Big data heeft de wereld overgenomen. Ooit waren terabytes een nuttige maatstaf voor het volume van de data in de wereld. Nu is dat volume opgelopen tot petabytes en zelfs zettabytes, waarvan een groot deel buiten de onderzoeks- en transactiesystemen van bedrijven bestaat.
In de tijd die het u kost om een paar alinea's van dit artikel te lezen, zal er meer dan 50 uur aan video naar YouTube zijn geüpload, zullen er miljoenen zoekopdrachten op zoekmachines worden uitgevoerd en zullen er miljoenen dollars via e-commerce worden verhandeld. De toename van big data beperkt zich niet alleen tot techbedrijven. Deze grote stroom data heeft gevolgen voor bijna elke bedrijfstak.
Het is al lang bekend dat er veel big data-toepassingen zijn, zoals meer gepersonaliseerde marketing of voorspellende voorraadbestellingen, maar de meeste bedrijven zijn er nog niet in geslaagd hun big data op een bruikbare manier te organiseren.
Maar wat zijn big data precies? Het is een fenomeen waarbij meer informatie wordt gegenereerd dan met uw huidige datamanagementsystemen kan worden verwerkt. Of, met andere woorden, wanneer uw bedrijf rijk is aan data maar arm aan informatie.
Het hebben van grote voorraden data kan baanbrekend zijn wanneer ze worden gebruikt om baanbrekende inzichten te genereren die slimme zakelijke beslissingen mogelijk maken. Maar zonder de instrumenten om die data te interpreteren, blijft er een overweldigend grote database over die wacht op gebruik.
De oplossing voor big data is een nieuw concept: datatoepassingen.
Wat zijn datatoepassingen precies en hoe werken ze?
Datatoepassingen zijn als concept nog betrekkelijk nieuw. Er is nog niet eens een definitie voor. En alle apps zouden technisch gezien datagestuurde toepassingen kunnen worden genoemd, omdat ze data nodig hebben om te functioneren.
In de wereld van business intelligence en analytics worden datatoepassingen echter gekenmerkt door een grafische gebruikersinterface (GUI) die de middelen die in databanken beschikbaar zijn, aan gebruikers toont. Het stelt gebruikers zoals bedrijfsanalisten in staat om aangepaste query's naar een database uit te voeren om hen te helpen beter geïnformeerde beslissingen te nemen.
Eenvoudig gezegd zijn datatoepassingen (niet te verwarren met databasetoepassingen) een mix tussen datavisualisaties en webtoepassingen, in die zin dat zij eindgebruikers (besluitvormers, materiedeskundigen en zelfs consumenten) in staat stellen grote datareeksen te visualiseren en effectief te manipuleren.
Websites voor reisboekingen zijn een goed voorbeeld. Sites zoals Orbitz en Kayak hebben te maken met een aanzienlijke hoeveelheid data die op een interactieve manier moeten worden verplaatst en gevisualiseerd, zodat de consument gemakkelijk een gewenste vlucht kan vinden en boeken.
Stelt u zich voor dat u deze sites zou gebruiken en alleen de vluchtinformatie zou kunnen bekijken en vervolgens een reisbureau zou moeten bellen om de vlucht daadwerkelijk voor u te boeken. Dat zou veel meer werk zijn en niet erg handig.
Maar dit scenario is vergelijkbaar met wat veel organisaties doen met hun eigen voorraad big data. De datatoepassingsbeweging gaat over de overgang van een omgeving waarin eindgebruikers alleen maar data bekijken en erover rapporteren naar een omgeving waarin iedereen big data gemakkelijk kan visualiseren, ermee kan interageren en ze kan interpreteren als onderdeel van zijn dagelijkse werk.
