Big Data Analysis

Big Data Analysis predstavlja analitičko preispitivanje skupova podataka koji po kompleksnosti i obimu zahtevaju naprednije obrade podataka od onih viđenih u tradicionalnim metodama. Pod analizom velikih podataka misli se na specifične obrade velikih količina podataka koji nisu strukturirani. Praksa big data može biti od posebne važnosti za mnoge poslovne tokove i za različite industrije na tržištima. Big data ima funkciju kvalitetnog i vrlo potrebnog izvora podataka zahvaljujući kom se dolazi do konkretnih zaključaka i, konačno, upravljačkih odluka. Na osnovu informacija koje se dobijaju kroz analize ovog tipa, moguća je optimizacija poslovanja i poslovnih praksi prema savremenim tendencijama i trendovima na tržištu, ali je moguće i spoznavanje određenih prilika koje pružaju konkretniju prednost na tržištu. 

Poznato je da veliki i oni uspešniji poslovni sistemi upotrebljavaju podatke i informacije do kojih se došlo preko big data analize. Zahvaljujući informacijama koje vode do konkretnih zaključaka, kompanije imaju priliku da prepoznaju, ali i anticipiraju određene poslovne situacije koje će uslediti na tržištu. Kao rezultat ove sposobnosti, kompanije postaju konkurentne na tržištu. Automatizacija radnji nakon sinteze brojnih informacija predstavlja jednu od prednosti korišćenja big data podataka. Upotrebom velikih podataka i njihovom analizom postiže se pojednostavljenje procesa odlučivanja, ali i skraćuje vreme izvršavanja različitih poslovnih aktivnosti. Osim toga, i poslovne okolnosti se mogu bolje razumeti i sagledati na osnovu analize dobijenih podataka. Takođe, treba pomenuti i da se zahvaljujući ovim informacijama bolje prepoznaju potencijalne greške, ali i prilagođavaju strategije nastupa. Zato big data analiza pruža mogućnost sagledavanja svih potencijala (re)organizacije poslovanja.    

Kurs Big Data Analysis – opis i ciljevi

Svako uspešno poslovanje na dnevnom nivou prikuplja i obrađuje velike količine podataka. Upravo iz tog razloga moguće je spoznati, ali i razumeti prohteve online korisnika ili kupaca. Spoznavanje potreba kupaca/klijenata omogućava brže formulisanje razvojne strategije  poslovanja i unapređenje poslovnih sistema. Upravo iz tog razloga smatra se da je glavni uslov za unapređenje poslovnih rezultata spoznaja potreba korisnika/kupaca i njihovo unapređenje. 

U okviru kursa Big Data Analysis biće obrađen pojam i značaj analize podataka. Usled toga, u kursu će biti reči o strukturiranju različitih vrsta podataka, ali i o njihovoj upotrebi u određenim poslovanjima. Saznaćete koje su prednosti i nedostaci upotrebe big data analize i koji je njen značaj prilikom obrade strukturiranih ili nestrukturiranih podataka. Mnoge poslovne organizacije uspešno upotrebljavaju integrisane podatke i primenjuju ih na osnovu karakteristika podataka. Tako ih tumače kroz njihove karakteristike, kao što su: količina podataka, brzina prikupljanja podataka, raznovrsnost podataka, ali i primena i vrednost podataka. Vrlo je važno i da se sagleda sam proces analize brojnih podataka, kao jedne od ključnih praksi u okviru ovog procesa. Jedno od značajnijih mesta ovog kursa je i mogućnost upoznavanja sa određenim alatima bez kojih analiza velike količine podataka ne bi bila moguća. 

Osnovni cilj kursa Big Data Analysis je da pruži neophodna znanja i veštine bez kojih dalji koraci u interpretaciji velike količine podataka u online poslovnim sistemima ne bi bili mogući. Kroz kurs ćete uvideti da dobra interpretacija dobijenih rezultata može unaprediti poslovanje prema interesovanjima korisnika/kupaca. Usled toga važno je poznavati primenu i značaj analize velike količine podataka u poslovnom kontekstu kako bi se bolje sagledale sve moguće varijante njihove upotrebe i primene u poslovanjima kompanija. Preko analitičke interpretacije velikih podataka postižu se bolje poslovne pozicije na tržištu, ali i dolazi do prednosti u odnosu na konkurenciju. Ipak, važno je znati da se procesi prikupljanja, sagledavanja/interpretiranja i konačno modeliranja, prema i u odnosu na korisnika unutar jedne poslovne organizacije, realizuju pomoću određenih alata. Zato je poseban deo kursa posvećen različitim analitičkim alatima. 

Kurs Big Data Analysis će odgovoriti na pitanja:

1. Kakvi sve mogu biti veliki podaci (big data)?

Big data uključuju sve one podatke koji se ne mogu posmatrati kao tradicionalni ili standardni podaci, a za koje je neophodno koristiti napredne alate kako bi se ti nestandardni podaci sveli na one standardne, manjeg obima. Usled toga razlikuju se podaci po formatima, a oni su uglavnom takvi da nadilaze opcije i funkcije standardnih računarskih tehnika u prikupljanju, njihovom čuvanju i konačno interpretiranju. Big data se mogu naći na različitim društvenim mrežama, mobilnim aplikacijama, videima, digitalnim fotografijama, prodajnim sajtovima, serverima i dr. Njihovom analizom prepoznaju se izvesna pravila, zbog kojih se lakše dalje analiziraju i tumače poslovni okviri.  

2. Koje su osnovne karakteristike velikih podataka (big data)?

U neke od osnovnih osobenosti velikih podataka (big data) mogu se ubrojati: 

• veličina podataka (volume), koja se predstavlja u terabajtima, petabajtima, ali i u zetabajtima;
• brzina (velocity), kojom pristižu i obrađuju se podaci, a koja je važna zbog kratkog veka trajanja podataka;   
• raznovrsnost podataka (variety) u smislu strukturiranosti i nestrukturiranosti podataka, internih ili eksternih podataka po pitanjima forme;
• pouzdanost podataka (veracity) kao osobenost podrazumeva istinitost, pouzdanost i verodostojnost prikupljenih podataka;
• vrednost podataka (value) predstavlja potencijal koji mogu imati svi podaci u kontekstu njihovog preinačenja u konkretan profit poslovne organizacije. 

3. Kako se izvodi big data analiza?

U procesu analiziranja velikih podataka prvo se prikupljaju podaci različitih izvora, koji mogu biti različite baze podataka, medicinska istraživanja, interakcije na društvenim medijima, internet pretraživačima, različite transakcije sa berzi i dr. Pomoću savremenih tehničkih rešenja prikupljaju se brojni podaci sa različitih izvora. Nakon ove faze sledi njihovo filtriranje i prevođenje u format koji će biti jednostavnije analizirati. Zatim sledi naredni korak u procesu analiziranja, a odnosi se na procesuiranje podataka. Podaci se skladište i dalje obrađuju. Drugim rečima, obrađivanje podataka znači pronalaženje zakonitosti između podataka različitih grupa. Poslednja faza procesa je prezentacija informacija koje su se dobile, a koje su rezultat prethodnog prikupljanja, filtriranja i prevođenja. Faza prezentovanja dobijenih informacija podrazumeva što jednostavnije sagledavanje i demonstriranje dobijenih zaključaka na osnovu analize.

Plan i program kursa Big Data Analysis

Big data – pojam i značaj

• Strukturirani i nestrukturirani podaci
• Prednosti i nedostaci korišćenja 

Karakteristike i primena velikih podataka (big data)

• Volume
• Velocity
• Variety
• Veracity
• Value
• Primena big data analize u poslovanju

Analiza velike količine podataka

• Proces big data analize
• Prikupljanje podataka
• Procesuiranje podataka
• Prezentovanje podatakaPrediktivna analitika

Alati za analizu velikih podataka