Toto je objekt systému MBI.

MBI (Management Byznys Informatiky) je portál obsahující zobecněná řešení v řízení provozu a rozvoje IT, resp. podnikové informatiky.

Pokud máte zájem získat více informací o tomto objektu (vazby na další objekty, přílohy, apod.), ale i získat mnoho dalších užitečných materiálů, můžete tak učinit ZDE / (registrace je bezplatná).

Faktor : Big Data
Big Data
Kód faktoru

Standardní kód faktoru v MBI.

:
F457
Autor

Jméno a příjmení autora

:
Klapač, M., Krčma, M. (KIT, VŠE)
Podstatné charakteristik faktoru

Obsahové vymezení faktoru

1. Obsahové vymezení Big Data
  • Big Data je koncept, který definuje vlastnosti samotných dat , resp. technologie pro jejich efektivní zpracování a analýzu.
  • Zahrnuje v sobě nástroje a postupy pro práci s datovými objemy tak rozsáhlými a komplexními, že je při jejich ukládání, zpracování a analýze nemožné používat tradiční databázové a analytické nástroje .
  • Základní vymezení Big Data stojí na čtyřech hlavních charakteristikách:
    • Objem (Volume) - exponenciálně rostoucí, může být vyjádřen jak v datové jednotce (MB, GB, PB), tak v počtu souborů,
    • Rychlost (Velocity) - vyjadřuje rychlost streamování, ukládání a hlavně zpracování dat,
    • Různorodost (Variety) - je možnost více ukládaných a zpracovávaných datových formátů, a to jak strukturovaných, tak zejména nestrukturovaných či polostrukturovaných dat,
    • Komplexnost (Complexity) - představuje více standardů v rámci jednoho datového formátu (například různé typy videa) a navíc správa takových objemů dat, často z různých zdrojů trvale zvyšuje komplexnost řešení,
    • Důvěryhodnost (Veracity) - dosahování důvěry uživatelů v obsah a analytické výstupy z obrovských objemů dat. Zahrnuje i etické problémy spojenými s velkými objemy dat,
    • Hodnota (Value) - vyhodnocení použitelnosti a dodávané hodnoty ze analyzovaných dat.
2. Efekty a přínosy faktoru pro kvalitu řízení podniku a IT
  1. Otevření dosud nevyužitých informačních kanálů - sociální sítě, multimediální data či senzory výrobních zařízení, které mohou v kombinaci s původními datovými zdroji poskytovat prostor pro analýzy dosud nedosahovaného rozsahu,
  2. Využití tzv. Dark Data, tedy dat, která společnost shromažďovala, ale bylo nákladově neefektivní tato data analyzovat, a které na základě současných technologií mohou přinést transparentní informace využít je při rozhodovacích procesech,
  3. Uložená transakční data obsahují přesné a detailní informace o výkonnosti podnikových procesů. Tyto informace mohou sloužit pro zlepšování výkonnosti procesů a podávají více informací managementu při rozhodování za nejistoty. Toto platí pro všechny stupně managementu: strategický, taktický, operativní,
  4. Optimalizace výkonnosti organizace - ve vztahu k podnikovým procesům lze lépe monitorovat vliv změn na výkonnost, zjišťovat příčiny výkyvů ve výkonnosti a efektivně rozdělovat podnikové zdroje,
  5. Transparentnost - snadnější a rychlejší přístup k relevantním datům, dostupným napříč odloučenými odděleními,
  6. Využití analytických nástrojů - mohou výrazně zlepšit proces rozhodování, minimalizovat riziko nebo odhalit cenné informace v rozsáhlých objemech dat, které by jinak zůstaly skryté,
  7. Úzká segmentace zákazníků a vytvoření produktu, služby přesně podle jejich požadavků,
  8. Inovativní postupy pro modelování experimentů - možnost testovat hypotézy a analyzovat jejich výsledky pro důležitá investiční rozhodnutí, komplexní podpora vývoje nových produktů a služeb, jejichž vlastnosti a funkce pomáhá přesněji definovat analýza velkých objemů různorodých dat.
  9. In memory Analytics umožňuje snižovat nároky na vytváření vrstvy předagregovaných dat, neboť zde jsou detailní data uložena do paměti a kalkulace jsou vykonávány v nejvyšší rychlosti v okamžiku dotazu na ně.
3. Otázky, roblémy a omezení spojené s faktorem
  1. Jestliže společnost zanedbala správu dat v rámci databází a BI výstupy tak byly nekvalitní, Big Data není okamžitým a spásným řešením,
  2. Big Data nesou s sebou nové a podstatně vyšší nároky na kvalifikaci odborníků, a to jak na straně managementu nebo business analytiků (ti, co budou klást otázky – hypothesis-driven), tak na straně lidí, kteří budou data zkoumat,
  3. Data i ve velkých objemech a různorodosti dostávají smysl až ve chvíli, kdy jsou konfrontovány s nějakým modelem nebo hypotézou . Pokud hypotéza nebo model nejsou relevantní (business požadavky jsou špatně interpretovány), potom Big Data nepřináší přidanou hodnotu, naopak, spotřebovávají čas, prostředky a náklady,
  4. Nutnost využití clusterů (množin zařízení) ke správě a zpracování dat, což může (ale ne nutně) znamenat vyšší pořizovací náklady na HW (platí jen v případě on-premises řešení),
  5. Big Data, která jsou získávána prostřednictvím sociálních sítí, vyhledávání atd., mohou přinést cenné informace jedině za předpokladu reálně nastavených hypotéz (hypothesis-driven analytics) a k nim relevantních dat,
  6. K problémům Big Data patří především hrozby související se soukromím, bezpečností a vlastnictvím dat,
  7. Big Data není náhradou relačních databází – spíše se odhaduje, že technologie budou jedna od druhé přebírat best-practices až se nakonec sloučí.
4. Poznámky, reference
  • Slánský, D.: Data and Analytics for the 21st Century: Architecture and Governance, Professional Publishing, 2018. ISBN 978-80-88260-16-5,
  • Fowleruk, A. - Thoughts on NoSQL & Big Data Architecture. - (Marklogic [online]. 2013).
5. Příloha
  • Charakteristika faktoru je v přiloženém PDF dokumentu (zobrazení / stažení - ikonky v záhlaví stránky).
  • Obsah přiloženého dokumentu :
    • Obsahové vymezení Big Data,
    • Efekty a přínosy Big Data pro kvalitu řízení podniku a IT,
    • Problémy a omezení spojené s Big Data,
    • Potřeba řešení Big Data,
    • Principy řešení Big Data ,
    • Architektura Big Data,
    • Reference