Tässä vaiheessa sinun pitäisi olla tietoinen siitä, mitä big data on, miten se on syntynyt, missä sitä käytetään ja miksi se on hyödyllistä. Mutta entä big data -analytiikan tulevaisuus? Muuttaako big data maailman? Vai unohdetaanko se parissa kuukaudessa?
Olen koonnut yhteen joitakin suosituimpia big dataa koskevia ennusteita, jotta ymmärrät, mitä siltä on odotettavissa tulevaisuudessa.
1. Tietomäärät vain kasvavat
Big data -asiantuntijoiden mukaan tuotetun tiedon määrä kasvaa räjähdysmäisesti. IDC:n Data Age 2025 -raportin mukaan vuoteen 2025 mennessä datan määrä saattaa nousta 175 zettabittiin. Se on 40 kertaa enemmän kuin datan määrä vuonna 2013.
2. Koneoppiminen kehittyy edelleen
Kuten Intelin varatoimitusjohtaja ja toimitusjohtaja Wei Li sanoi, koneoppiminen kehittyy vuosi vuodelta. Käytämme sitä itsestään ajavissa autoissa, petosten havaitsemislaitteissa ja suuressa datassa, ja käyttötapojen määrä vain kasvaa. Tämä johtuu siitä, että koneoppiminen on riippuvainen syötteenä annettavan datan määrästä, joten datan määrän kasvaessa myös koneoppimisen tuotoksen tarkkuus kasvaa.
Lisäksi koneoppiminen ei ollut pitkään aikaan useimpien yritysten saatavilla, koska avoimen lähdekoodin alustat hallitsivat tätä alaa. Tämä tarkoittaa, että yritykset, jotka halusivat ottaa koneoppimisen käyttöön prosesseissaan, joutuivat konfiguroimaan ratkaisut itse, ja useimmat niistä kärsivät taitojen puutteesta tällä alalla. Kaikki kuitenkin muuttui, kun kaupalliset toimittajat alkoivat rakentaa omia kohtuuhintaisia ratkaisujaan, jotka eivät vaadi liikaa konfigurointia. Koneoppimissovellukset ja -alustat ovat keränneet maaliskuuhun 2019 mennessä 28,5 ja 14,4 miljardin Yhdysvaltain dollarin rahoituksen, ja nämä luvut kasvavat kysynnän myötä.
3. Big data -asiantuntijoilla on suuri kysyntä
Tietopäällikön ja tietohallintojohtajan kaltaiset tietojenkäsittelytieteilijä ovat suhteellisen uusia, ja niitä on ollut olemassa vasta koneoppimisen ja big datan massiivisen käyttöönoton jälkeen.
Hyvä tietosuojavastaava tai -tiedemies on arvokas myös tietopohjansa vuoksi. Hänen on tunnettava monenlaisia aiheita, kuten ohjelmointikieliä, koneoppimisen algoritmeja, datan käsittelytekniikoita sekä data-alustoja ja -työkaluja. Asiantuntijoiden on tunnettava viimeisimmät suuntaukset ja miten niitä käytetään tiettyjen tehtävien ratkaisemiseksi, mikä vaatii aikaa ja kokemusta. Vaikka nämä kaksi tekijää merkitsevät sitä, että asiantuntijat voivat olla kalliita, he voivat mahdollisesti tuoda yrityksellesi huomattavaa hyötyä, joten asiantuntijan etsiminen voi olla hyvä ajatus jo nyt.
4. Nopean ja käyttökelpoisen tiedon käyttö lisääntyy nopeasti.
Yritysten välinen kilpailu tarkoittaa sitä, että niiden on tehtävä peliä muuttavia päätöksiä ennen kuin muut kilpailijat edes näkevät tilaisuuden. Big data helpottaa näiden muutosten löytämistä ja niihin reagoimista.
Kun puhumme data-analyysistä, jopa koneoppimisen yhteydessä, tarkoitamme yleensä analyysia eräajona (kun keräämme eriä dataa, annamme sen algoritmille, ja se antaa meille arvokasta tietoa tulosteesta). Tämä ei kuitenkaan tarkoita sitä, että voimme tehdä päätöksen heti, kun saamme tiedot; lopullisen analyysin tekeminen vie aikaa.
Nopeat tiedot voidaan käsitellä reaaliaikaisesti, kun ne ilmestyvät tietokantoihin. Tämä tarkoittaa, että voimme analysoida tietovirtojen muutoksia paikan päällä ja reagoida niihin nopeasti. Se on todellinen pelimuutos.
Toimintakelpoinen tieto on tulosta big data -analyysistä. Kun saat suuren määrän erityyppistä dataa, jolla tuskin voit tehdä mitään. Mutta kun sitä on käsitelty big data -analyysityökaluilla, voimme saada tietoa, joka auttaa meitä tekemään tietoon perustuvia ja järkeviä päätöksiä.
Joidenkin asiantuntijoiden mukaan big data saatetaan tulevaisuudessa jopa korvata nopealla datalla ja toiminnallisella datalla.
5. Yhä useammat yritykset pyrkivät hyödyntämään tietojaan
Tietoja kerätään kaikkialla, ruokakaupoista verkkosivustoihin ja sovelluksiin, ja kaikki nämä tiedot voidaan myydä muille yrityksille toisena tulonlähteenä. Tämäntyyppisen datan kysyntä on suurta, eikä se näytä vähenevän.
6. Useammat tietojen analysointivälineet eivät enää vaadi analyytikkoa.
Tietoanalyysin kysyntä on suuri, mutta kuten jo mainitsimme, alan ammattilaisista on pulaa. On hyvin mahdollista, että toimittajat alkavat tarjota asiakkaille ratkaisuja, jotka vaativat paljon vähemmän teknistä osaamista.
7. Big data saattaa jopa lopettaa ilmastonmuutoskeskustelun
Big data -analyysien lisääminen voi auttaa tutkijoita vahvistamaan käsitystään ilmastonmuutoksesta ja sen syistä ja vaikutuksista. Tämä auttaa näyttöön perustuvissa poliittisissa keskusteluissa.
8. Big data voi auttaa löytämään parannuskeinoja tartuntatauteihin.
Terveydenhuolto on yksi suurten tietojen suurimmista käyttäjistä. Jotkut tutkijat uskovat, että kun suuret määrät sairauskertomuksia on koottu yhteen tietopakettiin, uusia parannuskeinoja voidaan löytää paljon odotettua nopeammin.
Niissä on perää, mutta ajatukseen liittyy kaksi suurta ongelmaa. Ensinnäkin kliinisten tietojen määrä oli noin 170 eksatavua pelkästään vuonna 2019, ja arvioitu vuosittainen kasvu on 1,2-2,4 eksatavua vuodessa. Se on paljon dataa, ja haasteena on sen kerääminen ja tallentaminen yhteen paikkaan. Toinen haaste on se, että tutkimuslaitokset voivat hidastaa löytämisprosessia monimutkaisen patenttilainsäädännön avulla.
9. Luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) käytetään laajemmin.
Teknologia tulee kehittyessään sekä edullisemmaksi että käyttäjäystävällisemmäksi. Jotkut asiantuntijat ennustavat, että lähitulevaisuudessa meidän ei tarvitse käyttää koodia toimiaksemme vuorovaikutuksessa älykkäiden järjestelmien kanssa.
Yritykset voivat hyötyä NLP:stä jo nyt tarjoamalla asiakkailleen älykkäitä chat-robotteja, jotka pystyvät antamaan tietoa nopeasti kuten ihmisagentti. Asiakkaan ja yrityksen välisen sanallisen vuorovaikutuksen analysointi voi myös auttaa markkinoijia ymmärtämään, miten asiakas suhtautuu brändiin.
10. Kyberturvallisuus on edelleen haaste
Mitä enemmän tietoja tallennetaan, sitä vaikeampi niitä on suojata. Big dataa käyttävät yritykset kohtaavat enemmän kyberturvallisuushaasteita, sillä lisäohjelmistotuotteiden käyttö lisää kyberrikollisten mahdollisuuksia varastaa tietoja.
11. Tietojen siirtyminen pilveen jatkuu
Koska tietomäärät kasvavat, tietoja käyttävät yritykset joutuvat valitsemaan, perustavatko ne suurempaa kapasiteettia sisältävän tallennuskapasiteetin vai antavatko pilvipalveluiden hoitaa tietojen tallennusongelman. Kun otetaan huomioon, että pilvipalvelut tarjoavat paljon tallennustilaa kohtuuhintaan ilman laitteiston ylläpitoa, useimmat valitsevat todennäköisesti jälkimmäisen vaihtoehdon. Tämä pätee erityisesti siksi, että jos tallennustila pilvipalvelussa loppuu kesken, sinun ei tarvitse asentaa lisää laitteistoa, vaan sinun tarvitsee vain laajentaa suunnitelmaasi.
12. Big data ei korvaa tutkijoita
On selvää, että big data -analyysillä voidaan saada paljon enemmän tietoa kuin perinteisillä tutkimusmenetelmillä, ja tämä tieto on tarkempaa ja arvokkaampaa. Suurin ongelma on kuitenkin se, että voimme opettaa koneen löytämään kuvioita ja korrelaatioita, mutta emme voi opettaa sitä ymmärtämään asiayhteyksiä yhtä hyvin kuin ihminen. Big data -asiantuntijat ovat siis jatkossakin tutkijoiden apuna, eivät korvikkeena.
13. Tulevaisuudessa datatieteen taidot saattavat olla yhtä yleisiä kuin Excelin käyttötaidot ovat nykyään.
Lotamen toimitusjohtaja ja perustaja Andy Monfried olettaa, että käyttäjäystävällisellä käyttöliittymällä varustettuja itsepalvelusovelluksia syntyy, jolloin lähes jokainen työntekijä pystyy analysoimaan suuria tietomääriä, mistä saattaa tulla tulevaisuudessa työrutiinia.
14. Big Data integroidaan esineiden internetiin (IoT).
Yritykset pyrkivät jatkuvasti saamaan tuotteistaan enemmän voittoa, ja tietojen tuottaminen on yksi tapa saada se toteutumaan. IoT-laitteet keräävät todennäköisesti paljon tietoa käyttäjistä ja heidän ympäristöstään. Tätä tietoa voidaan sitten analysoida yrityksen sisällä asiakaskokemuksen parantamiseksi tai myydä.
15. Enemmän tietoja analysoidaan ja käytetään päätöksenteossa.
99,5% kerättyjä tietoja ei koskaan analysoida tai käytetä millään tavalla. Tämä on valtava menetys tietoja kerääville yrityksille. Big datan ja koneoppimisen kehittyessä tämä prosenttiosuus tulee varmasti laskemaan. Tietotutkijat löytävät varmasti keinon käyttää tätä 99,5%.
16. Big dataa käyttävien yritysten kulut vähenevät
Syncsortin ja NewVantagen tekemien tutkimusten mukaan Big Data -analyysi auttoi 59,4% vastaajista vähentämään kuluja. 66,7% yrityksistä alkoi käyttää big dataa nimenomaan tähän tarkoitukseen.
17. Big data uudistaa kiinnostuksen lohkoketjuteknologiaan
Suuret tietomäärät tuovat mukanaan huolenaiheita turvallisuudesta, ja lohkoketju voi olla todella kätevä keino niiden ratkaisemiseksi. Lohkoketjuteknologian kiinnostus tietoturvaa kohtaan saattaa lisääntyä lähitulevaisuudessa.
18. Yritykset alkavat käyttää useampaa kuin yhtä tietojen analysointivälinettä.
Tietoanalyysityökalut ovat vielä uusia, ja joskus yksi ohjelmistotuote ei pysty täyttämään kaikkia tietyn yrityksen tarpeita. Yksi ratkaisu voi esimerkiksi olla melko hyvä suurten datamäärien käsittelyssä, mutta siinä ei ole nopeita data-analyysiominaisuuksia, kun taas toinen voi pystyä nopeaan datan analysointiin, mutta sen käyttöliittymä ei ole käyttäjäystävällinen.
Siksi yritykset yhdistävät eri sovelluksia saadakseen mahdollisimman suuren voiton. Gartnerin mukaan jotkut yritykset käyttävät jo nyt useampaa kuin yhtä "yritysstandardisovellusta".
19. Odotettavissa on datarakennearkkitehtuurin laajempi käyttö
Data fabric on arkkitehtuuri, joka tukee yhdistettävissä olevaa dataa ja analytiikkaa sekä niiden eri komponentteja. Hyötyjä ovat muun muassa integrointisuunnitteluun kuluvan ajan lyheneminen 30%, käyttöönottoajan lyheneminen 30% ja ylläpidon väheneminen 70%. Datakangas voi myös hyödyntää datahubien, datajärvien ja tietovarastojen olemassa olevia taitoja ja teknologioita. Kaikki tämä sekä kyky ottaa käyttöön uusia lähestymistapoja ja työkaluja tulevaisuutta varten eivät jätä juuri epäilystäkään siitä, etteikö tätä arkkitehtuuria käytettäisi laajalti.
20. GDPR on edelleen suuri huolenaihe
Tiedonhallinta-aloitteet eivät ole vähentäneet toimintaansa. GDPR:n myötä asiakkaat ovat kaikkien luomiensa tietojen omistajia, ja heillä on valta valita, mille yrityksille he haluavat luovuttaa tietonsa. Jos yritys käyttäytyy huonosti, he voivat siirtyä kilpailijalle, mikä johtaa tulojen menetykseen.
Big data perustuu asiakkaisiin, joten yritysten on noudatettava tietosuoja-asetusta ja paikallisia säännöksiä paitsi seuraamusten välttämiseksi myös tietojensa tulojen säilyttämiseksi.
