A globális adatmennyiség évente átlagosan 40 százalékkal növekszik, azaz kétévente megduplázódik az adatvolumen a McKinsey Global Institute 2011 májusában közzétett jelentése szerint, de akadnak olyan elemzések is, amelyek szerint ennél is nagyobb mértékben bővülnek a digitális formában megjelenő információk. Az adatok döntő része nem strukturált formában, azaz nem az azonnali elemzést lehetővé tévő adatbázisokban, hanem log fájl, szöveg, hang, kép vagy videó formájában jelenik meg.

Az utóbbi időben elterjedt angol "big data" kifejezés is a nagy mennyiségű komplex, nem strukturált adatra utal, amelynek lemzésével a vállalatok jelentős üzleti előnyre tehetnek szert, ugyanakkor elemzésük a jelenlegi, strukturált adatok feldolgozására szánt infrastruktúrával nem megoldható. Nem meglepő, hogy a nem strukturált adatelemzésre kifejlesztett modellek, illetve megoldások, mint a Hadoop is a webkereséssel foglalkozó vállalatok berkeiből kerültek ki, amelyek pontosan a nagymennyiségű, egymással csak laza kapcsolatban lévő adatokban való "turkálásból" és az ezek közötti összefüggések feltérképezéséből élnek.

Fontos adatok ■ Nem véletlen, hogy a világon egyre több helyen jelenik meg a chief data officer (adatkezelésért felelős igazgató) pozíciója, hogy megbirkózzon a folyamatosan duzzadó információmennyiséggel, a folyamatok komplexitásával vagy a meglévő rendszerek rugalmatlanságával.

A nagyvállalati informatikai vezetőknek tartott áprilisi CIO Hungary 2012 konferencián is elhangzott:  a cloud, a közösségi technológiák vagy a céges használatba állított konzumer eszközök mellett az analitikának és az üzleti intelligenciának is fokozott üzleti értéket kell termelnie, egyre rövidebb idő alatt dolgozva fel az egyre nagyobb bejövő adattömeget. A NetApp regionális üzletfejlesztési menedzsere, Günther Thiel szerint az analitika, a tartalom és a sávszélesség háromszögében a CIO-knak ki kell lépniük a komfortzónájukból, gyártófüggetlen kísérletekbe kezdve az előzőekben meghatározott "big data" adatfeldolgozás területén, kihasználva a máskülönben elkerülhetetlen frissítési ciklusok lehetőségeit is.

Bár eltérő a szakemberek véleménye arról, hogy a hazai környezetben mennyire időszerű a nagymennyiségű nem strukturált adatok elemzése, a múlt héten lezajlott, üzleti intelligenciával foglalkozó IQSymposium közönsége a délelőtti iparági kerekasztal során feltett kérdésekre meglepően nagy arányban jelezte, hogy a hazai nagyvállalalatokat és pénzintézeteket is már érdeklik a "big data" elemzésben rejlő üzleti lehetőségek.

Mik az üzleti célok? ■ Azt, hogy a nagymennyiségű adatok feldolgozásának, illetve elemzésének milyen módon  érdemes nekilátni, a napokban a The Future of CIO blog egy rövid bejegyzésben foglalta össze. A blog szerint a "big data" kezelése minden vállalat számára bonyolult lehet első nekifutásra, ezért mindenképpen az üzleti stratégia, illetve az üzleti célok átgondolásával kell kezdeni.

Ezt követheti az adatstratégia, illetve adattérkép kidolgozása, amelyben azt kell osztályozni, hogy melyek a szervezet számára fontos adattípusok; továbbá azt is fel kell mérni, hogy milyen gyorsan változnak, illetve bővülnek az adatok. Ezt követően priorizálni kell az üzleti problémákat, amelyeket az adatelemzéssel akarunk megoldani.

A hagyományos adattárház megoldásokkal az óriási mennyiségű nem strukturált adatok elemzése hosszú ideig, akár hetekig vagy hónapokig is eltarthat. A "big data" elemzésre ma már rendelkezésre állnak a megfelelő technológiák, ezek közül a legismertebb a Hadoop nyílt forrású adatmenedzsment keretrendszer. Ugyanakkor az IT szakembereknek nagyon körültekintőknek és gyakorlottaknak kell lenniük például egy Hadoop implementációnál, mivel ebben az esetben nagy mennyiségű információ kerülhet elosztott rendszerekbe, vagy akár a nyilvános felhőbe.

Nem technológia, hanem kulturális kérdés ■ A McKinsey felmérése szerint a nagyvállalatok többségénél már jelenleg is rendelkezésre állnak azok az adatok, amelyek elemzésével előnyre tehetnek szetint, de álltalában nem, vagy nem megfelelően használják fel azokat. A válaszadók negyede nyilatkozott úgy, hogy a vállalati adatok nagy részét nem elemzik, míg több mint felük állítja, hogy csak a hasznos adatok felét analizálják. A válaszadók közel háromnegyede ugyanakkor azt mondta, hogy az elmúlt egy évben a korábbinál nagyobb mennyiségben gyűjt adatokat.

Az adatelemzés ezzel együtt elsősorban nem technológiai, hanem kulturális kérdés, annak a vállalatnak, amely jobb és gyorsabb döntéshozatalt akar bevezetni, a vállalati struktúra minden szintjén az adatok elemzésére alapuló üzleti kultúrát kell elfogadtatnia. Az adatok elemzése pénzügyileg is megtérül: azoknak a vállalatoknak a szakemberei, amelyek stratégiai adatmenedzsmentet végeznek, jóval nagyobb arányban jelezték, hogy pénzügyi mutatóik terén javulást értek el.