תוֹכֶן
- מה זה ביג דאטה?
- לכידת ופיצוץ ביג דאטה
- אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
- שימוש בנתונים גדולים לקבלת החלטות עסקיות
- נתונים גדולים יותר בדרך
מקור: Lightspectrum / Dreamstime.com
להסיר:
מציאת דרכים להפוך את מבול הנתונים למידע שימושי לקבלת החלטות עסקיות הוא אתגר הולך וגובר למקצוע ה- IT ולמנהלי רמת C.
2.5 נפגעים נתונים מדהימים נוצרים מדי יום; 90 אחוז מהנתונים בעולם כיום נוצרו בשנתיים האחרונות בלבד. נתונים אלה מגיעים מכל מקום: חיישנים המשמשים לאיסוף מידע על אקלים, אתרי מדיה חברתית, תמונות וסרטונים דיגיטליים, רכישת רשומות עסקה ואותות GPS סלולריים, בכדי למנות רק כמה מקורות. מציאת דרכים להפוך את מבול הנתונים למידע שימושי לקבלת החלטות עסקיות הוא אתגר הולך וגובר למקצוע ה- IT ולמנהלי רמת C. זה שם אחד מילות המפתח הטובות ביותר כיום בתחום הטק: מגיע לנתונים גדולים. וזה לא מקבל באזז לחינם. לנתונים גדולים יש כוח לשנות עסקים בגדול. כאן ובכן תסתכל איך זה עובד.
מה זה ביג דאטה?
המונח "נתונים גדולים" מתאר מערכי נתונים הצומחים באופן אקספוננציאלי ואשר גדולים מדי, גולמיים ובלתי מובנים לניתוח באמצעות טכנולוגיות וטכניקות מסד נתונים מסורתיות. בין אם מדובר בטרה-בייט ובין אם מדובר בפט-בייט, כמות הנתונים המדויקת פחותה מהנושא מאשר השימוש בנתונים אלה.
ישנם שלושה ממדים לנתונים הגדולים: נפח, מהירות ומגוון. חברות מוטעות בכמות הנתונים, נתונים נוצרים ומעובדים בקצב גדול יותר ויותר וסוגי הנתונים, כמו מדיה חברתית ומכשירים ניידים מודעים להכרה, מתפשטים.
אז איך כל מידע זה מועיל? למעשה, ישנן מספר דרכים בהן נתונים גדולים יכולים ליצור ערך לארגון. ראשית, נתונים גדולים יכולים לפתוח ערך משמעותי על ידי הפיכת מידע לשקוף ושימושי בתדרים גבוהים בהרבה. שנית, ככל שארגונים יוצרים ואוחסנים נתונים עסקיים נוספים בצורה דיגיטלית, הם יכולים לאסוף נתוני ביצועים מפורטים על כל דבר, החל ממלאי מוצרים ועד ימי מחלה. כך חברות משתמשות באיסוף וניתוח נתונים כדי לבצע ניסויים מבוקרים ולקבל החלטות ניהול טובות יותר. אחרים משתמשים בנתונים לצורך חיזוי בסיסי לשידור בתדירות גבוהה בכדי להתאים את מנופי העסקים שלהם בדיוק בזמן.
בנוסף, נתונים גדולים מאפשרים פילוח צר יותר של לקוחות ולמוצרים או שירותים המותאמים באופן מדויק יותר. ניתוחים מתוחכמים אלה יכולים לשפר משמעותית את קבלת ההחלטות. יתרה מזאת, ניתן להשתמש בנתונים גדולים גם כדי לשפר את פיתוח הדור הבא של המוצרים והשירותים. לדוגמא, היצרנים משתמשים בנתונים המתקבלים מחיישנים המוטמעים במוצרים כדי ליצור הצעות שירות ייחודיות. (איך למיין את כל הנתונים האלה זה מקצוע בפני עצמו. קרא עוד בנתוני מדענים: כוכבי הרוק החדשים של עולם הטכנולוגיה.)
לכידת ופיצוץ ביג דאטה
כדי ללכוד ולמעוך נתונים גדולים, חברות צריכות לפרוס טכנולוגיות וטכניקות אחסון, מחשוב ואנליטיקה חדשות. מגוון האתגרים הטכנולוגיים וסדרי העדיפויות להתמודדות שלהם ישתנו בהתאם לבשלות הנתונים של החברה. עם זאת, מערכות מדור קודם וסטנדרטים ותבניות לא תואמים יכולים למנוע שילוב נתונים ולהכשיל את הניתוח המתוחכם יותר שיוצר ערך. המשמעות היא שגם נתונים גדולים דורשים טכנולוגיה גדולה.
מספר גישות ניהול נתונים וניתוח נתונים חדשים ומשופרים מסייעים בניהול אפקטיבי של נתונים גדולים ויצירת אנליטיקה מאותם נתונים. הגישה האמיתית בה נעשה שימוש תלויה בנפח הנתונים, במגוון הנתונים, במורכבות של עומסי העבודה בעיבוד האנליטי המעורבים, ובתגובתיות הנדרשת על ידי העסק. זה יהיה תלוי גם ביכולות שמספקים הספקים לניהול, ניהול וניהול של סביבת נתונים גדולים. יכולות אלה מהוות קריטריוני בחירה חשובים להערכת המוצר.
טכנולוגיות נתונים גדולים כוללות מערכות ניהול מסד נתונים קוד פתוח המיועדות להתמודד עם כמויות עצומות של נתונים, כולל קסנדרה והדוף, וכן תוכנות בינה עסקית המיועדות לדווח, לנתח ולהציג נתונים.
אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
אתה לא יכול לשפר את כישורי התכנות שלך כאשר לאף אחד לא אכפת מאיכות התוכנה.
שימוש בנתונים גדולים לקבלת החלטות עסקיות
מחקר של פורסטר מעריך כי ארגונים משתמשים למעשה רק בחמישה אחוזים מהמידע הזמין שלהם. זה משאיר הרבה מקום לאופטימיזציה ושיפור, וזו הסיבה שהשימוש במערכות נתונים דיגיטליות גדולות לקבלת החלטות עסקיות מחייב הרכבה של ערימה טכנולוגית המורכבת מכל דבר, החל מאחסון ומחשוב וכלה ביישומי תוכנה אנליטיים והדמיות. הדרישות והסדרי העדיפויות הספציפיים של הטכנולוגיה ישתנו בהתאם למנופי הנתונים הגדולים המיועדים ליישום ובשלות הנתונים של המוסדות.
אז האם שווה את הבעיה? במילה אחת, כן. היתרונות העסקיים של שימוש בנתונים גדולים הם ברורים. לדוגמא, מכון מקינזי העולמי מעריך כי קמעונאי המשתמש בנתונים גדולים יכול לעלות את מרווח התפעול שלו ביותר מ- 60 אחוזים. כשמדובר בהחזר ה- ROI, זה פשוט לא משתפר הרבה יותר מזה.
כדי להפיק תועלת מהנתונים הגדולים, ממליצה מקינזי למנהיגים עסקיים לנקוט בצעדים הבאים:
- מלאי כל נכסי הנתונים
- זהה הזדמנויות וסיכונים ליצירת ערך
- בנה יכולות פנימיות ליצירת ארגון מונע נתונים
- פיתוח אסטרטגיית מידע ארגונית ליישום טכנולוגיה
- טפל בנושאי מדיניות נתונים, כגון פרטיות, אבטחה וקניין רוחני
סוגיות של מדיניות נתונים מעוררות דאגה במיוחד בכל הנוגע לנתונים גדולים. מאגרי מידע גדולים מכילים לרוב מידע רגיש ביותר, כמו סודות של חברות או נתונים שחייבים להגן עליהם בחוק. בנוסף, לעיתים קרובות יש חילופי דברים בין הזמינות לחיסיון של נתונים. אם ארגון רוצה שהנתונים יהיו זמינים ושימושיות, לעתים קרובות יש פחות ביטחון סביב אותם נתונים כתוצאה מכך. כדי לעבד נתונים גדולים לקבלת החלטות בזמן אמת, הריכוז של הנתונים הוא קריטי. אך ככל שהמרכזיות מתגברת, יורדת היכולת לבצע רצף ואבטחת נתונים חסויים.
בנוסף, גודל מערך הנתונים יכול להפוך את יישום בקרות האבטחה והפרטיות לבורחות. הצפנת כל אותם נתונים מסיבות אבטחתיות תעבור זמן רב ויקר ויאט את עיבוד הנתונים, ובכך תגבש קבלת החלטות מהירה.
המפתח להתמודדות עם אתגרי הפרטיות והביטחון של נתונים גדולים הוא הצעד הראשון שזוהה לעיל: מלאי את כל נכסי הנתונים. ברגע שהארגון מבין היכן שוכנים הנתונים הגדולים ואיזה סוג נתונים ישנם, הוא יכול לנקוט בצעדים, כמו השקעה בטכנולוגיית אבטחה המסוגלת לטפל בכמויות גדולות של נתונים, כדי לאבטח את המידע הסודי שלו.
נתונים גדולים יותר בדרך
אז מה הבא? ובכן, דבר אחד בטוח: נתונים גדולים הם כאן כדי להישאר.
אבל נתונים גדולים הם בערך יותר מגודל; זה על ההזדמנות. במקרה זה, זו ההזדמנות למצוא תובנות על סוגים חדשים ומתעוררים של נתונים ותכנים, להפוך את העסק לזריז יותר ולענות על שאלות שנחשבו בעבר מעבר להישג יד.
המפתח להפיק תועלת מכך, אם כן, הוא ללכוד ולמעוך אותו ולהשתמש בו ביעילות לקבלת החלטות עסקיות חכמות. קל יותר לומר מאשר לעשות, אך עד כה התוצאות מוכיחות שווה מאמצים גדולים.