Business intelligence (biznes-analitika)
aniq strukturaga ega
bo‘lmagan juda katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash natijasida
muqobil biznes yеchimlar izlashga aytiladi.
Effektiv biznes-analitika ichki va tashqi ma’lumotlarni analiz
qiladi,
ham
bozor
axborotlarini,
ham
mijoz-kompaniyaning
hisobotlarini hisobga oladi. Bu biznesni butunlay tushunishga yordam
beradi, shu bilan birga, strategik va operatsion qarorlar qabul qilishga
zamin
yaratadi
(mahsulot
narxini
aniqlashda,
kompaniya
rivojlanishining asosiy yo‘nalishlarini belgilab olishda).
Bu atama 1958-yilda IBM taqdiqotchisi Xans Piter Lun
maqolasida
birinchi
bo‘lib
ko‘rsatilgan.
1996-yilda
axborot
texnologiyalari bozorini o‘rganishga asoslangan Gartner analitik
agentligi business intelligence tarkibiga data mining metodikasini ham
qo‘shgan.
Katta ma’lumotlarga misollar. Big Data texnologiyalarini
bozorga va zamonaviy hayotga faol joriy etish, dunyoning taniqli
kompaniyalari dunyoning deyarli har bir burchagida o‘z mijozlariga
ega bo‘lganlaridan foydalanishni boshlaganidan keyin boshlandi.
Bu Facebook va Google, IBM. Kabi ijtimoiy gigantlar,
shuningdek, Master Card, VISA va Bank of America singari moliyaviy
tuzilmalardir.
Masalan, IBM davom etayotgan kassa operatsiyalariga katta
ma’lumotlar usullarini qo‘llaydi. Ularning yordami bilan 15 foizga
ko‘proq soxta bitimlar aniqlandi, bu esa himoyalangan mablag‘lar
miqdorini 60 foizga oshirish imkonini berdi. Shuningdek, tizimning
55
noto‘g‘ri signallari bilan bog‘liq muammolar hal qilindi, ularning soni
yarmidan ko‘piga kamaytirildi.
VISA shu kabi yoki boshqa operatsiyani amalga oshirish uchun
qilingan firibgarliklarni kuzatib, Big Datadan foydalangan. Buning
yordamida ular har yili 2 milliard dollardan ko‘proq mablag‘ni tejashga
imkon beradi.
Germaniya Mehnat vazirligi ishsizlik bo‘yicha nafaqa berish
bo‘yicha katta ma’lumot tizimini joriy etish orqali xarajatlarni 10
milliard yevroga kamaytirishga muvaffaq bo‘ldi. Shu bilan birga,
fuqarolarning beshdan biri bu imtiyozlarni hech qanday sababsiz
olayotganligi aniqlandi.
Big Data o‘yin sanoatini qo‘ldan boy bermadi. Shunday qilib,
World of Tanksning ishlab chiquvchilari barcha o‘yinchilar haqida
ma’lumotni
o‘rganishdi va ularning faoliyatining mavjud
ko‘rsatkichlarini solishtirishdi. Bu kelajakda o‘yinchilarning ketishini
taxmin qilishda yordam berdi. Qilingan taxminlarga asoslanib, tashkilot
vakillari foydalanuvchilar bilan yanada samarali aloqada bo‘lishdi.
Taniqli yirik ma’lumotlar tashkilotlariga HSBC, Nasdaq, Coca-
Cola, Starbucks va AT&T kiradi.
Katta ma’lumotlarning eng katta muammosi uni qayta ishlashning
narxi.
Bunga
qimmatbaho
uskunalar
va
katta
miqdordagi
ma’lumotlarga xizmat ko‘rsatadigan malakali mutaxassislarning ish
haqi xarajatlari ham kirishi mumkin. Shubhasiz, uskunalar doimiy
ravishda yangilanib turilishi kerak, shunda u ma’lumotlarning
ko‘payishi bilan minimal ish qobiliyatini yo‘qotmaydi.
Ikkinchi muammo yana qayta ishlanishi kerak bo‘lgan juda ko‘p
ma’lumotlar bilan bog‘liq. Agar, masalan, tadqiqot 2-3 emas, balki ko‘p
sonli natijalarni beradigan bo‘lsa, obyektiv bo‘lib qolish va umumiy
ma’lumot oqimidan faqat hodisaning holatiga real ta’sir ko‘rsatadigan
narsalarni tanlash juda qiyin.
Katta
ma’lumotlarning
maxfiyligi
muammosi.
Ko‘pgina
mijozlarning xizmatlari onlayn ma’lumotlardan foydalanishga
o‘tishlari sababli, kiber jinoyatchilar uchun boshqa maqsadga aylanish
juda oson. Hatto biron bir onlayn tranzaksiya qilmasdan shaxsiy
ma’lumotlarni oddiy saqlash ham bulutli saqlash mijozlari uchun
nomaqbul oqibatlarga olib kelishi mumkin.
Axborotni yo‘qotish muammosi. Ehtiyot choralar oddiy bitta
ma’lumotni zaxiralash bilan cheklanmaydi, lekin kamida 2-3 ta zaxira
56
nusxasini talab qiladi. Biroq, hajmning o‘sishi bilan, zaxira bilan
bog‘liq qiyinchiliklar kuchaymoqda va IT-mutaxassislari ushbu
muammoning maqbul yechimini topishga harakat qilmoqdalar.
|
