Ako premeniť big data na informácie užitočné pre biznis

Ce­los­ve­to­vo je v obe­hu prib­liž­ne 6 mi­liárd mo­bil­ných te­le­fó­nov a po­čet pou­ží­va­te­ľov inter­ne­tu je asi 1,2 mi­liar­dy. Pod­ľa rôz­nych pries­ku­mov množ­stvo úda­jov na­ras­tie kaž­do­roč­ne o 40 % a po­čet in­te­li­gen­tných za­ria­de­ní sa do ro­ku 2015 zvý­ši na neu­ve­ri­teľ­ných 200 mi­liárd*.

Tie­to rých­lo ras­tú­ce dá­ta sú pre fir­my dô­le­ži­té pre­to, le­bo zá­ro­veň ob­sa­hu­jú kom­plexné in­for­má­cie o zá­kaz­ní­koch, ich sprá­va­ní a vní­ma­ní. Fir­my pre­to mu­sia če­liť IT vý­zvam, ako tie­to úda­je zís­ka­vať, uk­la­dať a nás­led­ne ana­lý­zou spra­co­vať. Dá­to­vá ana­ly­ti­ka je ne­vyh­nut­ná a neod­de­li­teľ­ná sú­časť big da­ta. Ve­nu­je sa spra­co­va­niu a pre­me­ne veľ­ké­ho množ­stva in­for­má­cií na úda­je dô­le­ži­té a uži­toč­né pre da­ný biz­nis.

Cie­ľom fir­my by na zá­kla­de zís­ka­ných in­for­má­cií ma­lo byť lep­šie po­cho­pe­nie zá­kaz­ní­ka, a to až do ta­kej úrov­ne, aby fir­ma zá­kaz­ní­ko­vi do­ká­za­la proak­tív­ne po­núk­nuť služ­bu ale­bo pro­dukt, aby si udr­ža­la, prí­pad­ne zvý­ši­la je­ho lo­ja­li­tu, prí­pad­ne aby uro­bi­la stra­te­gic­ké roz­hod­nu­tia pod­po­re­né dá­ta­mi. Na zá­kla­de dá­to­vých ana­lýz by sa ma­li zá­kaz­ní­ko­vi po­núk­nuť preň­ho naj­vhod­nej­šie služ­by ale­bo pro­duk­ty, čo by sa ma­lo po­zi­tív­ne pre­ja­viť na je­ho spo­koj­nos­ti, pre­to­že je­ho zá­kaz­níc­ka skú­se­nosť, tzv. cus­to­mer expe­rien­ce, sa pre­po­je­ním exis­tu­jú­cich inter­ných úda­jov a úda­jov zís­ka­ných z exter­né­ho pros­tre­dia zlep­ši­la. Ako vi­dieť, vý­ho­dy pre obe stra­ny pre­daj­né­ho re­ťaz­ca sú zrej­mé, spo­koj­ný zá­kaz­ník na jed­nej stra­ne a vy­šší pro­fit pre fir­mu na dru­hej stra­ne. Nad prob­le­ma­ti­kou big da­ta by ma­li uva­žo­vať spo­loč­nos­ti, kto­ré ma­jú ši­ro­kú sieť zá­kaz­ní­kov (napr. fi­nan­čné in­šti­tú­cie, te­le­ko­mu­ni­kač­ní ope­rá­to­ri, ve­rej­nop­ros­peš­né spo­loč­nos­ti, ob­chod­né re­ťaz­ce, štát­ne in­šti­tú­cie), pre­to­že tá­to vý­zva je pre ich bu­dú­ci ús­pech rov­na­ko dô­le­ži­tá ako dneš­ný funkč­ný sys­tém CRM ale­bo ERP a špič­ko­vo fun­gu­jú­ce BI (bu­si­ness in­telli­gen­ce) s re­por­tmi a vi­zua­li­zá­cia­mi. Big da­ta nez­na­me­ná ko­niec BI, nao­pak, tra­dič­né sys­té­my BI mô­žu byť in­teg­ro­va­né mi­ni­mál­ne z dô­vo­dov so­fis­ti­ko­va­nej ana­lý­zy his­to­ric­kých úda­jov.

Ana­lý­za dát vy­ža­du­je zna­los­ti a skú­se­nos­ti nie­len z ob­las­ti ana­lýz, ale aj šta­tis­ti­ky a bu­si­ness in­telli­gen­ce. Ok­rem in­ves­tí­cií do IT pros­tre­dia bu­de ne­vyh­nut­né in­ves­to­vať aj do ľud­ské­ho ka­pi­tá­lu, aby vďa­ka spo­je­niu zruč­nos­tí od­bor­ní­kov na IT a špe­cia­lis­tov na biz­nis bo­li zís­ka­né dá­ta pre­me­ne­né na hod­not­né a uži­toč­né in­for­má­cie pre biz­nis. Pou­ží­va­te­lia však pot­re­bu­jú k úda­jom pris­tu­po­vať rých­lo, jed­no­du­cho a efek­tív­ne, pre­to­že pri prá­ci s klien­tom je veľ­mi dô­le­ži­té rých­lo rea­go­vať. Spo­loč­nos­ti mô­žu ana­lý­zou úda­jov zís­kať a vy­užiť ich na svoj pros­pech, pre­to­že ana­lý­za im pos­kyt­ne de­tail­nej­ší poh­ľad o biz­ni­se a umož­ní im zlep­šo­vať a pris­pô­so­bo­vať ob­chod­né roz­hod­nu­tia, do­kon­ca po­mô­že pred­ví­dať sprá­va­nie klien­ta a je­ho plá­no­va­né kro­ky. Prík­la­dov ta­kých­to roz­hod­nu­tí je via­ce­ro.

  • Veľ­ké množ­stvo úda­jov umož­ní roz­de­liť zá­kaz­ní­kov až na mik­ro­seg­men­ty a za­me­rať sa na pro­duk­ty a služ­by ši­té na mie­ru kaž­dé­mu klien­to­vi in­di­vi­duál­ne.
  • Dos­tup­nosť vý­kon­ných ana­ly­tic­kých nás­tro­jov umož­ní lep­šie do­la­ďo­va­nie skla­du a ce­not­vor­by v reál­nom ča­se pod­ľa do­py­tu.
  • Schop­nosť ana­ly­zo­vať úda­je v reál­nom ča­se umož­ní vy­tvo­riť ino­va­tív­ne fi­rem­né rie­še­nia, ako napr. pos­ky­to­vať rie­še­nia a služ­by na zá­kla­de geog­ra­fic­kej po­lo­hy pou­ží­va­te­ľa zlep­šiť tak je­ho mo­bi­li­tu, de­tail­ným ana­ly­zo­va­ním vi­deo­záz­na­mu z chi­rur­gic­ké­ho zá­kro­ku pos­ky­to­vať lep­šiu sta­ros­tli­vosť pa­cien­to­vi.
  • Vy­tvo­riť in­te­li­gent­ný dop­rav­ný sys­tém vy­hod­no­cu­jú­ci v reál­nom ča­se množ­stvo už dnes dos­tup­ných, ale nep­re­po­je­ných úda­jov, kto­rý in­for­mu­je účas­tní­kov pre­máv­ky a ov­plyv­ní tak dop­ra­vu pod­ľa ak­tuál­nej si­tuácie (ne­ho­dy, zá­pchy, par­ko­va­nie).
  • Vďa­ka pre­dik­tív­nej ana­lý­ze vy­tvá­rať účin­nej­šie mar­ke­tin­go­vé a ko­mu­ni­kač­né kam­pa­ne, ako aj stra­té­gie pre call cen­trá ve­dú­ce k zvý­še­niu pre­da­ja atď.

Ako te­da z big da­ta vy­ťa­žiť maximum? Z hľa­dis­ka pod­po­ry zo stra­ny in­for­mač­ných tech­no­ló­gií by ma­li fir­my roz­mýš­ľať nad zme­nou tra­dič­né­ho IT pros­tre­dia, kto­ré dnes vy­uží­va spra­co­va­nie ma­lé­ho ob­je­mu štruk­tú­ro­va­ných dát pou­ži­tím bež­ných rie­še­ní BI. Ma­li by zvá­žiť pre­chod k flexibil­nej­šie­mu IT pros­tre­diu vy­uží­va­jú­ce­mu hyb­rid­nú ar­chi­tek­tú­ru vrá­ta­ne cloud com­pu­tin­gu a schop­né­mu po­ra­diť si s rôz­ny­mi dá­to­vý­mi typ­mi a ob­je­ma­mi v roz­sa­hu pe­ta­baj­tov/exabaj­tov. Prob­le­ma­ti­ka big da­ta z hľa­dis­ka ar­chi­tek­tú­ry IT ob­sa­hu­je in­teg­rá­ciu, spra­co­va­nie strea­mo­va­ných úda­jov (napr. z TV), dá­to­vý ma­naž­ment a infra­štruk­túr­ne služ­by. Je dô­le­ži­té, aby všet­ky tie­to kom­po­nen­ty bo­li v ar­chi­tek­tú­re za­hr­nu­té. Ar­chi­tek­tú­ra IT mu­sí zoh­ľad­niť fakt, že big da­ta je veľ­ké množ­stvo exter­ných úda­jov, pre­to sa z poh­ľa­du IT cloud mô­že ja­viť ako vhod­né rie­še­nie. Ok­rem in­ves­tí­cií do slu­žieb in­for­mač­ných tech­no­ló­gií sa tre­ba za­me­rať pre­dov­šet­kým na ana­lý­zu úda­jov. Prob­lém pre­to nie je, ako úda­je zís­kať, ale ako ich zmys­lupl­ne vy­užiť, te­da ana­ly­zo­vať.

Na to, aby sa z veľ­ké­ho množ­stva úda­jov zís­ka­li tie naj­viac re­le­van­tné a uži­toč­né, je ne­vyh­nut­né úda­je ka­te­go­ri­zo­vať. Big da­ta sa da­jú spo­loč­ne ka­te­go­ri­zo­vať v šty­roch di­men­ziách:

  • Rých­losť - tý­ka­jú­ca sa frek­ven­cie, ako sú úda­je ge­ne­ro­va­né, v rám­ci nej mô­že ísť o dáv­ko­vé úda­je, úda­je ge­ne­ro­va­né v reál­nom ale­bo tak­mer reál­nom ča­se a o dá­to­vé strea­my.
  • Rôz­no­ro­dosť - tý­ka­jú­ca sa zdro­jov úda­jov, kla­si­fi­ko­va­ných ako štruk­tú­ro­va­né, neš­truk­tú­ro­va­né ale­bo čias­toč­ne štruk­tú­ro­va­né.
  • Ob­jem - tý­ka­jú­ci sa množ­stva dát, dnes me­ra­ný v te­ra­baj­toch, ale v blíz­kej bu­dúc­nos­ti pôj­de o pe­ta-, exa- a ze­ta­bi­ty.
  • Kom­plexnosť - tý­ka­jú­ca sa roz­diel­nych zdro­jov dát a via­ce­rých for­má­tov úda­jov v rám­ci tých­to zdro­jov.

S údaj­mi roz­de­le­ný­mi ta­kým­to spô­so­bom je ľah­šia ma­ni­pu­lá­cia a z po­čia­toč­né­ho dá­to­vé­ho chaosu vznik­ne spra­co­va­teľ­ný sys­tém úda­jov, kto­ré bu­de tre­ba nie­kam uk­la­dať. Fir­my by ma­li v rám­ci IT pros­tre­dia in­ves­to­vať do sto­ra­geo­vých tech­no­ló­gií - do dá­to­vých úlo­žísk, pre­to­že ob­jem dát bu­de expo­nen­ciál­ne na­ras­tať. Pred IT ma­na­žér­mi sto­jí ná­roč­ná vý­zva: pre­po­jiť sú­čas­né IT sys­té­my s tech­no­ló­gia­mi na big da­ta a spo­jiť tak exis­tu­jú­ce inter­né pod­ni­ko­vé úda­je s exter­ný­mi, po­chá­dza­jú­ci­mi z via­ce­rých zdro­jov. Vý­sled­kom mu­sí byť pros­tre­die, kto­ré vy­ko­ná ana­lý­zu všet­kých zís­ka­ných úda­jov v tak­mer reál­nom ča­se a fi­rem­ným pou­ží­va­te­ľom in­for­mač­ných sys­té­mov tak pos­kyt­ne in­te­li­gen­tné a re­le­van­tné úda­je pre da­nú si­tuáciu a druh biz­ni­su.

* Štú­dia McKin­sey: Inter­na­tio­nal Te­le­com­mu­ni­ca­tion Union

Ra­do­van Ben­čík, rben­cik@de­loit­te.com, autor je ma­na­žér na od­de­le­ní con­sul­tin­gu, De­loit­te

Zdroj: IW 1-2/2014


Ohodnoťte článok:
   
 

24 hodín

týždeň

mesiac

Najnovšie články

Ako ušet­riť IT nák­la­dy po­mo­cou tech­no­ló­gie big da­ta
V dnešnej informačnej dobe nás dáta sprevádzajú na každom kroku a stávame sa svedkami obrovskej dátovej explózie. čítať »
 
FlexPod Se­lect har­dvé­ro­vá plat­for­ma pre Ha­doop
S príchodom nových technologických možností, ako sú sociálne siete, mobilné zariadenia, kamery a rôzne senzory pripojiteľné k dátovej sieti, sa mnohé firmy a inštitúcie stali schopnými generovať obrovské objemy dát, ktoré potenciálne obsahujú zaujímavú informáciu, ale nie sú priamo vyhodnotiteľné človekom ani bežnými výpočtovými prostriedkami, resp. len v obmedzenej miere. čítať »
 
Ino­vo­va­né šab­ló­ny pre ap­li­ká­cie Win­dows 8.1
Okrem základnej šablóny „prázdnej“ aplikácie majú vývojári a dizajnéri k dispozícii tri sofistikované šablóny Grid App, Split App a Hub App. Sú koncipované tak, aby čo najviac pokryli typické scenáre aplikácií Windows 8.1 s používateľským rozhraním Modern UI. Samozrejmá je optimalizácia aplikácií vytvorených podľa týchto šablón na dotykové ovládanie. čítať »
 
Prog­ra­mu­je­me pre An­droid / Úvod
Pri sledovaní našich seriálov o Linuxe a OpenGL ste si určite všimli, že nami zadané úlohy sme riešili v rámci OS Linux. No a práve linuxové jadro (kernel) je základom OS Android. čítať »
 
DNS – kon­tro­la syn­tak­tic­kých zá­pi­sov a spus­te­nie sys­té­mu
V predošlej časti sme rozdelili našu sieť na vonkajšiu a vnútornú, vytvorili podľa toho dva pohľady (views) a nakoniec upravili konfiguračný súbor named.conf . Tým sme v podstate ukončili konfiguráciu DNS a dnes pristúpime k odladeniu a spusteniu nášho systému. čítať »
 
Le­no­vo Yoga Tab­let 10
Tento tablet rieši dva zásadné problémy, s ktorými sa stretávajú používatelia: ako s tabletom pohodlne pracovať bez dodatočného držiaka a ako s ním na batériu pracovať naozaj dlho. Používateľ s tabletom Yoga môže pracovať v troch režimoch - Hold, Tilt alebo Stand. čítať »
 
Koe­fi­cient kva­li­ty – účin­ný nás­troj na zvý­še­nie efek­ti­vi­ty
U nás vo firme sme čelili viacerým problémom, týkajúcim sa výkonu, kvality a vedenia vývojového oddelenia. Firma vnímala vývojársky tím ako jedno zo slabších oddelení a panoval všeobecný názor, že „devel" produkuje obrovské množstvo chýb a nestíha veci načas. čítať »
 
Kon­zul­tač­né služ­by v IT
Vo väčšine firiem nemožno zvládnuť rozvoj IT infraštruktúry na požadovanom stupni komplexnosti silami interných zamestnancov. Manažment si uvedomuje výhody investovania do externého poradenstva. čítať »
 
 
 
  Zdieľaj cez Facebook Zdieľaj cez Google+ Zdieľaj cez Twitter Zdieľaj cez LinkedIn Správy z RSS Správy na smartfóne Správy cez newsletter