piątek, 10 stycznia 2014

Jak sprzedawać rozwiązania Big Data

Marcin Chwin
Rynek Big Data w Europie, a w Polsce w szczególności, dojrzewa powoli. Źródłem projektów tego typu są potrzeby odbiorców biznesowych, poszukujących nowych możliwości wykorzystania takich zasobów informacyjnych, których objętość lub złożoność przetwarzania i analiz przekraczała dotąd możliwości realizacji. 

Większość klientów zainteresowanych Big Data poszukuje obecnie przede wszystkim odpowiedzi na pytania: 
* jaką wartość może wnieść wykorzystanie nowych obszarów danych, 
* jak to wpływa na model działania firmy, 
* jaka jest skala i charakter możliwych do uzyskania realnych korzyści specyficznych dla profilu działalności. 
Na obecnym etapie rozwoju rynku najważniejszym zadaniem dostawców Big Data jest zatem strategiczne doradztwo, obejmujące identyfikację obszarów zastosowań Big Data w organizacji klienta, kreowanie wizji rozwiązań wybranych problemów biznesowych z wykorzystaniem nowych, specyficznych rodzajów danych oraz wykorzystujących je systemów analitycznych, a także rzetelne konstruowanie business case’ów z oszacowaniem stopy zwrotu z inwestycji w rozwiązania Big Data. Działania te wykraczają poza dziedzinę IT, wymagając znajomości kluczowych obszarów zarządzania przedsiębiorstwem oraz zdolności do świadczenia zaawansowanych usług doradztwa biznesowego. 

Rolą dostawcy jest również wsparcie zespołu IT klienta w tworzeniu propozycji rozwiązania trzech podstawowych problemów technicznych ukrytych za wskazanymi przez odbiorców biznesowych zastosowaniami Big Data:
* Składowanie, przetwarzanie i analiza szybkoprzyrastających danych o wielkiej objętości, przekraczających wydajność tradycyjnych systemów bazodanowych (przykładowo techniczne dane o połączeniach w firmach telekomunikacyjnych, dane o transakcjach w instytucjach finansowych, dane pomiarowe w przemyśle i energetyce, dane o wykorzystaniu rozbudowanych portali aukcyjnych i informacyjnych);
* Składowanie, przetwarzanie i analiza danych o uporządkowanej lecz zmiennej w czasie strukturze trudnej do odwzorowania w tradycyjnym modelu relacyjnym, a więc trudnych do obsługi przez tradycyjne systemy bazodanowe (np. dane o historii ocen klientów przechowywane z modelami analitycznymi i ich parametrami z systemów zarządzania ryzykiem lub analitycznego CRM w bankowości i telekomunikacji);
* Składowanie, przetwarzanie i analiza danych nieposiadających jednoznacznie zdefiniowanej struktury (dane ze źródeł otwartych wykorzystywane przez instytucje odpowiedzialne za obronę i bezpieczeństwo publiczne, czy dane z portali internetowych i sieci społecznościowych wykorzystywane do analiz rynku i profilowania klientów w różnych branżach). 

Sprzedaż zaawansowanych rozwiązań analitycznych jest długotrwałym, specyficznym procesem wymagającym dobrego rozpoznania i zrozumienia potrzeb biznesowych oraz zdolności do modelowania długoterminowej synergii pomiędzy możliwościami technologii IT oraz doświadczeniem odbiorców. 
Dla wielu dostawców zajmujących się technologią IT zdolność adresowania analitycznych potrzeb odbiorcy biznesowego stanowi barierę trudną do pokonania. Specyfika projektów z obszaru Big Data wymaga bowiem inwestycji w rozwój nowych obszarów kompetencji technologicznych oraz pozyskania know-how specyficznego dla biznesu klienta.

Więcej informacji na temat Oracle Big Data

O autorze
Marcin Chwin jest Business Development Managerem w regionie Oracle CEE

1 komentarz:

  1. Czym się różni analiza informacji od analizy danych dokładnie ?
    Dane są surowe a informacja juz przez kogos zanalizowana ? O to chodzi ?

    OdpowiedzUsuń