Q:
Is big data een one-size-fits-all oplossing?
EEN:Binnen het idee van een algemeen big data-ecosysteem of -sector zijn toepassingen van big data-strategieën specifiek voor de behoeften van een bepaald bedrijf of organisatie. Een van de grootste fouten die leidinggevenden en andere professionals maken, is het hanteren van een generieke benadering van big data en het proberen om systemen in een sjabloon te passen die eerder is gebruikt.
De filosofie van big data heeft te maken met een zeer gericht en micromanaged gebruik van grote pools van informatie. Een bedrijf met duizenden en duizenden klanten zal bijvoorbeeld een big data-project ondernemen om alle informatie over die klanten te benutten - hun namen, waar ze wonen, wat ze eerder hebben gekocht, enz. De resultaten hebben echter meer te maken met het opzetten van specifieke structuren voor gegevensmanipulatie en rapportage dan met alleen het verzamelen en "uitvoeren" van deze enorme gegevenssets.
Een deel van de uitdaging van big data is dat het meer gespecialiseerde hardwareprocessen vereist. Bedrijven gebruiken vaak open-source systemen zoals Apache Hadoop en specifieke gerelateerde tools zoals MapReduce om big data-oplossingen in het spel te krijgen. Dit vergt extra technische knowhow dan alleen het opzetten van een Microsoft Access-tabel of het nastreven van een andere eenvoudigere database-technologie.
Om big data effectief te maken, moeten bedrijven kijken naar de implementatie en hoe ze kunnen voorkomen dat ze hun normale bedrijfsactiviteiten verstoren. Om het zo efficiënt mogelijk te maken, moeten ze precies kijken welke gegevenssets het meest nuttig voor hen zullen zijn. Als verkopers of anderen bijvoorbeeld kunnen doen wat ze moeten doen met een eenvoudig rapport van alleen achternamen, staten en telefoonnummers, heeft het geen zin om te proberen uitgebreidere gegevens door het systeem te laten lopen en proberen te verzamelen en presenteren andere identificatiegegevens of belangrijke stukjes informatie.
Effectiviteit, eenvoudige implementatie en kosten stimuleren de opkomst van bedrijfsspecifieke big data-oplossingen. Deze innovaties zijn absoluut afhankelijk van een bepaald bedrijfsmodel en van de problemen die moeten worden opgelost.
