Na analýzu big dat chybějí dostatečné znalosti

18. 5. 2013

Sdílet

„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.

ICTS24

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.