Čtyři znamení, že potřebujete datové jezero. Hned.

Podle prognóz se digitální univerzum, které zahrnuje většinu dat, které podniky potřebují, bude v příštím desetiletí rozrůstat tempem 40 % ročně. Podniky potřebují analýzu dat, aby si zachovaly konkurenceschopnost a dokázaly naplňovat potřeby informační generace. Datová jezera, která dokáží třídit, ukládat a analyzovat velká množství dat pro mnoho různých účelů – od předvídání kupního chování po podporu inovačních projektů, které zlepší služby zákazníkům nebo zvýší produktivitu podniku – mají značný pozitivní transformační potenciál. Analýza dat by již neměla být vytouženým cílem, ale realitou.

Mnoho organizací však ustrne v raných fázích. 49 % podniků ví, že může z dat získat cenné informace, ale neví jak. Jednou z příčin je, že se mnohdy IT a zbytek firmy neshodne na nejlepších způsobech využití a obchodních cílech projektů velkých dat. Některé podniky experimentují se základní analýzou dat (a některé ještě ani nezačaly), řada jiných není připravena postoupit na další úroveň, která je podstatně rozsáhlejší a složitější. Pouhých 19 % podniků v současné době dokáže být neustále „na příjmu“ a fungovat v reálném čase jako celek a téměř třetina o to ani nezačala usilovat.

Jak tedy poznáte, že potřebujete rozšířit své kapacity a možnosti a investovat do datového jezera?

Podle mých zkušeností existují čtyři jednoznačná znamení:

Složitost provozu: Snažíte se přizpůsobit infrastrukturu rostoucím požadavkům, ale nemáte přidělený dostatek pracovníků k zajištění plnohodnotné podpory na plný úvazek. Tradiční datové zdroje „1. úrovně“ nebývají vždy virtuálně sloučené, což omezuje velikost úložišť, kterou mohou jednotliví správci zvládat.

Provozní náklady: Snažíte se snížit provozní náklady, ale obchodní požadavky na IT se stále vrší. Stejná provozní omezení, které brání rozšířit podporu, vedou ke zvyšování provozních nákladů na řízení  IT zdrojů. Abyste dokázali požadavkům vyhovět, potřebujete buď navýšit počet pracovních míst nebo více investovat do externí podpory pro sledování, správu, implementaci a zlepšování systémů.

Zátěž pro provoz: Vaše stávající analytické aplikace zatěžují produkční systémy. Analýza v reálném čase dokáže být značně náročná na výpočetní zdroje, ať se jedná o vytěžování informací z desítek videopřenosů v HD nebo prohledávání záplavy sociálního obsahu. Pro analýzu je nutné vyčlenit samostatné zdroje, aby uživatelé provozních systémů nepociťovali pokles výkonu. K tomu slouží právě datová jezera.

Multiprotokolová analýza: Vaši datoví vědci provozují aplikace na různých distribucích Hadoop a vy jim potřebujete zpřístupňovat data. Podniky budou v budoucnu potřebovat podporu více protokolů kvůli dalšímu experimentování s analýzou, což musíte zohlednit ve své strategii datového jezera.

Různá podniková oddělení jako marketing jsou hnací silou využití analýzy dat. Sbírají informace, které jim pomohou lépe pochopit zákazníky a patřičně přizpůsobit komunikaci. Postupně přínosy analýzy objevují i další složky podniku, od HR přes IT po provoz.

Každé odvětví – od finančních služeb po maloobchod, od průmyslové výroby po média – se domnívá, že jeho problémy, výzvy a příležitosti jsou jedinečné. Odhlédneme-li však od specifických detailů, vždy se dostaneme k uvedeným obecně platným otázkám. Co všechny sjednocuje a společně charakterizuje, je transformace, kterou přináší informační technologie, a ohromný potenciál velkých dat.

I když ne každý je připravený na zavedení analýzy dat, většina by měla alespoň začít s přípravami, jinak se vystavuje riziku, že zůstane pozadu, zatímco konkurenti budou data využívat k odlišení. Abychom tyto snahy usnadnili, založili jsme nedávno Nadaci pro datová jezera, abychom podnikům pomohli konsolidovat nestrukturovaná data, eliminovat izolovaná datová sila, snižovat náklady a zvyšovat efektivitu. Společnosti jako BAE Systems již analýzu dat ku svému prospěchu běžně využívají a je jen otázkou času, než se začnou přidávat další.

V několika příštích příspěvcích bych se chtěl věnovat specifickým otázkám některých odvětví a zároveň šířeji pojednat o potenciálu velkých dat při jejich řešení. Těším se na vaše názory v komentářích.

Napsat komentář

Vaše emailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *