Big Data - datamaailman uusi valuutta

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

Mitä on Big Data?

Big Data viittaa erittäin laajoihin tietomääriin, jotka ovat liian suuria, liian monimutkaisia tai muuttuvat liian nopeasti, jotta niitä voitaisiin käsitellä perinteisillä menetelmillä ja työkaluilla.
Big Datan tärkeimmät ominaisuudet kuvataan kolmella V:llä. Nämä ovat:

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 Analytics on prosessi, jossa kerätään, käsitellään, analysoidaan ja tulkitaan suuria ja monimutkaisia tietomääriä arvokkaiden oivallusten saamiseksi ja perusteltujen päätösten tekemiseksi. Tässä prosessissa hyödynnetään uusimpia teknologioita ja työkaluja, kuten tiedonlouhintaa, koneoppimista, tekoälyä ja tilastollisia analyysejä, jotta datasta voidaan tunnistaa ja ymmärtää trendejä, malleja ja yhteyksiä.
Big data -analyysit mahdollistavat yrityksille ja organisaatioille perusteltujen päätösten tekemisen tarjoamalla niille näkemyksiä liiketoimintaprosesseistaan, asiakkaiden käyttäytymisestä, markkinaolosuhteista, tuotekehityksestä ja monista muista asioista. Siksi analyyseja hyödynnetään useilla toimialoilla, kuten terveydenhuollossa, vähittäiskaupassa, pankkitoiminnassa, energia-alalla, televiestinnässä ja liikenteessä, operatiivisen tehokkuuden tai asiakastyytyväisyyden parantamiseksi ja siten voittojen maksimoimiseksi sekä kilpailuetujen luomiseksi.

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 tiiviisti toisiinsa, sillä molempien teknologioiden tavoitteena on tarjota yrityksille tietoa niiden omista tiedoista ja auttaa niitä siten tekemään parempia päätöksiä.
Business Intelligence viittaa teknologioiden, menetelmien ja prosessien käyttöön eri lähteistä peräisin olevien tietojen keräämiseksi, integroimiseksi ja analysoimiseksi, jotta saadaan yrityksen kannalta merkityksellisiä oivalluksia. Tässä käytetään työkaluja, kuten koontinäyttöjä, raportteja ja analyysejä, tietojen visuaaliseen esittämiseen ja tulosten esittelyyn.
Big Data tulee kuvioihin, koska se on lisännyt merkittävästi Business Intelligence -analyyseihin käytettävissä olevan datan määrää. Tämä tarjoaa kattavamman näkymän yritykseen ja mahdollistaa uusien oivallusten ja havaintojen saamisen, mikä ei olisi mahdollista perinteisillä BI-menetelmillä. Big data -teknologioita ja -työkaluja käytetään usein helpottamaan ja nopeuttamaan suurten tietomäärien käsittelyä ja analysointia. Siksi big data voi olla osa liiketoimintatiedon hallintaa tai sitä voidaan käyttää liiketoimintatiedon hallinnan analyysien yhteydessä.

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.

Päätelmä

Termi ”big data” ei tarkoita pelkästään valtavaa tietomäärää, vaan myös niitä teknologioita ja työkaluja, joita tarvitaan näiden tietojen käsittelyyn ja analysointiin. Näissä tiedoissa piilee valtava potentiaali, joten niiden analysointi voi tuoda kilpailuetuja monenlaisille yrityksille eri toimialoilla. Maailmassa, jossa data on innovaatioiden ja kasvun liikkeellepaneva voima, big data onkin ratkaiseva tekijä yritysten ja organisaatioiden menestykselle. Vasta kun ne onnistuvat keräämään ja analysoimaan suuria tietomääriä sekä saamaan niistä arvokkaita oivalluksia, voidaan tehdä nopeampia ja tarkempia päätöksiä sekä optimoida liiketoimintaprosesseja.
myPARM BI:n kaltainen liiketoimintatiedon hallintaohjelmisto^act , voi auttaa teitä kokoamaan keräämänne tiedot yhteen paikkaan ja analysoimaan niitä. Samalla se mahdollistaa tietojenne helposti ymmärrettävän visuaalisen esittämisen, jolloin on helpompi saada niistä oivalluksia ja jakaa niitä muille.

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