Cristina Andrieș, Big Data Division Manager, eSolutions: Democratizarea big data. Trenduri

Din ce în ce mai mult, datele fac diferențierea în mediul de business Între câștigători și perdanți. Informația este receptată din multiple surse, iar tehnologiile care extrag insighturile potrivite devin din ce în ce mai accesibile. Ne îndreptăm, astfel, către un model de business bazat pe date, în care primează ceea ce este adevărat și măsurabil vs. gut feeling, instinctele, iar aceasta reprezintă fundamentul valului de transformare digitală prin care trece orice industrie în prezent.

Acesta este, de altfel, și motivul pentru care analiștii de la Statista consideră că piața globală de big data va cunoaște o creștere cu 50% până în 2027, putând ajunge până la 103 miliarde de dolari. Pe fondul în care organizațiile își dezvoltă sistemele de business actuale sau găsesc oportunități noi pentru a rămâne competitive, cheia constă în interpretarea volumului de date care continuă să crească exponențial cu fiecare tehnologie nouă care ajunge pe piață. Multitudinea de surse generatoare de date, cele mai multe nestructurate, indiferent că vorbim despre Internet of Things (IoT), generative AI, senzori, aplicații web, streaming video, platforme de social media, dispozitive inteligente etc., va determina companiile să își adapteze sistemele pentru procesarea și stocarea acestor milioane de informații generate încontinuu și să investească în analizarea acestor date care sunt o mină de aur pentru modernizarea și optimizarea modelelor de business existente. De exemplu, în domenii precum retail, sănătate, finanțe, asigurări, energie sau industria producătoare, volumul datelor furnizate de asistenții vocali digitali și dispozitivele IoT a devenit atât de mare încât sunt necesare sisteme de management de big data. Într-o concluzie, acesta este catalizatorul creșterii pieței de big data – înțelegerea beneficiilor pe care interpretarea datelor le aduce companiilor (la nivel operațional, administrativ, pentru conturarea strategiilor comerciale prin analiza tendințelor de piață și comportamentului consumatorilor etc.) și adopția tehnologiilor de big data care contribuie la extragerea insighturilor și concluziilor. Practic, odată cu o putere de procesare mărită, digitalizare accelerată și migrare în cloud, potențialul analizei datelor este la dispoziția tuturor companiilor moderne, oferind un instrument solid și cert de reacție în contexte mai mult sau mai puțin predictibile. Deși inteligența artificială este la început de drum, ne este clar tuturor că fiecare companie va fi impactată de dezvoltarea rapidă a acesteia, iar modul în care activăm ne va fi substanțial influențat. Democratizarea toolurilor care folosesc AI, precum ChatGPT sau Bard pentru text și Midjourney, DALL-E sau Stable Diffusion pentru ilustrații, se simte în diverse industrii, precum învățământ, gaming sau programare, iar la nivelul Uniunii Europene se discută deja despre necesitatea unor reglementări în privința inteligenței artificiale. În mediul de business, volumele foarte mari de date disponibile facilitează rularea algoritmilor de machine learning – învățare automată, care a făcut posibilă si apariția ChatGPT.

Învățarea automată, analiza predictivă, migrarea în cloud, sursele de date multiple, accesul rapid la acestea și aspectele legate de securitate trebuie luate în considerare atunci când vorbim despre proiectele de big data. Învățarea automată sau machine learning reprezintă unul dintre principalii factori în big data, deoarece facilitează procesarea și analiza unui volum foarte mare de date structurate și nestructurate, într-un timp foarte scurt. Algoritmii de învățare automată sunt programați să recunoască modele sau tipare din tot oceanul de date. Aceste modele sunt folosite apoi pentru a elabora strategii de business. ChatGPT funcționează într-un mod similar, bazat pe un sistem de predicții statistice pentru a oferi răspunsuri sau soluții utilizatorilor. Cu ajutorul inteligenței artificiale și al învățării automate, companiile utilizează platforme de big data pentru a oferi asistență mai bună pentru clienți și interacțiuni personalizate prin aplicații specifice, inclusiv de tip chatbot inteligent. Aceste sisteme sunt capabile să colecteze și să analizeze un volum vast de informații despre clienți sau utilizatori, mai ales când sunt cuplate cu o strategie de data lake, care poate agrega și stoca date din mai multe surse. Inteligența artificială și algoritmii de învățare automată au utilizare în personalizarea serviciilor și de către companiile de e-commerce, sub forma sistemelor de recomandare de pe website. Un sistem de recomandare este un algoritm de machine learning care folosește date precum achizițiile anterioare, istoricul căutărilor, informații demografice sau alți factori pentru a le sugera sau recomanda consumatorilor produse adiționale.

Multitudinea de surse generatoare de date, cele mai multe nestructurate, indiferent că vorbim despre Internet of Things (IoT), generative AI, senzori, aplicații web, streaming video, platforme de social media, dispozitive inteligente etc., va determina companiile să își adapteze sistemele pentru procesarea și stocarea acestor milioane de informații generate încontinuu și să investească în analizarea acestor date care sunt o mină de aur pentru modernizarea și optimizarea modelelor de business existente.

Analiza predictivă, deși nu este un subiect nou, rămâne actuală, deoarece aduce multe beneficii organizațiilor în procesul de înțelegere a comportamentului consumatorilor și de predicție în multiple situații. Câteva exemple unde analiza predictivă contribuie sunt: prevenirea dezabonărilor, valoarea totală a ciclului de colaborare cu clientul, segmentarea clienților, mentenanța preventivă, asigurarea calității, up-selling, cross-selling, modelarea riscurilor, sentiment analysis, predicția comportamentului de cumpărare, recomandări de conținut, asistență virtuală, gestionarea campaniilor, detectarea fraudelor sau diagnosticarea medicală. Atunci când datele sunt analizate corespunzător, se pot determina cu ușurință serviciile sau produsele cele mai eficiente, soluțiile optime pentru problemele din business sau cea mai bună strategie de dezvoltare în viitor. Odată cu creșterea volumului de date și a funcționalităților oferite de către furnizorii de cloud public, s-a accelerat tranziția de la infrastructuri locale (on-premise) către serviciile de cloud (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure). Migrarea în cloud aduce beneficii precum costuri scăzute sau eficiență operațională și reprezintă un trend important în piața de big data datorită posibilității de a achita serviciile de stocare și procesare a datelor doar atunci când sunt folosite efectiv. Au devenit tot mai frecvente și cloudurile hibride, în care o parte a datelor sunt stocate și analizate în data centerul local (on-premise), în timp ce restul datelor sunt stocate în cloud. Această opțiune este populară în cadrul organizațiilor din industriile care au reglementări mai stricte cu privire la confidențialitatea datelor, precum domeniul medical, serviciile financiare și guvernamentale etc. Tocmai de aceea, în ultimii 10 ani, providerii de cloud au adăugat atât capabilități noi de securitate, cât și abordări hibride care îmbină aspecte ale sistemelor cloud terțe cu procesarea și stocarea on-premise pentru a satisface nevoile speciale de infrastructură. De asemenea, apariția data lake-urilor permite stocarea datelor în format nativ – structurate, semistructurate și nestructurate – în același loc, spre deosebire de data warehouse care necesită o armonizare a acestora înainte de stocare. Data lake-urile le oferă utilizatorilor finali un acces simplu la datele stocate, iar fiecare departament le poate analiza pentru propriile scopuri. Viteza operațiunilor este, astfel, mult mai mare, deoarece nu mai sunt necesare procese intermediare pentru accesarea informațiilor. În concluzie, astăzi, companiile trebuie să ia pulsul și să fie active în industria de big data și pe domeniul inteligenței artificiale, pentru a obține un avantaj competitiv și a se situa printre câștigători. Se întâmplă schimbări radicale în modul în care ne desfășurăm activitatea de business, iar cei care vor asimila mai rapid tehnologiile emergente, cum e ChatGPT, vor deveni mult mai eficienți. La fel se întâmplă și cu aplicațiile big data, iar companiile care sunt pregătite să parieze pe transformarea digitală și să se adapteze la noile tendințe vor domina piețele în viitor.