Big Data løser «små» problemer

Vi bruker faktisk opp til 2,5 billioner bytes per dag – som på tre dager er flere bytes enn det er sandkorn på jordens strender. Hvert minutt blir det sendt mer enn 200 millioner e-poster, publisert en million statusoppdateringer på Facebook, Twitter og Instagram, og det blir lastet opp 12 timer med You Tube-videoer.

Det sier seg selv at evnen til å analysere og finne nyttig informasjon fra disse enorme mengdene med data er både en stor mulighet - og en utrolig stor utfordring for bedriftene. En fersk global rapport fra Gartner sier at mer enn tre fjerdedeler av verdens selskaper er i ferd med å investere i store dataverktøy i løpet av de neste to årene.

Målet med disse investeringene er naturligvis å være i stand til å operere på en fleksibel og tilpasningsdyktig måte, med bedre kontroll i høyere hastighet. Men Big Data handler langt ifra bare om å trekke ut verdier fra data – det handler også å gjøre store tids- og effektivitetsgevinster, som kan gjøres ved å sette blikket innover og utnytte data fra egen virksomhet.

I et arbeidsmiljø der de fleste av våre verktøy er en del av et nettverk, kan man i vår tids dataanalyse, bruke de samme strategiene på driftsdata. I den digitaliserte verden rundt oss øker de skadelige effektene av dataavbrudd og IT-problemer, og for mange bedrifter kan det stå om millioner av kroner i løpet av minutter.

I en bemerkelsesverdig studie utført i februar av Market Intel Group blant IT-fagfolk, sa halvparten av respondentene at de hadde problemer med vedlikehold av IT-utstyr, og nesten like mange, 48 prosent, følte at kostnaden for overvåking av IT-ressurser var en kilde til bekymring.

Derfor kan en prediktiv analyse, gjort mulig ved å samle og analysere sanntidsdata fra elektroniske produkter både spare tid og gi kontinuerlig synlighet, og gi tidlig varsling av fremtidige problemer.

Bedrifter er ofte ikke i stand til å forutse problemer før de allerede har oppstått og handler reaktivt. I dag eksisterer det en rekke enestående muligheter til å forme sine enheters atferd, snarere enn å reagere på det. Dersom for eksempel en skriver eller andre maskiner selv kan korrigere problemet eller du kan løse problemene med et enkelt tastetrykk, sparer du penger og øker produktiviteten. Nedetid kan unngås, og tjenesten kan planlagges på forhånd.

Dette er selvfølgelig bare ett av tusenvis av eksempler på hvordan prediktiv analyse kan brukes og utvikles i dagens kontor- og produksjonsmiljøer, og akkumulert til denne type «casual» big data-innsamling sparer man tid, penger og serviceansvarliges nattesøvn.

I et globalt marked hvor hastigheten er alt, er Big Data - både fra et makro- og mikroperspektiv - nøkkelen til å bygge en mer smidig, rask og produktiv organisasjon.

Susanne Karlsson er Nordic Marketing Manager i Lexmark.