Big Data — co to jest?

Co to jest Big Data? Przykłady i zastosowania

Obecnie często można spotkać się ze stwierdzeniem „data is king”, czyli „dane królują”. Decyzje biznesowe nie są podejmowane w oparciu o przeczucia i instynkty, a wartościowe predykcje i szczegółowe analizy. Dużą rolę odgrywa w nich Big Data. Co to jest Big Data i jakie dokładnie ma zastosowania? Sprawdź!

Big Data — co to i jak działa?

Big Data oznacza zbiór dużej liczby danych, pochodzących z różnych źródeł i powstających ze znaczną prędkością. Mogą to być na przykład dane zebrane poprzez stronę internetową firmy, wewnętrzne oprogramowanie, aplikację mobilną lub desktopową, media społecznościowe lub newsletter. 

Ich kluczowym aspektem jest trudność w przetwarzaniu. Tradycyjne metody analityczne nie są w stanie poradzić sobie z Big Data już ze względu na samą ich ilość, a kiedy weźmiemy pod uwagę pozostałe elementy charakterystyczne takich zbiorów, korzystanie ze specjalistycznych rozwiązań staje się nieuniknione.

Big Data a model 4V

Samo zdefiniowanie Big Data jako dużych, zróżnicowanych zbiorów danych nie daje jeszcze pełnego obrazu tego, z czym mamy do czynienia — i nie zawsze łatwo jest określić, czy dany zbiór pasuje do tak ogólnej definicji, czy też nie. Na pomoc przychodzi model 4V (Volume, Variety, Velocity i Value), który opisuje najważniejsze filary Big Data. Odnoszą się one do cech pozyskanych danych i ich źródła.

• Volume (wielkość) to czynnik pozornie najbardziej oczywisty. Jak dużą liczbą danych trzeba dysponować, żeby móc zaliczyć je do kategorii Big Data? Nie ma sztywnego progu, który trzeba przekroczyć. Zwykle jednak o Big Data mówi się w kontekście petabajtów, ewentualnie terabajtów.
• Variety (różnorodność) dotyczy mnogości typów zebranych danych. Mogą one obejmować różnego rodzaju dokumenty tekstowe (briefy, maile, raporty), materiały audiowizualne (nagrania głosowe, obrazy, wideo), logi i inne. Trudno jest tak różnorodne dane w pełni ustrukturyzować i umieścić w tradycyjnej bazie danych.
• Velocity (szybkość) dotyczy prędkości, z jaką dane powstają, ale także tej, z jaką trzeba je przetwarzać, co jest szczególnym wyzwaniem w przypadku dużych zbiorów.
• Value (wartość) to wysoka wartość danych z biznesowego punktu widzenia, czyli to, że mogą one posłużyć do podejmowania kluczowych decyzji. Ten filar jest poniekąd kontrowersyjny, dlatego zamiast 4V niekiedy mówi się o modelu 3V, który tego elementu nie obejmuje. Nie chodzi tylko o wartość kwotową transakcji, choć niewątpliwie takie dane są bardzo istotne.

Warto pamiętać, że filary Big Data nie stanowią zamkniętego katalogu. Oprócz omówionych „V” niekiedy wyróżnia się także między innymi Virality (rozprzestrzenianie) i Veracity (wiarygodność danych). Cały czas tematyka ta jest coraz szerzej omawiana, badana i rozwijana, więc warto być z nią na bieżąco.

W jakich sektorach wykorzystuje się Big Data?

Możliwość zastosowania Big Data obejmuje praktycznie każdy sektor, który posiada liczne dane do zbierania i analizowania, w szczególności, jeśli mowa o danych cyfrowych, dotyczących aktywności użytkowników w sieci. Szczególnie chętnie po rozwiązania Big Data sięgają w związku z tym liderzy branży, którzy mogą pochwalić się największym wolumenem transakcji.

Dane odgrywają szczególnie dużą rolę w sektorach takich jak handel detaliczny i e-commerce, przemysł oraz produkcja. Rozwiązania Big Data są szeroko wykorzystywane także w sektorze finansowym, bankowości, transporcie, logistyce, a także mediach i rozrywce (m.in. przez serwisy streamingowe).

Jak zastosować Big Data w praktyce?

Jak zabrać się za zastosowanie Big Data w swojej firmie, skoro tradycyjne oprogramowanie nie działa? Przedsiębiorca ma tutaj dwie główne opcje: skorzystać z gotowego rozwiązania lub stworzyć własne. 

Pierwsze rozwiązanie jest szybsze we wdrożeniu i tańsze (pierwotnie — w dłuższej perspektywie opłaty, nierzadko mające charakter subskrypcyjny, zaczną się piętrzyć), jako że nie trzeba działać od zera. Dostępnych narzędzi jest naprawdę sporo.

Drugie natomiast charakteryzuje się wyższym poziomem bezpieczeństwa i elastycznością. Możliwe jest pełne dostosowanie oprogramowania do indywidualnych potrzeb: branży, rodzaju danych, oferowanych produktów i usług. Warto pamiętać, że własną aplikację można cały czas rozwijać, np. w miarę rosnących wymagań, ale też możliwości finansowych. Nie trzeba w tym celu dysponować całym wewnętrznym zespołem IT. Przygotowanie dedykowanej platformy można zlecić ekspertom, których specjalnością są wysokiej klasy aplikacje na zamówienie, takim jak zespół Develos.

Big Data — przykłady, które warto znać

Najłatwiej zobrazować, na czym polega Big Data, wskazując konkretne przykłady. W pierwszej kolejności trzeba wskazać na wspomniane już platformy e-commerce  — najpopularniejsze z nich mogą pochwalić się milionami transakcji dziennie! Jak łatwo się domyślić, oznacza to ogromną liczbę danych do zebrania. Istotny jest nie tylko sam fakt dokonania transakcji, ale także jej wartość, przebyta ścieżka zakupowa czy wybrane produkty.

Wszystkie te informacje wymagają szczegółowej analizy. Przy odpowiednio dużej próbce wyłaniają się z nich wzorce działania konsumentów, które pomagają w tworzeniu innowacyjnych produktów i usług dostosowanych do zmieniających się wymagań rynku. Sklepy internetowe zbierają i badają dane zakupowe klientów, aby personalizować oferty czy rekomendacje produktów. Na przykład, Amazon wykorzystuje dane dotyczące historii zakupów, preferencji i zachowań użytkowników do sugerowania kolejnych produktów, co zwiększa konwersje oraz lojalność klientów.

Natomiast duże zakłady produkcyjne zbierają dane z czujników i urządzeń na produkcji, aby monitorować wydajność, prognozować awarie oraz optymalizować procesy produkcyjne. Dzięki analizie Big Data mogą zmniejszyć straty oraz koszty produkcji. Wiele przykładów Big Data można znaleźć także w sektorze finansowym, w tym w działalności banków — ogromnych podmiotów, które obracają wielkim kapitałem i w związku z tym nie mogą pozwolić sobie na podejmowanie decyzji na chybił-trafił. 

Instytucje finansowe analizują więc dane dotyczące transakcji, historii kredytowej, zachowań klientów oraz danych rynkowych, aby oceniać ryzyko kredytowe i zapobiegać oszustwom. Algorytmy oparte na Big Data pomagają w szybszym podejmowaniu decyzji kredytowych i skutecznym zarządzaniu portfelem ryzyka.

Czy warto korzystać z Big Data?

Opisane przykłady Big Data jasno wskazują, że nie jest to rozwiązanie odpowiednie dla każdej firmy. Bardzo małe biznesy, przetwarzające niewielką liczbę danych o ustrukturyzowanym, jednolitym charakterze, potencjalnie dobrze poradzą sobie przy wykorzystaniu klasycznych narzędzi do zarządzania danymi (chociaż wiele zależy tutaj od branży). 

Jeśli jednak mowa o podmiotach, które dysponują dużą liczbą różnorodnych danych wymagających szybkiego przetwarzania, zdecydowanie warto wiedzieć, czym jest Big Data i jak wydobyć jego pełen potencjał. Dlaczego? Zastosowanie Big Data w praktyce pozwala na lepsze podejmowanie decyzji, zwiększenie efektywności operacyjnej oraz generowanie nowych możliwości biznesowych.

Organizacje, które potrafią skutecznie wykorzystać Big Data, mogą zdobyć przewagę konkurencyjną poprzez lepsze zrozumienie rynku, szybsze reagowanie na zmiany oraz dostosowanie oferty do potrzeb klientów. Skuteczna personalizacja produktów i usług jest możliwa tylko w oparciu o dane, a nie domysły.

Jak widać, wiedząc, co to Big Data, zarówno, jeśli chodzi o definicję, jak i praktyczne zastosowania, można wiele zyskać. Warto więc zainteresować się tym tematem bliżej!