Big data označují velké množství dat, která již nemohou být zpracována klasickým softwarem nebo hardwarem a jejichž zpracování a analýza jsou provedeny pro konkrétní účel. Na rozdíl od velkých dat, malá data označují data, která jsou díky jejich objemu a formátu lidem dostupná.
S velkými daty se setkáváme v každodenních situacích, například při surfování na sociálních sítích nebo při vyhledávání na Googlu. Pro lepší vymezení velkých dat, analytik Doug Lane navrhl 3-V model, který uvádí, že big data jsou charakterizována svým objemem, rychlostí a různorodostí.
Big data mohou být použita mimo jiné pro zlepšení strategického směřování společnosti, pro deep-learning systémy, v boji proti zločinu a terorismu, k vědeckému zkoumání přírodních jevů (např. zemětřesení nebo změny klimatu), ale také pro nezákonná vyhodnocení, které mohou vést k vydírání nebo podvodům. Rozhodujícím faktorem nejsou ani tak velké objemy dat samy o sobě, ale to, co se s nimi následně stane.
Firmy mohou použít big data ke zvýšení svého obchodního úspěchu. Analytici velkých dat umožňují společnostem, kromě jiného, zlepšovat jejich obchodní rozhodnutí a vyhodnocovat rizika s větší přesností. Navíc, efektivnost obchodních procesů může být zvýšena díky analýze, vyhodnocení a propojení dat. Big data pomáhají společnostem ve výzkumu a vývoji vytvářet předpovědi o trendech, charakteristikách produktů atd. V poslední řadě, informace získané z velkých dat mohou být použity k nabídnutí personalizovaného zákaznického servisu.
Pro úspěšnou analýzu velkých dat je nutná vhodná strategie velkých dat, vhodná podniková kultura, personál s nezbytným know-how, efektivní technologie a v neposlední řadě vhodná strategie ochrany údajů. Analýza a zpracování velkých dat však nejen nabízejí příležitosti a šance, ale nesou s sebou také výzvy a rizika.
Hlavní výzvou pro společnosti je zajištění bezpečnosti dat a dodržování obecného nařízení o ochraně osobních údajů (GDPR). Pro firmy je navíc často obtížné najít a udržet si vhodné odborníky, kteří zvládnou komplexní technologii velkých dat. Projekty velkých dat jsou často spojené s velkými náklady a kvalita dat je často nízká. Nakonec je třeba z výsledků analýzy údajů vyvodit správné závěry a musí být učiněna správná rozhodnutí.
Big data označují velké množství dat, která již nemohou být zpracována klasickým softwarem nebo hardwarem a jejichž zpracování a analýza jsou provedeny pro konkrétní účel. Na rozdíl od velkých dat, malá data označují data, která jsou díky jejich objemu a formátu lidem dostupná.
S velkými daty se setkáváme v každodenních situacích, například při surfování na sociálních sítích nebo při vyhledávání na Googlu. Pro lepší vymezení velkých dat, analytik Doug Lane navrhl 3-V model, který uvádí, že big data jsou charakterizována svým objemem, rychlostí a různorodostí.
Big data mohou být použita mimo jiné pro zlepšení strategického směřování společnosti, pro deep-learning systémy, v boji proti zločinu a terorismu, k vědeckému zkoumání přírodních jevů (např. zemětřesení nebo změny klimatu), ale také pro nezákonná vyhodnocení, které mohou vést k vydírání nebo podvodům. Rozhodujícím faktorem nejsou ani tak velké objemy dat samy o sobě, ale to, co se s nimi následně stane.
Firmy mohou použít big data ke zvýšení svého obchodního úspěchu. Analytici velkých dat umožňují společnostem, kromě jiného, zlepšovat jejich obchodní rozhodnutí a vyhodnocovat rizika s větší přesností. Navíc, efektivnost obchodních procesů může být zvýšena díky analýze, vyhodnocení a propojení dat. Big data pomáhají společnostem ve výzkumu a vývoji vytvářet předpovědi o trendech, charakteristikách produktů atd. V poslední řadě, informace získané z velkých dat mohou být použity k nabídnutí personalizovaného zákaznického servisu.
Pro úspěšnou analýzu velkých dat je nutná vhodná strategie velkých dat, vhodná podniková kultura, personál s nezbytným know-how, efektivní technologie a v neposlední řadě vhodná strategie ochrany údajů. Analýza a zpracování velkých dat však nejen nabízejí příležitosti a šance, ale nesou s sebou také výzvy a rizika.
Hlavní výzvou pro společnosti je zajištění bezpečnosti dat a dodržování obecného nařízení o ochraně osobních údajů (GDPR). Pro firmy je navíc často obtížné najít a udržet si vhodné odborníky, kteří zvládnou komplexní technologii velkých dat. Projekty velkých dat jsou často spojené s velkými náklady a kvalita dat je často nízká. Nakonec je třeba z výsledků analýzy údajů vyvodit správné závěry a musí být učiněna správná rozhodnutí.
-
Add a note