Big data i analitika podataka: vodič za preduzeća

Preduzeća generišu više podataka nego ikad: prodaja, klijenti, operacije, veb, senzori. Ali gomilanje podataka nema svrhe ako se ne pretvore u odluke. Razlika između preduzeća koja rastu i onih koja stagniraju sve više leži u njihovoj sposobnosti da razumeju i iskoriste svoje podatke. Big data i analitika podataka su discipline koje pretvaraju tu planinu informacija u upotrebljivo znanje: šta funkcioniše, šta zakaže, šta će se desiti i šta je preporučljivo uraditi.

U ovom vodiču objašnjavamo šta je big data, koje vrste analitike postoje, koja arhitektura je potrebna i kako napraviti prve korake da podaci prestanu da budu trošak i postanu konkurentska prednost.

Šta je big data

Big data se odnosi na skupove podataka koji su toliko veliki, brzi ili raznovrsni da ih tradicionalni alati ne mogu obraditi. Obično se opisuje sa tri reči na slovo V: volume (velika količina), velocity (generišu se u realnom vremenu) i variety (strukturirani i nestrukturirani podaci, iz mnogo izvora). Ali veličina je najmanje važna: ono što je bitno nije imati mnogo podataka, već imati sposobnost da ih integrišeš, obradiš i izvučeš vrednost iz njih radi boljih odluka.

Vrste analitike

Ne odgovara svaka analitika na isto pitanje. Razumevanje četiri nivoa pomaže da se zna šta se može postići:

• Deskriptivna: šta se desilo (izveštaji i kontrolne table).
• Dijagnostička: zašto se desilo (analiza uzroka).
• Prediktivna: šta će se desiti (modeli koji predviđaju budućnost).
• Preskriptivna: šta je preporučljivo uraditi (preporuke za delovanje).

Od rasutih podataka do odluke

Veliki problem većine preduzeća nije nedostatak podataka, već to što su rasuti u silosima koji ne komuniciraju: CRM s jedne strane, računovodstvo s druge, veb posebno. Da bi se iskoristili, treba ih integrisati na zajedničkom mestu, očistiti i dati im skladnu strukturu. Tek tada se mogu ukrstiti (na primer, prodaja sa marketingom i podrškom) da bi se otkrili obrasci koji, posmatrani odvojeno, ostaju nevidljivi. Ta integracija je prvi korak svake ozbiljne strategije podataka.

Arhitektura podataka

Pretvaranje podataka u vrednost zahteva arhitekturu: pipeline koji prikuplja podatke iz izvora, transformiše ih i skladišti u centralni repozitorijum (data warehouse ili data lake), odakle ih alati za analitiku i veštačku inteligenciju koriste. Dobra arhitektura je ona koja garantuje da podaci stignu čisti, ažurni i pouzdani onome kome su potrebni. Bez tog temelja, kontrolne table prikazuju brojeve u koje niko ne veruje.

Kako početi sa podacima

Nije potrebno postaviti sve odjednom niti biti velika korporacija. Razumno je početi od konkretnog i vrednog poslovnog pitanja (na primer, koji klijenti će otići, ili koji proizvodi su zaista isplativi), integrisati podatke neophodne da se na njega odgovori i graditi odatle. Početi malo, dokazati vrednost i proširiti mnogo je efikasnije nego veliki projekat podataka koji traje godinama i nikad se ne koristi. Naredni delovi ovog klastera detaljnije obrađuju business intelligence, skladište podataka i prediktivnu analitiku.

U AxiomTech-u pomažemo preduzećima da pretvore svoje podatke u odluke: integracija, arhitektura podataka, kontrolne table i prediktivni modeli. Ako osećaš da imaš mnogo podataka, ali malo odgovora, ispričaj nam svoj slučaj.