Big Data - nytt paradigmeskifte

Den norske økonomien går godt, men vi påvirkes stadig mer av svingninger i andre deler av verden. Den siste tiden har vi sett enda noen svært store både samfunnsmessige hendelser og økonomiske svingninger. Forandring i økonomiene i andre land i Europa (Hellas, Italia, Spania) og USA påvirker markedet rundt oss. Og slike ringvirkninger kan slå til på timer og dager.

I en juni-utgave av Ukeavisen Ledelse kan vi lese konsernsjef Jens Ulltveit-Moes tanker om fremtiden. Han mener at: "Vi må være ekstra oppmerksomme på trendene som rører seg utenfor Norge og tilpasse oss, slik at vi har noe å leve av også når våre ressurser tar slutt."

Aldri før har det vært større behov for å snu seg raskere, og samtidig i større grad ta beslutninger basert på fakta enn på intuisjon. Men er det praktisk mulig? Hvordan kan vi fange opp elektroniske "spor" av den ene eller andre typen for å kunne sy det sammen til praktisk nytteverdi?

Dette er selvsagt komplekst, for tilgangen på informasjon er enorm.

Tre kriterier

Gjennom sosiale medier og cloud-løsninger blir enorme mengder informasjon spredd på sekunder. I tillegg eksploderer sensorbasert informasjon fra alle mulige installasjoner. Men hva kan vi trekke ut av dette av nytteverdi?

Det stilles helt nye krav til å kunne fange opp og analysere informasjon. Kildene blir uendelig brede med et enormt mangfold Denne utfordringen heter Big Data, og den representerer et paradigmeskifte.

Bid Data defineres som data med tre kriterier oppfylt:

• Variasjon – Ustrukturerte data, som for eksempel alle variasjoner av tekst, lyd, video, "click streams", log filer og mer.
• Hastighet – Ofte tids-sensitiv informasjon, Big Data streames i høy hastighet og må behandles umiddelbart for å maksimere verdien for virksomheten.
• Volum – Big Data kommer i èn størrelse: STOR. Virksomheter vil motta enorme mengder data, opp i terabyte og petabyte med informasjon.

Et godt eksempel akkurat nå på Big Data er kravene til løsninger for datalagringsdirektivet, som krever lagring for mulig analyse av både strukturerte og ustrukturerte data, nemlig trafikkdata om telefonsamtaler, SMS, chat, mail og så videre til alle abonnenter i inntil seks måneder. Det tilfredsstiller alle tre kriterier: variasjon, hastighet og volum. Men i tillegg vil behovet for avansert analyse være like viktig.

Andre eksempler på Big Data kan være fra værvarsling, aksjemarkeder, trafikkavvikling, energibruk og helseinformasjon fra pasienter. På en større skala kan man adressere hele byer, der mange disipliner, bransjer og etater kommer sammen i et integrert samfunn. Vi kan tenke oss en hel by kan bli smartere ved å integrere Big Data inn i en operasjonssentral, for å redusere trafikkproblemer, utnytte byens helsevesen bedre, utnytte energi bedre, eller i overvåkning av infrastruktur som vannledninger og liknende.

Men utfordringen er å få tilgang til mer komplett og pålitelig informasjon for å kunne ta bedre, sikrere og raskere beslutninger. Og vi trenger mer fleksibilitet der infrastrukturen ikke bare understøtter en enkelt "silo" i organisasjonen og dermed begrenser evnen til å respondere.

Uutnyttet gevinstpotensiale

Til å håndtere Big Data trenger vi "Smarter Computing" – som er der cloud-baserte leveransemåter smelter sammen med mer omfattende dataintegrasjon og analyse. Den tradisjonelle tilnærmingen må utvides til å kunne håndtere ustrukturert og kreativt sammensatt informasjon. Der informasjon om folks preferanser, handlinger, verdipapirhandel, og synspunkter fra Facebook og Twitter samt annen sensorbasert informasjon fra butikker, trafikken etc., blir integrert inn i et holistisk bilde for å i større grad kunne forutse relevante handlinger og hendelser.

Det ligger et enormt uutnyttet gevinstpotensiale i dette. I IBMs siste globale CIO-studie (*), som er den største av sitt slag i verden, sier 3.000 CIO-er at de er lite forberedt på Big Data.

Big Data er krevende og vil stille mange virksomheter på prøve i årene som kommer. For de fleste må faktisk løse disse utfordringene innenfor et it-budsjett som ikke vokser.

Svaret på Big Data er Smarter Computing. Og Smarter Computing blir i stadig større grad synonymt med Smarter Business.