Współczesne technologie w znacznym stopniu zostały dostosowane tak, aby pozwalały gromadzić najrozmaitsze dane. Dzięki temu często można podnieść jakość oferowanych usług - nawet w trakcie korzystania z różnych urządzeń. Przykładowo, coraz więcej gospodarstw domowych wyposażonych jest w inteligentne liczniki pozwalające na bieżąco zmierzyć zużycie energii lub zoptymalizować koszty z tym związane. Nowoczesne technologie nie tylko mówią nam ile elektryczności zużywamy, ale są standardowo wyposażone w możliwość wysyłania danych w czasie rzeczywistym do dostawcy energii. Informują one zarówno o wzmożonej aktywności, jak i o przestojach w użytkowaniu, dzięki czemu możliwe jest dostosowanie podaży do indywidualnych potrzeb odbiorców. Inteligentne liczniki to tylko jeden z przykładów – powszechnie uważa się, że niedługo niemal każde urządzenie będzie posiadało zdolność do gromadzenia danych, poddania ich wstępnej obróbce i przekazania informacji dalej inżynierom, czy sprzedawcom. Szacuje się że do 2020 roku ta "sieciowość" czy "internetowość" dotyczyć będzie gigantycznej liczby 24 miliardów podłączonych urządzeń!

Big Data to temat, który jest duży nie tylko z nazwy, ale także ze względu na wielkie znaczenie, jakie odgrywa w funkcjonowaniu firmy lub instytucji publicznej. Istotne jest to, aby osoby decyzyjne były świadome konieczności uwolnienia danych z silosów informacyjnych i szerszego spojrzenia na problem; będzie to możliwe tylko wtedy, gdy poddamy analizie jak największy zbiór danych. Oczywiście poszczególne komórki firmy powinny zachować swoją autonomiczność, jednak wszystkie elementy tej układanki muszą współdziałać razem, aby zapewnić pełny obraz dla kadry zarządczej. Po przejściu do Big Data, skala analizowanych danych może okazać się dla przedsiębiorstwa czymś do tej pory niespotykanym, ponieważ mamy tu do czynienia z danymi pochodzącymi z bardzo różnych źródeł i praktycznie na nieograniczoną skalę. Oprócz standardowych kanałów działających w ramach organizacji (dane finansowe, dane CRM, dane logistyczne), dochodzi wiele źródeł zewnętrznych: komentarze z witryn internetowych, dane ze stron portali społecznościowych, komentarze na Twitterze, logowanie użytkowników przez Foursquare i wiele, wiele innych, egzotycznych wydawałoby się do tej pory źródeł. Analiza tego typu danych nie jest prosta - z drugiej strony jednak wiadomo, że może przynieść ogromne korzyści.

Istotne jest to, aby informatyczna infrastruktura Big Data pozwalała łączyć analizy „dużych danych” i tradycyjnych danych korporacyjnych. Najlepszą decyzję można podjąć wtedy, kiedy bazujemy nie tylko na Big Data , ale wykorzystujemy także informacje pochodzące z klasycznych źródeł. Na przykład, analiza dotycząca użytkowania automatów do napojów w połączeniu z kalendarzem imprez odbywających się w miejscu gdzie fizycznie się on znajduje, pozwoli na optymalne dobranie asortymentu produktów i ustalenie najlepszego harmonogramu uzupełniania zapasów.

Prawidłowo zebrane i przetworzone dane Big Data zapewniają niezwykle pożyteczną informację dla szczebla wyższej i średniej kadry zarządczej. Dostarczone informacje pozwalają na zrozumienie ekosystemu przedsiębiorstwa i funkcjonowania klientów znacznie efektywniej, niż kiedykolwiek przedtem. Tego typu informacje pozwalają często poprawić istniejące źródła dochodu lub otworzyć oczy na zupełnie nowe obszary, o istnieniu których do tej pory nie wiedzieliśmy. Może to być szczególnie ważne dla marketerów: jeśli wiemy że niektóre produkty lub usługi są popularne w danym czasie i miejscu, to naszą odpowiedzią może być ukierunkowanie promocji do bardziej właściwych osób. Inny przykład, to placówki ochrony zdrowia: korzystając w czasie rzeczywistym z ogromnych ilości danych analitycznych do zrozumienia tego, gdzie i w jakim tempie rozprzestrzenia się wirus grypy, można zaplanować odpowiednie działania prewencyjne oraz zapewnić wystarczające zapasy szczepionek w odpowiednich miejscach.

Oracle jest pierwszym producentem, który oferuje kompletne i zintegrowane rozwiązanie do obsługi pełnego zakresu tematyki Big Data. Strategia którą przyjął Oracle zakłada, że można ewoluować aktualną architekturę przedsiębiorstwa do analiz klasy Big Data, wykorzystując sprawdzone technologie.

Wśród głównych elementów rozwiązania Oracle możemy wyróżnić takie które są odpowiedzialne za: pozyskiwanie danych (baza danych Oracle NoSQL, HDFS), organizację danych (Hadoop, konektory ETL do Big Data), wstępną obróbkę danych (baza danych Oracle na maszynie Oracle Exadata) , statystykę (Oracle R) oraz analizy zebranych danych w konfrontacji z innymi źródłami, w najszybszy możliwy sposób, czyli w trybie in-memory (Oracle Exalytics).

Podsumowując: warto rozważyć propozycję Oracle w tym obszarze ponieważ:

• Oracle zapewnia gotowe i wydajne rozwiązanie sprzętowo-programowe do gromadzenia, organizowania i analizowania danych Big Data.
• Oracle dostarcza kompletną architekturę i narzędzia potrzebne do integracji danych Big Data z istniejącą infrastrukturą, a - co za tym idzie - pozwala zoptymalizować koszty niezbędne do wdrożenia rozwiązania tej klasy przy zastosowaniu technologii z najwyższej półki.

Źródło: Oracle Polska
Autor: Michał Grochowski, Architekt rozwiązań BI w Oracle Polska