Big Data – datamaailman uusi valuutta

Miten Big Data mullistaa yritysmaailmaa ja miten yritykset voivat hyötyä siitä?

Mitä on Big Data?

Big Data tarkoittaa erittäin suuria tietokokonaisuuksia, jotka ovat liian suuria, monimutkaisia tai nopeatahtisia, jotta niitä voitaisiin käsitellä tavanomaisilla menetelmillä ja työkaluilla.
Big Datan keskeisiä ominaisuuksia kuvataan kolmen V:n avulla, jotka ovat seuraava:

Volume: Big Data käsittää valtavia määriä dataa, joka vaihtelee tyypillisesti teratavuista petatavuihin tai jopa eksatavuihin.

Velocity: Big Data syntyy yleensä reaaliaikaisesti tai lähes reaaliaikaisesti, ja sitä on käsiteltävä nopeasti arvokkaiden tietojen saamiseksi.

Variety: Big Data voi olla peräisin monista eri lähteistä, kuten jäsennellystä datasta (esim. tietokannat), jäsentelemättömästä datasta (esim. teksti, kuvat) tai puolijäsennellystä datasta (esim. JSON, XML). Tiedon monimuotoisuus vaatii erityisiä tekniikoita ja menetelmiä, jotta sitä voidaan käsitellä ja analysoida tehokkaasti.

Alkuperäisten kolmen V:n esittelyn jälkeen niihin on lisätty useita uusia V-kirjaimia kuvaamaan tarkemmin Big Datan kanssa työskentelyn haasteita. Näitä ovat:

Veracity: Tietojen luotettavuus ja laatu, kuvaavatko ne tarkasti aiottuja mittauksia tai arviointeja.

Value: Arvo, joka datan uusien oivallusten avulla voidaan tuottaa, kuten parempien päätösten tekeminen ja liiketoiminnan kasvun lisääminen.

Variability: Viittaa datan muutoksiin ja vaihteluihin, jotka voivat aiheuttaa haasteita.

Validity: Tietojen pätevyys ja soveltuvuus kyseiseen käyttötarkoitukseen.

Volatility: Viittaa tietojen muuttuvaan luonteeseen ajan myötä ja siihen, että tiedot voivat vanhentua tai tulla virheellisiksi.

Visualization: Kyky muuntaa suuria tietomääriä visuaalisesti kiinnostavaan ja helposti ymmärrettävään muotoon monimutkaisten suhteiden esittämiseksi ja päätöksenteon helpottamiseksi.

Big Datan käsittelyyn on olemassa erilaisia tekniikoita, kuten Hadoop, Spark, NoSQL-tietokannat tai stream-prosessointi, joita voidaan käyttää yrityksen käyttötarkoituksesta ja vaatimuksista riippuen. Koska datan määrä kasvaa nopeasti joka päivä, käytettävissä olevat teknologiat kehittyvät myös nopeasti.

Mistä tiedot tulevat?

Big Data -tiedot ovat peräisin useista eri lähteistä, ja ne voivat olla eri muotoisia ja rakenteisia. Joitakin Big Datan keskeisiä lähteitä ovat muun muassa:

• Yritykset ja organisaatiot: Yritykset ja organisaatiot keräävät ja tallentavat tietoja asiakkaistaan, tuotteistaan, prosesseistaan ja liiketoiminnastaan. Nämä tiedot voivat olla peräisin maksutapahtumatiedoista, asiakaspalautteesta, sosiaalisen median vuorovaikutuksesta, sensori- ja laitetiedoista, lokitiedostoista ja monista muista lähteistä.
• Sosiaalinen media: Facebookin, Twitterin, Instagramin ja LinkedInin kaltaiset sosiaalisen median alustat tuottavat suuria määriä dataa, mukaan lukien viestit, kommentit, tykkäykset, jakamiset, hashtagit ja muu vuorovaikutus.
• IoT-laitteet: Esineiden internet (Internet of Things, IoT) koostuu yhdistetyistä laitteista, kuten sensoreista, koneista ja muista laitteista, jotka keräävät ja lähettävät tietoja ympäristöstään ja tilastaan.
• Julkisesti saatavilla olevat tiedot: Julkisesti saatavilla olevat tiedonlähteet, kuten julkishallinnon tiedot, tutkimustiedot ja muut tietokannat, voivat myös olla tärkeitä Big Data -lähteitä.
• Web- ja mobiilisovellukset: verkko- ja mobiilisovellukset tuottavat tietoa käyttäjistään, heidän vuorovaikutuksestaan ja käyttäytymisestään. Tähän voi sisältyä tietoja web-analyysityökaluista, hakukyselyistä, klikkausvirroista, GPS-tiedoista ja monista muista lähteistä.

Mitä on Big Data -analytiikka?

Big Data -analytiikka on prosessi, jossa kerätään, käsitellään, analysoidaan ja tulkitaan suuria ja monimutkaisia tietokokonaisuuksia arvokkaiden havaintojen saamiseksi ja tietoisten päätösten tekemiseksi. Uusimpia teknologioita ja työkaluja, kuten louhintaa, koneoppimista, tekoälyä ja tilastollista analyysia, käytetään tunnistamaan ja ymmärtämään datan trendejä, malleja ja suhteita.
Big Data -analytiikan avulla yritykset ja organisaatiot voivat tehdä perusteltuja päätöksiä, koska ne saavat tietoa liiketoimintaprosesseista, asiakkaiden käyttäytymisestä, markkinaolosuhteista, tuotekehityksestä ja monista muista tekijöistä. Siksi analyysiä käytetään eri toimialoilla, kuten terveydenhuollossa, vähittäiskaupassa, pankkitoiminnassa, energia-alalla, televiestinnässä ja kuljetusalalla, toiminnan tehokkuuden tai asiakastyytyväisyyden parantamiseksi ja siten voittojen maksimoimiseksi sekä kilpailuetujen saamiseksi.

Big Data -analytiikan kolme päätyyppiä ovat:

• Kuvaileva analyysi: Yhteenveto aiemmista tiedoista, joista käy ilmi nykytilanne ja suuntaukset.
• Ennakoiva analyysi: Analyysi, joka tekee ennusteita tulevista tapahtumista aikaisempien tietojen ja tilastollisten mallien perusteella.
• Määrittelevä analytiikka: Analyysi, jossa tunnistetaan trendejä ja kuvioita tietojen perusteella ja annetaan suosituksia tulevia päätöksiä ja toimia varten.

Big Data -analytiikan soveltaminen

Big Data -analytiikkaa voidaan soveltaa lukuisilla toimialoilla, sektoreilla ja eri tarkoituksiin. Esimerkkejä:

• Rahoitus: Rahoitusalalla Big Data -analytiikkaa käytetään usein riskien tunnistamiseen ja minimointiin, petosten havaitsemiseen ja ehkäisemiseen sekä liiketoimintaprosessien tehokkuuden parantamiseen. Big Data voi esimerkiksi auttaa arvioimaan asiakkaiden luottokelpoisuutta. Muita esimerkkejä ovat maksutapahtumatietojen analysointi mahdollisten epätavallisten toimintojen havaitsemiseksi tai sosiaalisen median tietojen käyttäminen asiakkaiden tunnetilojen ymmärtämiseksi ja markkinointistrategioiden mukauttamiseksi sen mukaisesti.
• Vähittäiskauppa: Vähittäiskaupassa Big Data -analytiikkaa käytetään usein asiakkaiden ostokäyttäytymisen ymmärtämiseen, varaston ja toimitusketjun optimointiin tai yksilöllisten tarjousten ja markkinointikampanjoiden luomiseen. Esimerkkeinä voidaan mainita myyntitietojen analysointi tiettyjen tuotteiden kysynnän ennustamiseksi tai sijaintitietojen käyttö mainoskampanjoiden sijoittelun optimoimiseksi.
• Terveydenhuolto: Terveydenhuollossa Big Data -analytiikkaa käytetään parantamaan potilaiden hoidon laatua, vähentämään kustannuksia sekä tukemaan uusien lääkkeiden ja hoitomuotojen kehittämistä. Esimerkkeinä voidaan mainita sähköisten terveystietojen analysointi hoitotulosten parantamiseksi tai genomitiedon käyttö yksilöllisen lääketieteen kehittämisen tukemiseksi.
• Julkishallinto: Julkishallinnossa Big Data -analytiikkaa käytetään julkisten palvelujen suorituskyvyn parantamiseen, kansalaisten osallistumisen edistämiseen ja päätöksenteon tukemiseen. Esimerkkeinä voidaan mainita liikennetietojen analysointi liikennevirran optimoimiseksi tai ympäristötietojen käyttö ilmanlaadun seuraamiseksi ja parantamiseksi.
• Media ja viihde: Media- ja viihdeteollisuudessa Big Data -analytiikkaa käytetään usein yleisön osallistumisen lisäämiseen, sisällön kehittämisen optimointiin ja mainonnan tehokkuuden mittaamiseen. Esimerkkinä voidaan mainita katsojatietojen analysointi, jotta voidaan ymmärtää katsojien mieltymyksiä ja pystyä antamaan suosituksia heidän kiinnostuksen kohteidensa perusteella.

Ero Business Intelligenceen

Business Intelligence (BI) ja Big Data liittyvät läheisesti toisiinsa, sillä molempien teknologioiden tavoitteena on tarjota yrityksille tietoa, jotta ne voisivat tehdä parempia päätöksiä.
Business Intelligence tarkoittaa tekniikoiden, menetelmien ja prosessien käyttöä eri lähteistä peräisin olevien tietojen keräämiseksi, yhdistämiseksi ja analysoimiseksi, jotta saataisiin liiketoiminnalle tärkeitä tietoja. Työkaluja, kuten mittareita, raportteja ja analyysejä, käytetään tietojen visuaaliseen esittämiseen ja tulosten näyttämiseen.
Big Data astuu kuvaan mukaan, koska se on lisännyt merkittävästi Business Intelligence -analyyseissä käytettävien tietojen määrää. Tämä johtaa kattavampaan näkemykseen yrityksestä ja mahdollistaa uudet oivallukset ja havainnot, jotka eivät olisi mahdollisia perinteisillä BI-menetelmillä. Big Data -teknologioita ja -työkaluja käytetään usein helpottamaan ja nopeuttamaan suurten tietomäärien käsittelyä ja analysointia. Big Data voi siis olla osa Business Intelligencea tai sitä voidaan käyttää Business Intelligence -analyysien yhteydessä.

Big Datan haasteet ja kritiikki

Big Datan käyttö on yrityksille suuri mahdollisuus. Siihen suhtaudutaan kuitenkin usein suurella skeptisyydellä, koska siihen liittyy joitakin haasteita:

• Tietoturva ja yksityisyys: Mitä enemmän tietoa yrityksellä on käytettävissään ja mitä tarkempia tiedot ovat, sitä enemmän hyötyjä niistä voidaan saada. Siksi Big Data sisältää usein arkaluonteisia tietoja, jotka ovat tietosuojan alaisia. Lisäksi aiemmin ei ollut usein selvää suostumusta tietojen käyttöön, eikä ollut selvää, miten tietoja käytettiin ja kenellä oli pääsy niihin. Näistä syistä otettiin käyttöön GDPR:n kaltaiset tietosuojasäännökset, joiden tarkoituksena on varmistaa, että vain merkityksellisiä ja anonymisoituja tietoja kerätään ja että nämä tiedot suojataan.
• Tietojen laatu: Suuri tietomäärä mahdollistaa lukuisat analyysit, mutta pelkkä tietomäärä ei välttämättä tarkoita, että se on laadukasta. Sen sijaan tietojen laatu voi vaihdella. Riittämätön laatu voi johtaa virheellisiin analyyseihin ja tulkintoihin. Siksi on tärkeää toteuttaa toimenpiteitä, joilla varmistetaan tietojen korkea laatu.
• Etiikka: Big Datan käyttö voi myös herättää eettisiä kysymyksiä, kuten tietojen käyttö kohdennettuun mainontaan tai yksilöprofiilien luominen. Useiden datapisteiden virheellinen yhdistäminen voi johtaa ongelmallisiin havaintoihin. Joku voidaan esimerkiksi virheellisesti luokitella luottokelvottomaksi, jos hän asuu tietyllä alueella, käyttää tiettyä liikennevälinettä ja ostaa tiettyjä lehtiä.

Yhteenveto

Termi Big Data ei tarkoita ainoastaan valtavaa tietomäärää, vaan myös tekniikoita ja välineitä, joita tiedon käsittelyyn ja analysointiin tarvitaan. Tässä datassa piilee valtava potentiaali, ja sen analysointi voi antaa eri toimialojen yrityksille kilpailuetua. Maailmassa, jossa data on innovoinnin ja kasvun kantava voima, Big Data on siksi ratkaiseva tekijä yritysten ja organisaatioiden menestyksen kannalta. Vain keräämällä, analysoimalla ja saamalla arvokkaita oivalluksia suurista tietomääristä voidaan tehdä nopeampia ja tarkempia päätöksiä ja optimoida liiketoimintaprosesseja.
myPARM BI^actin kaltainen business intelligence -ohjelmisto voi auttaa sinua yhdistämään ja analysoimaan kerättyjä tietoja yhteen paikkaan. Samalla se mahdollistaa helposti ymmärrettävät visuaaliset esitykset tiedoistasi, jolloin tiedoista on helpompi saada oivalluksia ja niitä on helpompi jakaa muiden kanssa.

Haluaisitko tutustua myPARM BI^actiin demoesityksessä? Siinä tapauksessa voit varata ajan tapaamiseen vaikka samantien!