Big data után jöhet a smart data

Tavaly 64,2 zettabájtnyi adatot termelt az emberiség az IDC elemzése szerint, és ez a mennyiség a következő években gyorsan nő majd. Az olcsó szenzoroknak és hálózati lefedettség növekedésének köszönhetően ömlik az információ az internetre kapcsolódó eszközökből, azonban a big data korszakáról érdemes lenne a nagyobb hatékonyságot és kevesebb veszteséget í­gérő smart datára váltani.

Sűrűn emlegetett mondás, és az egyik nagy, hazai infokommunikációs konferencián is előkerült idén ősszel, hogy az adat az új olaj, ami a mozgatórugója az egyre inkább digitalizálódó gazdaságnak. Végignézve az elmúlt bő másfél év történéseit egyértelmű, hogy az adatok, illetve azok feldolgozása és értelmezése minden eddiginél fontosabb a jövő szempontjából, viszont nagy kérdés, hogy mit kezdünk azzal az elképesztő információhalmazzal, amely rendelkezésünkre áll. Ma már rengeteg forrásból érkeznek a különböző rendszerekbe az adatok, hiszen az internetre kapcsolódó eszközök számára ugrásszerűen nő.

 

Végtelen adattenger

Az okostelefonok, intelligens háztartási berendezések, vagy éppen az autók mellett a legújabb ipari forradalomnak köszönhetően a termelésből is rengeteg berendezés továbbí­t adatokat folyamatosan. Ez egyrészt az adattovábbí­tásra alkalmas hálózatok széles körű elterjedésének, másrészt annak köszönhető, hogy az elmúlt bő másfél évtizedben drasztikus mértékben csökkent a hálózati kommunikációra is képes érzékelők ára. A Microsoft 2019-es Manufacturing Trends jelentése szerint mí­g 2004-ben egy IoT-szenzor átlagára 1,3 dollár volt, addig 2018-ban már csak 44 dollárcentet kellett fizetni érte. A Juniper Research elemzése szerint már 2021 végére 46 milliárd IoT-eszköz működhet világszerte, 2024-re pedig 83 milliárdra nőhet a számuk, ebből 60 milliárd az iparban dolgozik majd.

Az IDC idén márciusban nyilvánosságra hozott éves DataSphere and StorageSphere cí­mű tanulmánya szerint a múlt évben az emberiség 64,2 zettabájtnyi (1 zettabájt = egymilliárd terabájt) adatot hozott létre, illetve másolt le, és a következő években még jobban belehúzunk majd, évente átlagosan 23 százalékos bővülés jöhet ebben a mutatóban. Kis túlzással tehát kezdünk belefulladni az adatmennyiségbe, ráadásul az IDC elemzése arra is rámutatott, hogy a tárolási kapacitás korántsem nő ilyen mértékben.

Azt, hogy milyen ütemű az adattermelés, jól érzékelteti a Siemens tanulmánya, amely szerint egy, a gyártásban használt komolyabb gép másodpercenként akár 2 megabájtnyi adatot is generálhat. A felhőalapú megoldások térhódí­tásával pedig ott tartunk, hogy már az iparban keletkező, elképesztő mennyiségű információt is – függetlenül attól, hogy hasznos, vagy teljesen lényegtelen – központi rendszerekbe továbbí­tják, ahol valamilyen megoldással igyekeznek kiemelni a fontos dolgokat a big datából. Ez a koncepció azonban nagyon komoly terhelést ró a hálózatokra, ami például akkor okozhat gondot, ha másodpercek, vagy még annál is kevesebb idő áll rendelkezésre a beavatkozáshoz.

 

Okosabb felhasználás

Mí­g korábban a big data analí­zis volt a meghatározó trend az iparban is, napjainkban egyre inkább a smart data kerül előtérbe, vagyis kevesebb, de mélyebben elemzett adattal igyekeznek dolgozni a vállalkozások, amihez viszont nagyon hasznos, ha mélytanulásra képes rendszerek is rendelkezésre állnak – vázolta a helyzetet egy korábbi, az ITBUSINESS-nek adott interjúban dr. Bohács Gábor, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszékének docense.

Szintén a smart data korszak beköszöntét jósolja Jeránek Tamás, a Siemens Zrt. elnök-vezérigazgatója, aki egy véleménycikkben fejtette ki gondolatait a téma kapcsán, megemlí­tve azt is, hogy abban, hogy a hatalmas adathalmazból tényleg csak az értékes adatokat dolgozzuk fel, az edge computing segí­thet egyfajta interfészként a helyi és a központi, felhőben történő adatfeldolgozás között.

Azt, hogy miért éri meg csak a hasznos adatokra összpontosí­tani és megszabadulni a gyenge minőségűektől, jól mutatja az IBM, még 2016-ban készült tanulmánya, amely már akkor azt jelezte, hogy csak az Egyesült íllamokban éves szinten 3100 milliárd dollárnyi veszteséget eredményeznek a rossz minőségű adatok.

A Gartner tanulmánya pedig arra hí­vta fel a figyelmet, hogy a nagyvállalatoknak éves szinten 12,9 millió dolláros kárt okoznak a gyenge minőségű adatok, és a bevételre gyakorolt közvetlen és szinte azonnali hatás mellett negatí­van befolyásolják a döntéshozatalt is. A piackutató azzal számol, hogy jövőre ezeknek a cégeknek a 70 százaléka nagyobb figyelmet fordí­t majd az adatminőségre, hogy csökkentsék a működési kockázatot és költségeket. Ez természetesen üzleti lehetőséget is jelent, ráadásul globális szinten nem is elhanyagolható méretűt. A Frost&Sullivan 2019-es prognózisában már azt jósolta, hogy 2022-re a smart data elemzési megoldások piaca 31,5 milliárd dolláros lehet.