Big data, co to je a jak je využijete ke zvýšení zisků

Možná jde už o otřepané klišé, přesto je nepopiratelným faktem, že data jsou ropou 21. století. A co taková big data? No, to si pište.    

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. Anebo ještě takto:  

Big data jsou rozsáhlé a komplexní datové soubory, které svým objemem, rychlostí a různorodostí přesahují možnosti zpracování běžnými databázovými nástroji. Jedná se o data v řádech terabajtů až petabajtů, která: 

• vznikají ve vysoké rychlosti 
• vyžadují pokročilé analytické metody a specializované nástroje pro zpracování a 
• poskytují firmám cenné poznatky pro strategická rozhodnutí a inovace. 

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.

Pro efektivní práci s big daty je nepostradatelná analýza pomocí moderních technologií, jako je cloud computing, umělá inteligence a strojové učení. Společnosti využívající big data tak dokážou odhalit skryté vzorce a souvislosti, které přinášejí konkurenční výhodu a zvyšují efektivitu podnikání.

Big data a analýza 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.

Pokročilé metody analýzy big dat pro moderní podniky 

Analýza big dat se v posledních letech výrazně posunula vpřed díky novým technologiím a metodám. Mezi moderní přístupy k analýze velkých objemů dat patří: 

• Prediktivní analytika – využívá historická data, statistické algoritmy a techniky strojového učení k identifikaci pravděpodobnosti budoucích výsledků. Firmy ji využívají k předpovídání chování zákazníků, optimalizaci zásob nebo predikci výpadků zařízení před jejich vznikem. 
• Real-time analýza – zpracování a analýza dat v okamžiku jejich vzniku umožňuje okamžitou reakci na události. Tento přístup je kruciální pro oblasti vyžadující rychlá rozhodnutí, jako je detekce podvodů, monitorování výrobních linek nebo řízení dopravy. 
• Datová vizualizace – přeměňuje komplexní datové soubory na vizuální reprezentace, které zjednodušují interpretaci dat. Pokročilé dashboardy a interaktivní grafy umožňují manažerům rychle pochopit důležité trendy a činit informovaná rozhodnutí. 
• Analýza sociálních sítí (SNA) – mapuje a měří vztahy a toky informací mezi lidmi, skupinami, organizacemi nebo jinými informačními entitami. Podniky ji využívají k identifikaci vlivných osobností, šíření informací a k pochopení komunitní dynamiky. 

Klíčovým trendem v analýze big dat je také automatizace datové analýzy pomocí umělé inteligence. Moderní AI systémy dokážou samostatně identifikovat anomálie v datech, vyhodnocovat výkonnostní metriky a generovat návrhy na optimalizaci procesů. To umožňuje firmám rychleji reagovat na měnící se tržní podmínky a snižovat náklady na manuální analýzu. 

Pro úspěšnou implementaci analýzy big dat je důležité propojení technických dovedností a byznysových znalostí. Nestačí pouze vlastnit správné nástroje – organizace potřebují datové specialisty, kteří rozumí technologiím i specifickým potřebám podniku. Jen tak mohou proměnit velké objemy dat v konkrétní kroky, které přinesou měřitelnou obchodní hodnotu. 

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.

Bezpečnost dat v éře AI driven hrozeb 

S rostoucím objemem a hodnotou big dat se zároveň zvyšují rizika spojená s jejich zabezpečením. Ochrana velkých datových souborů vyžaduje komplexní přístup, který zohledňuje současné problémy kybernetické bezpečnosti: 

• Zero-trust architektura – moderní přístup k bezpečnosti založený na principu „nedůvěřuj nikomu, ověřuj vše“ výrazně snižuje riziko neoprávněného přístupu k citlivým big datům. Každý požadavek na přístup k datům se ověřuje bez ohledu na to, odkud pochází. 
• Anonymizace a tokenizace – techniky, které chrání identifikovatelné informace jejich nahrazením náhodnými hodnotami nebo tokeny, umožňují analytikům pracovat s daty bez ohrožení soukromí jednotlivců a dodržování předpisů jako GDPR. 
• Automatizovaná detekce úniků – pokročilé systémy využívající umělou inteligenci dokážou identifikovat potenciální úniky dat a anomálie v reálném čase, a tím umožňují velmi rychlou reakci na bezpečnostní incidenty. 

Nejčastější hrozbou pro big data jsou ransomware útoky, které mohou zašifrovat celé datové sklady, dále pokročilé phishingové kampaně cílené na správce dat a útoky na aplikační rozhraní (API), která propojují různé části datové infrastruktury. Společnosti pracující s big daty by proto měly investovat nejen do technických opatření, ale také do pravidelných bezpečnostních školení zaměstnanců a definování jasných procesů pro reakci na bezpečnostní incidenty. 

→ Tip: Chcete starosti se zabezpečím hodit konečně za hlavu? Využijte služeb specializovaného manažera kybernetické bezpečnosti! 

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 – a pochopitelně veřejně dostupné AI chatboty.
• Průmysl 4.0 – výrobní podniky využívají big data ze senzorů a výrobních linek k implementaci prediktivní údržby, která dokáže identifikovat potenciální poruchy zařízení předtím, než k nim dojde. Tím se snižují neplánované prostoje až o 50 % a prodlužuje životnost výrobních zařízení.  
• ESG reporting a udržitelnost – firmy stále častěji analyzují big data k měření svého environmentálního dopadu, dodržování sociálních standardů a kvality řízení (ESG). Analýza dat z celého hodnotového řetězce pomáhá identifikovat oblasti pro zlepšení udržitelnosti a připravovat přesné ESG reporty pro investory a regulátory. 
• Zemědělství 4.0 – moderní precizní zemědělství využívá big data ze satelitů, dronů a senzorů v půdě k monitorování stavu plodin, optimalizaci zavlažování a přesnému dávkování hnojiv. Farmáři díky těmto datům zvyšují výnosy až o 20 % při současném snížení spotřeby vody a chemikálií.  
• Logistika a dodavatelské řetězce – big data rovněž transformují způsob, jakým firmy přepravují zboží a spravují zásoby. Analýza dat z GPS, RFID tagů a senzorů umožňuje predikovat zpoždění, optimalizovat trasy a dynamicky přizpůsobovat dodavatelské řetězce. Společnosti jako DHL využívají big data k predikci zpožděných zásilek s přesností přes 95 %. 

→ 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.