Expert IT — September 20, 2016 at 4:06 pm

Big Data: învață să mergi, înainte de a alerga!

by

Cu 2 ani in urma aproape ca nu dadeam atentie fenomenului Big Data. Si de ce as fi facut-o, in conditiile in care companiile din Romania sunt destul de mici, daca le comparam cu cele din tari precum Anglia, Germania, Olanda, Austria, Franta sau Statele Unite, ca sa enumeram doar cateva din tarile vestice. Cine sa aiba nevoie de solutii Big Data in Romania?

 

Big Data
Big Data

Dar sa lamurim intai ce este “Big Data”. Conform celei mai recente definitii pe care o mentioneaza Wikipedia, “Big Data este definita de acele seturi de informatii caracterizate de volumele mari, care se vehiculeaza cu viteza mare, provin din surse diverse si necesita tehnologii si metode analitice specifice pentru a fi trasformate in valoare”. Hmm… valoare! “Music to my ears!” ar spune un manager, nu? Pentru ca e de datoria unui manager sa caute modalitati prin care sa creasca activitatea departamentului sau organizatiei pe care o conduce. Dar este Big Data unul dintre mijloacele prin care directorul general, managerul IT sau alt manager se creeze valoare adaugata?

Asa cum ii spune si numele, Big Data adreseaza in primul rand o problema de volum de date. Sunt in acest moment companii care “se ineaca” de-a dreptul cu date. Si nu vorbim de alte tari, ci chiar si aici, in Romania! Volumul mare de date pe care il inregistreaza in ultimii ani a crescut si va creste in continuare pe masura ce devenim o societate tot mai digitalizata. Bazele de date si solutiile Business Intelligence traditionale pur si simplu nu mai tin pasul. Si nu ma refer aici la inregistrarea/stocarea datelor, ci la utilizarea lor in procesele de business.

Pentru ca utilizatorii de business sa obtina o informatie relevanta, utila (spuneti-i raport operational sau managerial, daca doriti), timpul de raspuns al bazelor de date este atat de mare incat utilizatorii renunta. Daca o singura interogare dureaza cateva ore, nu poti pune decat 2 intrebari de business intr-o zi! 2 adica doua?! Incepi sa ii intelegi pe utilizatori de ce renunta sa mai intrebe, sa mai caute valoare in date. Daca ai nevoie de informatie acum sau ieri, e clar ca tehnologia folosita nu mai corespunde necesitatilor actuale. Big Data schimba filozofia si spune: lucreaza cu cate date doresti! Ba chiar te rog, serveste-mi vreo cativa terabytes sau mai mult! Ma descurc.

Una din cele mai interesate aplicatii ale Big Data este personalizarea experientei pe care un client o are cu produsele sau serviciile unei companii. Fiecare client este deosebit, este altfel. Si atunci de ce sa nu creezi că un produs sau serviciu personalizat pentru clientul x? Big Data face acest lucru posibil pentru ca permite companiei sa inregistreze cat mai multe dintre interactiunile cu un client. O banca, de exemplu, poate sa isi cunoasca foarte bine fiecare client, sa stie de cate ori cumpara cu card, care sunt magazinele din care cumpara, cand intra pe site-ul bancii si ce citeste acolo sau cu ce tip de informatie din newsletter a interactionat, care este istoricul tranzactiilor si multe altele. Toate aceste date, trecute printr-o solutie Big Data ii permit bancii sa vina cu o oferta personalizata exact pe necesitatile clientului respectiv si pe profilul lui de risc. Nu ar fi minunat ca banca sa imi propuna un credit cu dobanda personalizata pentru MINE (nu standard) exact cand eu imi caut un apartament sau o masina? Ar fi un castig de ambele parti, zic eu.

Un exemplu asemanator gasim, de exemplu, in comertul electronic. Traseul unui potential client in site este “ghidat” de solutia Big Data care va „ghici” (a se citi calcula) ce isi doreste clientul in functie de istoricul clientului respectiv si al altor clienti similari si de contextul curent. Site-urile care reusesc sa vina repede in intampinarea nevoilor clientului, vor reusi sa incheie tranzactia si, mai mult, vor avea un client multumit de serviciile oferite, cu mare probabilitate sa revina pentru o noua achizitie.

Detectarea fraudelor este, de asemenea, o aplicatie interesanta a unei solutii Big Data. Analizarea in timp real a volumelor mari de date, vehiculate cu mare viteza, cu ajutorul Big Data ajuta la identificarea tentativelor de frauda si stoparea lor la timp, economisind resurse importante pentru o companie.

O sa ma opresc aici cu exemplele de aplicatii ale Big Data, pentru ca nu mi-am propus sa descriu toate utilizarile posibile, ci sa ofer managerilor generali, managerilor IT si altor manageri o idee despre ce modul in care evolutiile tehnologice transforma modul in care se deruleaza afacerile astazi.

Tehnologiile Big Data sunt foarte tinere. Au aparut dupa 2000 si au inceput sa prinda viteza de vreo 5 ani, odata cu explozia telefoanelor smart, cresterea pietei de senzori in multiple domenii, cu cresterea vitezelor de acces la internet, cu aparitia echipamentelor de tot felul care comunica peste Internet (Internet of Things). Traim, practic, de cativa ani, o schimbare fundamentala de paradigma in ceea ce priveste solutiile IT. Stimulata de criza economica si alimentata de companiile aflate in cautare de noi solutii de eficientizare a activitatii, creativitatea in zona solutiilor IT nu mai cunoaste limite. Puterea de calcul crescuta, tehnologiile Cloud si Big Data au daramat de-a dreptul orice “nu se poate”.

Acum se poate orice! Vrei putere mare de calcul in cateva minute? Se poate! Amazon, Microsoft sau Google (ca sa ii amintesc pe cei mai mari din domeniu) iti pun la dispozitie cate servere doresti si platesti in functie de cat folosesti. Simplu, rapid, cu cateva clicuri.

Vrei sa analizezi orice sursa de informatie, fie ca este structurata, semi-structurata sau nestructurata (text, video etc), chiar daca asta inseamna un volum de date imens? Big Data este raspunsul potrivit. Cu toate acestea, nu este la fel de simplu ca atunci cand cumperi putere de calcul.

Invata sa mergi! Big Data nu este pentru orice companie. Sunt multe situatiile in care va puteti descurca foarte bine cu solutiile IT existente, mai ales daca si compania nu este foarte mare si, prin urmare, nu lucreaza cu volume mari de date provenite din surse multiple.

In plus, Big Data nu inseamna ca si costurile sunt mici. Provocarile in Big Data sunt mari si e nevoie atat de alegerea unei solutii IT potrivite, cat si de specialisti bine pregatiti. Ganditi-va la dezvoltarea unei solutii Big Data ca la constructia unui zgarie-nori. Nu e chiar ieftin, nu? Implica mult efort si, daca ai gresit ceva in proiectare sau in executie, costurile corectarii sunt semnificative.

O vorba spune “invata sa mergi, inainte de a alerga!” Si mi s-a parut potrivita pentru solutiile Big Data. Poate ca in acest moment nu vezi o aplicatie clara pentru compania ta. Poate ca nu ati discutat niciodata intern despre Big Data. Sau poate crezi ca pur si simplu aveti alte lucruri mai importante de facut. Si oricum nu e buget. Poate… Insa beneficiile in termen de crestere a vanzarilor si a competitivitatii pe piata, a descoperirii de noi oportunitati pentru compania in care te afli daca implementati Big Data arata promitator! Amintesc un singur exemplu, relevat de McKinsey Global Institute intr-un raport din 2011 despre Big Data: retailerii au posibilitatea de a-si creste cu 60% marjele operationale prin utilizarea Big Data.

Si mai este ceva: Big Data nu o sa dispara! Nu e o tendinta trecatoare! E aici deja si va ramane! Recomandarea mea este sa incepi de undeva cu Big Data.

de Ionut Toader, Relevance Management