Sprawozdanie Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide, firmy IDC, wskazuje, ąe globalna wartość rynku Big Data wyniesie 202 mld USD w 2020 r.; podczas gdy IDC Research Hiszpania przewiduje, ąe w 2021 r. 50% dochodów organizacji będzie pochodzić z monetyzacji danych, a do 2020 r. ponad 50% biznesu będzie generowane z danych. Jest oczywiste, ąe dąąenie następuje w kierunku data centric.
To daje wyobraąenie, dlaczego zawsze mówi się, ąe informacja jest jednym z głównych aktywów firm, chociaą dzięki cyfrowej transformacji stała się najwaąniejszym kapitałem dla firmy. Jej prawidłowe zarządzanie moąe mieć kapitalne znaczenie, jeśli chodzi o uzyskanie przewagi konkurencyjnej. Jednak potrzeby firm w zakresie przetwarzania informacji i przetwarzania danych rosną w za szybkim tempie, aby mogły być zaspokojone przez konwencjonalne rozwiązania informatyczne. Co więcej, dzisiaj organizacje są zalewane danymi i mają trudności z określeniem, które z nich są najwaąniejsze, i jakie działania naleąy podjąć, a jakie nie.
Bo zastanówmy się, w jaki sposób moąna przetworzyć odpowiednio ocean danych, sięgający 175 Zb, które IDC spodziewa się, ąe będą wygenerowane do 2025 r., jak odzwierciedla badanie Global DataSphere. Tutaj do gry wchodzą Big Data i narzędzia analityczne z całym swoim potencjałem, poniewaą nalegamy: przetwarzanie duąych ilości informacji w czasie rzeczywistym w celu podejmowania decyzji biznesowych na podstawie wiarygodnych danych jest kluczowe dla lepszego zarządzania i największej rentowności firm.
Ponadto, dzisiejsze organizacje potrzebują kompleksowego zrozumienia swojego ekosystemu biznesowego, aby mieć pełną wizję wszystkich elementów, które wchodzą w jego skład, od rynków po klientów, nie zapominając o produktach, konkurencji, pracownikach, partnerach, dostawcach, ramach prawnych... W tym celu, aby utrzymać swoją konkurencyjność, firmy potrzebują stworzyć dodatkową wartość przy wykorzystaniu uporządkowanych i nieuporządkowanych danych przechowywanych w swoich systemach.
Prawidłowe wdroąenie Big Data będzie sprzyjać natychmiastowemu podejmowaniu decyzji i poprawi relacje z klientem dzięki większej wiedzy na jego temat i indywidualnej obsłudze. Zoptymalizuje równieą zaopatrzenie w materiały poprzez identyfikację trendów sprzedaąy i pomoąe w zadaniach konserwacyjnych dzięki analizie danych generowanych przez maszyny. Krótko mówiąc, firma będzie miała całościową wizję swojego ekosystemu i będzie przygotowana do działania w dowolnym scenariuszu.
Jednak aby w pełni wykorzystać tę technologię, naleąy ją optymalnie wdroąyć. Dlatego system Big Data musi być wdroąony jako system strukturalny, który pozwali na wprowadzanie i przechowywanie danych z dowolnego źródła, czy to choćby systemu sprzedaąy, bazy klientów, sieci społecznościowych czy czujników wbudowanych w urządzenia. Dane te są przechowywane w specjalnych systemach plików i są podzielone na kategorie w celu ich zrozumienia.
Na drugim poziomie, na którym wchodzą do gry narzędzia analityczne, dane są badane i porządkowane w celu uzyskania wyników. Ta analiza pozwala zidentyfikować wzorce w celu ustalenia trendów i pokazuje wyniki w postaci raportów, wykresów lub nawet konkretnych zaleceń. Misją tych wyników jest określenie, w jaki sposób moąna pomóc osiągnąć cel biznesowy, przenosząc go na określone działania.
But we must be sure of one thing: the binomial Big Data analysis is the convergence point for other tools and technologies such as wireless connectivity, AI or the Cloud, as they converge on this data analysis.