Možná jde o klišé, ale nepopiratelným faktem je, že data jsou ropou 21. století. Pokud mluvíme o big datech, můžete si je představit jako opravdu velké ropné ložisko, které je také velice hluboké, téměř nedobytné, aby to dávalo ekonomický smysl. Důležité je slůvko téměř – s masivním nástupem cloudových služeb, strojového učení a internetu věcí jsou big data a v nich obsažené informace zase o něco blíže.
→ Tip: Přečtěte si více o internetu věcí (IoT).
Co jsou Big Data?
Jaká je vlastně definice pojmu big data? Jednu jsme vám prozradili už v perexu. Další říká, že big data znamenají velké, rozmanité a komplexní soubory dat, které se obvykle shromažďují a ukládají z různých zdrojů. Tato data se charakterizují třemi hlavními dimenzemi (někdy známými jako „tři R“):
- Rozsah – big data se vyznačují enormním množstvím informací. To může zahrnovat miliardy záznamů, transakcí nebo zpráv.
- Rozmanitost (různorodost) dat – big data zahrnují různé typy nestrukturovaných a polostrukturovaných dat, včetně textu, čísel, obrazů, videí, zvuku a dalších formátů. Tato data pocházejí z nejrůznějších zdrojů, jako jsou sociální sítě, senzory, webové stránky a interní systémy podniku. Kvůli různorodosti vyžadují big data obvykle nějaké předzpracování i kvůli doplnění potřebných metadat.
- Rychlost dat – big data se generují rychle a často v reálném nebo téměř reálném čase. To vyžaduje schopnost rychle zpracovat a analyzovat data tak, aby bylo možné na ně reagovat včas.
Uvažuje se o přidání dalších dvou dimenzí, kterými jsou hodnota a věrohodnost. Vnitřní hodnotu dat musíme ovšem nejprve odhalit a určit, stejně jako věrohodnost datové integrity.
Analýza big dat
Big data umožňují získávat přesnější odpovědi, protože v sobě obsahují výrazně více informací. Klíčem k jejich získání je analýza dat. Na jejím základě můžete získat nový pohled a objevit nové souvislosti. Postupovat můžete podle celé řady metod a postupů:
- Hloubková analýza – zahrnuje použití pokročilých algoritmů strojového učení a umělé inteligence k odhalení vzorů a souvislostí v datech. To pomáhá předvídat budoucí události a rozhodovat na základě analyzovaných dat.
- Analýza sentimentu – často se používá k monitorování názorů a emocí zákazníků na sociálních sítích. Pomáhá společnostem porozumět, jak je zákazníci vnímají a jak mohou své produkty nebo služby vylepšit.
- Průzkumová analýza – umožňuje objevovat data bez předem stanovených hypotéz. Společnosti mohou použít různé vizualizační nástroje k prozkoumání dat a nalezení potenciálních trendů a vzorů.
Bez ohledu na to, co konkrétně sbíráte – informace o zákaznících, produktech, zařízeních atp. – hlavním cílem je přidat do vašich hlavních souhrnů a analytických výstupů relevantní datové body. To následně povede k dosažení přesnějších závěrů. Je zásadní uvědomit si, že rozdíl existuje i v tom, zda monitorujete sentiment u všech vašich zákazníků, nebo se zaměřujete pouze na ty nejdůležitější.
Bezpečnost dat
Velké objemy dat obsahují mnoho citlivých informací, a proto je důležité zajistit jejich ochranu. Níže uvádíme některé klíčové prvky zabezpečení big dat:
- Šifrování dat – data by se měla šifrovat při přenosu i uložení. To zajišťuje, že i v případě úniku dat nebudou čitelná pro neoprávněné osoby.
- Role a oprávnění – je zapotřebí definovat a spravovat role a oprávnění zaměstnanců a uživatelů, aby se omezil přístup k datům pouze na ty, kteří mají oprávnění.
- Monitorování aktivit – systémy pro sledování a detekci neobvyklých aktivit a hrozeb by se měly aktivně používat k identifikaci potenciálních bezpečnostních incidentů.
- Aktualizace bezpečnostních opatření – společnosti by ve vlastním zájmu měly pravidelně aktualizovat svá bezpečnostní opatření a sledovat nové hrozby a zranitelnosti.
- Zálohy dat – pravidelné zálohy dat a schopnost obnovit data v případě havárie jsou klíčové pro zachování integrity dat.
→ Tip: Mohlo by vás zajímat, že zálohování dat do cloudu nikdy nebylo jednodušší.
Big data v praxi
Pro lepší pochopení, jak konkrétně můžete využít analýzu big dat, uveďme několik příkladů:
- Zákaznický zážitek – online obchody využívají big data k analýze chování zákazníků a personalizaci nabídek. Umožňují snižování počtu nespokojených zákazníků a proaktivní řešení problémů. Například Amazon doporučuje produkty na základě historie nákupů a prohlížení.
- Zdravotní péče – zdravotnická zařízení mohou analyzovat pacientské záznamy a data ze senzorů k předpovídání vývoje nemoci nebo zlepšení péče.
- Finanční služby – banky používají big data k odhalování podvodů a analýze trhů. Algoritmické obchodování je dalším příkladem, kde se data analyzují a následně se automaticky provádí i obchodování.
- Automobilový průmysl – výrobci automobilů využívají data ze senzorů ve vozidlech k monitorování jejich výkonu a k údržbě. Tím se zvyšuje bezpečnost a spolehlivost.
- IT marketing – big data ve spojení s psychometrickými postupy využila – dnes již nechvalně proslulá a zaniklá – společnost Cambridge Analytica, která dovedla s velkou přesností predikovat uživatelů na sociálních sítích a následně jimi účinně manipulovat. Big data Cambridge Analytica nicméně získala ilegálně z tehdejšího Facebooku.
- AI a ML – strojové učení je proces, aplikovaná umělá inteligence potom výstup. K natrénování neuronových sítí a modelů umělé inteligence se používají právě big data. Praktickým komerčním výsledkem jsou například samořiditelné vozy nebo optimalizované čipy a procesory.
→ Tip: Věděli jste, že se možná blíží konec klasických procesorů, jak je známe dnes?
Analýza big dat přináší mnoho výhod, ale zároveň je důležité zajistit jejich bezpečnost a ochranu. Střední a větší podniky by měly investovat do technologií a odborných znalostí, které jim umožní efektivně pracovat s big daty a vytěžit z nich maximum. Ozvěte se nám, naše vlastní datové centrum vám zaručí maximální zabezpečení a dostupnost vašich dat.
