Sukces projektu Big Data

Projekty IT przyzwyczaiły nas do określania jasnych celów, które należy osiągnąć wraz z dobrze określonym kosztem inwestycji. Najczęściej wprowadzamy rozwiązanie, analizujące dane i zależności, które w zasadzie już dobrze znamy lub intuicyjnie rozumiemy. Projekt Big Data różni się diametralnie od tradycyjnego projektu IT i wymaga gruntownej zmiany sposobu myślenia o danych.

Łatwiejsza analiza rozbudowanych zbiorów danych

Z Big Data mamy do czynienia, gdy pojawia się na tyle duży zbiór danych, że ich przetwarzanie i analiza stają się niemożliwe przy użyciu powszechnych metod.
Celem jest odkrycie nowych zależności i korelacji między zjawiskami na podstawie dużej ilości zgromadzonych danych, najczęściej z wielu, słabo uporządkowanych źródeł. Odkrycie takich zależności daje nam nowe szanse wykorzystania ich w sprzedaży, ale nie istnieje jasna droga do osiągnięcia tego celu. Najczęściej, przystępując do projektu Big Data, nie wiemy jeszcze jaki dokładnie zwrot z inwestycji osiągniemy. Dlatego sukces projektu powinien być mierzony przy użyciu nowych kryteriów, odpowiadając na pytania:

  • Czy odkryliśmy nowe zależności, które możemy wykorzystać do powiększenia przychodów?
  • Czy uzyskaliśmy biznesową wartość dodaną?
  • Czy pozyskaliśmy nowe dane, które w przyszłości mogą stworzyć kolejne szanse?
  • Czy odkryte zależności dają nam przewagę nad konkurencją?

Projekty Big Data dają nam możliwość odkrycia prawdziwej wartości danych zgromadzonych w przedsiębiorstwie, co więcej – wartość danych rośnie wraz z odkrywaniem nowych zależności i dołączaniem nowych danych.

Opracowanie:
Michał Gaida
Konsultant QlikView

Business Partners eXcellence

SAP ERP
SAP All-in-One

QlikView
Qlik Sense

Infor SyteLine ERP