„Всички говорят за големите данни, но това не е конкретен продукт, който да си купим и използваме. Големите данни – това е начин на мислене! Става дума за корелация между много и различни ресурси, която ни дава възможността да добиваме цялостна представа за дадени процеси, за да вземаме по-добри решения”.
Думите са на регионален мениджър в голяма технологична компания, чиито пътувания често го срещат с разнородни и интересни истории на потребителски организации. Затова той често дава за пример хипотетичната ситуация в една ферма. В нея могат да се отглеждат няколко хиляди крави, например, но собственикът трудно може да обхване с поглед десетките декари земя, из която се придвижват животните. Така се стига до нелепи ситуации. Например в единия край на фермата вали проливен дъжд, но в другия край е сухо и затова всички напоителни системи бълват водни струи – дори и там, където се излива пороят.
„Колко често сме виждали пръскачките да работят с пълна сила, докато вали?!” – реторично запита Шербан Зирнован, мениджър корпоративни решения в Dell за Централна и Източна Европа, по време на разговор с българските медии на форума Dell Solutions Tour 2015 на 12 май в Букурещ. Колко често – ние лесно можем да кажем, защото точно това видяхме из нивята в Северна България в дъждовния понеделник, 11 май, на път за форума в Букурещ.
От друга страна, същият този животновъд би могъл да разполага с мрежа от сензори, която следи нивото на влажност в почвата из целия му имот, съчетана с платформа за метеорологични прогнози и свързана с напоителната система с помощта на „интелигентен” алгоритъм за напояване под определено ниво на влажността на земята.
Точно корелацията между данните (за налична влажност, текущи валежи, очаквани валежи, разходна норма и др.) прави системата ценна. Тогава фермерът ще може да реализира значителни спестявания на вода за поливане. А това значи и спестени пари, и пощадени природни ресурси. В същото време тревата из неговите пасища ще е винаги напоена, но не и прогизнала. Кравите ще имат най-добрата паша. Млякото им ще е с оптималната гъстота. Продуктите, които се правят от него, също ще са с най-добро качество.
Въпреки обещаващата перспектива обаче не са много организациите, които бързат да се възползват от потенциала на „големите данни”. Това е съвсем обяснимо, според мениджъра.
„Нека сме наясно: никой не си купува сървъри, само защото са модерни. Това не са смартфони, за да се купуват заради атрактивния си външен вид и просто заради това, че са най-новите”, категоричен е Зирнован. „Много компании изобщо не бързат да въвеждат „big data” и това е оправдано за тях, защото инвестициите се правят там, където има най-голям бизнес потенциал, а това не всякога са ИТ-технологиите”, заключи той.
За да беше по-смислена публикацията, трябваше да се представят също и проблемите както предизвикателства за разрешаване при “Големите” данни.
Често Big Data наричат Pig Data. Мръсни данни като има не малко случай където тези данни не са винаги полезни и смислени.
Масово PR и рекламни агенти ползват неуместно Big Data за абсолютно всички – дори и когато става въпрос чиста математическа статистика съществува много преди това клише Big Data.
Да, навсякъде има данни както и сензори и т.н., но не винаги е уместно да налага това клише за Големите данни.