Mikä on Big Data?
Big Data on päivittäin uittamamme tiedon valtameri – valtava määrä tietokoneidemme, mobiililaitteidemme ja konetunnistimiemme tuottamaa dataa.
Big data -määritys yksityiskohtaisesti
Big Data on päivittäin uittamamme tiedon valtameri – valtava määrä tietokoneidemme, mobiililaitteidemme ja koneasentajiemme tuottamaa dataa. Organisaatiot käyttävät näitä tietoja päätöksenteon edistämiseen, prosessien ja käytäntöjen parantamiseen sekä asiakaskeskeisten tuotteiden, palvelujen ja kokemusten luomiseen. Big Data määritellään ”suureksi” paitsi volyyminsa, myös luonteensa moninaisuuden ja monimutkaisuuden vuoksi. Tyypillisesti se ylittää perinteisten tietokantojen kapasiteetin sen tallentamiseen, hallintaan ja käsittelyyn. Big Data voi tulla mistä tahansa tai mistä tahansa maasta, jota voimme seurata digitaalisesti. Sääsatelliitit, Esineiden internet (IoT) -laitteet, liikennekamerat, sosiaalisen median trendit – nämä ovat vain muutamia louhittavia ja analysoitavia tietolähteitä, jotka tekevät yrityksistä kestävämpiä ja kilpailukykyisempiä.
Big Data analytiikan merkitys
Big Datan todellista arvoa mitataan sillä, missä määrin pystyt analysoimaan ja ymmärtämään sitä. Tekoäly (AI), koneoppiminen ja modernit tietokantateknologiat mahdollistavat Big Data -visualisoinnin ja -analyysin, jonka avulla saadaan käyttökelpoisia oivalluksia – reaaliajassa. Big Data -analytiikka auttaa yrityksiä tuomaan dataa toimimaan – toteuttamaan uusia mahdollisuuksia ja rakentamaan liiketoimintamalleja. Kuten geoffrey Moore, kirjailija ja johdon analyytikko, osuvasti totesi: ”Ilman Big Data analytiikkaaYritykset ovat sokeita ja kuuroja, vaeltaen verkolle kuin peura valtatiellä.”
Big datan kehitys
Niin käsittämättömältä kuin nykyään näyttää, Apollon ohjaustietokone vei ensimmäisen avaruusaluksen kuuhun alle 80 kilotavua muistia. Sen jälkeen tietotekniikka on kasvanut eksponentiaalisesti – ja datan tuottaminen sen mukana. Itse asiassa maailman teknologinen kapasiteetti tietojen tallentamiseen on kaksinkertaistunut noin joka kolmas vuosi 1980-luvulta lähtien. Hieman yli 50 vuotta sitten Apollo 11:n nostamisen jälkeen koko maailmassa tuotetun digitaalisen datan määrä olisi voinut mahtua keskimääräiseen kannettavaan tietokoneeseen. Vuonna 2020 Statista arvioi 64,2ZB-datan syntyneen tai replikoituneen ja "Seuraavien viiden vuoden aikana luodun digitaalisen datan määrä on suurempi kuin kaksi kertaa suurempi kuin digitaalisen tallennuksen jälkeen syntyneen datan määrä."
Kun ohjelmistot ja teknologia kehittyvät yhä enemmän, vähemmän käyttökelpoiset ei-digitaaliset järjestelmät ovat vertailun vuoksi. Digitaalisesti tuotettu ja kerätty data vaatii sen käsittelyyn kehittyneempiä tiedonhallintajärjestelmiä. Lisäksi sosiaalisen median alustojen, älypuhelinteknologioiden ja digitaalisesti liitettyjen IoT-laitteiden räjähdysmäinen kasvu on auttanut luomaan nykyisen Big Data -aikakauden.
Big datan tyypit: Mikä on rakenteellinen ja rakenteeton data?
Tietojoukot luokitellaan tyypillisesti kolmeen tyyppiin sen rakenteen ja sen perusteella, kuinka suoraviivainen (tai ei) se on indeksoida.
Big datan kolme tyyppiä
- Strukturoitu data: Tällainen data on yksinkertaisin järjestää ja etsiä. Se voi sisältää muun muassa taloudellisia tietoja, konelokeja ja demografisia tietoja. Excel-laskentataulukko, jossa on ennalta määritettyjen sarakkeiden ja rivien asettelu, on hyvä tapa hahmottaa jäsenneltyjä tietoja. Sen komponentit on helppo luokitella, joten tietokannan suunnittelijat ja järjestelmänvalvojat voivat määrittää yksinkertaisia algoritmeja hakua ja analyysia varten. Siinäkin tapauksessa, että strukturoitua dataa on valtavasti, sitä ei välttämättä voida luokitella Big Dataksi, koska strukturoitu data yksinään on suhteellisen yksinkertaista hallita eikä siksi täytä Big Datan määrittäviä kriteerejä. Perinteisesti tietokannat ovat käyttäneet strukturoidun kyselykielen (SQL) ohjelmointikieltä strukturoidun datan hallintaan. IBM kehitti SQL:n 1970-luvulla, jotta kehittäjät voisivat luoda ja hallita relaatiotietokantoja (taulukkolaskentatyylisiä) tietokantoja, jotka alkoivat ottaa käyttöön silloin.
- Rakenteeton data: Tämä tietoluokka voi sisältää asioita, kuten sosiaalisen median julkaisuja, äänitiedostoja, kuvia ja avoimia asiakaskommentteja. Tällaisia tietoja ei voida helposti tallentaa vakiorivisarakkeiden relaatiotietokantoihin. Perinteisesti yritykset, jotka halusivat etsiä, hallita tai analysoida suuria määriä rakenteetonta dataa, joutuivat käyttämään työläitä manuaalisia prosesseja. Tällaisten tietojen analysoinnin ja ymmärtämisen mahdollisesta arvosta ei koskaan kysytty, mutta niiden kustannukset olivat usein liian kohtuuttomia, jotta niistä olisi ollut hyötyä. Koska aikaa kului, tulokset olivat usein vanhentuneita ennen kuin niitä edes toimitettiin. Laskentataulukoiden tai relaatiotietokantojen sijaan rakenteeton data tallennetaan yleensä tietojärviin, tietovarastoihin ja NoSQL-tietokantoihin.
- Puolistrukturoitu data: Kuten se kuulostaa, puolistrukturoitu data on strukturoidun ja rakenteettoman datan hybridi. Sähköpostit ovat hyvä esimerkki siitä, että ne sisältävät viestin runkoon rakenteetonta tietoa sekä lisää organisatorisia ominaisuuksia, kuten lähettäjän, vastaanottajan, aiheen ja päivämäärän. Laitteet, jotka käyttävät maantieteellisiä tunnisteita, aikaleimoja tai semanttisia tunnisteita, voivat myös toimittaa strukturoitua tietoa rakenteettoman sisällön rinnalla. Esimerkiksi tunnistamaton älypuhelimen kuva voi silti kertoa, että se on selfie, ja aika ja paikka, jossa se otettiin. Moderni tietokanta, jossa käytetään tekoälyteknologiaa, ei vain heti tunnistaa erityyppisiä tietoja, se voi myös generoida algoritmeja reaaliajassa hallinnoidakseen ja analysoidakseen tehokkaasti erilaisia tietojoukkoja.
Big datan lähteet
Dataa tuottavien asioiden kirjo kasvaa ilmiömäisellä vauhdilla – drone-satelliiteista paahtajiin. Luokitusta varten tietolähteet jaetaan yleensä kolmeen tyyppiin:
Sosiaaliset tiedot
Kuten äänetkin, sosiaalinen data syntyy sosiaalisen median kommenteista, julkaisuista, kuvista ja yhä enenevässä määrin videoista. Ja 4g- ja 5G-matkapuhelinverkkojen lisääntyvän maailmanlaajuisen ubiquityn myötä arvioidaan, että niiden ihmisten määrä maailmassa, jotka säännöllisesti katselevat videosisältöä älypuhelimillaan, nousee 2,72 miljardiin vuoteen 2023 mennessä. Vaikka sosiaalisen median trendit ja sen käyttö yleensä muuttuvat nopeasti ja arvaamattomasti, ei muutu sen vakaa kasvu digitaalisen datan tuottajana.
Konetiedot
IoT-laitteet ja -koneet on varustettu antureilla ja niillä on kyky lähettää ja vastaanottaa digitaalista dataa. IoT-anturit auttavat yrityksiä keräämään ja prosessoimaan konetietoja laitteista, ajoneuvoista ja laitteista koko liiketoiminnassa. Globaalisti dataa tuottavien asioiden määrä kasvaa nopeasti – sää- ja liikennesensoreista turvavalvontaan. IDC arvioi, että vuoteen 2025 mennessä maapallolla on yli 40 miljardia IoT-laitetta, jotka tuottavat lähes puolet maailman digitaalisesta kokonaisdatasta.
Tapahtumatiedot
Tämä on yksi maailman nopeimmin liikkuvasta ja kasvavasta datasta. Esimerkiksi suuren kansainvälisen vähittäiskauppiaan tiedetään käsittelevän yli miljoona asiakastapahtumaa tunnissa. Ja kun lisäät kaikki maailman osto- ja pankkitapahtumat, saat kuvan luotavan datan huikeasta määrästä. Lisäksi tapahtumatiedot koostuvat yhä enemmän puolistrukturoidusta datasta, kuten kuvista ja kommenteista, mikä tekee siitä entistäkin monimutkaisempaa hallita ja käsitellä.
Viisi V:tä, jotka määrittelevät Big Datan
Vain koska tietojoukko on suuri, se ei välttämättä ole Big Data. Jotta tiedot voidaan luokitella sellaisiksi, niillä on oltava vähintään seuraavat viisi ominaisuutta:
Big datan viisi ominaispiirrettä, joita kutsutaan 5V:iksi
- Volyymi: Vaikka volyymi ei ole missään nimessä ainoa komponentti, joka tekee Big Datasta ”suuren”, se on varmasti ensisijainen ominaisuus. Big Datan täydellinen hallinta ja hyödyntäminen edellyttää kehittyneitä algoritmeja ja tekoälyyn perustuvaa analytiikkaa. Mutta ennen kuin mitään niistä voi tapahtua, on oltava turvallinen ja luotettava keino suurten yritysten hallussa olevien monien teratavujen tallentamiseen, järjestämiseen ja noutamiseen.
- Nopeus: Aiemmin kaikki luodut tiedot jouduttiin myöhemmin syöttämään perinteiseen tietokantajärjestelmään – usein manuaalisesti – ennen kuin niitä voitiin analysoida tai hakea. Tällä hetkellä Big Data -teknologian avulla tietokannat voivat käsitellä, analysoida ja konfiguroida dataa, kun sitä luodaan – joskus millisekunneissa. Yrityksille tämä tarkoittaa, että reaaliaikaista dataa voidaan käyttää taloudellisten mahdollisuuksien keräämiseen, asiakkaiden tarpeisiin vastaamiseen, petosten estämiseen ja muun toiminnan käsittelyyn, jossa nopeus on kriittinen.
- Lajike: Pelkästään strukturoidusta datasta koostuvat tietokokonaisuudet eivät välttämättä ole Big Dataa, olivatpa ne kuinka laajoja tahansa. Big Data koostuu tyypillisesti strukturoidun, rakenteettoman ja puolistrukturoidun datan yhdistelmistä. Perinteisillä tietokannoilla ja tiedonhallintaratkaisuilla ei ole joustavuutta ja mahdollisuuksia hallita big datan muodostavia monimutkaisia, erilaisia tietokokonaisuuksia.
- Todenperäisyys: Vaikka nykyaikainen tietokantateknologia mahdollistaa sen, että yritykset voivat kerätä ja ymmärtää huikeita määriä ja big datan tyyppejä, se on arvokasta vain, jos se on täsmällistä, relevanttia ja oikea-aikaista. Perinteisissä tietokannoissa, jotka oli täytetty vain strukturoidulla datalla, syntaktiset virheet ja kirjoitusvirheet olivat tavallisia syyllisiä tietojen tarkkuuteen. Rakenteettomalla datalla on aivan uudenlaisia todenmukaisuushaasteita. Ihmisten ennakkoluuloilla, sosiaalisella melulla ja tiedon alkuperään liittyvillä kysymyksillä voi olla vaikutusta tiedon laatuun.
- Arvo: Big Data -analyysin tulokset ovat usein kiehtovia ja odottamattomia. Yrityksille Big Data -analytiikan on kuitenkin tuotettava oivalluksia, jotka voivat auttaa yrityksiä kehittymään kilpailukykyisemmiksi ja kestävämmiksi – ja palvelemaan asiakkaitaan paremmin. Nykyaikaiset big data -teknologiat avaavat valmiudet kerätä ja hakea dataa, josta on mitattavissa mitattavissa oleva hyöty sekä pohjimmaisille että toiminnallisille sietokyvylle.
Big Datan hyödyt
Nykyaikaisten Big Data -hallintaratkaisujen avulla yritykset voivat muuttaa raakadatan merkityksellisiksi analyyseiksi – ennennäkemättömällä nopeudella ja tarkkuudella.
Tuote- ja palvelukehitys: Big Data -analytiikan avulla tuotekehittäjät voivat analysoida strukturoimatonta dataa, kuten asiakasarvioita ja kulttuuritrendejä, ja reagoida nopeasti.
Ennakoiva kunnossapito: kansainvälisessä tutkimuksessa McKinsey havaitsi, että IoT-pohjaisten koneiden Big Datan analyysi vähensi laitteiden ylläpitokustannuksia jopa 40 %.
Asiakaskokemus: Globaalien yritysjohtajien vuoden 2020 kyselyssä Gartner totesi, että ”kasvavat yritykset keräävät asiakaskokemustietoja aktiivisemmin kuin nongrowth yritykset.” Analysoimalla tätä Big Dataa yritykset voivat parantaa ja yksilöllistää asiakkaidensa kokemusta brändistään. Big Datan lisäksi cX-tiimit ottavat yhä enemmän huomioon ”paksua dataa”. Nämä laadulliset näkemykset asiakkaiden havainnoista, tunteista ja reaktioista parantavat Big Dataa ja antavat yrityksille kattavamman ymmärryksen asiakkaistaan.
Sietokyky ja riskinhallinta: COVID-19-pandemia oli monille yritysjohtajille voimakas herääminen, kun he ymmärsivät, kuinka haavoittuvaisia heidän toimintansa olivat häiriöiden vuoksi. Big Data -analytiikan avulla yritykset voivat ennakoida riskejä ja varautua odottamattomiin tilanteisiin.
Kustannussäästöt ja suurempi tehokkuus: Kun yritykset käyttävät edistynyttä Big Data -analytiikkaa kaikissa organisaation prosesseissa, ne pystyvät paitsi havaitsemaan tehottomuutta myös toteuttamaan nopeita ja tehokkaita ratkaisuja.
Parempi kilpailukyky: Big Datasta saadut oivallukset voivat auttaa yrityksiä säästämään rahaa, miellyttämään asiakkaita, tekemään parempia tuotteita ja innovoimaan liiketoimintaa.
Tekoäly ja Big Data
Big Datan hallinta on riippuvainen järjestelmistä, joilla on kyky käsitellä ja tarkoituksellisesti analysoida valtavia määriä erilaista ja monimutkaista tietoa. Tässä suhteessa Big Datalla ja tekoälyllä on jokseenkin vastavuoroinen suhde. Big Datalla ei olisi paljon käytännön käyttöä ilman tekoälyä organisoida ja analysoida sitä. Tekoäly on riippuvainen Big Datan sisältämien tietokokonaisuuksien laajuudesta, jotta voidaan toimittaa riittävän luotettavaa analytiikkaa, jotta se olisi toimintakelpoista. Kuten Forrester Research -analyytikko Brandon Purcell toteaa, ”Data on tekoälyn elinehto. Tekoälyjärjestelmän on opittava datasta voidakseen täyttää tehtävänsä.”
"Data on tekoälyn elinehto. Tekoälyjärjestelmän on opittava datasta voidakseen täyttää tehtävänsä.&tarjous;
Brandon Purcell, analyytikko, Forrester Research
Big Datan lisäksi organisaatiot käyttävät yhä enemmän ”pientä dataa” tekoäly- ja koneoppimisalgoritmiensa kouluttamiseen. Pienet aineistot – kuten markkinointitutkimukset, laskentataulukot, sähköpostit, kokoushuomautukset ja jopa yksittäiset sosiaalisen median julkaisut – jäävät usein huomiotta, mutta ne voivat sisältää arvokasta tietoa. Mitä enemmän materiaalia algoritmien on opittava, sitä parempi tuotos on.
Koneoppiminen ja Big Data
Koneoppimisalgoritmit määrittävät saapuvat tiedot ja tunnistavat niissä olevia malleja. Nämä tiedot toimitetaan liiketoimintapäätösten tueksi ja prosessien automatisoimiseksi. Koneoppiminen menestyy Big Datassa, koska mitä vakaampia aineistot analysoidaan, sitä suurempi on järjestelmän mahdollisuus oppia ja jatkuvasti kehittää ja mukauttaa prosessejaan.
Big data -teknologia
Big data -arkkitehtuuri
Rakennusalan arkkitehtuurin tavoin Big Data -arkkitehtuuri on pohjarakenteen suunnitelma siitä, miten yritykset hallitsevat ja analysoivat tietojaan. Big Data -arkkitehtuuri kartoittaa prosessit, joita tarvitaan big datan hallintaan matkalla neljän peruskerroksen läpi tietolähteistä tietojen tallennukseen, sitten Big Data -analyysiin ja lopuksi siihen kulutuskerrokseen, jossa analysoidut tulokset esitetään business intelligencenä.
Big Data -analytiikka
Tämä prosessi mahdollistaa merkityksellisen datan visualisoinnin käyttämällä tietomallinnusta ja Big Data -ominaisuuksille ominaisia algoritmeja. MIT Sloan School of Managementin perusteellisessa tutkimuksessa ja kyselyssä kysyttiin yli 2000 yritysjohtajalta yrityksen big data -analyysikokemuksesta. Ei ole yllättävää, että ne, jotka olivat sitoutuneita ja tukeneet Big Data management -strategioidensa kehittämistä, saavuttivat mitattavin hyödylliset liiketoiminnan tulokset.
Big Data ja Apache Hadoop
Kuva 10 dimes yhdessä isossa laatikossa sekoitettuna 100 nikkeliin. Sitten kuva 10 pienempää laatikkoa, vierekkäin, kussakin 10 nikkeliä ja vain yksi dime. Missä skenaariossa himmennysten havaitseminen helpottuu? Hadoop toimii periaatteessa tämän periaatteen mukaisesti. Se on avoimen lähdekoodin kehys hajautetun Big Data -käsittelyn hallintaan monien liitettyjen tietokoneiden verkossa. Sen sijaan, että käyttäisit yhtä suurta tietokonetta kaiken datan tallentamiseen ja käsittelyyn, Hadoop ryhmittelee useita tietokoneita lähes rajattomasti skaalautuvaan verkkoon ja analysoi tiedot rinnakkain. Tämä prosessi käyttää tyypillisesti ohjelmointimalliaMapReduce, joka koordinoi Big Datan käsittelyä varaamalla hajautettuja tietokoneita.
Tietojärvet, tietovarastot ja NoSQL
Rakenteellisten tietojen tallentamiseen käytetään perinteisiä SQL-taulukkotyylisiä tietokantoja. Rakenteeton ja puolirakenteinen Big Data vaatii ainutlaatuisia tallennus- ja käsittelyparadigmoja, koska se ei sovellu indeksoitavaksi ja luokiteltavaksi. Tietojärvet, tietovarastot ja NoSQL-tietokannat ovat kaikki tietovarastoja, jotka hallitsevat ei-perinteisiä tietojoukkoja. Tietojärvi on valtava raakatietovaranto, jota ei ole vielä käsitelty. Tietovarasto on tietohakemisto tiedoille, jotka on jo käsitelty tiettyä tarkoitusta varten. NoSQL-tietokannat tarjoavat joustavan kaavion, jota voidaan muokata käsiteltävien tietojen luonteen mukaan. Jokaisella näistä järjestelmistä on omat vahvuutensa ja heikkoutensa, ja monet yritykset käyttävät näiden eri tietovarastojen yhdistelmää tarpeisiinsa parhaiten sopiviksi.
In-memory-tietokannat
Perinteiset levypohjaiset tietokannat kehitettiin SQL ja relaatiotietokantateknologiat huomioon ottaen. Vaikka he osaavat käsitellä suuria määriä rakenteellista dataa, niitä ei yksinkertaisesti ole suunniteltu parhaiten tallentamaan ja käsittelemään rakenteetonta dataa. In-memory-tietokannoissa käsittely ja analysointi tapahtuvat kokonaan RAM-muistissa, eikä tietoja tarvitse hakea levypohjaisesta järjestelmästä. In-memory-tietokannat perustuvat myös hajautettuihin arkkitehtuureihin. Tämä tarkoittaa, että ne voivat saavuttaa paljon suurempia nopeuksia käyttämällä rinnakkaiskäsittelyä yksittäisen solmun, levypohjaisten tietokantamallien sijaan.
Miten Big Data toimii
Big Data toimii, kun sen analyysi tuottaa merkityksellisiä ja toteuttamiskelpoisia oivalluksia, jotka merkittävästi parantavat liiketoimintaa. Valmistauduttaessa Big Data -muutokseen yritysten tulisi varmistaa, että niiden järjestelmät ja prosessit ovat riittävän valmiita big datan keräämiseen, tallentamiseen ja analysointiin.
Big Datan käytön kolme tärkeintä vaihetta
- Kerää Big Data. Suuri osa big datasta koostuu massiivisista rakenteettomista datajoukoista, jotka tulvivat toisistaan poikkeavista ja epäjohdonmukaisista lähteistä. Perinteiset levypohjaiset tietokannat ja tietojen integrointimekanismit eivät yksinkertaisesti vastaa tätä tehtävää. Big Datan hallinta edellyttää big data -kohtaisten in-memory-tietokantaratkaisujen ja ohjelmistoratkaisujen käyttöönottoa.
- Tallenna big data. Nimensä mukaisesti Big Data on laaja. Monilla yrityksillä on olemassa olevia tallennusratkaisuja olemassa olevaan dataan ja ne toivovat säästävänsä hankkimalla varastoja uudelleen big data -käsittelytarpeidensa täyttämiseksi. Big Data toimii kuitenkin parhaiten, kun sen kokoa ja muistia koskevat rajoitukset eivät rajoita sitä. Yritykset, jotka eivät integroi pilvitallennusratkaisuja Big Data -malleihinsa alusta alkaen, ovat usein pahoillaan tästä muutaman kuukauden päästä.
- Analysoi Big Data. Ilman tekoälyn ja koneoppimisteknologian soveltamista Big Data -analyysiin ei yksinkertaisesti ole mahdollista hyödyntää sen koko potentiaalia. Yksi viidestä V:n Big Data -datasta on ”nopeus”. Jotta Big Data -oivallukset olisivat toimintakelpoisia ja arvokkaita, niiden on tultava nopeasti. Analytiikkaprosessien on oltava itseoptimoivia ja pystyttävä oppimaan kokemuksesta säännöllisesti – lopputulos, joka voidaan saavuttaa vain tekoälytoimintojen ja modernin tietokantateknologian avulla.
Big Data -sovellukset
Big Datan tarjoamat näkemykset ja syvällinen oppiminen voivat hyödyttää lähes kaikkia yrityksiä tai toimialoja. Suuret organisaatiot, joilla on monimutkaisia operatiivisia toimivaltuuksia, pystyvät kuitenkin usein hyödyntämään Big Datan mielekkäimmin.
Taloushallinto The Journal of Big Data -lehdessä vuonna 2020 tehdyssä tutkimuksessa todetaan, että Big Datalla ”on tärkeä rooli rahoituspalvelualan muutoksessa erityisesti kaupan ja investointien, verouudistuksen, petosten havaitsemisen ja tutkinnan, riskianalyysin ja automaation aloilla”. Big Data on myös auttanut uudistamaan rahoitusalaa analysoimalla asiakastietoja ja palautetta, jotta saadaan arvokasta tietoa, jota tarvitaan asiakastyytyväisyyden ja -kokemuksen parantamiseen. Transaktioaineistot ovat maailman nopeimmin liikkuvia ja suurimpia. Kehittyneiden big data -hallintaratkaisujen yleistyminen auttaa pankkeja ja rahoituslaitoksia suojaamaan tätä dataa ja käyttämään sitä tavalla, joka hyödyttää ja suojaa sekä asiakasta että liiketoimintaa.
Terveydenhuolto Big Data -analyysin avulla terveydenhuollon ammattilaiset voivat tehdä tarkempia ja näyttöön perustuvia diagnooseja. Lisäksi Big Data auttaa sairaalan hallintovirkamiehiä havaitsemaan trendejä, hallitsemaan riskejä ja minimoimaan tarpeettomat menot – ohjaamalla mahdollisimman suuret budjetit potilashoidon ja tutkimuksen aloille. Pandemian keskellä tutkijat ympäri maailmaa kilpailevat kohti parempia tapoja hoitaa ja hallita COVID-19:ää – ja Big Datalla on valtava rooli tässä prosessissa. The Scientistin heinäkuussa 2020 julkaisemassa artikkelissa kuvataan, miten lääketieteelliset tiimit pystyivät tekemään yhteistyötä ja analysoimaan Big Dataa koronaviruksen torjumiseksi: ”Voimme muuttaa kliinisen tieteen tapaa hyödyntää Big Datan ja datatieteen työkaluja ja resursseja tavoilla, jotka eivät ole olleet mahdollisia.”
Kuljetus ja logistiikka Amazon Effect on termi, joka kuvaa, miten Amazon on asettanut palkin seuraavan päivän toimitusodotuksille, joissa asiakkaat vaativat nyt tällaista toimitusnopeutta mitä tahansa he tilaavat verkossa. Yrittäjä-lehti muistuttaa, että Amazon Effect -tapahtuman suorana seurauksena ”viimeisen mailin” logistinen kilpailu tulee kasvamaan kilpailukykyisemmäksi.” Logistiikkayritykset luottavat yhä enemmän Big Data -analytiikkaan reittisuunnittelun, kuorman yhdistämisen ja polttoainetehokkuustoimenpiteiden optimoimiseksi.
Koulutus Pandemian aikana oppilaitokset ympäri maailmaa ovat joutuneet uudistamaan opetussuunnitelmiaan ja opetusmenetelmiään etäoppimisen tueksi. Merkittävä haaste tälle prosessille on ollut luotettavien keinojen löytäminen opiskelijoiden suoriutumisen analysoimiseksi ja arvioimiseksi sekä verkko-opetusmenetelmien yleinen vaikuttavuus. Vuonna 2020 julkaistu artikkeli Big Datan vaikutuksesta koulutukseen ja verkko-oppimiseen tekee havainnon opettajista: ”Big data saa heidät tuntemaan olonsa paljon luottavaisemmaksi koulutuksen yksilöllistämisessä, yhdistetyn oppimisen kehittämisessä, arviointijärjestelmien muuttamisessa ja elinikäisen oppimisen edistämisessä.”
Energia ja energiatoimiala Yhdysvaltain mukaan. Bureau of Labour Statistics, energiayhtiöt käyttävät yli 1,4 miljardia dollaria mittarinlukijoihin ja luottavat tyypillisesti analogisiin mittareihin ja harvoin toistuviin manuaalisiin lukemiin. Älykkäät mittarinlukijat toimittavat digitaalista dataa monta kertaa päivässä, ja Big Data -analyysin ansiosta tämä intel voi edistää tehokkaampaa energiankäyttöä ja tarkempaa hinnoittelua ja ennusteita. Lisäksi kun kenttätyöntekijät vapautetaan mittarilukemasta, tietojen kerääminen ja analysointi voivat auttaa heitä sijoittamaan heidät nopeammin sinne, missä korjauksia ja päivityksiä tarvitaan kipeimmin.
Big data -usein kysytyt kysymykset
Tutustu SAP:n tiedonhallintaratkaisuihin
Hallinnoi monipuolista tietoinfrastruktuuria ja yhdistä tietosi liiketoimintatietoja varten.
Ideoita, joita et löydä mistään muualta
Tilaa business intelligence -annos suoraan saapuneiden kansioosi.