Data očima Jakuba Chovance

Velká data (Big Data) byla poprvé definována nejvýš několik let zpátky. Mnozí si o Velkých datech – i vzhledem k jejich názvu – dodnes myslí, že se týkají pouze těch opravdu velkých společností. Okamžik, kdy se data stávají velkými, ale nemusí zažít pouze velké organizace a korporace. Při bližším pohledu je totiž zřejmé, že pojem Big Data může být velmi blízký i segmentu středních, a dokonce i menších firem. I malá či střední firma totiž produkuje stále větší a větší množství dat.

O autorovi

Jakub Chovanec
Presales Consultant

Rádi bychom Vám představili dalšího z našich kolegů: jmenuje se Jakub Chovanec a v SASu pracuje již více jak dva roky jako konzultant se zaměřením na reporting, datové analýzy a business intelligence. Ve volném čase si rád zasportuje – hraje fotbal, běhá a posiluje ve fitness. Jeho velkým koníčkem je cestování – kus světa už prozkoumal a na další kus se chystá. Pokud zrovna není v práci nebo na cestách, zajde s kamarády na pivo nebo si – jako správný Moravák - rád otevře láhev dobrého vína.

Velká data (Big Data) byla poprvé definována nejvýš několik let zpátky. Mnozí si o Velkých datech – i vzhledem k jejich názvu – dodnes myslí, že se týkají pouze těch opravdu velkých společností. Okamžik, kdy se data stávají velkými, ale nemusí zažít pouze velké organizace a korporace. Při bližším pohledu je totiž zřejmé, že pojem Big Data může být velmi blízký i segmentu středních, a dokonce i menších firem. I malá či střední firma totiž produkuje stále větší a větší množství dat.

V oblasti Big Data už dnes běžně kalkulujeme s čísly, na která jsme ještě donedávna byli zvyklí snad jen v astronomii. Očekává se, že v roce 2020 bude vytvořeno odhadem 35 zettabytů dat, což odpovídá 35 tisícům miliard miliard bytů. To už není jen tak obyčejný a poklidný růst, to je doslova datová revoluce, zvlášť když si uvědomíme, že za celý rok 2012 byla vytvořena zhruba pouhá tři procenta tohoto objemu.

Kdy vůbec začala v životě firem éra Velkých dat? Podle většiny zdrojů poměrně nedávno, někdy kolem roku 2008, kdy se poprvé zjistilo, že elektronické systémy na celém světě začaly vytvářet více dat, než kolik je možné efektivně zpracovat. V tu chvíli začala výrazně nabývat na významu potřeba extrahovat ze všech dat ty informace, které potřebujeme a jsme schopni použít.

Mnohé společnosti si dnes začínají uvědomovat, jak důležitou roli mohou pro dosažení jejich obchodních cílů hrát právě Big Data. Ať už mluvíme o identifikaci faktorů ovlivňujících rozhodnutí zákazníků o nákupu, vzorců chování ukazujících na podvody, neefektivnosti zpomalující business procesy či mnoha dalších. Informace získané analýzou Velkých dat mohou organizacím pomoci zlepšit jejich fungování a zajistit příležitosti pro nové produkty a služby. V zásadě se dá říci, že analýza Big Data je dnes volbou, která ukazuje cestu k získání konkurenční výhody a růstu výnosů.

Jaký je tedy hlavní problém dneška? Většina softwarových nástrojů pro práci s Velkými daty ještě zdaleka není na takové úrovni, aby je mohli bez problémů a masově využívat běžní uživatelé. Pokud organizace zrovna nezaměstnává tisíce specialistů pro práci s Big Data (jako to dělá Google nebo Facebook), je pro ni velmi obtížné jejich informační potenciál využít. To, co „normální“ podnik potřebuje, jsou nástroje, které by mu umožnily Big Data analyzovat jednoduše, účinně a s relativně malými náklady. I pracovníci, kteří nejsou experty na data, by měli být schopni na základě svého odborného zaměření formulovat dotazy a snadno a rychle se dobrat výsledků.

U firem, kterým se v tomto směru podařilo uspět, je ve většině případů klíčovým faktorem schopnost doručit a prezentovat data tak, aby uživatelům poskytla pro ně srozumitelnou a smysluplnou informaci. Podstatnou stránku tohoto procesu představuje vizualizace dat a informací, a to především proto, že minimalizuje čas potřebný pro porozumění daným datům.

Důležité je, aby nástroje pro vizualizaci současně s dostupností a jednoduchostí použití ovládaly i pokročilé analytické metody. Díky nim získají odborní pracovníci nástroj, s jehož pomocí budou schopni formulovat a zadávat dotazy, které přinesou srozumitelné a okamžitě použitelné odpovědi relevantní pro jejich byznys. V praxi to znamená, že není třeba, aby se do hloubky orientovali v problematice analytického zpracování. Naopak, mohou uplatnit svou odbornost ve svých vlastních oborech, jako je marketing, finance, zásobování apod.