Enorme datamengder utfordrer teknologien

Fenomenet Big Data kan virke skremmende på mange. Det er mye usikkerhet rundt hva som egentlig ligger i begrepet, og mange er ikke sikre på hvordan man kan dra nytte av Big Data, eller hva det i det hele tatt er.

Vi snakker om Big Data når volum, variasjon og hastighet i tilkomst av nye data overgår organisasjonens kapasitet med hensyn til å kunne ta gode forretningsbeslutninger i rett tid.

Slike utfordringer er ikke noe nytt, og vi står heller ikke overfor en "vegg av data". Det som riktignok er nytt er at den tilgjengelige mengden data øker i nærmest eksponentiell grad. Det samles kanskje inn like mye data årlig som ble samlet inn i tiåret mellom 1990 og 2000 tilsammen. En svært høy prosentandel av dagens data eksisterte rett og slett ikke for bare få år siden.

- Stadig økende tilgjengelighet av data vil alltid utfordre teknologien. Big Data er navnet på det fenomenet, sier Torulf Mollestad, seniorrådgiver i SAS Institute.

Big Data er et ganske hypet fenomen, men det er også en ytterst reell utfordring, og en reell kilde til fremtidig gevinst.

- For å høste gevinsten, må vi sammenstille og utnytte data riktig og hente ut virksomhetskritisk kunnskap, sier Mollestad.

Nytteverdi med riktig bruk

Med stadig økende tilgang til data i klassiske databaser ser vi også en stadig økende mengde data fra kilder som sosiale nettverk, sosiale medier, blogger og tekst. Slike delvis ustrukturerte data mener Mollestad vil være en svært viktig kilde til kunnskap i fremtiden.

Han peker på at det er det viktig å planlegge nøye før man setter i gang et prosjekt for å jobbe mot Big Data, for å trekke ut den viktige informasjonen fra dataene.

Her får han støtte fra Alexander Rustad og Christian Gundegjerde i teknologiselskapet Creuna.

- Vi mener Big Data handler om å ha systemer, kompetanse og en god plan for hva du ønsker å oppnå, hvilke data du trenger og hvordan du skal samle disse dataene for å kunne kapitalisere på dem, sier Rustad.

Han legger til at dataene er der, og at det ikke handler om tilgjengelighet. Med en voksende datamengde kommer flere muligheter, og prosessen er slik den alltid har vært.

Gjennom å samkjøre innsamlet data med ustrukturert data, kan man få innsikt som tidligere var svært vanskelig tilgjengelig. Men forberedelse er halve seieren.

- Å utnytte dataene, og å hente ut kunnskap du kan bruke i forretningsøyemed er det viktigste målet med teknologien. Og også den største utfordringen, sier Mollestad.

Viktigheten av visualisering

Visuell presentasjon av data er også en viktig del av prosessen.

- Den menneskelig hjerne er uforlignelig i å finne mønstre i data når disse blir tilrettelagt og vist på riktig måte. Det å kunne bla seg gjennom hundretalls millioner av datalinjer, og visualisere på forskjellige nivåer er en enorm fordel, sier Mollestad.

SAS Institute kan fortelle om god suksess med programvaren Visual Analytics som visualiserer store datamengder, og fremstiller data på forskjellige nivåer. Slike visualiseringer gir uvurderlig kunnskap om dataene og prosessene bak, og vil også gi verdifulle innspill i den analytiske utviklingsprosessen, som å bygge opp prediktive modeller.

Også Creuna merker at markedet for visualisering har økt i takt med Big Data.

- Innsikten blir enda mer visuell. Interaktiv og dynamisk datavisualisering er viktig, både for å avdekke mønstre i dataene, men også for KPI- og datapresentasjon innad i organisasjonen, mener Rustad og Gundegjerde.

Unngå datasilo

Det er også viktig å passe på at data er tilgjengelig på tvers av interne siloer. Mye essensiell informasjon kan bli borte eller ikke komme til nytte på grunn av manglende systemer for håndtering og deling av data.

- Den største utfordringen er ikke tilgjengeligheten på data, men at data havner i siloer. Dette henger sammen med måten organisasjoner er skrudd sammen på, sier Gundegjerde.

Han utdyper med at riktige data kan gi bedre beslutninger, dypere innsikt og lavere kostnader eller høyere inntekter. Men bare dersom organisasjonen kan definere klare mål før man setter i gang med praktisk arbeid og analyse.

- Man evner ofte ikke å sette det i system, fortsetter Gundegjerde, og sammenligner utfordringen med problematikken mange har opplevd innenfor BI-systemer, hvor it-avdelingen kjøper inn løsninger, og ingen bruker det.

Også Mollestad peker på de kulturelle forskjellene mellom it-avdeling og forretningssiden. It-avdelingene, som har hovedansvaret for datavarehusene har ofte et helt annet perspektiv på, og tolkning av, data enn forretningssiden, og spesifikasjoner for uthenting av data må ofte være veldig detaljerte for å unngå misforståelser.

- Jeg tror det vil være et stadig økende behov for analytisk forståelse også innen it-organisasjonene. Bare på denne måten minskes skillet mellom it og forretningsområdene, mener Mollestad.

Data har blitt produktifisert. Og ingen har nytte av produkter som ikke brukes, og som bare støver ned på lageret.

- Dette betyr at de selskapene som ikke har et tydelig verdiforslag om hvordan generere merverdi fra Big Data vil være i risikosonen, mener Rustad.

Igjen ser vi at god forbredelse er halve seieren, spesielt når det dreier seg om en tilsynelatende overveldende vegg av informasjon. Bedrifter som klarer å finne komfortsonen mellom datamengde og utnyttelse av data har alt å tjene, så lenge det planlegges og gjøres nøye og riktig.