Ilość danych w świecie zwiększa się z każdą minutą, co sprawia, że rośnie znaczenie big data. Ogromne ilości danych najczęściej analizuje się w chmurach obliczeniowych, ale trzeba pamiętać, że wiąże się to z kilkoma wyzwaniami. Co można zyskać dzięki analizie danych w chmurze i na co uważać? Czym są big data i chmura obliczeniowa?
Big data odnosi się do potężnych zbiorów danych przekraczających zdolności tradycyjnie stosowanych narzędzi analitycznych. Choć sam termin używany jest od początku lat dziewięćdziesiątych XX wieku, zyskał na popularności w pierwszych dekadach XXI wieku, kiedy to rozwój technologiczny pozwolił przetwarzać ogromne ilości danych w krótkim czasie. Pokazują to m.in. dane zgromadzone przez
Statista – w 2021 roku globalny rynek big data był warty 240 miliardów dolarów.Systemy big data charakteryzują się trzema aspektami, znanymi szerzej jako 3V:
- Wielkość (Volume) – czyli ogromna ilość danych.
- Zróżnicowanie (Variety) – dane w big data pochodzą z różnych źródeł i charakteryzują się różnymi formatami (są to m.in. pliki tekstowe, obrazy i dźwięki, a także dane strukturyzowane i nieustrukturyzowane).
- Szybkość (Velocity) – dane są generowane bardzo szybko, co stanowi wyzwanie zarówno w przypadku gromadzenia, jak i ich późniejszej analizy.
Big data jest często wykorzystywane w ramach chmur obliczeniowych. Pod tym pojęciem kryje się model dostarczania zasobów informatycznych (np. obliczenia, przechowywanie danych czy oprogramowanie) za pośrednictwem Internetu. Mówiąc inaczej, zamiast instalować i zarządzać lokalnym sprzętem i oprogramowaniem, firmy korzystają z zasobów dostarczanych przez dostawców usług chmurowych.Popularność chmur wynika z możliwości dostosowania zasobów do bieżących potrzeb oraz ich dynamicznego zwiększania lub zmniejszania w zależności od obciążenia. Nie bez znaczenia są również brak konieczności posiadania własnego sprzętu i infrastruktury czy możliwość dostępu do danych z dowolnego miejsca i urządzenia.
Jak big data i chmura obliczeniowa mogą współpracować?
Big data i chmury obliczeniowe mogą tworzyć synergiczne środowisko, dzięki któremu możliwe jest efektywne gromadzenie, przetwarzanie i analizowanie ogromnych ilości danych. Jest to szczególnie istotne np. w kontekście coraz popularniejszych w środowisku biznesowym hurtowni danych, które wymagają dużych mocy obliczeniowych. Jest to możliwe dzięki zastosowaniu w chmurach obliczeniowych wirtualnych lub rzeczywistych klastrów, które mogą równolegle przetwarzać różnego rodzaju dane.Oprócz tego ważny jest fakt, że dostawcy chmur często oferują różne usługi przechowywania danych, co może być przydatne w kontekście big data. W połączeniu z chmurą duże zbiory danych można przetwarzać w czasie rzeczywistym, co pozwala np. szybko reagować na zmieniające się warunki rynkowe. Jest to szczególnie ważne w monitorowaniu ruchu sieciowego czy analizie strumieni danych. Te usługi zapewniają skalowalność, odporność na awarie i elastyczność w zarządzaniu danymi.Ponieważ współczesny biznes w coraz większej mierze zależy od danych, a kolejne organizacje dążą do przekształcenia się w data driven organisation, rośnie znaczenie dostępnych w chmurach obliczeniowych różnorodnych usług analitycznych. Mogą one ułatwić przetwarzanie i analizę big data, np. przetwarzając je w czasie rzeczywistym czy służąc jako narzędzia do wizualizacji danych.
Korzyści i wyzwania analizy big data w chmurze obliczeniowej
Analiza big data w chmurze obliczeniowej umożliwia m.in. w łatwy sposób zwiększanie lub zmniejszanie zasobów w zależności od potrzeb analizy, co pozwala efektywnie przetwarzać duże zbiory danych, nawet w przypadku nagłego wzrostu obciążenia. Często razem ze skalowalnością jako zaletę wymienia się elastyczność – dostęp do narzędzi i technologii analitycznych w chmurze pozwala dostosować analizę do konkretnych potrzeb przedsiębiorstwa oraz umożliwia eksperymentowanie z różnymi narzędziami.Z perspektywy biznesowej niewątpliwą korzyścią z użycia big data w chmurze są oszczędności kosztów. Stosując takie rozwiązanie, firmy nie muszą inwestować we własną infrastrukturę obliczeniową i sprzęt. Chmury obliczeniowe dostępne są w różnych modelach rozliczeniowych, które można dostosować do potrzeb organizacji, ale najczęściej płaci się za rzeczywiste zużycie danych. Chociaż korzystanie z chmury może przynieść oszczędności, niewłaściwe zarządzanie zasobami może prowadzić do niespodziewanie wysokich kosztów.Wespół z oszczędnościami idzie szybkość wdrożenia – chmury są gotowe do użycia niemal od razu, co przyspiesza proces wdrożenia. Z chmury można też korzystać z dowolnego miejsca, co ułatwia współpracę między rozproszonymi geograficznie zespołami. Nie zmienia to faktu, że przechowywanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych w chmurze może stwarzać obawy dotyczące bezpieczeństwa danych. Także przeniesienie istniejących danych i aplikacji do chmury oraz ich integracja z nowymi narzędziami mogą prowadzić do problemów z dostępnością i spójnością danych, jeśli nie zostaną wykonane poprawnie.
Przykłady zastosowania big data w chmurze obliczeniowej
Big data w chmurze obliczeniowej można wykorzystywać do różnych celów. Generalnie sprawdzają się one wszędzie, gdzie występuje konieczność przechowywania i analizy dużych zbiorów złożonych danych – przykładem mogą być
finanse i rachunkowość. W tym kontekście big data nie tylko pozwala usprawnić działanie księgowości w firmach, ale również pozwala analizować wzorce transakcji czy ryzyko kredytowe w bankowości.Big data w chmurze obliczeniowej pozwala także analizować duże ilości danych konsumenckich z różnych źródeł: mediów społecznościowych, stron internetowych czy programów lojalnościowych. Jest to szczególnie przydatne w kontekście
text miningu, czyli wydobywania użytecznych informacji z dużych ilości danych tekstowych, takich jak artykuły, recenzje, komentarze. Pozwala to zrozumieć np. preferencje klientów. Tę metodę można też z powodzeniem stosować np. w badaniach społecznych.Także w medycynie zastosowanie big data jest szerokie. Stosowane jest m.in. do analizy wyników badań czy obrazów medycznych, co pomaga w diagnozowaniu chorób i tworzeniu spersonalizowanych planów leczenia. Również w naukach przyrodniczych big data pozwala analizować ogromne ilości danych pomiarowych i obserwacyjnych. Przykładowo w
astronomii użycie big data wpłynęło na znaczne poszerzenie wiedzy o czarnych dziurach.Big data w chmurze obliczeniowej znajduje też zastosowanie w szeroko pojętym przemyśle. Dane z urządzeń i sensorów w procesach produkcyjnych można analizować w chmurze w celu optymalizacji procesów czy monitorowania wydajności maszyn. Sprawdza się to także w logistyce – przetwarzanie informacji z czujników w pojazdach, infrastrukturze drogowej czy towarach pozwala optymalizować trasy i monitorować stan pojazdów.
Przyszłość big data w chmurze obliczeniowej
Rozwój big data i chmur obliczeniowych będzie odgrywać kluczową rolę w transformacji cyfrowej wielu branż. W miarę wzrostu ilości generowanych danych rosnąć będzie zapotrzebowanie na skalowalne i wydajne rozwiązania, więc można być pewnym, że dostawcy chmur będą ciągle doskonalić swoje usługi. Można się także spodziewać coraz bardziej zaawansowanych narzędzi analitycznych, w tym wykorzystujących uczenie maszynowe, analizę predykcyjną i przetwarzanie języka naturalnego.Rozwój big data w chmurze to także większy nacisk na personalizację doświadczenia klienta. W przyszłości organizacje będą w stanie jeszcze lepiej rozumieć preferencje odbiorców i dostarczać im dostosowane do nich produkty i usługi. Wymusi to także większy nacisk na bezpieczeństwo danych – zwiększanie ilości danych w chmurze sprawi, że dostawcy będą musieli rozwijać mechanizmy zabezpieczające.Bezpieczeństwo danych jest również ważne w kontekście urządzeń internetu rzeczy, których popularność będzie z roku na rok rosła. W związku z tym zwiększy się ilość danych generowanych z tych urządzeń, co nie tylko wymusi prace nad wydajniejszymi rozwiązaniami chmurowymi, ale również rozwój narzędzi i praktyk, które respektują prywatność użytkowników.Pewne jest, że popularne będzie podejście hybrydowe. Choć coraz więcej organizacji korzysta z big data i technologii chmurowych, często łączą je one z przetwarzaniem na lokalnych serwerach. Pozwala to wykorzystywać zalety obu środowisk i zapewnia kontrolę nad danymi wrażliwymi.
