A világon létrehozott és tárolt adatmennyiség robbanásszerűen nő, a Gartner szerint 2015-re el fogja érni a 7,9 zettabájtot. Az évtized közepén már közel 3 milliárd ember, és ennél jóval több digitális eszköz fog az internetre csatlakozni. Az adatok 70 százalékát egyének – a lakosság és az infómunkások – hozzák létre, de 85 százalékát szerveroldalon, adatközpontokban tárolják. Mindez nagy kihívás és legalább ekkora lehetőség is a szervezetek számára, mutat rá a piacelemző.
– A szervezetek olyan megoldásokat keresnek, amelyekkel az adatáradatból gyorsan és megbízható módon értéket hordozó információt nyerhetnek – mondta Veres Zsolt, az IBM Magyarország igazgatója a cég Budapesten megrendezett Storage Fórum 2013 konferenciáján.
Az üzleti analitikai megoldásokat használó vállalatok – a konferencia egyik szekcióelőadásán idézett felmérés szerint – 2008-2012 között 33 százalékkal nagyobb bevételnövekedést és megtérülést, továbbá 12 százalékkal nagyobb nyereséget értek el, mint versenytársaik. Az összefüggés egyértelmű, ennek ellenére a szervezetek többsége ma sem használja ki teljes egészében az üzleti intelligenciában és analitikában rejlő lehetőségeket, mutatott rá Veres Zsolt. Az IBM felmérése szerint 3 vezető közül 2 anélkül hoz döntéseket, hogy BI-eszközökkel nyert információra támaszkodna, ráadásul minden második döntéshozó úgy véli, erre nincs is lehetősége, mert az ehhez szükséges adatok nem állnak rendelkezésére.
A képet valamelyest árnyalja, hogy a szervezetek ugyanakkor nyitottak az analitikai eszközök használatára, az IBM tavalyi CEO kutatásában megkérdezett vezetők 70 százaléka ezt döntően fontosnak tartaná. A Wikibon piaci elemzése szerint az analitika egyik leggyorsabban fejlődő területe, a Big Data 2012-ben 11,3 milliárd dollár bevételt hozott a szállítóknak, ami 58 százalékos növekedést jelent az azt megelőző évhez képest. A piaci szegmens legnagyobb szállítója az IBM, Nagy Adat megoldásokból származó bevétele tavaly meghaladta az 1,3 milliárd dollárt, ami meghaladja az utána következő három piaci szereplő összesített bevételét.
Szingularitás és bizalom
A Big Data a konferencián is kiemelt helyen szerepelt, ahol az adattárolási és –elemzési technológiai trendekről, alkalmazási területekről és hazai projektekről is szó esett. Robyn Schwartz, az IBM Research vezető kutatója a rendezvény nyitóelőadásában a kereskedelem példáján keresztül érzékeltette azokat a távlatokat, amelyek a nagy adattömeg elemzésével tárulnak fel a vállalatok előtt.
– A szektor szereplői régóta gyűjtik és vizsgálják a vásárlói szokásokat leíró adatokat, amelyeket a leltárkönyvek és a piackutatói kérdőívek után ma már a hűségkártya programok is nagy mennyiségben szállítanak – mondta Robyn Schwartz. – A tengernyi adat elemzése azonban aránylag ritkán vezetett olyan felismeréshez, amelyet paradigmaváltás követett volna ezen a területen. A közeljövő kereskedelmének logikáját azonban a Nagy Adat alakítja. A vállalatok ma már nemcsak a termékről, a gyártási láncról, a szavatosságról, a raktárkészletről szeretnének valós időben mindent tudni, hanem a vásárlóról is. Gyökeres változást jelent, hogy a kereskedők a fogyasztóra nem mint típusra, egy célcsoport tagjára kíváncsiak, hanem mint egyénre. A tapasztalat, az információ és az üzleti lehetőségek szingularizálására törekednek, hogy minden vásárlójukról tudják, pontosan kicsoda, hol tartózkodik, mi a fontos neki éppen akkor és ott.
A kutató szerint sokat változott a helyzet a 90-es évek óta, amikor a termékek követésére alkalmas RFID-technológia bevezetése a kereskedelemben még tiltakozásokat váltott ki a fogyasztók körében. Az emberek ma sokkal nagyobb hajlandóságot mutatnak arra, hogy rengeteg adatot és információt megosszanak magukról.
Ugyanakkor azt is látjuk, hogy a felhasználók tapasztalatai nem mindig pozitívak ezzel kapcsolatban, adataik illetéktelen kezekbe kerülnek, vagy maga a szolgáltató használja fel azokat vitatható módon. Ennek kockázata nőni fog, ahogyan a szervezetek megpróbálnak minél több, az üzleti érték növelése szempontjából hasznosítható információt gyűjteni ügyfeleikről. Miként kerülhető el, hogy ez a várttal ellentétes hatást váltson ki, és az ügyfélélmény javítása helyett tolakodóvá, bosszantóvá vagy egyenesen félelmetessé váljon?
– A szervezetek alapvetően az adatkezelés folyamatainak szabályozásával, az információmenedzsmenttel, valamint az adatok, az IT-rendszerek és hálózatok védelmével kerülhetik el a negatív következményeket – mondta lapunknak Robyn Schwartz. – Ugyanilyen fontos, hogy a szabályokról világosan és érthetően tájékoztassák ügyfeleiket. A kereskedőnek például lehetővé kell tennie, hogy a vásárló eldönthesse, hozzá kíván-e járulni az őt érintő adatgyűjtéshez, és cserébe olyasmit kell kapnia, amit valóban értékel. A törzsvásárlói kártyák elterjedése óta a fogyasztók értik, hogy egy csoport tagjaként kedvezményre jogosultak.
Egészen új helyzet, ha ez az ajánlat teljesen egyénre szabott, mert pl. a mobiltelefon által generált cellainformációk alapján a kereskedő tudja, hogy a vásárló mikor lép be az üzletbe, és a korábbi vásárlások adataiból, valamint a közösségi hálókból származó információk alapján nagyon közvetlen ajánlatot ad az illető személynek. Ha ez nem a vásárló hozzájárulásával történik, akkor személyiségi jogainak megsértéseként fogja megélni a helyzetet. Ezért a jövőben valószínűleg szükség lesz olyan, a gyakorlat tisztasága felett őrködő szolgáltatásmenedzserekre is, akikben mindkét fél megbízik.
Nagy Adat Magyarországon
Az IBM világszerte számos Nagy Adat projekten dolgozik a kereskedőkkel, többek között szövegelemzéssel segíti a közösségi hálókon megjelenő posztok és az üzletekben végzett kérdőíves felmérések analízisét az árukészletezés és az ügyfélélmény javítása céljából.
A konferencia közönsége emellett több hazai Big Data projekt eddigi tapasztalatait is megismerhette. A Storage Fórum 2013 kerekasztal-beszélgetésén állami intézmények és gazdasági társaságok döntéshozói konkrét lépésekről beszéltek, amelyeket az általuk képviselt szervezetek jelenleg tesznek meg a nagy adattömegek feldolgozása terén.
Vágújhelyi Ferenc, a NAV informatikai szakfőigazgatója szerint az adatrobbanás mértékét jól érzékelteti, hogy az adóhatóságnál az elmúlt négy hónapban annyi adat gyűlt össze, mint 1988 és 2000 között összesen. A feldolgozás jórészt online folyamat, az évi 80 millió ügyből csak másfél milliót intéznek papíralapon. A szakértő megerősítette Robyn Schwartz előrejelzését a szingularizáció trendjét illetően.
A NAV ma már nem csupán aggregált adatokkal dolgozik, hanem a tételes ÁFA-bevallások esetében például egyes események szintjére lebontott, atomizált adatokkal is. A beszerzett, petabájtos tárolórendszer mellett ehhez egyre bonyolultabb matematikai modellek, elemző képességek is szükségesek.
A tavalyi év kiemelkedő Big Data projektjét Kerékgyártó Sándor, az Educatio Társadalmi Szolgáltató Nonprofit Kft. ügyvezető igazgatója mutatta be. A magyar népszámlálás 11,4 millió kitöltött kérdőívét az Educatio dolgozta fel a KSH számára, IBM alapokon megvalósított karakterfelismerés segítségével, ami további fejlesztésekre ad lehetőséget. Az Educatio által kezelt diplomás pályakövető rendszer például, amely a felsőoktatásban végzettek elhelyezkedését figyeli, jelenleg a NAV és az OEP adatbázisaival van összekötve. A jövőben azonban a foglalkoztatási hivatal adatbázisával is össze lehetne kapcsolni, így a rendszer nem csupán regisztrálná a munkához jutás tényét, hanem munkalehetőséget is ajánlhatna.
Bóday Tamás, a Vodafone szakértője az IBM és a mobilszolgáltató közös pilotprojektjéről beszélt.
Egy korábbi, isztambuli Big Data együttműködés nyomán a két cég most Győrben is megkezdte a mobilhasználat során keletkező cellainformációk – névtelen - feldolgozását. A kapott információk alapján pontosan rekonstruálható, hogy az emberek honnan hová, mikor és hogyan mozognak a városban, így kirajzolódnak azok a minták, amelyek alapján optimalizálható a város közlekedése. A győri Nagy Adat projekt első eredményei egy éven belül várhatók.
A délutáni szekciók egyikében Martin Pavlik, az IBM szoftver üzletágának közép-kelet-európai IT-szakértője az IBM Big Data platformjáról adott áttekintést. Ez a portfólió többek között az IBM saját Hadoop disztribúcióját, az InfoSphere BigInsights keretrendszert és a (korábban Netezza néven ismert) IBM PureData System for Analytics célrendszert is tartalmazza. Martin Pavlik szerint ez utóbbival a szervezetek meglévő adattárházaikat is korszerűsíthetik, a teljesítményt 10-100-szorosára növelhetik, miközben a felügyeleti költségek 75-90 százalékát megtakaríthatják.
A hazai szervezetek számára fontos szempont lehet, hogy a Big Data alkalmazások a felhőben, megosztott erőforrásokon, SaaS-szolgáltatásként is elérhetők, így nagyobb beruházás nélkül is használatba vehetők. Szem előtt kell tartani azonban, hogy más-más analitikai feladatok eltérő erőforrásokat követelnek: a prediktív analitika például nagyobb feldolgozási teljesítményt, több processzormagot és nagyobb memóriát, sávszélességet feltételez. Ezért célszerű olyan infrastruktúrát kialakítani, amely dinamikusan támogatja mind a változó igények és adatforrások kezelését, mind az adatmennyiség robbanásszerű növekedését.
