Content
- Què és el Big Data?
- Captura i aplicació de big data
- Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
- Utilització de dades grans per a decisions empresarials
- Dades més grans en el camí
Font: Lightspectrum / Dreamstime.com
Emportar:
Trobar maneres de convertir la inundació de dades en informació útil per a decisions empresarials és un repte creixent per a la professió informàtica i els directius del nivell C.
Diàriament es creen uns 2,5 exabytes de dades impressionants; El 90 per cent de les dades del món actual s’han generat només en els darrers dos anys. Aquestes dades provenen de tot arreu: els sensors utilitzats per recopilar informació climàtica, llocs de xarxes socials, imatges i vídeos digitals, registres de transaccions de compra i senyals GPS de telefonia mòbil, per citar només algunes fonts. Trobar maneres de convertir la inundació de dades en informació útil per a decisions empresarials és un repte creixent per a la professió informàtica i els directius del nivell C. És allà on entra una de les paraules clau de tecnologia més actuals: grans dades. I no va a tocar de res. Les dades grans tenen el poder de canviar de negoci d'una manera important. Aquí fem una ullada a com funciona.
Què és el Big Data?
El terme "big data" descriu conjunts de dades que creixen de forma exponencial i que són massa grans, en brut i no estructurades per a l'anàlisi mitjançant la tecnologia i les tècniques de bases de dades tradicionals. Tant si són terabytes com petabytes, la quantitat de dades precisa és menys el problema que la manera d'utilitzar aquestes dades.
Hi ha tres dimensions per a grans dades: volum, velocitat i varietat. Les empreses tenen una gran quantitat de dades, es creen i processen dades a un ritme cada vegada més gran i els tipus de dades, com ara els mitjans socials i els dispositius mòbils conscients, proliferen.
Com és útil aquesta informació? De fet, hi ha diverses maneres de generar valor de dades per a una organització. Primer, les dades grans poden desbloquejar un valor significatiu fent que la informació sigui transparent i utilitzable en freqüències molt més altes. En segon lloc, a mesura que les organitzacions creen i emmagatzemen més dades transaccionals en forma digital, poden recollir dades detallades de rendiment sobre tot, des dels inventaris de productes fins als dies malalts. Així és com les empreses utilitzen la recopilació i l’anàlisi de dades per dur a terme experiments controlats i prendre millors decisions sobre gestió. D’altres utilitzen dades per a la predicció bàsica per a la transmissió de freqüències d’alta freqüència per ajustar les seves palanques comercials a temps.
A més, les dades grans permeten una segmentació més estreta de clients i productes o serveis a mida més precisos. Aquestes sofisticades analítiques poden millorar substancialment la presa de decisions. A més, les dades grans també es poden utilitzar per millorar el desenvolupament de la propera generació de productes i serveis. Per exemple, els fabricants utilitzen dades obtingudes de sensors integrats en productes per crear ofertes de serveis úniques. (Només com classificar totes aquestes dades és una professió per si mateixa. Llegiu-ne més en Data Scientists: The New Rock Stars of the Tech World.)
Captura i aplicació de big data
Per capturar i trossejar dades grans, les empreses han de desplegar noves tecnologies i tècniques d’emmagatzematge, informàtica i analítica. La gamma de reptes tecnològics i les prioritats per afrontar-los variaran en funció de la maduresa de les dades de l'empresa. Tanmateix, els sistemes llegats i els estàndards i formats incompatibles poden impedir la integració de dades i dificultar les analítiques més sofisticades que creen valor. Això significa que les dades grans també requereixen grans tecnologies.
Diversos enfocaments nous i millorats de gestió i anàlisi de dades ajuden a la gestió eficaç de dades grans i a la creació d’analítiques a partir d’aquestes dades. L’enfocament real que es faci servir dependrà del volum de dades, de la varietat de dades, de la complexitat de les càrregues de treball de processament analític implicades i de la resposta que requereixi el negoci. També dependrà de les capacitats que proporcionen els venedors per gestionar, administrar i governar l’entorn de big data. Aquestes capacitats són criteris importants de selecció per a l’avaluació del producte.
Les grans tecnologies de dades inclouen sistemes de gestió de bases de dades de codi obert dissenyats per gestionar una gran quantitat de dades, inclosos Cassandra i Hadoop, i també programari d’intel·ligència empresarial dissenyat per informar, analitzar i presentar dades.
Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
No podeu millorar les vostres habilitats de programació quan ningú es preocupa per la qualitat del programari.
Utilització de dades grans per a decisions empresarials
Forrester Research estima que les organitzacions utilitzen eficaçment només el cinc per cent de la informació disponible. Això deixa molt marge per a l’optimització i la millora, i és per això que per fer ús de grans conjunts de dades digitals per a decisions empresarials es requereix el muntatge d’una pila tecnològica que consisteix en tot, des d’emmagatzematge i informàtica fins a aplicacions de programari d’anàlisi i visualització. Els requisits i les prioritats específiques de la tecnologia variaran en funció de les palanques de dades grans que es volen implementar i la maduresa de les dades de les institucions.
Així val la pena el problema? En una paraula, sí. Els avantatges empresarials de l'ús de big data són clars. Per exemple, el McKinsey Global Institute estima que un minorista que utilitzi dades de gran eficàcia podria augmentar el seu marge operatiu en més del 60 per cent. Quan es tracta de ROI, no millora molt més que això.
Per beneficiar-se de grans dades, McKinsey recomana als líders empresarials fer els passos següents:
- Inventeu tots els actius de les dades
- Identificar oportunitats i riscos de creació de valor
- Creeu capacitats internes per crear una organització basada en dades
- Desenvolupar una estratègia d’informació empresarial per implementar tecnologia
- Abordeu els problemes de la política de dades, com ara la privadesa, la seguretat i la propietat intel·lectual
Els problemes de les polítiques de dades preocupen especialment quan es tracta de dades grans. Les grans bases de dades solen contenir informació altament sensible, com ara secrets de l'empresa o dades que han de ser protegides per la llei. A més, hi ha sovint un equilibri entre la disponibilitat i la confidencialitat de les dades. Si una organització vol que les dades estiguin disponibles i útils, moltes vegades hi ha menys seguretat al voltant d'aquestes dades. Per processar grans dades per a la presa de decisions en temps real, la centralització de les dades és crucial. Però a mesura que la centralització augmenta, la capacitat de segrestar i protegir dades confidencials disminueix.
A més, la mida del conjunt de dades pot fer que la implementació de controls de seguretat i privadesa sigui impecable. Xifrar totes aquestes dades per raons de seguretat seria una empresa que requereix molt de temps i costaria i retardaria el processament de dades, impedint així una ràpida presa de decisions.
El primer pas identificat anteriorment és la clau per afrontar els reptes de privacitat i seguretat de les dades grans: inventariar tots els actius de les dades. Un cop l’organització entengui on resideixen les dades grans i quin tipus de dades hi ha, pot prendre mesures, com ara invertir en tecnologia de seguretat capaç de manejar grans volums de dades, per assegurar la seva informació confidencial.
Dades més grans en el camí
Què passa, doncs? Bé, una cosa és certa: les dades grans ja estan per quedar.
Però les dades grans són aproximadament més que la mida; és sobre oportunitat. En aquest cas, és l’oportunitat de trobar informació sobre els tipus de dades i continguts nous i emergents, agilitzar el negoci i respondre preguntes que abans es consideraven fora d’abast.
La clau per beneficiar-se’n, doncs, és capturar-lo i triturar-lo i utilitzar-lo eficaçment per prendre decisions empresarials intel·ligents. Dit més fàcil que fet, però fins ara els resultats estan demostrant que val la pena fer grans esforços.