Jak skutecznie wykorzystywać, zarządzać i analizować dane w firmie

Celem analiz dużych ilości danych (Big Data) jest szeroko rozumiana optymalizacja dotycząca procesów w przedsiębiorstwie, takich jak sprzedaż, obsługa posprzedażna, produkcja i logistyka.

Z TEGO ARTYKUŁU DOWIESZ SIĘ:

JAKIE KORZYŚCI DAJE FIRMIE BUDOWA ŚRODOWISKA BIG DATA?
OD CZEGO ZACZĄĆ IMPLEMENTACJĘ BIG DATA W FIRMIE?
JAKIE DANE POWINNY ZNALEŹĆ SIĘ W ŚRODOWISKU BIG DATA?
JAKIE NARZĘDZIA OPEN SOURCE MOŻNA WYKORZYSTAĆ DO ANALIZY DANYCH?
JAKIE SĄ ETAPY BUDOWY WŁASNEGO ŚRODOWISKA BIG DATA?

Korzyści z Big Data

Dzięki analizom Big Data firmy mogą obniżyć koszty działania, lepiej zaplanować i przeprowadzić kampanie marketingowe, zwiększyć sprzedaż i pozyskać większą liczbę klientów. Analizując dane można także lepiej zrozumieć rynek wyciągając wnioski przydatne do planowania przyszłych działań. Przykładowo, śledząc zachowania zakupowe klientów firma może zidentyfikować produkty, które się najlepiej sprzedają i lepiej dostosować się do bieżących trendów. Do istotnych korzyści należy także skrócenie czasu podejmowania decyzji, dzięki dostępnym w czasie rzeczywistym analizom i rekomendacjom. Wdrożenie narzędzi Big Data umożliwia także lepszy rozwój produktów. Znając trendy związane z potrzebami klientów możliwe jest tworzenie produktów zgodnie z ich potrzebami.

Jak wybrać narzędzia analizy danych optymalnych dla Twojej organizacji w 4 krokach

1. Analiza potrzeb

Pierwszym krokiem w wyborze odpowiednich narzędzi i budowy platformy Big Data jest analiza potrzeb firmy. Aby ją wykonać konieczne jest przeprowadzenie szczegółowych wywiadów z kluczowymi interesariuszami, czyli osobami, które mogą skorzystać na wdrożeniu Big Data w przedsiębiorstwie, w szczególności z działem sprzedaży i marketingu oraz z kluczowymi osobami w IT odpowiedzialnymi za pozyskiwanie i utrzymanie danych źródłowych, takich jak systemy CRM, ERP, e-commerce. Wśród danych, które mogą być wykorzystane w Big Data warto przyjrzeć się możliwościom użycia informacji o sprzedaży, o klientach z systemu CRM, czy o ruchu na stronach internetowych. Źródeł danych może być bardzo wiele i dopiero połączenie ich ze sobą sprawia, że Big Data daje nam pełny obraz i pozwala odkryć nowe zależności, których zwykle nie jesteśmy świadomi mając wgląd w tylko jedną bazę danych.

2. Analiza dostępnych narzędzi

Do najważniejszych narzędzi open source służących do analizy dużych ilości danych należy zaliczyć: Apache Hadoop, Apache Spark, Cassandra, HBase i MongoDB. Hadoop zawiera m.in. HDFS Hadoop – rozproszony system plików, MapReduce – framework służący do przetwarzania Big Data równolegle w klastrach liczących nawet tysiące węzłów, YARN do zarządzania zasobami Hadoop oraz liczne biblioteki. Apache Spark to alternatywa i pod wieloma względami następca Apache Hadoop pozwalający przetwarzać zarówno dane wsadowe, jak i dane w czasie rzeczywistym, zawierający framework działający znacznie szybciej niż MapReduce. Cassandra to baza danych NoSQL, pierwotnie opracowana przez Facebooka, obecnie zarządzana przez Fundację Apache. Wykorzystywana jest m.in. w takich usługach jak Netflix, Twitter, Reddit, Cisco i Digg. MongoDB to baza danych NoSQL z magazynowaniem zorientowanym na dokumenty, pełną obsługą indeksu, replikacją. Warto wspomnieć także o Apache Hive, oprogramowaniu hurtowni danych zbudowanym na bazie Apache Hadoop i umożliwiającym tworzenie zapytań i analizę danych.

3. Wybór platformy sprzętowej i środowiska

Do przechowywania danych i analiz konieczne są zasoby dyskowe oraz zasoby obliczeniowe, które zapewni Data Center. W przypadku potrzeb związanych z Big Data warto skorzystać z Centrum Danych T-Mobile, specjalizującym się w dostarczaniu tego rodzaju infrastruktury zoptymalizowanej i dostosowanej do potrzeb klienta. Oferta zapewnia nie tylko zasoby sprzętowe, ale zawiera także przygotowany specjalnie na ten cel maketplace bazodanowy – Data Intelligent Hub. Można z niego wybrać gotową bazę danych wraz z narzędziami open source gotowymi do wykorzystania w analizach Big Data. Z dostępnych zasobów oprogramowania użytkownicy mogą wybrać m.in. takie komponenty jak: Cloudera Data Science Workbench, Grafana, H2O, IBM Data Science Experience, Jupyter, Rstudio, Zeppelin oraz wiele innych. Poprzez Conector zapewniane jest bezpieczne przesyłanie dużych strumieni danych. Rozwiązanie to zostało wdrożone w urzędzie w Bonn, gdzie część danych dostępna jest wewnętrznie, część zasobów została upubliczniona, a część jest wykorzystywana do wymiany informacji pomiędzy jednostkami administracji publicznej.

4. Budowa własnego klastra danych

„Nie od razu Kraków zbudowano” – to przysłowie doskonale pasuje do budowy własnych zasobów analitycznych Big Data. Kolejnym krokiem na drodze rozwoju jest stworzenie własnego clustra danych i rozbudowa jego funkcji. Wraz z dołączaniem nowych źródeł danych zyskujemy dostęp do bogactwa możliwości, jakie dają analizy Big Data. Zadaniem biznesu, analityków i programistów jest „wyciśnięcie” z tych danych tyle, ile tylko się da i wykorzystanie tego potencjału do poprawy efektywności działania firmy, zwiększania sprzedaży i budowy przewagi konkurencyjnej.

Podsumowanie

Przypomnijmy najważniejsze informacje dotyczące skutecznego wykorzystania Big Data w firmie:

BiG Data umożliwia firmom obniżenie kosztów działania, skuteczniejszy marketing, poprawę wyników sprzedaży i pozyskanie większej liczby klientów.
Dane zasilające cluster Big Data mogą być pozyskiwane ze wszystkich dostępnych systemów przedsiębiorstwa: danych o sprzedaży, o klientach z systemu CRM, informacji o ruchu na stronach internetowych i innych.
Istotnym etapem budowy własnych zasobów Big Data jest wybór właściwych narzędzi oraz platformy sprzętowej koniecznej do przetwarzania danych.
Data Intelligent Hub to maketplace bazodanowy oferujący oprócz narzędzi do analizy także przydatny Connector służący do bezpiecznego udostępniania danych.

Chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat?
Napisz do naszych ekspertów: BIGDATA_Sprzedaz@t-mobile.pl