Na analýzu big dat chybějí dostatečné znalosti

„Důkladná analýza big dat se hodí podnikům ze širokého spektra oborů. Je to však náročná disciplína, která vyžaduje určité znalosti,“ říká vedoucí oddělení vývoje a strategie Dave Menniger z divize Pivotal společnosti EMC. Computerworld se s ním setkal na konferenci The Human Face of Big Data.


David MennigerPoskytujeme technologie k zachycení a uchovávání informací pro jejich následnou analýzu, je to taková datová věda. Máme speciální algoritmy zabudované do databází, které umožňují datovým vědcům podrobněji analyzovat získaná data a zjišťovat z nich nečekané souvislosti. Vlastníme také technologii, která poskytuje kolaborativní platformu pro analytiku, něco jako Facebook či LinkedIn pro analytiku. Je to vhodné pro lidi, kteří společně analyzují určitý objem dat a mohou snadno sdílet své postřehy a výsledky s ostatními.


Pro jaké organizace jsou tyto inovativní technologie vhodné?

Není to striktně vyhraněné, jde o poměrně široké spektrum firem z oborů, které pracují s rozsáhlými objemy dat. Tedy třeba o společnosti aktivní v bankovnictví, pojišťovnictví, energetice nebo nemocnice a další zdravotnická zařízení.

Jaké je použití ve zdravotnictví, pro rychlejší diagnostiku nemoci?

Zdravotnická zařízení mají plno informací, jak byli v minulosti léčeni pacienti s určitými problémy a jaká byla jejich reakce na léčbu. Se správnou analýzou můžete zjistit, které léčebné postupy při jakých obtížích byly nejvhodnější, a podle toho upravovat léčbu současných pacientů k lepším výsledkům. Dalším scénářem může být urychlení vývoje nových léků při využití analýzy výsledků existujících testů nových medikamentů.

Energetika může profitovat z lepší analýzy jak?
Mohou sledovat aktuální spotřebu energií nikoliv jednou za měsíc či den, ale třeba každých patnáct minut v jednotlivých domácnostech. Na základě toho mohou lépe predikovat spotřebu energie v průběhu dne a řídit podle toho i její výrobu.
Hodí se to třeba v blízké budoucnosti, až se rozšíří elektromobily, které se budou nabíjet právě v době, kdy to bude ekonomicky nejvýhodnější.
Vylepšení analytiky velkých objemů dat využijí i třeba telekomunikační firmy, které se potýkají s nestálostí zákazníků. Získat nového klienta je totiž desetkrát dražší, než udržet současného. Hlubokou analýzou zvyků existujícího zákazníka a jeho potřeb se dá zjistit, jakou nabídku by nejspíše uvítal, aby u svého operátora zůstal. Vyjde to levněji, než shánět nového klienta.

Jaké jsou podle vás největší překážky většího rozšíření analýzy big dat?
Je jich několik. Jednou z nich je, že jde o nový přístup k datům. Další je, že jen technologicky je velice složité zvládnout spravovat tak obrovské objemy dat, natož je pak analyzovat.
K tomu zase potřebujete novou skladbu matematických znalostí, které zatím nejsou mezi pracovníky IT zcela běžné. Samozřejmě že existují lidé s těmito znalostmi, ale není jich dost pro všechny organizace, které je potřebují. Doufáme, že brzy tyto znalosti rozšíří, spolupracujeme proto i s vybranými univerzitami a podporujeme je při výuce.

 




Vyšlo v Computerworldu 18/2012
Toto vydání lze zkoupit elektronicky








Komentáře