Big Data daje ogromne możliwości firmom z różnych branż. Wykorzystanie danych pozwala im przede wszystkim na tworzenie takich strategii marketingowych, które znajdują przełożenie na osiąganie przewagi konkurencyjnej. Nie dziwi więc, że – jak pokazują liczne badania – z roku na rok wydatki związane z przechowywaniem danych i ich analizą będą systematycznie wzrastać. By jednak w pełni wykorzystać potencjał drzemiący w dużych i różnorodnych danych, firmy będą musiały sprostać związanym z nim wyzwaniom. Jakim przede wszystkim?

 

Selekcja przechowywanych danych

Choć już teraz znaczna część firm zgadza się z tezą, że Big Data to szansa na tworzenie bardziej zoptymalizowanych produktów i usług, podwyższenie wydajności produkcji czy lepszą zdolność przewidywania trendów i zagrożeń, większość z nich przyznaje, że problemem jest wydobycie strategicznych informacji spośród przechowywanych danych behawioralnych i transakcyjnych. Problemy z selekcją wartościowych danych wynikają nie tylko z ogromnych ich ilości, ale i pochodzenia z różnych źródeł oraz występowania w wielu różnych formatach. Część z nich to informacje błędne, nieprawdziwe lub zwyczajnie nieprzydatne z biznesowego punktu widzenia, które mogą narazić firmy na podjęcie ryzykownych decyzji.

Ocena jakości przechowywanych danych stanowi kluczowe wyzwanie w Big Data. Do prawidłowego wyboru danych niezbędna jest ponowna weryfikacja celów firmy i oczekiwań związanych z analizą przechowywanych danych. Na ich podstawie firmy mogą wyznaczać zarówno zakres, jak i rodzaj danych wykorzystywanych podczas analizy.

Dobór narzędzi analitycznych

Przechowywanie danych o dużej wartości to jedno. Równie sporym wyzwaniem dla firm jest umiejętne dopasowanie metod analitycznych pozwalających na szybką analizę danych. W związku z tym firmy zainteresowanie wdrożeniem Big Data stoją przed koniecznością wdrożenia innowacyjnych narzędzi analitycznych, umożliwiających w pełni efektywne wykorzystanie przechowywanych danych oraz ich integrację. Specjaliści Big Data już teraz podkreślają znaczącą rolę narzędzi marketing automation, w tym in-memory czy in-database.

Zwracają oni uwagę także na konieczność zabezpieczenia danych poprzez określenie poziomu dostępu do nich przez poszczególnych użytkowników systemu.

 

Właściwe wykorzystanie danych

Nie tylko umiejętna selekcja przechowywanych danych, sprawna ich analiza oraz integracja za pomocą odpowiednich narzędzi i wiedzy analityków, wymaga od firm zmiany dotychczasowego podejścia. By mogły one w praktyce skorzystać z możliwości oferowanych przez Big Data, muszą też określić na nowo swoje cele biznesowe, które zamierzają zrealizować. Znając je, będą mogły efektywnie i skutecznie planować działania związane z przechowywaniem danych i ich analizą. W przypadku wielu firm, nie tylko tych rozpoczynających swoją przygodę na rynku, pomocne może okazać się wsparcie zewnętrznej organizacji, dysponującej niezbędną wiedzą w zakresie Big Data.