Innowacyjność i produktywność firmy pod znakiem Big Data

Model Big Data

5 etapów budowania efektywnego modelu przepływu informacji w kontekście Big Data:

1. Określić cel zgromadzenia danych.

2. Wybrać odpowiedni rodzaj źródeł, z których można pozyskać wiarygodne i wartościowe dane.

3. Doprecyzować częstotliwość analizowania danych.

4. Zaprojektować model, który w optymalny sposób zbierze i przetworzy wybrane dane, aby uzyskać pożądane cele.

5. Wybrać odpowiednie narzędzie informatyczne, które ułatwi wdrożenie modelu przetwarzania danych.

W dobrym modelu systemu informatycznego, stworzonym pod kątem wykorzystania potencjału Big Data, infrastruktura łączy zarówno analizę danych, jak i zbiór tradycyjnych informacji korporacyjnych. Idealny model przepływu zgromadzonych i przetworzonych treści opiera się na pięciu podstawowych elementach. Są to: powód, źródło, częstotliwość, sposób i narzędzia IT.

Pierwszym krokiem w tym przypadku jest określenie celu gromadzenia danych. Odbywa się to poprzez ustalenie, jaką informację i wiedzę chcemy uzyskać z danych. Na tej podstawie określamy odpowiednie wskaźniki i raporty, które dostarczą kadrze zarządzającej rzetelnych i wiarygodnych informacji do podejmowania właściwych decyzji. Następnie należy wybrać źródła danych, zarówno wewnątrz, jak i w otoczeniu organizacji. Chodzi tu jednak o źródła, z których można pozyskać dane wiarygodne. Kluczowe jest też określenie częstotliwości pozyskiwania treści. Dopiero na podstawie powyższych informacji należy zaprojektować model, który będzie w optymalny sposób gromadził i przetwarzał dane ze wszystkich określonych wcześniej źródeł. Ostatnim krokiem jest wybór odpowiedniego narzędzia informatycznego, które z jednej strony ułatwi wdrożenie wybranego modelu informacyjnego, a z drugiej strony zapewni jego wydajne działanie.

Zobacz również:

  • IDC CIO Summit – potencjał drzemiący w algorytmach
  • Kwanty od OVHCloud dla edukacji
  • Inteligentna chmura danych

Wielkie możliwości

Im większą ilością informacji dysponuje firma, tym szerszy kontekst, w jaki możliwe jest prowadzenie analiz biznesowych. Korzyści płynące z analizy dużych wolumenów danych są ogromne. Badanie korelacji czy trendów w znacznym stopniu usprawnia podejmowanie decyzji biznesowych - np. umożliwia sprawne zarządzanie zespołem pracowników oraz rozwój portfolio nowej generacji produktów firmowych. Pozwala również budować nowe modele działalności lub rozwijać ofertę w niespotykany wcześniej sposób. Na podstawie zgromadzonych informacji sprzedażowych firma może wprowadzić do swojej oferty usługi czy produkty indywidualnie dopasowane do potrzeb nawet wąskich grup klientów.

W dobie dynamicznego wzrostu wolumenów danych systemy informatyczne wspierające zarządzanie przedsiębiorstwem mogą pełnić dwojaką rolę. Po pierwsze stanowić mogą źródło cennych informacji. Po drugie zaś mogą być zbiorem odpowiednio przeanalizowanych i usystematyzowanych danych pochodzących z całej organizacji. Nawet typowe narzędzia klasy ERP, czy CRM mogą być nie tylko źródłem danych, ale także miejscem, w którym łączą się odpowiednio dobrane strumienie informacji z całej organizacji i jej otoczenia. Ich uzupełnieniem powinny być natomiast narzędzia ułatwiające wyciąganie wniosków, ocenę zależności czy analizę trendów. Tutaj pole do popisu mają producenci systemów wspierających raportowanie oraz analizy biznesowe.

Zjawisko Big Data to więcej niż tylko ogromna ilość treści. To przede wszystkim duża szansa dla firm na zdobycie odpowiedzi na pytania, które w przeszłości wydawały się poza zasięgiem firmy czy menedżera. Dzisiaj, dzięki możliwości analizy dużych i różnorodnych zbiorów informacji, zdobyte dane mogą stanowić jedną z głównych przewag konkurencyjnych nie tylko przedsiębiorstw, ale całych sektorów gospodarki.

Autor jest partnerem zarządzającym w firmie konsultingowej Optima Partners.


TOP 200