Big Data on käsite, josta monet ovat viime vuosina kuulleet useasti, mutta jota harva kuitenkaan täysin ymmärtää. Hieman monitulkinnallisella käsitteellä viitataan automaattiseen ja loputtomaan tiedon keräämiseen sekä hankintaan, jolloin tiedon määrä kasvaa lähes hallitsemattomasti. Tietomassat ovat tällöin prosessoimattomia, jäsentymättömiä ja liian isoja käytettäväksi tietokantaohjelmissa.

Ammattimaisilla tiedonhallinnan menetelmillä yritykset voivat ottaa hyödyn irti näistä jäsentymättömistä tiedoista. Kansainväliset tutkimukset osoittavat, että yrityksen omaa tietopääomaa usein aliarvioidaan kehitystoimenpiteitä harkittaessa. Bain & Companyn viime vuonna toteuttamaan tutkimukseen osallistui 400 ylemmän tason johtajaa ympäri maailman. Suurin osa heistä piti omia resurssejaan sekä mahdollisuuksiaan riittämättöminä tiedon analysoimiseksi ja hyödyntämiseksi.

Tulos on kurja, sillä analysoimaton tieto on arvotonta.

Kerättyjen teratavujen tai petatavujen määrällä ei sinänsä ole merkitystä. Tärkeintä on selvittää, mitkä tiedot ovat tärkeitä, miten ne on tallennettu ja miten niitä voidaan hyödyntää?

On olemassa erilaisia tallennusratkaisuja ja verkkoteknologioita, jotka auttavat tiedonmurusten hyödyntämisessä esimerkiksi myynnin kasvattamiseksi. Jos kerätyillä tiedoilla voidaan saavuttaa parempi ymmärrys asiakkaiden ja kumppaneiden ostokäyttäytymisestä ja myyntimenetelmien kehittämisestä, korostuu analysoidun tiedon merkitys entisestään.

EMC:n asiantuntijat antavat muutaman neuvon, kuinka omaa kerättyä tietoa voi hyödyntää entistä paremmin.

1. Tietojen perusteellinen analysointi. Luo yleiskuva jo saatavilla olevista tiedoista ja tee tarvittavat analyysit, jotta tiedot olisivat tarpeiden mukaisesti indeksoitu, merkitty avainsanoin ja konsolidoitu ennen Big Datan viemistä tietojärjestelmään. Ensimmäiseksi on suositeltavaa koota asiantuntijatiimi, joka aloittaa työnsä tekemällä yksityiskohtaisen toimintasuunnitelman.

2. Tietojen tutkiminen ja kehitysmahdollisuuksien tunnistaminen. Tiimi voi ehdottaa, mitkä tiedoista on olennaisinta tutkia tarkemmin. Tähän asti tuntemattomien synergioiden ja toimintamallien löytäminen esimerkiksi uusien asiakassegmenttien tai ostokäyttäytymisen muodossa voi olla todellinen kultasuoni.

3. Liiketoiminnalle tärkeiden osa-alueiden analysointi. Big Dataa analysoitaessa tietomäärät ovat niin suuria, että on tärkeää keskittyä liiketoiminnan kannalta olennaisiin alueisiin. Paremman ymmärryksen saamiseksi on hyödyllistä tehdä tiedoista uudenlaisia yhdistelmiä ja määritellä uusia hakusanoja.

4. Älä unohda tietoturvaa ja tietosuojaa. On tärkeää pitää mielessä tietojen käsittelyyn liittyvät ohjeet ja säännöt. Onko selvää, kuka on rekisterinpitäjä ja koka tiedon käsittelijä? Kenellä on oikeus tietojen käyttämiseen? Säännelläänkö tietojen käyttöä esimerkiksi henkilötietolaissa?

Big Datan täyden potentiaalin hyödyntämiseksi on löydettävä älykkäät lähestymistavat tiedon hallintaan, tiedon ymmärtämiseen ja tiedon analysointiin. Tiedon tulkitsemiseksi tarvitaan myös erityisasiantuntemusta. Ennen vaativan analysoinnin aloittamista yrityksellä on oltava käytettävissään tarvittava osaaminen ja asiantuntemus, joka voi tuottaa tiedoille lisäarvoa. Tietojen välisten yhteyksien ja uusien mahdollisuuksien havaitseminen on todennäköisesti haastavampaa kuin teknisten menetelmien käyttöönotto. Kokeneet asiantuntijat, joilla on sekä analyyttinen ja tekninen tietämys että myynnillinen näkökulma, eivät kasva puussa. Kun yritys onnistuu kehittämään kilpailuetuja uusissa asiakasryhmissä ja löytää uudet tuottomahdollisuudet, sen kilpailukyky omilla markkinoillaan paranee.