Smarta data – hur Big Data kan hjälpa medelstora företag att fatta bättre affärsbeslut

n

Ett ökande antal anslutna enheter och maskiner genererar mer och mer data. Med detta kommer världen att bli mer förutsägbar samtidigt som det öppnar för nya affärsmöjligheter. För medelstora företag kommer förmågan att hantera Big Data därför att vara en viktig konkurrensfaktor. Marknadsanalytiker på IDC ser den europeiska marknaden för Big Data-lösningar växa till 3,6 miljarder dollar år 2015. De globala kostnaderna för tjänster samt mjuk- och hårdvara i Big Data-miljöer uppskattas till 125 miljarder dollar under 2015. För IT-chefer bör Big Data-projekt ha hög prioritet eftersom dessa lösningar direkt bidrar till företagets framgång och påskyndar den digitala omvandlingen.

Företag använder redan omfattande datamängder för att göra strategiska och operativa beslut. I många fall är detta dock uppgifter som samlats in främst från gamla databaser eller datalager. Den nya globala affärsmiljön med öppettider dygnet runt, alla dagar i veckan, kan inte längre förlita sig på föråldrad information. Den kräver konstant nya analyser för att kunna bemöta kortsiktiga efterfrågesvängningar.

Ur ett tekniskt perspektiv måste IT-chefer ta itu med nya system och metoder då det är nödvändigt för Big Data i syfte att integrera information från så många olika källor som möjligt. Detta inkluderar ostrukturerade dataströmmar från externa sociala medieplattformar samt ett konstant dataflöde av statusinformation från fabriker eller finansiella transaktioner. IT-infrastrukturen måste kunna analysera så till naturen skilda och stora mängder data i realtid.

Big Data kräver stora åtgärder

Finansbranschen använder redan Big Data för att analysera avvikelser i kassaflöden och på så sätt kunna identifiera eventuella bedrägerier. Försäkringsbolag kan nyttja nya möjligheter för riskbedömning: istället för att arbeta med historisk statistik kan de till exempel använda aktuella meteorologiska data för att justera risken för översvämningar eller orkaner. Fraktbolag kan ändra rutten för sina fordon i realtid när nya beställningar behandlas för att undvika tomma körningar. Flygindustrin kan kombinera historiska och aktuella flyguppgifter tillsammans med transittider för att optimera färdplanen.

Förutsägande underhåll för medelstora företag

En av drivkrafterna för Big Data är den smarta fabriken, även kallad Industri 4.0. Här står all produktionsutrustning och alla typer av maskiner i kontakt med varandra och genererar en konstant ström av data. Normalt planeras underhålls- och reparationsarbeten utefter satta tidsfönster och antalet arbetade timmar. Förebyggande underhåll kombinerar aktuella och historiska data med statistiska beräkningar vilket gör att potentiella fel kan upptäckas innan de inträffar. Inspektionerna kommer att vara mer effektiva, eftersom både delar och servicetekniker kan bokas i förväg för att vara på rätt plats vid rätt tidpunkt. Detta ger medelstora verkstads- och byggföretag möjlighet att optimera relationen med sina kunder och erbjuda en mycket personlig service till sin befintliga kundbas.

Bilden av kunden

Förutom maskindata kan teknik användas för att fånga in data från kundtransaktioner och aktiviteter på sociala medier. Detta ger företagen mer information om det aktuella kundbeteendena eller om framgångar för marknadsföringskampanjer. Försäljningsavdelningen kan använda denna information för att mer exakt kunna förutse hur en produkt förväntas sälja. För medelstora företag är det ännu viktigare att kunna erbjuda den bästa kundservicen, eftersom de konkurrerar med globala plattformar som Amazon eller Alibaba.

ROI för Big Data – Är det värt det?

Nyckelfrågan för alla Big Data-projekt är hur man mäter ROI. En mätning är att åstadkomma driftsbesparingar för en redan befintlig datalagringsplattform. Ett Big Data projekt som bygger på den öppna källkoden Hadoop kan resultera i kostnadsbesparingar för datalager, exempelvis genom minskade kostnader för programvarulicenser eller lagringskostnader. Istället för att lagra all information i dyr datalagersinfrastruktur kan IT-chefer definiera och lagra data som behöver nås mindre regelbundet, så kallad ”kall data”, i ett billigare Hadoop-kluster med lägre licenskostnader. Besparingar kan göras för både datahantering, driftkostnader samt genom lägre backup-kostnader. En Big Data-lösning baserad på Hadoop ger medelstora företag det strategiska verktyg de behöver för att konkurrera med globala företag.

Nästa stora grej: Big Data

Marknadsanalytiker är överens om att Big Data är en av de viktigaste drivkrafterna för IT-branschen. IDC räknar med att senast år 2018 kommer cirka 30 procent av alla IT-chefer att ha genomfört en analysstrategi för hela företaget och dess databaser. För närvarande har företag bara möjlighet att analysera mindre än 20 procent av deras data. Medan teknik och produkter redan finns råder det brist på kvalificerade Big Data-specialister. IDC räknar med stigande lönekrav och därmed högre kostnader för sådana projekt. IT-chefer bör därför börja med att utbilda sina egna anställda i god tid när de planerar ett Big Data-projekt.

Dessutom är en kraftfull infrastruktur för lagring nödvändig för alla initiativ inom Big Data. Denna infrastruktur måste kunna integrera den befintliga lagringskapaciteten så att all data inom organisationen kan bearbetas. Dessutom använder företag många olika lagringsmedium, såsom disk och Flash, samtidigt som de använder resurser från molnet. Här heter nyckeln integration.

Med Data Fabric-konceptet erbjuder NetApp en lämplig lösning för att kunna genomföra en multi-molninfrastruktur anpassad för Big Data. Företag kan använda molnresurser från olika leverantörer samtidigt som de kan behålla full kontroll över sitt data. Användningen av molnresurser kommer att sätta medelstora företag i en position till att kunna integrera de mest kraftfulla dataanalyserna utan att investera stora pengar i en ny lokal IT-infrastruktur. NetApps teknik stödjer företagsomfattande datahantering och skapar en länk mellan lokala system och resurser från offentliga moln. Som ett resultat kan företag uppnå hög flexibilitet i sin användning av IT-resurser genom att använda alla resurser till rådande arbetsbelastning och förflyttning av data. Detta skapar grunden för en effektiv infrastruktur som är helt nödvändig inom Big Data-projekt.

Post Comment