U našem prethodnom postu naveli smo Big data kao jedan od pokretača kružnog gospodarstva i jednog od benefita održivog razvoja. Možda se pitate što je to Big data? U ovom postu ćemo vas upoznati sa definicijom i uporabom Big data. Naši podaci podržani su znanstvenim člancima, čije reference možete pronaći na dnu teksta. Za početak, počnimo jednostavno.
Što je Big data?
Big data se u razgovoru često definira kao visoki volumen informacija, što je točno samo do određene razine. Različiti analitički koncepti grade Big data, no De Mauro i suradnici (2015) u svom radu Big data definiraju kao: “Informacije karakterizirane visokim volumenom, brzinom i raznolikošću, koje zahtjevaju specifičnu tehnologiju i analitičke metode kako bi se informacija pretvorila u vrijednost.”
Big data je u isto vrijeme omogućen i daljnje razvijen uz digitizaciju. Strukturirani podaci poput teksta, sada su dodatno obogaćeni nestrukturiranim podacima poput slika, videa, zvuka i slično. Potjecao Big data od individualne osobe ili grupe, on može utjecati na široki spektar dionika (De Mauro et al., 2015).
Big data je karakteriziran s tri velika V, volumen, velocity and variety tj. volumen, brzina i raznolikost. Ove tri karakteristike opisuju gotovo svaku informaciju u današnjem svijetu koja se smatra značajna ili intrigantna. Nadalje, informacije u sklopu Big Data koriste se za analizu, posmatranje u realnom vremenu, održavanje i još mnoštvo toga, što nas dovodi do našeg sljedećeg pitanja.
Koja stvarna vrijednost stoji iza Big data?
Grupe informacija nisu značajne ukoliko se ne mogu korisno iskoristiti. Za pojedine dionike unutar industrije, velike količine informacije mogu čak i usporiti razvoj poslovanja, ukoliko se ne mogu konstruktivno iskoristiti. Upravo zato, ulazne informacije Big data moraju rezultirati značajnim i vrijednosnim izlaznim informacijama i/ili utjecajima.
Gupta i suradnici (2018) ukazuju kako funkcionalnosti Big Data mogu pomoći unutar integracije procesa i djeljenja podataka. Sukladno tome, Big data može biti od koristi i za manja i veća poduzeća te razni tip industrija. Tvrtke mogu bolje organizirati održavanja, predvidjeti buduće rezultate, pristupiti važnoj metrici te još mnogo toga. Kao krajnji korisnik, individualne osobe također koriste Big data na dnevnoj bazi, prilikom svakodnevnog pretraživanja online baza podataka.
No bitno je napomenuti, kako svaki set važnih informacija nije uvijek besplatno i javno dostupan već može biti zaštićen određenim vrstama plaćanja. Tseng i suradnici (2018) naglašavaju kako bi, unutar korporacija, protok informacija trebao biti u potpunosti omogućen kako bi se optimiziralo korištenje resursa i stvorila simbioza unutar lanca opskrbe.
Što čini Big data različitim?
Big data je različit po dva načela. Analitičke metode korištene za Big data ovisne su o volumenu podataka. Nadalje, uzorci generirani kroz data mining analitiku i machine learning nisu ovisni niti o jednoj postojećoj teoriji.
Što čini Big data održivim?
1. Big data setovi su pretežito besplatni, čime omogućuju korištenje informacija od strane fizičkih i pravnih osoba u analitičke svrhe.
2. Big data smanjuje suvišno korištenje resursa ili nepotrebno generiranje resursa kroz dijeljenje informacija.
3. Monitoring i predviđanje korporativnih događaja pomaže pravnim osobama u prilagođavanju strategije, pretežito kako bi ista bila više sukladna načelima kružnog gospodarstva.
Zaključak
Big data će se nastaviti razvijati kao koncept unutar više industrija. Iskoristivost setova informacija se još mora testirati i razviti u pojedinim sektorima industrije, no jedini put za daljnji rast i razvoj je edukacija. Prilagodba na nove koncepte rada biti će potrebna za niz dionika u vrijednosnom lancu, no benefiti kružnog gospodarstva, interdisciplinarnost te ekonomičnost Big data biti će glavni pokretači Industrije 4.0.
Napomena: U ovom smo postu razmotrili Big data kao pozitivni pokretač kružnog gospodarstva, dok nismo razmatrali potencijalne negativne strane generiranja i upotrebe.
Reference
1. De Mauro, A., Greco, M., & Grimaldi, M. (2015). What is big data? A consensual definition and a review of key research topics. In AIP conference proceedings (Vol. 1644, No. 1, pp. 97-104). American Institute of Physics.
2. Gupta, S., Chen, H., Hazen, B. T., Kaur, S., & Santibañez Gonzalez, E. D. R. (2018). Circular economy and big data analytics: A stakeholder perspective. Technological Forecasting and Social Change, 144, 466–474. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.06.030
3. Tseng, M.-L., Tan, R. R., Chiu, A. S. F., Chien, C.-F., & Kuo, T. C. (2018). Circular economy meets industry 4.0: Can big data drive industrial symbiosis? Resources, Conservation and Recycling, 131, 146–147. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2017.12.028
Komentáre