Šta je Big Data?

Do 2000. godine samo 25% svih informacija na svetu bilo je u digitalnom obliku. Danas je taj broj čak 99,9%.

To je neverovatan skok koji je potpuno promenio način na koji doživljavamo pojam „informacije“. A kada kažemo informacije, mislimo na podatke.

Zamislite ogromnu količinu podataka koje svakodnevno stvarate ili koristite. Sve je to digitalno i sve se računa kao podaci: od izveštaja o prodaji i marketingu, preko kvartalnih prognoza i istorije kupaca, pa do fotografija, audio i video fajlova. Vaši kupci (i potencijalni kupci) takođe svakog dana stvaraju podatke.

Svaki klik, „lajk“, kupovina, preuzimanje ili interakcija sa vašim brendom stvara podatke koji se mogu koristiti za bolje razumevanje ponašanja korisnika i bolje korisničko iskustvo. To je tema ovog teksta.

Dobrodošli u svet Big Data!

Sadržaj:

• Šta je Big Data

• Zašto je Big Data važna

• Big Data vrste

• Big Data i strategija podataka

• Big Data primena i upotrebe

• Big Data izazovi

• Big Data najbolje prakse

• Big Data strategije i rešenja

• Kako Salesforce pomaže u radu sa Big Data

Šta je Big Data: Definicija

Big Data se odnosi na ogromne, raznovrsne skupove podataka koji su toliko kompleksni da se ne mogu obraditi tradicionalnim metodama. Zamislite sve one interakcije, klikove, lajkove, preuzimanja i kupovine o kojima smo pričali, i to svakog dana, u globalnim razmerama.

A količina podataka samo raste.

Više od dve trećine IT i analitičkih lidera očekuje da će se obim podataka u proseku povećati za čak 22% u narednih godinu dana. Sa tim rastom, raste i prilika da se Big Data iskoristi za još veću poslovnu vrednost i kao osnova za snažna AI rešenja.

Zato je važno da svako ko želi da razume kako podaci i veštačka inteligencija mogu da reše poslovne izazove nauči osnove Big Data. Bilo da ste data analitičar ili poslovni lider, ovo je polazna tačka.

Tri V karakteristike Big Data

Da bi se bolje razumela, Big Data se često opisuje kroz tri osnovne karakteristike poznate kao „Tri V“: Volume (obim), Velocity (brzina) i Variety (raznovrsnost).

⏩ Volume (obim): Odnosi se na ogromnu količinu podataka koja se stalno generiše i prikuplja. Na primer, online prodavci prave ogroman obim podataka koji uključuje istoriju transakcija, interakcije na sajtu, upravljanje zalihama i korisničku podršku.

⏩ Velocity (brzina): Opisuje kojom se brzinom podaci stvaraju i obrađuju. U finansijama, berze obrađuju podatke u realnom vremenu kako bi doneli odluke o trgovanju u deliću sekunde. Banke i kartičarske kuće koriste podatke u realnom vremenu da bi otkrile i sprečile prevarne transakcije.

⏩ Variety (raznovrsnost): Odnosi se na različite tipove i formate podataka. U zdravstvu to može biti sve, od demografskih podataka o pacijentima i medicinske istorije, do laboratorijskih rezultata, snimaka i kliničkih beleški.

Zašto je važan Big Data?

Prema State of Data and Analytics izveštaju, čak 80% poslovnih lidera smatra da su podaci ključni za donošenje odluka u njihovim organizacijama. Ali da bi se podaci pretvorili u konkretne uvide, potrebna je analitika podataka: alati i procesi koji pomažu da se iz ogromnih količina informacija izvuku vredni zaključci i da se odluke donose na osnovu činjenica.

Zanimljivo je da 75% lidera kaže da kompanije koje koriste analitiku i donose odluke vođene podacima ostvaruju značajan rast prihoda. Drugim rečima, analitika menja igru.

Na primer, kompanije mogu da analiziraju istorijske i podatke u realnom vremenu kako bi otkrile trendove, obrasce i veze, i na osnovu toga donosile sigurnije i efikasnije poslovne odluke. Ovakav pristup zamenjuje intuiciju i nagađanja, i pruža mnogo preciznije i uspešnije strategije.

Big Data kao pokretač boljeg odlučivanja

Čak 94% poslovnih lidera smatra da njihova organizacija treba da izvlači više vrednosti iz podataka. Jedan od načina da se to postigne jeste korišćenje platformi koje objedinjavanju sve interne i eksterne podatke, uključujući podatke iz eksternih data lake-ova i skladišta.

Kada se svi podaci o korisnicima objedine na jednom mestu, moguće je kreirati 360° pogled na kupca i uz pomoć AI otkriti uvide koji vode ka boljim odlukama i konkretnim poslovnim rezultatima.

Big Data kao pokretač veštačke inteligencije

Veštačka inteligencija (AI), uključujući i generativnu AI, oslanja se na Big Data kako bi se obučila i unapredila. Što su podaci raznovrsniji, to AI daje bolje rezultate.

Kada objedinite sve podatke na jednoj platformi, otvaraju se brojne mogućnosti:

• Analitičari mogu da dobiju celovite profile korisnika i uvide koji se koriste za personalizovani marketing, razvoj novih proizvoda i unapređenje korisničke podrške.

• Programeri mogu da prave aplikacije zasnovane na objedinjeniim podacima, poput aplikacija koje mere zdravstvene parametre i u realnom vremenu šalju upozorenja lekarima.

• Prodajni timovi mogu da razumeju potencijalne kupce na detaljnom nivou: da li otvaraju mejlove, šta pregledaju na sajtu i koliko je verovatno da će kupiti proizvod.

• Menadžeri e-commerce sajtova mogu da prilagode prikaz proizvoda na osnovu ponašanja korisnika i trenutnog stanja zaliha, stvarajući personalizovano iskustvo.

Kada se dobije ovakav „veliki prikaz“, mnogo je lakše uočiti praznine na tržištu, pronaći nove prilike i razviti proizvode i usluge koje korisnici zaista žele i očekuju.

Big Data vrste

„Mozaik“ Big Data sastoji se od mnogo različitih vrsta podataka. Razumevanje tipova podataka prvi je korak ka tome da ih efikasno organizujete, analizirate i izvučete vredne uvide.

🗂️ Strukturirani podaci

Ovo su podaci koji su uredno organizovani u polja i lako se obrađuju. Zamislite Excel tabele ili liste sa kolonama i redovima. Primeri su: informacije o korisnicima, podaci sa prodajnih mesta, evidencija zaliha ili finansijski podaci poput transakcija.

🗂️ Nestrukturirani podaci

Ovo su podaci koje nije moguće uredno smestiti u redove i kolone. To su, na primer, objave na društvenim mrežama, mejlovi, recenzije korisnika, fotografije i video snimci. Nestrukturirani podaci čine čak 80% svih podataka, ali ih je nekada bilo teško analizirati. Danas, zahvaljujući AI i mašinskom učenju, moguće je izvući vredne uvide i iz ove ogromne kategorije podataka.

🗂️ Polustrukturirani podaci

Oni imaju određeni nivo organizacije, ali se ne uklapaju u klasične baze podataka. Obično sadrže tagove i oznake (metadata) koji pomažu da se podaci grupišu i opiše način na koji su sačuvani. Primeri su XML fajlovi, JSON podaci i log fajlovi.

🗂️ Metadata

Metadata su informacije koje opisuju druge podatke. To su „podaci o podacima“ i daju detalje o karakteristikama i svojstvima skupa podataka. Na primer, metadata video fajla može sadržati podatke o njegovom trajanju, rezoluciji ili formatu.

🗂️ Podaci vremenskih serija

Koriste se za analizu trendova i promena tokom određenog perioda. Primeri uključuju cene akcija, vremenske podatke, očitavanja senzora sa IoT uređaja ili podatke o posećenosti sajta.

🗂️ Geopodaci

Odnose se na određene lokacije i uključuju koordinate, adrese, mape i satelitske snimke. Koriste se u navigaciji (GPS), urbanističkom planiranju i praćenju životne sredine.

🗂️ Streaming podaci

To su podaci koji neprestano pristižu iz različitih izvora, kao što su društvene mreže, mreže senzora ili online transakcije. Njihova analiza omogućava kompanijama da donesu trenutne odluke i reaguju dok se događaji odvijaju.

U projektima zasnovanim na AI, sve ove vrste podataka mogu se koristiti zajedno kako bi se dobila celovita slika o korisnicima. Posebno je zanimljivo to što nestrukturirani podaci imaju ogroman potencijal. Uz naprednu analitiku i mašinsko učenje, kompanije mogu da izvuku smisao iz gomile „neurednih“ informacija i da kreiraju personalizovana korisnička iskustva, inovativne proizvode i još mnogo toga.

Sada, kada poznajete različite tipove podataka, jasno je da je kombinacija svih njih ključna za dublje razumevanje korisnika, podsticanje inovacija i donošenje boljih odluka.

Big Data i strategija podataka

Podaci imaju vrednost samo ako su pravilno organizovani, zaštićeni i dostupni za analizu.

Hajde da pogledamo nekoliko ključnih pojmova o životnom ciklusu podataka i kako sve to funkcioniše zajedno.

Kako od „sirovih podataka“ dolazimo do korisnih uvida? Odgovor je u strategiji podataka. 

Strategija podataka je okvir koji usmerava kako organizacija prikuplja, upravlja i koristi svoje podatke. Ona treba da uključi: definisanje ciljeva, identifikovanje izvora podataka i postavljanje procesa za prikupljanje, čuvanje i analizu. Dobra strategija povezuje inicijative sa poslovnim ciljevima, tako da cela organizacija ima zajedničko razumevanje kako podaci pomažu biznisu.

Istraživanja pokazuju da 92% lidera ističe važnost snažne strategije podataka, ali samo 34% kaže da je imaju sprovedenu u celoj kompaniji.

Uloga data governance-a

Važan deo svake strategije je data governance - skup pravila i standarda koji osiguravaju kvalitet, tačnost i usklađenost podataka.

On obuhvata politike, procedure i kontrole za upravljanje, pristup i korišćenje podataka, koje važe za sve timove u organizaciji. Kada je data governance dobro postavljen, podaci postaju pouzdani i konzistentni, pa se odluke donose na osnovu tačnih informacija. Nije slučajno da 85% IT i analitičkih lidera koristi governance upravo da bi garantovali kvalitet i verodostojnost podataka.

Bezbednost i privatnost u svetu Big Data

Bezbednost podataka i Big Data idu ruku pod ruku.

Ne čudi da lideri u analitici, IT-u i biznisu navode bezbednosne pretnje kao najveću prepreku uspešnom upravljanju podacima. Rešenje je u sveobuhvatnim merama zaštite: enkripcija podataka, višefaktorska autentifikacija, kao i obuka zaposlenih. Sve to zajedno obezbeđuje poverljivost, integritet i dostupnost podataka. Jaka zaštita ne štiti samo podatke već i reputaciju kompanije, dok istovremeno gradi poverenje korisnika i partnera.

U eri Big Data posebno je važna i privatnost podataka. Zaštita privatnosti korisnika direktno utiče na uspeh biznisa. Organizacije moraju da poštuju regulative o rukovanju korisničkim podacima, uključujući pribavljanje saglasnosti, postavljanje kontrola privatnosti i zaštitu osetljivih informacija. Samo tako mogu da obezbede usklađenost sa zakonima i očuvaju poverenje svojih korisnika.

Big Data primena i upotrebe

Šta se sve može raditi sa Big Data i analizom podataka? Kada se informacije obrade i analiziraju, mogućnosti su gotovo beskrajne.

Najveće svetske kompanije već koriste Big Data da oblikuju svoje poslovne strategije i tako donose ogromnu vrednost i korisnicima i samom biznisu. Evo nekoliko primera kako podaci, veštačka inteligencija (AI) i CRM menjaju pravila igre:

Big Data i korisnička podrška zasnovana na AI

Big Data pokreće AI algoritme i omogućava da rešenja zasnovana na veštačkoj inteligenciji uče i prilagođavaju se.

Luksuzni brend Gucci je sa Salesforce Platformom pokrenuo globalnu mrežu korisničke podrške Gucci 9, u kojoj AI generiše kratke, personalizovane odgovore u prepoznatljivom „Gucci“ tonu i pomaže savetnicima da kupcima pruže još bolje iskustvo.

Big Data povećava angažman korisnika

Kompanija General Mills, poznata po svojim prehrambenim brendovima, želela je da iskoristi podatke kako bi dosegla potrošače na ličnijem nivou, uz očuvanje privatnosti. Analizom podataka o kupovini, receptima i skeniranim računima, kompanija preporučuje personalizovan sadržaj u skladu sa navikama ishrane ili geografijom potrošača.

Rezultat? Trostruko veći angažman korisnika, 170% više registrovanih posetilaca sajta iz godine u godinu i ušteda od nekoliko miliona dolara u plaćenim kampanjama.

Personalizacija za relevantnije iskustvo korisnika

Trgovinski lanac Williams-Sonoma Inc. koristi podatke o prethodnim kupovinama kako bi prilagodio mejlove i oglase, što je dovelo do tri puta većeg angažmana korisnika. Uz Salesforce Data Cloud, kompanija kreira 360° pogled na svakog kupca i deli podatke u nišne segmente. Kako kaže Abby Teisch, potpredsednica marketinga:

„Personalizacija je osnovna stvar. Ne želimo samo da vam pokažemo proizvod, već i kako da ga koristite, kuvate sa njim i kako će izgledati u vašem domu.“

Big Data pomaže u povećanju prodaje

Turtle Bay Resort na Havajima povezao je sve podatke o svojim gostima, uključujući istoriju rezervacija i interakcije u rizortu. Zahvaljujući Data Cloud platformi, uspeli su da naprave ciljane segmente gostiju i kreiraju personalizovane email kampanje.

Rezultat je rast od 20% u konverzijama rezervacija i 15% više ponovljenih rezervacija za avanturističke aktivnosti.

Big Data u zdravstvu

Kompanija Humana koristi Big Data kako bi kreirala personalizovane poruke, usluge i koordinaciju nege na osnovu 360° pregleda pacijenata. To je dovelo do brže isporuke zdravstvenih usluga, značajne uštede troškova i boljeg zdravlja pacijenata. Na primer, danas pružaju negu 3 do 4 puta brže i štede oko 6 miliona dolara na troškovima informacione bezbednosti.

Big Data izazovi

S obzirom na obim, raznovrsnost i brz rast, Big Data donosi i određene izazove. Evo tri najvažnija:

1. Pismenost u radu sa podacima (Data literacy)

Jedan od najvećih izazova za organizacije je da zaposleni imaju dovoljno znanja i obuke da razumeju i pravilno koriste podatke. Prema istraživanjima, unapređenje pismenosti u radu sa podacima je glavni prioritet za mnoge IT i analitičke lidere. Ulaganje u obuke i programe za razvoj ovih veština dobar je prvi korak.

Zanimljivo je da čak 87% zaposlenih smatra da su osnovne veštine rada sa podacima veoma važne za njihov svakodnevni posao, a isti procenat vlasnika biznisa očekuje da svi zaposleni, bez obzira na poziciju, poseduju bar osnovna znanja iz ove oblasti.

2. Izvlačenje uvida iz podataka

Iako su podaci ključni za unapređenje korisničkog iskustva, doći do pravih i korisnih uvida nije lako. To zahteva napredne tehnike analize, kao što su mašinsko učenje i obrada prirodnog jezika (NLP).

Da bi uspeli, biznisi moraju da investiraju u prave alate i stručnjake koji mogu da iskoriste Big Data za personalizaciju iskustva i povećanje zadovoljstva korisnika.

Big Data najbolje prakse

Zbog složenosti rada sa velikim količinama podataka, svaka organizacija treba da postavi najbolje prakse. One obezbeđuju tačnost, integritet, bezbednost i usklađenost podataka. Kada timovi imaju jasno definisana pravila i očekivanja, mogu biti sigurni da koriste proverene podatke i donose odluke zasnovane na pouzdanim uvidima.

Prema Salesforce State of Data and Analytics izveštaju i Vodiču za Data strategiju, najbolje prakse u radu sa Big Data obuhvataju sledeće:

🔹 Jasni ciljevi: Definišite poslovne ciljeve i povežite ih sa inicijativama za podatke, kako bi se svi napori usmerili u pravom pravcu.

🔹 Kvalitet i upravljanje podacima: Uvedite procese i okvire za osiguranje kvaliteta i usklađenosti podataka, kako bi oni uvek bili tačni i konzistentni.

🔹 Bezbednost i privatnost: Primena jakih bezbednosnih mera štiti podatke od curenja i istovremeno osigurava usklađenost sa regulativama o privatnosti, što gradi poverenje korisnika i partnera.

🔹 Unifikacija podataka: Spajanje svih podataka u jedinstven prikaz. Kroz platforme poput Data Cloud, moguće je objediniti i analizirati podatke iz svih izvora i dobiti duboke uvide o poslovanju.

🔹 Napredna analitika: Korišćenje tehnika poput mašinskog učenja i prediktivnog modeliranja za izvlačenje vrednih uvida iz podataka.

🔹 Skalabilna infrastruktura: Ulaganje u sisteme koji mogu da izdrže obim, brzinu i raznovrsnost podataka, kako bi se oni efikasno skladištili, obrađivali i analizirali.

🔹 Skladištenje podataka: Data lakes, warehouses i lakehouses ključni su za postizanje skalabilnosti. Kompanije koje ih efikasno koriste imaju 2,7 puta veću verovatnoću da izvuku punu vrednost iz svojih podataka.

🔹 Kultura zasnovana na podacima: Podsticanje zaposlenih da donose odluke zasnovane na podacima i da razumeju njihovu važnost.

🔹 Saradnja i timski rad: Povezivanje različitih odeljenja i timova radi razmene znanja, uvida i podataka, kako bi cela organizacija imala koristi.

Big Data strategija i rešenja

Strategija i rešenja za Big Data predstavljaju alate i platforme koje pomažu organizacijama da iz ogromne količine podataka izvuku vredne uvide.

🔸 Unifikacija i aktivacija podataka spajaju informacije o korisnicima iz različitih izvora i prikazuju ih u jedinstvenom pogledu. Na primer, Data Cloud je napredna platforma koja povezuje podatke iz bilo kog izvora i aktivira ih unutar CRM sistema i svakodnevnih procesa, što olakšava donošenje odluka i pokreće AI rešenja.

🔸 Platforme za bezbednost podataka su osnovni preduslov za zaštitu osetljivih informacija. One štite od neovlašćenog pristupa, napada i krađe, čuvajući integritet i usklađenost podataka vaših korisnika i kompanije.

🔸 Business Intelligence (BI) platforme omogućavaju da se sirovi podaci pretvore u korisne uvide. Nude napredne analitičke mogućnosti, interaktivne izveštaje i vizuelne panele, što je osnova za donošenje odluka zasnovanih na podacima.

🔸 Platforme za vizuelizaciju podataka pretvaraju analitiku u jasne i privlačne grafike. Kroz grafikone, mape i interaktivne vizualizacije, složeni uvidi postaju lako razumljivi i dostupni svima.

🔸 CRM platforme sa AI mogućnostima, poput Salesforce Platforme, kombinuju korisničke podatke i veštačku inteligenciju da bi odnosi sa korisnicima bili podignuti na viši nivo. Tako se može analizirati ponašanje korisnika, predvideti trendovi, davati personalizovane preporuke i pružati vrhunsko korisničko iskustvo.

Sva ova rešenja pomažu organizacijama da pravilno upravljaju i koriste Big Data, što direktno vodi ka pametnijem odlučivanju, personalizovanim iskustvima i uspehu u poslovanju.

Big Data i Salesforce

Salesforce omogućava kompanijama da maksimalno iskoriste potencijal Big Data tehnologija kroz jedinstvenu platformu koja povezuje sve izvore podataka u 360° pogled na korisnika.

Uz Salesforce Data Cloud i napredne AI alate, moguće je objediniti i analizirati ogromne količine podataka u realnom vremenu, otkrivati obrasce ponašanja korisnika i praviti personalizovane ponude.

Na ovaj način, Big Data se pretvara u praktične uvide koji donose bolje odluke, jačaju odnose sa korisnicima i podstiču rast poslovanja.

Izvor: Salesforce