Narzędzia analityczne Big Data

Znaczna część dziedzin funkcjonowania w rozwiniętym społeczeństwie wiąże się z operacjami na danych. Intensywnie postępująca informatyzacja powoduje, że ilość informacji koniecznych do przetworzenia wciąż się zwiększa i częstokrotnie wykracza poza możliwości tradycyjnych narzędzi analitycznych.

Efektywne poradzenie sobie z nowymi wyzwaniami za pomocą nowoczesnych rozwiązań może przynieść nieosiągalne wcześniej korzyści. Skuteczność narzędzi analitycznych Big Data odnosi się do stopnia, w jakim potrafią sprostać poszczególnym wymiarom, które charakteryzują duże zbiory danych. Są to cechy takie jak ich ilość i różnorodność, szybkość operacji, jakość i wiarygodność informacji, a także ich spójność. Wydajność narzędzi analitycznych w przetwarzaniu danych wpływa na jakość informacji zwrotnych, a w konsekwencji na trafność wniosków na nich opartych. Dlatego też istotny jest sposób w jaki odpowiednie narzędzia potrafią wizualizować już przetworzone dane.

Analiza Big Data z powodzeniem znajduje zastosowanie w różnorodnych obszarach i dziedzinach funkcjonowania. Duże zbiory danych to współcześnie materiał pracy w biznesie, administracji, nauce, medycynie, przemyśle, mediach, służbie publicznej i w szeregu innych sektorów. Korzystanie z analityki Big Data może opierać się na operacjach prognostycznych i analizie post hoc (podejście proaktywne i reaktywne). Dzięki zastosowaniu właściwych, skutecznych metod i narzędzi w procesie analitycznym, możliwe jest dotarcie do licznych, istotnych informacji i wniosków, które są nieosiągalne przy użyciu tradycyjnych środków. Są to informacje pozwalające na zdobycie lepszego wglądu w przedsięwzięciach, usprawnienie metod działania i bezpieczeństwa czy też przewidywanie trendów rynkowych. Trafna analiza może zapewnić lepsze zrozumienie zachowań klientów, prognozować ryzyko i potencjalny zysk, wizualizować tendencje interesujących w danej chwili procesów czy polepszyć czytelność i strukturę opracowywanych danych.

bigdatatoolsEwolucja w dziedzinie analityki Big Data postępuje intensywnie, dlatego warto na bieżąco śledzić jej rozwój. Narzędzia analityczne obejmują w swoim działaniu innowacyjne podejścia, takie jak pracę w klastrze (przetwarzanie sieciowe – grid computing), analizę in-database (in-database processing) i in-memory (in-memory processing) pozwalające na maksymalizację efektywności wykorzystywanych zasobów i integrację dużej ilości danych. Otwarty charakter najpopularniejszych platform i oprogramowania do analizy Big Data powoduje, że są one często aktualizowane i usprawniane, by zapewnić możliwie najbardziej satysfakcjonujące wyniki w obliczu rosnących wyzwań. Mowa o narzędziach takich jak platforma Hadoop, system Storm, magazyny baz danych – Cassandra, MongoDB czy Neo4j, algorytmy do data-miningu – RapidMiner i Mahout, systemy indeksujące takie jak Lucene, a także pozostałe technologie – warto tu wymienić na przykład projekt Sqoop, Flume, Terracotta czy Avro.

Mimo imponujących korzyści, które oferuje korzystanie z narzędzi Big Data, polskie firmy wciąż niechętnie decydują się na ich zastosowanie. Według badań Intela, które objęło 576 firm Europy Środkowej, 18% polskich przedsiębiorstw używa technologii wielkich danych. Dla porównania, wyniki uzyskane w Czechach, na Słowacji i Węgrzech to odpowiednio 33,1%, 30,7% i 19,3%. Badanie dla Polski wskazuje jednak na optymistyczny akcent – blisko 7% firm zadeklarowało wdrożenie analizy Big Data w najbliższej przyszłości.