Big Data – Big Win

cover_resized

A témát a Hungarian Business Case Society-vel együtt dolgoztuk fel. Jelen írás a cikk első fele.

Újabban rengeteget lehet hallani a Big Data kifejezést, és az ember agyában egyből elkezd „villogni a bullshit detektor”. Ez után persze nem nagy csoda, ha azon kapja magát az hallgató fél, hogy az elhangzottak egyik felét nem hiszi el, a másik felét pedig nem érti.

Jelen írásunk célja pont ezen hitek eloszlatása, és a Big Data mögött rejlő realitás felkutatása. Ennek során először tisztázzuk, hogy mit is takar a valóságban ez a „buzzword”, majd körülnézünk a minket körülvevő világban, hogy azok, akik hisznek benne, hogyan nyerik ki belőle az értékes információt. Írásunk utolsó részében pedig az autógyártók felé fordítjuk a figyelmünket, és ezen a jól ismert iparágon mutatjuk be, hogy hogyan hajt vizet a malmukra a Big Data.

Definíciót sokat olvastunk már, és valószínűleg nagyon sokan ismerik a szokásos történetet: A Big Data valójában óriási mennyiségű strukturálatlan adat, amelyet nem tudunk valós időben feldolgozni. Ezt szedjük szét:

Mennyire nagy mennyiségű adat?

abrak

Mivel generáljuk ezeket?

A hétköznapi ember első sorban három módon tud hozzájárulni az adatmennyiség gyarapításához: az okostelefonjával, a körülötte elhelyezett érzékelő hálózatok segítségével, és a közösségi hálózatok használatával.

Mitől strukturálatlan?

A jelenlegi adatbázisok alapját a jól kitalált szerkezetük adja. Ezeket mindig egy-egy speciális célra tervezik, hogy a lehető legjobban támogathassák az üzletmenetet. A Big Data jellemzője viszont, hogy a különböző adatok végső rendeltetése nem feltétlen ismeretes a tárolás pillanatában, így ebből fokozottan nehéz értékes információt kinyerni valós időben.

Így tehát a probléma adott. Azt is látjuk, hogy a megoldás sem teljesen kézenfekvő. Két kérdés merül fel: Mit kell tenni, hogy mégis információt tudjunk kinyerni ebből a rengeteg adatból? Illetve megéri egyáltalán ezzel foglalkozni?

A Big Data elemzésének nehézségét pont az a két tulajdonsága adja, amellyel definiálni tudjuk, tehát a strukturálatlanság és a hatalmas adat mennyiség. Miért jelentenek ezek a tulajdonságok problémát?

A hagyományos ma elterjedten használt üzleti intelligencia és adatelemző rendszerek viszonylag gyorsan képesek jól strukturált adatokból releváns információkat kinyerni. Ahhoz, hogy ezeket a rendszereket hasznosan tudjuk alkalmazni Big Data-val, elengedhetetlen, hogy a folyamatosan érkező adatokat valami féle elő feldolgozással minimálisan strukturáljuk és tároljuk el legalább addig, amíg nem használtuk fel. Ez a megoldás több problémát is felvet. Az első rögtön az elő feldolgozás kérdése, amely nem csak rengeteg időt jelent ilyen méretű adatnál, hanem igen csak megnövekedett költségeket is. Talán még ennél is nagyobb probléma, hogy a lelassult adatfeldolgozás, valamint a folyamatosan növekvő mennyiségű és egyre gyorsabban érkező új adat tárolásának költsége hamarosan olyan szinteket érhet el, amelyet igen kevés vállalat képes vállalni. Mindezek mellet a piacok fejlődése és gyorsulása folyamatosan új igényeket hoz létre, amiket a hagyományos üzleti elemző szoftverek már nem minden esetben képesek felismerni az elavultnak nevezhető 70-es 80-as években készült elemzési technikák okozataként.

Tehát nem elég a strukturálatlan adatok közvetlen elemzésének lehetőségét megalkotni, mindezt valós időben kell lehetővé tenni úgy, hogy az adatokat vagy több helyen, vagy csak nagyon rövid ideig tároljuk.

Szerencsére ezt a világmegváltó technológiát már nem kell kitalálnunk, mert minden felmerülő problémára létezik megoldás, és a legnagyobb üzleti intelligencia és elemző rendszerekkel foglalkozó cégek mind kínálnak már Big Data elemzésre alkalmas szoftver csomagokat. Persze ebben az esetben, mivel minden szektornak eltérő igényei vannak, az egységes rendszer kialakítása igen nehéz. Ezért a fejlesztések folyamatosan, igen gyors ütemben zajlanak.

Így, hogy ezt tudjuk, felmerül a kérdés: hogyan, milyen célra érdemes Big Data megoldáson gondolkozni?

Egy 2012-es IBM-es felmérés adatait alapul véve (1144 válaszadó, 28% rendelkezik Big Data megoldáson alapuló éles vagy pilot projekttel) 3 fő csoportra koncentráltak a vállalatok, ezekről ejtünk néhány szót a következőkben. A megértést segítendő néhány a Ford által az autóiparban használt megoldás példáján keresztül mutatjuk be ezt.

Az első ilyen terület a fogyasztói szokások jobb megértése, pontosabb előrejelzése, amivel a fogyasztói elégedettséget képesek növelni. A Ford által használt Energi nevű rendszer kétirányú kommunikációval képes a felhasználó okostelefonjára küldeni olyan információkat, mint például az elektromos autónk töltöttségi szintje (adott esetben távolról ütemezhetjük a töltést otthonunkban), legközelebbi töltőállomások.

A második a marketing és az értékesítés területe: itt a kiinduló adathalmazok számától és jellegétől függően egészen sokféle lehetőség van, kezdve a már meglévő belső adatoktól (tranzakciók, logok) a külső adatforrások bevonásáig (social media megjelenések, szenzorok). Mindezek elemzésének a célja a fogyasztói preferenciák és igények, minél kifinomultabb elemzése, ezáltal segítve a profilképzést vagy adott esetben személyre szabott ajánlatok készítése. A Ford SIMS nevű rendszerével képes monitorozni az értékesítők által eladott autók/alkatrészek adatait, amely alapján előrejelzések készülnek és proaktívan képesek készletezni

Végül az innováció az utolsó ilyen terület: a megkérdezettek 63%-a százaléka mondta azt, hogy a Big Data alkalmazása versenyelőnyt jelent a vállalatuk számára. Összehasonlításképpen ez 15%-kal magasabb arány, mint a hagyományos analitikát alkalmazó cégek esetében. Mivel a Big Data megoldások még viszonylag kezdeti stádiumban vannak, így azt mondhatjuk, hogy az innováció szempontjából nagy hatással vannak ezek a megoldások, hiszen még rengeteg a kiaknázatlan terület. Pl. Natural Language Processing (természetes nyelvi feldolgozás) segítségével olyan felfedezéseket lehet tenni a social media aktivitásokat elemezve, amelyekre a hagyományos piackutatás során nem volna lehetőségünk.

Mivel a piaci fejlődés folyamatos, ezért előbb vagy utóbb minden szektorban elengedhetetlen lesz a Big Data elemzés valamilyen mértékű alkalmazása a versenyben maradás érdekében. Az érzékelő hálózatok adataival a Big Data sokkal pontosabb ügyfél adatokat szolgáltat, mint az eddigi adatgyűjtési technikák, így ezek valós idejű feldolgozásával gyorsabban reagálhat egy piaci szereplő az igények változására. Bár a technológiák még igen csak gyermekcipőben járnak, a Big Data elemzésének alkalmazása igen nagy verseny előnyt jelenthet nem csak a jövőre nézve, hanem már ma is.

Az üzleti vetület mélyebb bemutatása pedig a HBCS kapcsolódó cikkében található.

Reklámok

2 thoughts on “Big Data – Big Win

  1. Visszajelzés: CASE STUDY

  2. Visszajelzés: CASE STUDY

Vélemény, hozzászólás?

Adatok megadása vagy bejelentkezés valamelyik ikonnal:

WordPress.com Logo

Hozzászólhat a WordPress.com felhasználói fiók használatával. Kilépés / Módosítás )

Twitter kép

Hozzászólhat a Twitter felhasználói fiók használatával. Kilépés / Módosítás )

Facebook kép

Hozzászólhat a Facebook felhasználói fiók használatával. Kilépés / Módosítás )

Google+ kép

Hozzászólhat a Google+ felhasználói fiók használatával. Kilépés / Módosítás )

Kapcsolódás: %s