Olet varmaan törmännyt pöhinään Big Data – sanan ympärillä, mutta jäikö sinullekin epäselväksi sen oikea merkitys? Tekstissä kerromme tiivistetysti mitä Big Datalla tarkoitetaan ja miten sinä voit siitä hyötyä.
Mitä on Big Data?
Big Data – tai kankea suomennos massadata, on ilmaisu suurelle määrälle talteen kerättyä, yleensä hyvin epäorganisoitua dataa.
Dataa tallennetaan nykypäivänä kaikkialta ja sitä nimensä mukaisesti kerrytetään suuria määriä yhteen sijantiin. Sijainti, johon dataa kerätään, on kuin iso ullakkovarasto, jonne nakataan kaikki turhat tavarat, kuten 80-luvun jouluvalot, isoäidiltä peritty teekalusto ja vanha tuulitakkikokoelma, joka ehkä tulee joskus takaisin muotiin. Tavarat odottelevat sekalaisessa järjestyksessä ullakolla päivää, jolloin joku keksii niille käyttöä.
Data voi olla esimerkiksi järjestelmällistä tai jäsentelemätöntä käyttäjästatistiikkaa, palvelimen kirjauksia, markkinointitilastoja, verkkokauppojen tilausdataa, analytiikkaa tai sovellusten metatietoja. Kuten sanottu, Big Data kerää kaiken ja dataa on paljon.
| Jäsennelty tieto | Jäsentämätön tieto |
| Erittäin järjestelmällistä dataa | Täysin järjestelemätöntä dataa |
| Ennalta määritelty dataformaatti | Mitä tahansa dataa on kerätty, ei erillistä formaattia |
| Muotoiltua | Hajanaista |
| Ei tarvitse erillistä lajittelua | Vaihtelevaa ja satunnaista |
| Tietoa voidaan hakea relaatiotietokannoista | Data tarvitsee standardointia ja yhdenmukaistamista |
Miksi ja miten dataa kerätään?
Tarkoituksena suuren datamäärän keräämiselle on mahdollisuus käyttää sitä hyödyksi liiketoiminnan osa-alueilla. Datan avulla on helppo ennustaa tulevia trendejä, arvioida projektien budjetteja ja ennakoida asiakkaiden ostokäyttäytymistä. Tätä kutsutaan ennakoivaksi analytiikaksi. Sitä voidaan hyödyntää myös yrityksen sisäisiin toimiin, kuten uusien investointien tai huoltotöiden ajoituksiin.
Big Datasta on hyötyä myös koneoppimisen valjastamisessa yrityksen eduksi. Koneoppimisella pystytään esimerkiksi automatisoimaan liiketoiminnan osa-alueita sekä nopeuttamaan asiakastukea ja toimituksen työprosesseja. Nämä ovat isossa roolissa myös julkaisualan tuotteissamme ja -palveluissamme.
Big Datan keräämiseen tarkoitettuja työkaluja on markkinoilla paljon. Google Cloud Platform, Microsoft PowerBI, Tableau, MongoDB sekä monet avoimen lähdekoodin Apache-järjestelmien toimijat tarjoavat datan keräämisen työkaluja. Työkalua tärkeämpää kuitenkin on se, miten ja mihin sitä lopulta käytetään.
Onko keräämisessä mitään järkeä (eli liiketoiminnalliset hyödyt)?
Datan keräykseen on yrityksesi liiketoiminnan kannalta monta hyvää syytä, keräsimme tärkeimmät:
- Yritystoiminta tehostuu
- Liiketoimintasuunnitelma terävöityy
- Laskelmoitujen päätösten teko helpottuu
- Kilpailukyky sekä kokonaiskuva kuluttaja- ja markkinatrendeistä kasvaa
- Data tarjoaa innovatiivisuutta liiketoiminnan päätöksissä
- Tietoturva sekä riskienhallinta vahvistuu
- Markkinointistrategia voidaan räätälöidä asiakaskohtaiseksi
Datan keräyksen sudenkuopat
Datan keräyksessä kannattaa välttää ylenpalttista datan hamstraamista. Vaikka dataa on hyvä olla tallessa erilaisia käyttötarkoituksia varten, sen keräämiseen on myös asetettu rajoitteita.
Uudistuneen GDPR-lain voimaantullessa on hyvä tutustua evästekyselyiden ja tietosuoja-asetusten maailmaan tai konsultoida asiantuntijaa epävarmassa tilanteessa. GDPR on henkilötietojen käsittelyä säätelevä laki, joka on asetettu suojaamaan kuluttajia. Voit kuitenkin huoletta kerätä, säilyttää ja hallinnoida dataa, kun käytössäsi on vain luotettavien toimijoiden työkaluja.
Totta vai tarua? – murrettaan kolme myyttiä Big Datasta
🏤Big datasta hyötyvät niin pienet yritykset kuin valtavat suuryhtiötkin.
🚀Big Datan valjastaminen liiketoiminnan käyttöön ei ole rakettitiedettä. Datan hyödyntämiseen riittää oikea työkalu, selkeä liiketoimintasuunnitelma sekä ripaus tervettä järkeä.
👻Nimestään huolimatta Big Data ei ole iso ja pelottava mörkö. Dataa käytetään nykyään kaikkialla arkielämässä bussiaikatauluoppaista ruokakaupassa käyntiin. Ota siis sinäkin huoletta hyöty irti datan tuomista mahdollisuuksista.
