Coraz częściej w ujęciu biznesowym wykorzystuje się pojęcie Big Data. Co to dokładnie jest i w jaki sposób może być wykorzystywane w codziennym rozwoju Twojego biznesu? Poniższy artykuł odpowiada na te pytania.
Spis treści:
- Czym są Big Data?
- 3 filary Big Data: objętość, prędkość, różnorodność
- Rola systemów informatycznych w analizie i przetwarzaniu Big Data
- Analiza przyszłości: wyzwania i przyszłość Big Data
- Big Data a enova365
Najważniejsze informacje:
- Big Data to termin odnoszący się do dużych, złożonych zbiorów danych. Są one tak duże, że do ich przetwarzania i zarządzania nimi potrzebne są nowoczesne technologie i narzędzia.
- W analizie i przetwarzaniu Big Data kluczową rolę odgrywają systemy informatyczne, takie jak CRM, ERP oraz BI.
- Zapewnienie bezpieczeństwa danych, ochrona prywatności oraz duża różnorodność typów i formatów danych to najważniejsze wyzwania związane z Big Data.
- Specjaliści od analizy danych przewidują, że upowszechnienie Big Data w przyszłości spowoduje poprawę jakości analiz wykonywanych w czasie rzeczywistym, wykorzystanie technik uczenia maszynowego i AI oraz dalszy rozwój narzędzi i technologii analitycznych. Big Data będzie też coraz powszechniej stosowane w nowych dziedzinach.
Czym są Big Data?
Big Data to termin odnoszący się do złożonych zbiorów danych, które są zbyt duże, zbyt zróżnicowane lub zmieniają się ze zbyt wielką prędkością, by mogły być skutecznie przetwarzane za pomocą tradycyjnych metod analitycznych.
Aby zarządzanie Big Data było efektywne często stosuje się zaawansowane technologie i narzędzia. Są to m.in. systemy zarządzania danymi, systemy hurtowni danych, narzędzia do analizy danych czy technologie chmurowe.
Big Data pozwalają na odkrywanie w znacznie szerszym kontekście ukrytych wzorców, trendów i wglądów, które mogą prowadzić do podejmowania lepszych decyzji biznesowych, doskonalenia produktów i usług oraz zrozumienia zachowań klientów.
3 filary Big Data: objętość, prędkość, różnorodność
Charakterystyka Big Data opiera się na trzech filarach stanowiących podstawę do dokładnego scharakteryzowania tego terminu. Są to: objętość, różnorodność oraz prędkość. W tej części artykułu opowiemy dokładnie o każdym z wymienionych filarów.
Objętość
Obejmuje ona ogromne ilości danych, które są zbierane z wielu różnych źródeł. Mogą nimi być m.in. media społecznościowe, wewnętrzne firmowe bazy danych, transakcje finansowe, informacje z systemów statystycznych lub dane przekazywane z różnego rodzaju urządzeń.
Różnorodność
Analizy Big Data opierają się na pozyskiwanych i przechowywanych danych. Są to informacje różnego typu, zarówno strukturalne, jak i niestrukturalne. Dane te mogą pochodzić z różnych formatów, takich jak tekst, obrazy, dźwięki, czy strumienie danych czasu rzeczywistego.
Prędkość
Dane zbierane w ramach Big Data są generowane z nadzwyczajną szybkością. To wymaga niezwykle wydajnej infrastruktury do ich zbierania, przechowywania i analizowania w czasie rzeczywistym lub zbliżonym do czasu rzeczywistego. W tym celu producenci oprogramowania tworzą rozwiązania informatyczne mające za zadanie skuteczne przetwarzanie informacji zgodnie z naszymi potrzebami.
Rola systemów informatycznych w analizie i przetwarzaniu Big Data
Systemy informatyczne odgrywają kluczową rolę w analizie i przetwarzaniu Big Data, umożliwiając organizacjom wydobywanie konkretnych wartości z ogromnych ilości danych. Należą do nich systemy CRM, ERP oraz BI, które coraz chętniej wykorzystujemy w codziennej pracy. Mają one bardzo duży związek z Big Data, ponieważ pozwalają nie tylko gromadzić konkretny rodzaj danych, ale również analizować go w szerszym spektrum dla zapewnienia informacji przydanych w rozwoju firmy.
- Rolą systemów CRM (Customer Relationship Management) jest zbieranie i przetwarzanie informacji o klientach, co pozwala na wykorzystanie Big Data do personalizowania interakcji, badania preferencji zakupowych oraz sezonowej popularności konkretnych typów produktów.
- W przypadku systemów ERP Big Data może być wykorzystane w analizach danych operacyjnych, których wyniki mogą przekładać się na efektywniejsze wykorzystanie posiadanych przez firmę zasobów. Dobrym przykładem zastosowania Big Data w praktyce jest tutaj m.in. analiza efektywności procesów produkcyjnych w celu ich optymalizacji i redukcji zbędnych kosztów.
- Systemy BI (Business Intelligence) to z kolei rozwiązania pozwalające na wielowątkową analizę biznesową na podstawie różnorakich zbiorów danych, wspierającą procesy decyzyjne organizacji o różnym stopniu zaawansowania. Przetwarzanie Big Data w BI pozwala nam m.in. analizować dane sprzedażowe i trendy rynkowe w celu zidentyfikowania możliwości oraz zagrożeń.
Czytaj także: Business Intelligence w pytaniach i odpowiedziach eksperta
Analiza przyszłości: wyzwania i przyszłość Big Data
Znaczenie Big Data w biznesie z pewnością będzie się zwiększało w kolejnych latach. Postępy w tej dziedzinie zdecydowanie wspierać będzie rozwój organizacji, aczkolwiek niesie on ze sobą również wiele wyzwań na przyszłość. Do najważniejszych z nich zdecydowanie zaliczyć możemy:
- bezpieczeństwo danych – wraz z rosnącą liczbą gromadzonych danych, ich bezpieczeństwo staje się coraz ważniejszym zagadnieniem. Konieczne jest zapewnienie odpowiednich środków ochrony danych osobowych i biznesowych przed cyberatakami oraz naruszeniami prywatności,
- ochrona prywatności – zwiększenie świadomości społecznej na temat ochrony prywatności danych osobowych wymaga, aby firmy stosowały bardziej przejrzyste i etyczne praktyki w zakresie gromadzenia, przechowywania i przetwarzania danych,
- zarządzanie złożonością danych – rosnąca różnorodność typów danych i formatów wymaga elastycznych narzędzi i technik zarządzania danymi, które umożliwią efektywne przechowywanie, analizę i wyciąganie wartościowych wniosków z danych.
Przyszłość Big Data to nie tylko wyzwania, ale również konkretne ścieżki rozwoju. Specjaliści w branży analizy danych przewidują, że upowszechnienie Big Data spowoduje m.in.:
- poprawę jakości analiz wykonywanych w czasie rzeczywistym – w miarę rosnącej potrzeby podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym rozwijane będą nowe techniki i narzędzia do przetwarzania strumieniowego oraz analizy informacji ad hoc,
- wykorzystanie uczenia maszynowego i AI – wykorzystanie technik uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji pozwoli na automatyzację procesów analitycznych oraz wykrywanie ukrytych wzorców i zależności w danych jeszcze skuteczniej, niż robi to manualna analiza,
- rozwój narzędzi i technologii analitycznych – wraz z postępem technologicznym i rozwojem nowych narzędzi, takich jak chmura obliczeniowa (czytaj także: Chmura obliczeniowa – dlaczego się opłaca?), bazy danych NoSQL i platformy do analizy danych, możliwe stanie się efektywniejsze zarządzanie Big Data i wykorzystanie ich możliwości,
- zastosowanie Big Data w nowych dziedzinach – m.in. w opiece zdrowotnej, nauce, transporcie i rolnictwie, co wpłynie na doskonalenia procesów i szybkość podejmowania decyzji w tych obszarach.
Czytaj także: Rola i zastosowanie chmury obliczeniowej w systemie ERP
Big Data a enova365
Przetwarzanie Big Data jest rozwiązaniem przyszłościowym. Ale już dziś jesteśmy w stanie wykorzystać zbierane w ten sposób informacje do własnych celów. Przykładem narzędzia, które bardzo dobrze sobie z tym radzi jest system ERP enova365. W ramach niego producent udostępnia moduł BI wyposażony w szereg przydatnych funkcji analitycznych. Również tych związanych z przetwarzaniem dużych zbiorów danych.
Dzięki wykorzystaniu Big Data w rozwoju swojej firmy, a także wdrożeniu enova365 jako podstawowego narzędzia do analizy i zarządzania zasobami, zyskujesz liczne przewagi nad konkurencyjnymi przedsiębiorstwami działającymi na rynku.
Jeśli chcesz przekonać się, jakie są możliwości tego systemu ERP w zakresie analizy Big Data, zapraszamy do kontaktu i umówienia na prezentację. Pokażemy Ci funkcjonalność enova365 z modułem BI i odpowiemy na każde Twoje pytanie. Formularz kontaktowy dostępny jest poniżej.
