A big data kiaknázása 7 lépésben

A big data jelenség napjaink egyik - nem alaptalanul - felkapott trendje. Ha a szervezetek teljes mértékben ki szeretnék aknázni a rendelkezésükre álló, intenzíven növekvő adatvagyon által kínált lehetőségeket, nem tekinthetnek el a megfelelő adatvagyon-gazdálkodástól (data governance) sem. Ennek egyik kulcsterülete az adatminőségkezelés, ugyanis a jobb minőségű adatok megalapozottabb döntéseket eredményeznek, és pozitív hozadékuk például az ügyféladatokkal foglalkozó marketingrészleg számára is kézzelfogható. Az adatvagyon-gazdálkodás tehát túlmutat az IT területen: üzleti szempontból is kiemelt jelentőséggel bír. Jill Dyché, az üzleti analitikai szoftverek és szolgáltatások vezető szállítójának számító SAS Thought Leadership alelnöke szerint* az alábbi 7 lépés szükséges ahhoz, hogy egy szervezet teljes egészében kihasználhassa a big data-ban rejlő lehetőségeket: [b]1. Adatgyűjtés[/b]: Egy vállalat vagy intézmény különböző adatforrásokból gyűjti össze az adatokat, amelyeket aztán masszívan párhuzamosított rendszerek segítségével - gyakran grid technológia alkalmazásával - oszt szét; minden egyes csomópont az adatok egy részhalmazát dolgozza fel. [b]2. Feldolgozás[/b]: A rendszer ugyanezt a nagy teljesítményű párhuzamosságot használja fel annak érdekében, hogy gyors számításokat végezzen az adatokon minden egyes csomópontban, amelyek az eredményeket jobban felhasználható adathalmazokká csökkentik. [b]3. Adatkezelés[/b]: A feldolgozandó nagy mennyiségű adatok gyakran heterogének, mivel különböző tranzakciós rendszerekből származnak. Csaknem minden esetben szükség van az adatok értelmezésére, definiálására, tisztítására, gazdagítására és biztonsági célokból történő auditálására. [b]4. Mérés[/b]: A vállalatoknak folyamatosan mérniük, monitorozniuk kell adataik minőségét, biztosítaniuk kell adataik összekapcsolhatóságát. Az üzleti követelmények határozzák meg, hogy pontosan mit szükséges mérni és milyen célt érdemes kitűzni az adatok minőségével kapcsolatban. [b]5. Felhasználás[/b]: Az adatok felhasználásának összhangban kell lennie a feldolgozás eredeti követelményeivel. Például amennyiben a közösségi médiában zajló interakciókból kiderül, hogy ezek az adatok eredményeznek-e további termékvásárlásokat, és ha igen, hogyan, akkor a közösségi médiából származó adatok elérésére és frissítésére vonatkozó szabályokra van szükség. [b]6. Tárolás[/b]: Az adatfelhő (data-as-a-service) trend kialakulásával az adatok egyre inkább egy adott helyen találhatók meg, míg az azokat elérő programok helye nem rögzített. Akár rövid távú kötegelt feldolgozás, akár hosszú távú megőrzés céljából tárolja a szervezet az adatokat, a tárolási megoldásokat tudatosan kell kezelnie. [b]7. Adatvagyon-gazdálkodás[/b]: Az adatokkal kapcsolatos üzleti szempontú irányelveket és felügyeletet öleli fel, amely az előző 6 lépés mindegyikére vonatkozik. A téma nemzetközileg elismert szakértőjének számító Dyché szerint az adatmenedzsment folyamatok big data erőfeszítések érdekében történő kialakítása biztosítja többek között, hogy az üzleti érték és a kívánt eredmények világosan definiáltak, valamint a big data elemzések eredményei hasznosak és alkalmazhatóak. Így az új big data technológiák hatalmas ereje valóban kihasználható annak érdekében, hogy minden korábbinál nagyobb sebesség mellett költséghatékonyabbá váljon az adatfeldolgozás és -tárolás. [b]Adattengerből üzleti előny[/b] A big data kiaknázása szempontjából is kiemelt fontosságú adatmenedzsment témakörét járja körül az április 19-i Adattengerből üzleti előny című rendezvény Budapesten, amelyen Jill Dyché vezérszónokként az adatvagyon hasznosításáról és kezeléséről tart majd előadást. Az üzleti és IT vezetőknek szóló esemény arra a kérdésre is választ kíván adni, hogy miért nem csupán IT kérdés az adatminőség. [b]Háttérinformáció:[/b] [b]Jill Dyché[/b] - nemzetközileg elismert szerző, előadó és üzleti tanácsadó, a SAS Thought Leadership alelnöke, ahol feladatai közé tartozik a kulcsügyfél stratégiák kidolgozása, valamint piacelemzés a data governance, üzleti intelligencia, törzsadatkezelés és a big data területén. Három könyv szerzője az IT üzleti értéke témában: az e-Data-t (Addison Wesley, 2000) 8 nyelven adták ki, közreműködött az Impossible Data Warehouse Situations: Solutions from the Experts (Addison Wesley, 2002) kiadvány megírásában, a The CRM Handbook (Addison Wesley, 2002) pedig a téma egyik bestsellerévé vált. Legújabb könyve, a Customer Data Integration (John Wiley & Sons, 2006), amelyet Evan Levy Baseline-partner mellett társzerzőként jegyez, integrált ügyféladatokkal elért üzleti áttöréseket mutat be esettanulmányok formájában. Munkái olyan mértékadó kiadványokban jelentek meg, mint például a Computerworld, Information Week, CIO Magazine, Wall Street Journal, Chicago Tribune és a Newsweek.com. Saját Inside the Biz blogja mellett a Harvard Business Review számára is ír blogbejegyzéseket az IT és az üzleti megoldások összehangolása témában. *Jill Dyché: The seven steps of big data delivery, sascom magazin 2012 Q4 szám (http://viewer.zmags.com/publication/5bbfaa68#/5bbfaa68/1) [b]A SAS-ról[/b] A SAS üzleti analitikai szoftverek és szolgáltatások piacvezető szállítója, valamint a legnagyobb független üzleti intelligencia fejlesztő. Innovatív megoldásai révén a SAS több mint 60.000 végponton nyújt támogatást ügyfelei számára a teljesítmény növeléséhez és a jobb döntések gyorsabb meghozatalából származó hozzáadott érték biztosításához. 1976 óta a SAS világszerte a THE POWER TO KNOW®-t, vagyis a tudás hatalmát nyújtja ügyfeleinek.