Page 34 - Demo

34OBCHODPro spoustu podnikatel%u016f a mana%u017eer%u016f jsou dnes data cosi jako nov%u00e9 techno n%u00e1bo%u017eenstv%u00ed. M%u00e1 se za to, %u017ee vytvo%u0159en%u00edm a%u00a0anal%u00fdzou gigantick%u00e9ho mno%u017estv%u00ed dat se vy%u0159e%u0161%u00ed mnoh%u00e9 probl%u00e9my jev%u00edc%u00ed se dnes jako ne%u0159e%u0161iteln%u00e9 a komerce se posune na jakousi vy%u0161%u0161%u00ed %u00farove%u0148. Mezin%u00e1rodn%u00ed hon za kvalitou i kvantitou um%u011bl%u00e9 inteligence m%u00e1 poskytnout n%u00e1stroje a metodiku pot%u0159ebn%u00e9 k anal%u00fdze tohoto mno%u017estv%u00ed dat a z%u00edsk%u00e1n%u00ed konkuren%u010dn%u00ed v%u00fdhody. Moloch datov%u00fdch center krm%u00edc%u00ed se neskute%u010dn%u00fdm mno%u017estv%u00edm elektrick%u00e9 energie je hnac%u00edm motorem cel%u00e9 t%u00e9to fi lozofi e. ROZD%u00cdL MEZI DATY A%u00a0INFORMACEMIMno%u017estv%u00ed dat na sv%u011bt%u011b vytvo%u0159en%u00fdch exponenci%u00e1ln%u011b stoup%u00e1: zhruba 90 % v%u0161ech dat bylo vytvo%u0159eno v posledn%u00edch dvou letech a proces m%u00e1 tendenci neust%u00e1le zrychlovat. Rozd%u00edl mezi daty a informacemi je p%u0159itom pro efektivn%u00ed vyu%u017eit%u00ed obrovsk%u00e9ho mno%u017estv%u00ed dat z%u00e1sadn%u00ed, p%u0159i%u010dem%u017e v%u011bt%u0161in%u011b lid%u00ed tyto dva pojmy jaksi neur%u010dit%u011b spl%u00fdvaj%u00ed v jedno. Data o jak%u00e9mkoli jevu %u010di syst%u00e9mu jej v z%u00e1sad%u011b pouze popisuj%u00ed, zat%u00edmco informace sni%u017euj%u00ed jeho neur%u010ditost a neuspo%u0159%u00e1danost, jeho entropii. Kritick%u00fdm faktorem je tedy nejen mno%u017estv%u00ed a kvalita dat a p%u0159%u00edstup k%u00a0nim, ale stejn%u011b tak i transformace t%u011bchto dat na u%u017eite%u010dn%u00e9 informace, na jejich%u017e z%u00e1klad%u011b lze formulovat z%u00e1v%u011bry, probl%u00e9my a %u0159e%u0161en%u00ed. Jin%u00fdmi slovy: neukazuj mi popis v%u011bci, uka%u017e mi n%u011bjak%u00e9 hodnotov%u00e9 relace, kter%u00e9 z tohoto popisu vypl%u00fdvaj%u00ed.STEJN%u00c1 DATA, ODLI%u0160N%u00c9 VYHODNOCEN%u00cdKlasick%u00fdm p%u0159%u00edkladem rozd%u00edlu mezi daty a%u00a0informacemi je pr%u00e1ce s daty, kter%u00e1 jsou generov%u00e1na retailov%u00fdmi scannery a ad hoc v%u00fdzkumem a nab%u00edzena fi rmami pro pr%u016fzkum trhu jako IRI nebo AC Nielsen. Market%u00e9%u0159i navz%u00e1jem si konkuruj%u00edc%u00edch zna%u010dek maj%u00ed za poplatek p%u0159%u00edstup ke stejn%u00fdm soubor%u016fm dat. Tak%u00e9 retaile%u0159i k%u00a0nim maj%u00ed p%u0159%u00edstup. A p%u0159esto vid%u00edme v%u017edy znovu a%u00a0znovu, %u017ee ka%u017ed%u00fd marketingov%u00fd t%u00fdm reaguje na stejn%u00e1 vstupn%u00ed data jinak. D%u016fvod m%u016f%u017ee b%u00fdt samoz%u0159ejm%u011b v rozd%u00edln%u00e9 kvalit%u011b marketingov%u00fdcvh t%u00fdm%u016f, ale p%u0159i jejich p%u0159ibli%u017en%u011b stejn%u00e9 %u00farovni nelze tento rozd%u00edl uspokojiv%u011b vysv%u011btlit. Tedy pokud z%u016fstaneme pouze na %u00farovni dat. Ve skute%u010dnosti v%u0161ak ka%u017ed%u00fd t%u00fdm p%u0159i anal%u00fdze dat formuluje svoje vlastn%u00ed informace a na jejich z%u00e1klad%u011b pak sv%u016fj ak%u010dn%u00ed pl%u00e1n a priority. Ak%u010dn%u00ed pl%u00e1n se ned%u00e1 sestavit pouze na z%u00e1klad%u011b obrovsk%u00e9ho mno%u017estv%u00ed dat. Tato data je nutno zprocesovat, toti%u017e kvantitativn%u011b a kvalitativn%u011b vyhodnotit a p%u0159etransformovat ve smyslupln%u00e9 a ak%u010dn%u00ed informace.PROBL%u00c9M P%u0158EDSTAVUJE KOMPLETNOST DATTechnick%u00e1 %u00faskal%u00ed procesu transformace dat v informace nespo%u010d%u00edvaj%u00ed pouze v%u00a0kapacit%u011b a rychlosti jejich zpracov%u00e1n%u00ed. Kompletnost dat p%u0159edstavuje tak%u00e9 obrovsk%u00fd probl%u00e9m. Ka%u017ed%u00fd pr%u016fm%u011brn%u00fd program%u00e1tor v%u00ed, %u017ee i ze vstupu o hodnot%u011b 1 m%u016f%u017ee vzniknout v%u00fdstup o hodnot%u011b 0. Nekompletnost dat nen%u00ed d%u00e1na pouze enormn%u00edm n%u00e1r%u016fstem dat v ka%u017ed%u00e9m syst%u00e9mu vpodstat%u011b ka%u017edou vte%u0159inu. Z%u00e1sadn%u00ed probl%u00e9m spo%u010d%u00edv%u00e1 st%u00e1le je%u0161t%u011b v propojen%u00ed v%u0161ech existuj%u00edc%u00edch datab%u00e1z%u00ed, kter%u00e9 popisuj%u00ed ur%u010ditou %u010d%u00e1st zkouman%u00e9ho jevu nebo syst%u00e9mu. Transformace jak%u00e9hokoli mno%u017estv%u00ed dat v informaci postr%u00e1d%u00e1 bez kompletn%u00edch a aktu%u00e1ln%u00edch dat smysl, a%u00a0to i%u00a0tehdy, je-li prov%u00e1d%u011bna superrychlou um%u011blou inteligenc%u00ed a s pomoc%u00ed machine-learning algoritm%u016f.TRANSFORMACE DAT V INFORMACEJE FASCINUJ%u00cdC%u00cd, JAK M%u00c1LO SE DNES NEHOVO%u0158%u00cd O VZTAHU DAT A INFORMAC%u00cd A OT%u00c1ZK%u00c1CH %u010cI PROBL%u00c9MECH, KTER%u00c9 Z%u00a0N%u011aHO V KONTEXTU SOU%u010cASN%u00c9 MASIVN%u00cd EXPLOZE DAT VYPL%u00ddVAJ%u00cd.Na sv%u011bt%u011b je ka%u017ed%u00fd den podle nejnov%u011bj%u0161%u00edch expertn%u00edch odhad%u016f vytvo%u0159eno a%u017e 403 milion%u016f terabyt%u016f nov%u00fdch dat. Hovo%u0159it o nutnosti byznysu %u0159%u00edzen%u00e9ho pomoc%u00ed anal%u00fdzy dat je dnes stejn%u00fdm no%u0161en%u00edm d%u0159%u00edv%u00ed do lesa jako hovo%u0159it p%u0159ed 30 lety o Y2K problematice. Pl%u00e1n se ned%u00e1 sestavit pouze na z%u00e1klad%u011b obrovsk%u00e9ho mno%u017estv%u00ed dat. Data je nutno kvantitativn%u011b a kvalitativn%u011b vyhodnotit a p%u0159etransformovat ve smyslupln%u00e9 a ak%u010dn%u00ed informace.Foto: Shutterstock.com / BOY ANTHONY