Your SlideShare is downloading. ×
Blog 7: Watching big data, nu ook voor kleine broeders
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Blog 7: Watching big data, nu ook voor kleine broeders

66

Published on

Big data klinkt eigenlijk net zo onheilspellend als Big Brother. We hebben nauwelijks een idee van de omvang. Lees hier verder!

Big data klinkt eigenlijk net zo onheilspellend als Big Brother. We hebben nauwelijks een idee van de omvang. Lees hier verder!

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
66
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. Watching big data, nu ook voor kleine broeders
  • 2. De Engelse schrijver George Orwell schreef in 1948 het boek ‘1984’. Iedereen was destijds in de veronderstelling dat in dat j aar Big Brother zich zou gaan manifesteren bij het bespieden van individuele mensen. Maar 1984 ging over naar 1985 en naar volgende jaren, zonder dat we iets van de ‘Grote Broer’ hebben vernomen. Inmiddels zijn we dertig jaar verder en is Big Brother bijna realiteit. En dat heeft alles te maken met een andere grootheid: big data. Terabytes, zettabytes, yottabytes Big data klinkt eigenlijk net zo onheilspellend als Big Brother. We hebben nauwelijks een idee van de omvang. Om dat te illustreren enkele cijf ers op een rijtje:  Vijf jaar geleden kende de wereld naar schatting een opslagcapaciteit van in totaal 300 miljard gigabytes, voor zowel analoge als digitale data.  In een paar jaar tijd groeide dat uit naar 988 miljard terabytes. Na terabytes volgen de petabytes.  Omdat we ook met die veelvoud de grens van het onvoorstelbare naderen, slaan we exabyte over en komen we terecht bij zettabytes, ofwel 10 tot de macht 21. Volgens schattingen van ruim een jaar geleden zou de data een omvang van 1,2 zettabytes hebben bed ragen (1 zettabyte is 1 miljard terabyte).  Binnen afzienbare tijd groeien we naar yottabytes: 10 tot de macht 24. Een advies: probeer niet een voorstelling te maken van die omvang; een normaal mens wordt krankzinnig. Informatiesystemen voeden Deze cijfers maken één ding wel duidelijk: we hebben big data nodig om onze informatiesystemen te voeden. Die systemen moeten ervoor zorgen dat we overleven in een complexe samenleving met een breed scala aan vraagstukken. Want hoe regelen we ons openbaar best uur, hoe zorgen we voor voldoende eten, hoe behouden we onze mobiliteit, en hoe zorgen we voor voldoende energiebronnen? Wie op al die vragen tegelijkertijd antwoord wil geven, loopt ook de kans knettergek te worden. Daarom kunnen we de vraagstukken beter opknippen in stukjes. We moeten proberen er één voor één antwoorden op te vinden, maar wel met enige vorm van samenhang in gedachte. Think big, act small. 2
  • 3. Grote ondernemingen profiteren Big Data wordt gegenereerd door formele IT-systemen met zowel gestructureerde als ongestructureerde data, en social media met uitsluitend ongestructureerde data. Wanneer we alle big data willen registreren, rijzen de kosten voor de infrastructuur de pan uit. Het maakt niet of we zelf virtualiseren of dat in de cloud doen; ergens moet een gigantische opslagruimte voorzien in het lezen, interpreteren en opsla an van de ontelbare hoeveelheid gegevens. Vanuit dit perspectief lijken alleen kapitaalkrachtige, grote ondernemingen profijt te hebben van de tsunami aan data die de wereld inmiddels al overspoelt. Predictive analysis Maar er is een oplossing. En die oplossing ligt wederom niet in het groot denken, maar in het stapsgewijs handelen. We moeten niet al die data afzonderlijk lezen. We moeten eerst bepalen welke analyses we gaan loslaten op welk soort gegevens. Met welke informatie denk en we ons voordeel te kunnen doen? Het heeft geen zin om na een grootschalige analyse te concluderen dat we iets niet goed hebben gedaan. We moeten juist vooraf voorspellen wat we moeten doen om een bepaald bedrijfsdoel te behalen. Dat noemen we predictive analysis. Predictive analysis is niet nieuw. Financiële instellingen gebruiken al heel lang wiskundige modellen om patronen zichtbaar te maken die wijzen op een bepaald risico. Zij filteren grote hoeveelheden data via deze voorspellende analysemodellen. Analyseren op elke schaalgrootte Een voorspellende analyse kunt u op elke gewenste schaalgrootte uitvoeren. De technologie is ruimschoots voorhanden. Het is e en kwestie van:  de juiste analyse methodiek selecteren;  de methodiek afstemmen op de doelstelling en reikwijdte;  het inpassen daarvan binnen de kaders van de aanwezige operationele systemen in organisaties. Het uiteenrafelen van big data in behapbare informatiebrokken vereist de inzet van IT-tools. Deze tools variëren van databasemanagement systemen, database machines , in-memory appliances, real-time BI-applicaties en tekstuele analyse software. Maar geen enkele tool vormt een universele oplossing voor alle vraagstukken. U heeft in de eerste plaats kennis nodig om zakelijke doelstellingen te vertalen naar statistische methodieken en wiskundige concepten. Vervolgens weet u hoe u zinvolle antwoorden kunt krijgen op uw analyses. Daarmee is big data beheersbaar en dus ook bereikbaa r voor kleine ondernemingen. 3
  • 4. Hoe maakt u als kleine onderneming gebruik van big data? Dit artikel is geschreven door: David Majster Fotocredit Wil je meer informatie? Klik hier om naar ons blog te gaan. 4

×