De 5 beloftes van big data

4921077Big data is een fenomeen dat zichzelf moeilijk laat definiëren. Velen zullen gehoord hebben van de 3 V’s: volume, velocity en variety. Kortgezegd gaat big data over grote volumes, veel snelheid (realtime) en gevarieerde/ongestructureerde data. Afhankelijk van de organisatie kent big data echter vele gezichten.

Om te analyseren hoe big data het beste in een bedrijf geïntegreerd kan worden, is het van belang eerst duidelijk in beeld te hebben wat big data precies biedt. Dit is het beste samen te vatten in de volgende viif beloftes:


1. Predictive: Big data genereert voorspellende resultaten die iets zeggen over de toekomst van uw organisatie of resultaat van een concrete actie;
2. Actionable results: Big data levert mogelijkheden op voor directe acties op gevonden resultaten, zonder menselijke interventie;
3. Realtime: De nieuwe snelheidsnormen zorgen dat je direct kunt reageren op nieuwe situaties;
4. Adaptive: Een goed ontworpen model past zich constant automatisch aan wanneer situaties en relaties veranderen;
5. Scalable: Verwerking en opslagcapaciteit is lineair schaalbaar, waardoor u flexibel kunt inspelen op nieuwe eisen.

Deze vijf big data beloftes kunnen alleen worden gerealiseerd met inzet van drie big data disciplines/rollen: De big data scientist, de big data engineer en de big data infrastructuur specialist.

Predictive

In een klassieke Business Intelligence omgeving worden rapportages gegenereerd over de huidige status van het bedrijf. In het geval van big data praat men echter niet over het verleden of de huidige situatie, maar over predictive analytics.

Voorspellende rapportages worden mogelijk gemaakt doordat de data scientist patroonherkenningstechnieken toepast op historische data en de gevonden patronen uitwerkt in een model. Het model kan vervolgens de historie inladen en op basis van actuele events/transacties de patronen doortrekken naar de toekomst. Op deze manier kan een manager schakelen van reactief management naar anticiperend management.

Actionable results

Actionable results ontstaan wanneer gevonden resultaten uit de modellen van de data scientist direct worden vertaald naar beslissingen in bedrijfsprocessen. Hierbij maakt de data engineer de koppeling en zorgt de data scientist dat het model de output in het juiste formaat aanbiedt. De belofte van actionable results wordt zodoende deels ingelost door de big data-specialisten, echter komt het grootste deel voor rekening van de attitude van het management team.

Het management heeft de taak om een nieuwe manier van sturing aan te wenden. Er wordt niet meer gestuurd op de micro-processen zelf, maar op de modellen die deze processen automatiseren. Zo wordt er bijvoorbeeld niet meer gestuurd op wanneer welke machine onderhouden moet worden, maar welke risicomarges het beslissende model mag hanteren om de onderhoudskosten te optimaliseren.

Realtime

Bij big data wordt vaak gedacht aan grote volumes van terabytes aan data die verwerkt moeten worden. De 'big' van big data is echter geheel afhankelijk van de dimensie van snelheid. Zo is 10 TB aan data verwerken in een uur big data, maar 500 MB verwerken is ook big data als de eis is dat dit in tweehonderd milliseconde moet gebeuren. Realtime verwerking ligt in dat laatste hogesnelheidsdomein van verwerking. Er is geen gouden regel, maar men spreek vaak van realtime wanneer de reactiesnelheid binnen vijfhonderd milliseconde is. Om deze hoge snelheden te realiseren is een combinatie van alle drie de big data disciplines nodig.

De big data infrastructuur specialist heeft de taak om het opslaan en inlezen van data te optimaliseren. Snelheidsoptimalisatie vind je door de data geheel te structureren op de manier waarop het door het model wordt ingelezen. Zo laten we alle flexibiliteit in de data los om deze vanuit één perspectief zo snel mogelijk te consumeren.

De big data engineer realiseert dit door de snelheid van de koppelingen tussen de databronnen en de afnemers te optimaliseren, door de koppelingen in een gedistribueerd format aan te bieden. Zo kunnen een theoretisch oneindig aantal resources worden aangeschakeld om de data gedistribueerd te krijgen en elke verdubbeling van resources zorgt voor een verdubbeling van capaciteit. Ook is het aan de big data engineer om de modellen die de data scientist ontwikkelt om te zetten in een format dat alle sub-analyses van het model isoleert - en zoveel mogelijk distribueert over de beschikbare resources. Data scientists werken vaak in programmeertalen als R en Matlab, die ideaal zijn voor het exploreren van de data en de verschillende mogelijke modellen. Deze talen lenen zich echter niet goed voor distributed processing en de big data engineer moet daarom vaak in samenwerking met de data scientist een vertaling van het prototype model verwezenlijken in een productiewaardige programmeertaal als Java of Scala.

De data scientist verzorgt zoals besproken de modellen en daarmee de logica van de dataverwerking. Om realtime te kunnen opereren is het de taak aan deze persoon om de complexiteit van de dataverwerking in te perken tot een niveau beneden exponentieel. Zodoende is een samenwerking van de drie disciplines vereist om tot een optimaal resultaat te komen.

Adaptive

We kunnen spreken van een adaptive omgeving - ook wel machine learning of artificial intelligence genoemd - wanneer de intelligentie van deze omgeving zich autonoom aanpast aan nieuwe ontwikkelingen binnen het te modelleren domein. Om dit mogelijk te maken is het belangrijk dat het model genoeg ervaring heeft opgedaan om zelf te kunnen leren. Hoe meer informatie er beschikbaar is over het model door de geschiedenis heen, hoe breder de ervaring is die we op kunnen doen.

Scalable

Schaalbaarheid wordt bereikt wanneer er een theoretisch oneindige verwerkingscapaciteit is als oneindig veel computers worden bijgeschakeld. Dit betekent wanneer je vier keer zoveel capaciteit nodig hebt, vier keer zoveel computers worden bijgeschakeld - en wanneer je duizend keer meer nodig hebt er duizend computers worden toegevoegd. Dit lijkt eenvoudig, maar tot voorheen was deze samenwerking tussen computers een zeer complexe taak.

Iedere discipline heeft een rol in het schaalbaar maken en schaalbaar houden van big data-oplossingen. Zo verzorgt de big data infrastructuur specialist de schaalbaarheid van het lezen, schrijven en opslaan van data. De big data engineer verzorgt de schaalbaarheid van het consumeren en produceren van data en de big data scientist verzorgt de schaalbaarheid van de intelligente verwerking van de data.

Big data, big deal?

Om van de volledige mogelijkheden van big data gebruik te maken is het dus van groot belang een multidisciplinair team in te schakelen. Dit klinkt wellicht alsof er direct zeer grote investeringen gedaan moeten worden, echter biedt big data ook de mogelijkheid om klein te beginnen. Dit kan door een data scientist de verschillende analyses te laten doen op een laptop of een lokale server, om zo met een minimale investering een aantal ‘short-term wins’ voor je organisatie te creëren. Wanneer je de toegevoegde waarde van big data inzichtelijk hebt, is het een relatief kleine stap om een big data omgeving in productie te zetten en zodoende ook jouw organisatie op een data-gedreven manier te kunnen sturen.

Source: Computable

Deel dit artikel

Submit to FacebookSubmit to Google PlusSubmit to TwitterSubmit to LinkedIn