Wpływ analizy Big Data na decyzje biznesowe

Termin Big Data odnosi się do ogromnych ilości danych pozyskiwanych z wielu źródeł i przetwarzanych w celu wydobycia cennych spostrzeżeń. Z tego artykułu dowiesz się, w jaki sposób analityka Big Data wpływa na decyzje biznesowe. Przedstawiamy też potencjalne korzyści, jakie rozwiązanie to zapewnia firmom.

Co to jest Big Data?

Big Data odnosi się do obszernych zbiorów danych charakteryzujących się ogromną objętością, różnorodnością oraz szybkością przechowywania i wyszukiwania. Te zestawy danych składają się z różnych formatów, struktur i typów – w tym tekstu, obrazów, dźwięków, filmów, liczb, geolokalizacji i innych. Jedną z kluczowych cech Big Data jest to, że pochodzą one z wielu źródeł, takich jak:

• media społecznościowe,
• urządzenia mobilne,
• czujniki IoT,
• strony i aplikacje internetowe,
• dokumenty,
• e-maile.

Rozwój technologii i cyfryzacja przyczyniły się do wzrostu rozpowszechnienia tego zjawiska. Według raportu IDC globalna ilość danych do 2025 r. ma wzrosnąć do 175 zettabajtów. Oznacza to trzykrotny wzrost w ciągu zaledwie pięciu lat. Co oznacza to dla firm, które chcą wykorzystać Big Data w swojej działalności?

Analiza Big Data – wyzwania stojące przed organizacjami

Big Data stanowi wyzwanie dla tradycyjnych metod analizy danych, ponieważ wymaga nowych narzędzi, technik i umiejętności. Nie wystarczy już korzystać z prostych arkuszy kalkulacyjnych czy relacyjnych baz danych. Potrzebne są zaawansowane systemy, które pozwalają na wyciąganie wartościowych wniosków z danych w sposób szybki i jednocześnie efektywny. 

Kolejnym istotnym wyzwaniem jest zapewnienie odpowiedniej mocy obliczeniowej. Skutecznie gromadzenie, przechowywanie i zarządzanie danymi w różnych formatach wymaga wdrożenia wydajnej i niezawodnej infrastruktury IT, która będzie odporna na cyberataki.

W miarę wzrostu ilości danych i potrzeb obliczeniowych, organizacje muszą być w stanie łatwo skalować swoje zasoby. W przypadku analizy Big Data kluczowa jest więc elastyczność w dostosowywaniu mocy obliczeniowej do bieżących potrzeb.

Jak analizować Big Data?

Jak już zostało wspomniane, Big Data wymaga specjalistycznej wiedzy i umiejętności, aby możliwe było pozyskiwanie, analizowanie i interpretowanie danych z wielu źródeł i na wielu poziomach. W tym celu stosuje się różne metody.

• Data mining – odnosi się do automatycznego wyszukiwania wzorców, zależności i trendów w dużych zbiorach z wykorzystaniem algorytmów statystycznych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
  
  
• Business intelligence – polega na zbieraniu, integracji, analizie i prezentacji danych biznesowych przy użyciu narzędzi analitycznych i raportowych w celu wspomagania podejmowania decyzji i monitorowania wyników.
  
  
• Wizualizacja danych – to sposób przedstawiania wyników w formie graficznej, takiej jak wykresy, mapy, diagramy, tabele, dashboards i inne. Celem jest ułatwienie zrozumienia i interpretacji danych.
  
  
• Badania eksploracyjne – polegają na poznawaniu danych bez wcześniej ustalonych hipotez czy założeń. Ich celem jest identyfikacja potencjalnych wzorców, trendów lub anomalii, które mogą prowadzić do podejmowania trafniejszych decyzji biznesowych.

Jakie korzyści daje Big Data?

Big Data daje wiele korzyści dla firm, które potrafią je wykorzystać w sposób strategiczny i efektywny. Niektóre z nich opisujemy niżej.

• Lepsze poznanie klientów – Big Data pozwala na analizę zachowań, preferencji, potrzeb i opinii klientów na podstawie danych z różnych kanałów komunikacji i interakcji. Dzięki temu można dostosować ofertę, promocję do rzeczywistych oczekiwań konsumentów, a także przewidywać ich przyszłe zachowania i potrzeby.
  
  
• Optymalizacja i automatyzacja procesów – Big Data umożliwia monitorowanie danych w czasie rzeczywistym lub zbliżonym do niego, co zapewnia szybkie reagowanie na zmiany i dostosowywanie do warunków rynkowych. Firmy mogą wykorzystywać Big Data do optymalizacji i automatyzacji takich procesów jak produkcja, logistyka, marketing, sprzedaż czy obsługa klienta.
  
  
• Lepsze podejmowanie decyzji – Big Data daje dostęp do niezawodnych, aktualnych i kompleksowych informacji. Dzięki temu możesz opierać swoje operacje biznesowe na rzetelnych i szczegółowych danych, a nie na intuicji lub przypuszczeniach. W rezultacie możliwe jest zwiększenie wydajności, jakości i rentowności firmy, a jednocześnie ograniczenie ryzyka finansowego i uniknięcie błędów.
  
  
• Większa innowacyjność – Big Data pozwala na odkrywanie nowych możliwości, trendów i pomysłów na podstawie analizy danych pochodzących z różnych źródeł. To pozwala tworzyć nowe produkty, usługi, modele biznesowe, strategie i rozwiązania, które odpowiadają na bieżące potrzeby rynku i dają przewagę konkurencyjną w szerszym wymiarze.

3 kroki wdrażania analityki Big Data w operacjach biznesowych

Pomyślna integracja analityki Big Data z operacjami biznesowymi wymaga jednak dokładnego rozważenia i planowania. Oto trzy podstawowe kroki do skutecznego wdrożenia tej technologii.

• Ustal jasne cele analityki Big Data i upewnij się, że są one zgodne z ogólnymi celami biznesowymi.
• Zidentyfikuj niezbędne źródła danych i opracuj szczegółową strategię ich gromadzenia oraz przechowywania i zarządzania nimi.
• Wybierz odpowiednie narzędzia i techniki analityczne, aby wydobyć cenne wnioski z danych i bezproblemowo zintegrować je z istniejącymi operacjami biznesowymi.

Warto dodać, że podejmując decyzję o tym, jakich narzędzi użyć, powinieneś wykazać się rozeznaniem. Przydatność technologii należy oceniać zawsze na podstawie jego potencjalnego wkładu w zamierzony wynik, a także zgodności z istniejącymi w firmie systemami.

Dzięki wykorzystaniu gotowych platform chmurowych, które można skalować w zależności od potrzeb, analiza Big Data może być wydajniejsza, a podejmowanie decyzji bardziej świadome.