Big Data – šta je to?

Big Data se odnosi na obimne i kompleksne skupove podataka koji premašuju mogućnosti obrade tradicionalnih baza podataka i alata.

Ono što izdvaja Big Data su tri karakteristike: Volumen, Brzina i Raznolikost.

• Volumen: Big Data uključuje ogromne količine informacija. Tradicionalne baze podataka mogu imati problema s obradom takvog obima, koji se često mjeri u terabajtima, petabajtima ili čak egzabajtima.
• Brzina: Brzina generisanja, obrade i analize podataka u stvarnom vremenu ključna je karakteristika Big Data. Ova brzina je posebno važna u situacijama gdje je brzo donošenje odluka esencijalno, kao u financijskim transakcijama ili praćenju trendova na društvenim mrežama.
• Raznolikost: Big Data obuhvata raznolike vrste podataka i formate, uključujući strukturisane, polustrukturisane i nestrukturisane podatke. Ova raznolikost uključuje tekst, slike, videozapise, objave na društvenim mrežama, podatke senzora i još mnogo toga. Upravljanje i analiza takvih raznovrsnih izvora podataka predstavljaju jedinstvene izazove.

Osim toga, u raspravama o Big Data često se spominju još dvije karakteristike:

• Vjerodostojnost: Ovo se odnosi na pouzdanost i tačnost podataka. S obzirom na obilje podataka iz različitih izvora, osiguravanje kvalitete i pouzdanosti informacija postaje ključno za značajnu analizu i donošenje odluka.
• Vrijednost: Konačni cilj rukovanja Big Data je izvlačenje vrijednosti. Izdvajanje operativnih spoznaja i značajnih informacija iz velikih skupova podataka može dovesti do poboljšanog donošenja odluka, inovacija i konkurentske prednosti za poslovne subjekte i organizacije.

U savremenom okruženju, potencijal Big Data ide izvan poslovnih primjena. Ima ključnu ulogu u područjima poput zdravstva, gdje se može koristiti za prediktivnu analizu i personaliziranu medicinu, te u naučnim istraživanjima, olakšavajući kompleksne simulacije i eksperimente s velikim volumenom podataka. Kako tehnologija nastavlja napredovati, utjecaj i primjene Big Data vjerovatno će se proširivati dalje, uticajući na različite aspekte naših ličnih i profesionalnih života.

Ovaj dinamički proces pokreće neumornu evoluciju uređaja za prikupljanje podataka i istodobno povećanje kompjuterske snage, uvodeći pojavu ‘datafikacije‘ koja prožima sve sektore i svakodnevno iskustvo života. Paralelno s tim, organizacije aktivno koriste podatke korisnika, neprestano tražeći načine za poboljšanje učinkovitosti poslovanja.

Big Data Analytics (BDA), ključni komponent u ovom području, koristi napredne analitičke tehnike poput rudarenja podataka i statističke analize na obimnim skupovima podataka. Ovaj pristup ima ključnu ulogu u donošenju odluka, tradicionalno dugotrajan i komplikovan proces koji postaje agilan i brz integracijom BDA. Ovo ne samo da omogućuje brži napredak prema poslovnim ciljevima, već se pokazuje neprocjenjivim, posebno u vremenima ekonomske neizvjesnosti.

Nadolazeće usporavanje ekonomije naglašava izuzetnu važnost donošenja promišljenih poslovnih odluka. Spajanje Big Data i analitike podataka u procese donošenja odluka izranja kao transformirajuća snaga za razvoj poslovanja. To ide izvan običnog oslanjanja na statistiku, koristeći Big Data i tehnologije Machine Learning-a (ML) kako bi otkrile obrasce unutar velikih skupova podataka koji bi inače ostali neprimijećeni.

Ova sposobnost osnažuje organizacije da donose informisane odluke, optimizirajući procese razvoja poslovanja i potičući rast čak i usred ekonomske nepredvidljivosti. Prednosti analitički vođenih odluka za razvoj poslovanja su raznolike:

• Optimizacija prodajnih šablona na temelju uvida iz podataka.
• Optimizacija prodajnih procesa automatizacijom i poboljšanjima.
• Povećana produktivnost usklađivanjem s dinamičnim tempom tržišta.
• Implementacija agilnih modela cijena za brze prilagodbe.
• Superiorna identifikacija optimalnih profila kupaca za formulaciju ciljanih i učinkovitih marketinških strategija.

Međutim, usvajanje Big Data u poslovanju nije bez izazova. Zahtijeva značajan ulog vremena i truda, a koristi se možda neće očitovati u kratkom roku. Uprkos tome, dugoročne dobiti, kako je istaknuto izvještajem Gartnera koje ukazuje na to da 42% lidera prodaje doživljava znatno veći povrat od investicija nego što se očekivalo, naglašavaju vrijednost ovog nastojanja.

Da bi se maksimizirale prednosti Big Data, dva ključna razmatranja dolaze do izražaja.

• Prvo, neprikosnovena važnost kvalitete podataka ne može se precijeniti. Visokokvalitetni podaci ključni su za učinkovito donošenje odluka, dok netačni ili nespretni podaci mogu izazvati nepoželjne učinke. Zbog toga firme usmjerene na podatke moraju budno brinuti o pružanju kvalitetnih podataka svojim analitičkim sistemima.
• Drugo, razvoj kulture usmjerene na podatke unutar organizacija izlazi kao ključna determinanta uspjeha. Da bi u potpunosti iskoristile analitiku podataka, prodajne operacije moraju zagovarati načela kulture usmjerene na podatke. Dionicima širom organizacijskog spektra potrebno je razumjeti porijeklo podataka, ciljeve analitičkih procesa, upotrebljavane mjere i kako ih treba tumačiti, osiguravajući jedinstveno razumijevanje i učinkovitu komunikaciju.

Neosporna prednost uključivanja Big Data i analitike podataka u procese donošenja odluka naglašava transformacijski potencijal ovih tehnologija za poslovne subjekte. Kako se društveni i ekonomski uslovi mijenjaju, pitanje koje odjekuje je može li bilo koja organizacija priuštiti da ostane izvan obećanja i potencijala ovih napredaka.