych następujących szybciej niż kiedykolwiek wcześniej okazało się, że wybiórcze zbieranie danych i ręczna analiza, nawet z wykorzystaniem oprogramowania komputerowego, to zbyt mało.
Big Data oznacza zbiór ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych, zbyt wielki i skomplikowany by analizować go za pomocą konwencjonalnych narzędzi. Do przetwarzania wykorzystywane są tu nowoczesne technologie, takie jak sztuczna inteligencja. W dużym uproszczeniu, w przeciwieństwie do dotychczasowych rozwiązań skupionych na rejestrowaniu wybiórczych rzeczy, takich jak popyt na konkretne produkty w kolejnych miesiącach, przy Big Data mamy do czynienia ze strumieniem, w którym zawarte są również rzeczy pozornie nieistotne. Pozwala to na odnajdywanie wzorców i zależności między różnymi, pozornie niezwiązanymi ze sobą, czynnikami. Aby móc zbierać tak olbrzymie ilości danych, wykorzystuje się między innymi smartfony, różnorodne sensory czy urządzenia ubieralne.
Jakie korzyści płyną z Big Data?
- Szybkie zdobywanie wiedzy. Analiza dużej ilości danych pochodzących z różnych źródeł pozwala na znalezienie konkretnych wzorców, które następnie można wykorzystać w celu maksymalizacji zysków. Konwencjonalne badania dotyczące zachowań i motywacji klientów wymagają większej ilości czasu niż te prowadzone z pomocą Big Data. Dotychczas najpierw trzeba było ręcznie pozyskać dane (np. poprzez ankiety). Dzisiaj smartfon podłączony do internetu robi to automatycznie. Zbiera i wysyła dane dotyczące tego, do jakiej grupy wiekowej należą nabywcy usług czy towarów. Następnie nie potrzeba ręcznie przeszukiwać arkuszy w celu analizy, co również wymaga czasu – za pomocą algorytmów AI dzieje się to w czasie rzeczywistym.
- Szersze spojrzenie na badane tematy. Ilość i rodzaj danych zbieranych za pomocą różnych sensorów jest niemal nieograniczona. Dzięki temu podczas próby analizy można poszukać korelacji między pozornie niezwiązanymi ze sobą rzeczami. W przeciwieństwie do konwencjonalnych metod, tutaj nie ogranicza nas horyzont myślowy osób odpowiedzialnych za opracowanie danych.
- Szybka reakcja na ruchy konkurencji. Dzięki zastosowaniu Big Data możliwe jest monitorowanie w czasie rzeczywistym nie tylko sytuacji w swoim przedsiębiorstwie, ale też działań prowadzonych przez inne firmy. Widać to doskonale na przykładzie sklepów internetowych – gdy w jednym z nich cena jakiegoś towaru znacząco się obniża, w ciągu kilku chwil większość innych liczących się na rynku graczy dokonuje podobnej zmiany. Cały proces może powtarzać się kilka razy w ciągu jednego dnia, co nie byłoby możliwe gdyby nie ciągła obserwacja konkurencji i analiza jej poczynań w czasie rzeczywistym.
- Redukcja szkód w firmie. Każdy czasem popełnia błędy, które mogą prowadzić na przykład do strat finansowych. Poza tym, zawsze istnieje ryzyko, że jakiś czynnik zewnętrzny zmieni się i z dnia na dzień zacznie działać na naszą niekorzyść. Dzięki Big Data znacząco skraca się czas reakcji na takie sytuacje. Po wdrożeniu konkretnych działań nie trzeba czekać na miesięczne raporty, by wiedzieć, czy podjęto dobrą decyzję. Analiza przeprowadzana na bieżąco, przez całą dobę, pozwala wykryć potencjalne niebezpieczeństwa czy straty finansowe, zanim jeszcze zaczną one być odczuwalne. To pozwala na szybką naprawę błędu czy dostosowanie się do zmiennej sytuacji przy jednoczesnym ograniczeniu negatywnych konsekwencji.
Jakie ryzyko wiąże się z korzystaniem z Big Data?
- Konieczność poniesienia kosztów inwestycji. Wprowadzenie Big Data do firmy wiąże się z koniecznością implementacji odpowiedniej infrastruktury pozyskującej dane z różnych źródeł, a następnie filtrującej zbędne rzeczy i analizującej to, co pozostało. Wymaga to zastosowania bardzo wydajnych komputerów, np. poprzez Cloud Computing, a także zakupu odpowiedniego oprogramowania, które również nie należy do tanich. Jednocześnie, samo wdrożenie Big Data nie oznacza, że wszystko zacznie „robić się samo” i z dnia na dzień firma zacznie generować ogromne zyski.
- Trudności z przechowywaniem. Big Data składa się z nieustrukturyzowanych danych, zatem nie da się ich wygodnie umieścić w tradycyjnych bazach danych. Mnogość źródeł natomiast sprawia, że łatwo jest przekroczyć granice możliwości analitycznych. Innymi słowy, danych jest więcej niż jesteśmy w stanie przetworzyć, co z kolei sprawia, że trzeba pozbyć się części zebranego materiału zanim w ogóle zostanie poddany obróbce. Problem ten jest powszechny, mierzy się z nim nawet Google.
- Bezpieczeństwo. Im więcej danych jest zbieranych i przekazywanych, tym większe ryzyko niezauważonego wycieku. Z tego powodu niezwykle ważne jest, aby firma korzystająca z Big Data miała przemyślaną i skuteczną politykę cyberbezpieczeństwa. Wiąże się to z działaniami mającymi chronić nie tylko przedsiębiorstwo, ale również klientów, na przykład poprzez anonimizację danych – czyli działanie mające na celu uniemożliwienie powiązania z nimi konkretnej osoby.
- Nadmierne zaufanie. Big Data opiera się na zaawansowanych algorytmach oraz sztucznej inteligencji. Potrafi wykrywać korelacje, które są na tyle skomplikowane, że ciężko byłoby je zaobserwować posiadając mniejsze zbiory danych czy prostsze narzędzia do analizy. Niemniej, korelacja nie oznacza przyczynowości. Łatwo jest dostrzec, że dwie wartości zmieniają się w krótkim przedziale czasowym w podobny sposób, ale to wcale nie dowodzi, że jedna rzeczy wynika z drugiej. Należy o tym pamiętać, analizując wyniki wygenerowane przez maszyny obsługujące Big Data.
Czy warto inwestować w przetwarzanie Big Data?
Tak. Niewątpliwie, nowoczesne technologie analizy danych pozwalają na znaczące zwiększenie produktywności i rentowności przedsiębiorstwa. Niemniej, wiąże się to z kosztownymi inwestycjami, które nie dają stuprocentowej gwarancji maksymalizacji zysków w krótkim czasie. Warto o tym pamiętać i podjąć decyzję o inwestycji w Big Data świadomie, znając nie tylko potencjalne zyski, ale również ryzyko.
