Jakie są dwa najnowsze trendy w świecie IT ? Nie wiecie…? Oczywiście są to nasze ulubione chmurki, tzn cloud computing, oraz druga rzecz czyli…. Oczywiście chmury nie zawsze są jasne, czasami są ciemne i burzowe, ale jak się sprawa ma z ? Czy może być jakiś minus, posiadania umiejętności, która pozwala nam na wyciąganie cennych informacji z natłoku innych, śmieciowych? Na pierwszy rzut oka, zdolność ta jest dobrodziejstwem, w czasach w których ilość bezużytecznych danych nas przysypuje. W czasach, które potrzebują nie tylko recyklingu śmieci, ale także danych w celu ich wykorzystania. Zanim podejmiesz ten ważny krok, jakim jest skok prosto w duże dane, zastanów się nad tym czego szukasz i ile będzie to kosztowało. Poniżej znajdzie się kilka cennych myśli ( przynajmniej mam taką nadzieję), nad którymi warto na chwilę się zatrzymać i podjąć jakąkolwiek refleksje.

Duża inwestycja : czy będzie widać zmiany?

Zwrot z inwestycji odgrywa bardzo ważny rolę i to chyba zawsze i wszędzie. No niestety na tym polu Big Data nie ma zbyt wiele do powiedzenia… . Jeżeli na przykład podjąłeś się modernizacji centrum danych i robisz wszystko, aby uczynić go bardziej energooszczędnym, możesz zestawić stary sprzęt z nowym, jego wydajność, ewentualnie poniesione koszty związane z utrzymaniem, zakupem, wyszkoleniem kadry itp., a następnie w miarę precyzyjnie określić ile energii możesz zaoszczędzisz. Jeżeli dany wynik jest wystarczająco satysfakcjonujący zapala się zielone światełko, wykładasz pieniądze, robota idzie i efekty masz widoczne zaraz po wprowadzeniu. Jeżeli wynik oszacowania jest kiepski i nie widzisz zbytnich zysków z wprowadzenia nowej technologi, nie wprowadzasz jej i wszystko jest po staremu. Teraz powstaje pytanie : jak oszacować zwrot z inwestycji w przypadku Big Data ?

Podczas gdy poprawa efektywności energetycznej jest od razu widoczna i od razu odczujemy ją między innymi poprzez niższe rachunki za energię. W przypadku analizy Big Data, może być różnie. Wszystko zależy, jakie informacje wydobędziemy z tego „śmietnika” i w jakim celu chcemy je wykorzystać. Co jest cenną informacją, a co nie? Jakie dane będą wartością, a jakie wciąż bezużytecznymi informacjami? Czy dane, które dziś zbierasz i wiesz, że są cenne jutro już będą bezwartościowe? Musisz wiedzieć czego szukać, kiedy i komu później to sprzedać albo jak wykorzystać samemu.

Masz problemy z odpowiedzią na postawione problemy? Masz wątpliwości..? Oto właśnie chodziło…Big data nie jest dla każdego, wbrew temu co się mówi, że duże dane to konieczność. Oczywiście są metody, które umożliwiają wiarygodne oszacowanie zwrotu z inwestycji. W niektórych przypadkach, można spojrzeć na doświadczenia innych firm działających w tej samej branży. Ale pamiętajmy, nie każdy jest taki sam i nie każdy uzyska takie same profity z wprowadzenia tych samych rozwiązań. Kwestia naszej natury i osobowości….

Dane same nie opowiedzą o sobie…

Zbieranie ton danych za pomocą jednego kliknięcia „run” nie pomogą firmie. Jeżeli mamy do czynienia z naprawdę ogromną ilością danych ( może to być nawet średnia ilość), nie otrzymamy zbyt wiele korzyści, jeżeli korzystamy z prostych programów i jeżeli tak naprawdę sami do końca nie wiemy czego szukamy. Innymi słowy, trzeba sobie zadać jedno podstawowe pytanie: czego szukasz w danych?

Zadanie „dobrego” pytania jest kluczowe, ale tak naprawdę takie nie istnieje, bo pytanie do danych w stylu : „powiedzcie mi coś o sobie” , raczej nie da oczekiwanego efektu.

Dlatego sugeruje rozważyć inne pojęcie. Może nie potrzebujemy dużych danych, tylko „inteligentnych”, które precyzyjnie nam odpowiedzą na nasze pytania. Czasami z małej ilości danych, ale dobrze przeanalizowanych wyciągniemy więcej niż z tytułowych big data. Może czas zmienić myślenie i wprowadzać wspomniane inteligentne dane zamiast tych dużych… .

Analiza może być szkodliwa…

Analiza wielkich danych może nam zaszkodzić…i wkroczyć w prywatny teren. Ludzie nie chcą, aby analizować ich każdy krok w internecie, zakup w sklepie oraz wiele innych spraw, o których nawet nie zdajemy sobie sprawy. Każde nasze posunięcie może być przeanalizowane wzdłuż i wszerz, a następnie wyciągnięte zostaną z niego wnioski.

Weźmy taki prosty przykład: jest sobie młoda para, żyją spokojnie, wyjeżdżają na wakacje, robią normalne zakupy. W końcu coś się zmienia, brak wakacji, zakup jakieś inne, pampersy i inne akcesoria dziecięce.. . Posiadając takie informacje łatwo można stwierdzić, że kobieta jest w ciąży i bezpośrednio docierać do niej z odpowiednimi produktami, promocjami itp. Już nie będziemy zasypywani spamem, tylko konkretnymi indywidualnymi ofertami. To akurat, może nie jest takie złe, ale weźmy inny skrajny przypadek. Mężczyzna, rodzina, zakupy w tym miejscu przez ostatnie 10 lat, nagle zakupy w innym, perfumy i kwiaty w innej okolicy…już każdy wie o czym mówię… . Teraz patrzmy dalej, mężczyzna idzie do banku, chce wziąć kredyt razem z żoną…a bank mówi : „przykro nam, ale nie udzielimy kredytu z powodu dużej możliwości braku jej spłaty z przyczyn panu wiadomych”. Lekki szok, prawda?

Trochę mnie fantazja poniosła, ale czy może tak być? Oczywiście, że może. Mając odpowiednie dane i odpowiednio je analizując, można się dowiedzieć praktycznie wszystkiego.

Podsumowanie

Dałem do myślenia? Jeżeli tak to dobrze, jeżeli nie…to trudno, przejmować się nie będę ( za mało mi płacą 😉 ). Temat niby prosty i poruszany często przez wszystkich. Big Data, niby fajna rzecz, ale czy konieczna? Kiedyś żyliśmy bez niej i też jakoś było. Może faktycznie, lepiej byłoby nie zbierać wszystkiego i analizować, tylko stworzyć „inteligentne” dane, które same stwierdzą czy są istotne, które same się przeanalizują, a nam zostanie jest tylko wykorzystać w odpowiedni sposób.

Źródło :http://www.datacenterjournal.com/it/big-data-dont/

zdjęcie: http://commons.wikimedia.org/wiki/File%3ADARPA_Big_Data.jpg