Hoe moeilijk is de implementatie van big data voor bedrijven?

In de huidige maatschappij draait het allemaal rond data. Big Data tilt datamanagement naar een hoger niveau door betere voorspellingen, effectievere oplossingen en verbeterde productie. In theorie geldt: hoe meer gegevens bedrijven verzamelen, analyseren en gebruiken, hoe beter de resultaten, maar in werkelijkheid is de innovatieve technologie veel complexer. 

Volgens Statista werd er in 2024 149 zettabytes aan gegevens gegenereerd, vergeleken met slechts 83 zettabytes in 2021. Hoewel er meer gegevens worden gegenereerd dan ooit tevoren, wordt slechts een klein percentage daadwerkelijk opgeslagen, geanalyseerd en correct gebruikt. In 2020 bedroeg de wereldwijde dataopslagcapaciteit slechts 6,7 zettabytes. Statista verwacht dat dit zal groeien tot 16 zettabytes in 2025. Waarom is het dan zo moeilijk voor bedrijven om big data te implementeren en waarom zouden ze in deze technologie moeten investeren?

Verschil tussen big data en data analytics

Data analytics en big data zijn verwant, maar verschillen in reikwijdte en toepassing:

Big data 

Big data verwijst naar extreem grote en complexe datasets die niet kunnen worden verwerkt door traditionele datatechnologieën, zoals data analytics. Big data wordt vaak beschreven aan de hand van de 3 V's:

• Volume: Verwijst naar de enorme hoeveelheden gegevens die elke seconde worden gegenereerd uit verschillende bronnen, zoals sociale media, sensoren, transacties en meer.
• Velocity: De snelheid waarmee nieuwe gegevens worden gegenereerd en het tempo waarin deze moeten worden verwerkt en geanalyseerd.
• Variety: De verschillende soorten gegevens, waaronder gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevens, zoals tekst, afbeeldingen, video's en meer.

Onlangs zijn er nieuwe toevoegingen aan de traditionele 3 V's:

• Veracity: Door de chaotische aard van big data kan het een uitdaging zijn om kwalitatieve en accurate gegevens te produceren. Hoe hoger de waarheidsgetrouwheid van de gegevens, hoe betrouwbaarder ze zijn.
• Variability: Het doel van big data is om grote datasets te interpreteren voor gebruik binnen een bedrijf, maar de betekenis van de verzamelde gegevens verandert voortdurend, wat leidt tot inconsistentie.
• Value: Verwijst naar het nut van de gegevens. Het doel van big data analytics is om zinvolle inzichten te verkrijgen die waarde toevoegen aan besluitvorming, bedrijfsstrategieën of wetenschappelijke ontdekkingen.

Data analytics

Door gebruik te maken van verschillende tools, technologieën en technieken zet data analytics ruwe gegevens om in waardevolle inzichten die leiden tot geïnformeerde beslissingen en acties. Dit proces helpt bedrijven trends te ontdekken, problemen op te lossen en prestaties te verbeteren, waardoor uiteindelijk bedrijfsactiviteiten worden gestroomlijnd en groei wordt bevorderd. 

Het grootste verschil tussen big data en data analytics is dat het laatste kan worden gebruikt voor zowel kleine als grote datasets. Dit betekent dat meer traditionele datatechnologieën kunnen worden gebruikt om bruikbare inzichten te krijgen, zoals machine learning.

Voordelen van Big Data

Als big data op de juiste manier wordt gebruikt, helpt het bedrijven om nieuwe patronen te ontdekken in grote datasets, waardoor er meer mogelijkheden dan met traditionele datatechnologieën mogelijk zijn. Omdat big data door hun snelheid real-time of bijna real-time informatie kunnen leveren, kunnen bedrijven flexibel zijn en planning, productie, updates en nieuwe lanceringen versnellen, wat leidt tot een competitief voordeel. Deze kennis is cruciaal voor zakelijke beslissingen te nemen, risicobeheer te optimaliseren en consumentengedrag en markten te begrijpen.

Bedrijven kunnen kiezen voor data analytics, wat kosteneffectiever en toegankelijker is dan big data, aangezien big data aanzienlijke investeringen en IT-specialisten met nichevaardigheden vereist. In 2012 werden er echter dagelijks ongeveer 2,5 exabytes aan gegevens gecreëerd en dit cijfer blijft ongeveer elke 40 maanden verdubbelen. Als bedrijven big data niet gebruiken, lopen ze enorme kansen mis. Een voorbeeld is Walmart, dat dagelijks meer dan 40 petabytes aan gegevens verwerkt.

Voorbeelden van Big Data

• Consumentengedrag tracken om productaanbevelingen af te stemmen op individuele klanten.
• Verschillende soorten data verzamelen en analyseren, zoals het weer, vluchtschema's en andere openbaar beschikbare gegevens, om de aankomsttijden van vliegtuigen met grote precisie te berekenen.
• Patiëntgegevens uit het verleden evalueren om de personeelsbehoeften en -middelen te plannen en zo de patiëntenzorg en de toewijzing van ziekenhuismiddelen te optimaliseren.
•  Real-time betalingen volgen om patronen te ontdekken en frauduleuze activiteiten te signaleren.

Uitdagingen van Big Data

Hoewel big data een doorbraak betekent voor organisaties, zijn er verschillende uitdagingen waar bedrijven mee te maken krijgen. 

Talent en expertise

Het implementeren van big data-oplossingen vereist gespecialiseerde kennis op het gebied van data engineering, data science en machine learning. Er is echter een tekort aan gekwalificeerde professionals met de vereiste expertise. In het Verenigd Koninkrijk bijvoorbeeld heeft 46% van de bedrijven die vacatures hebben voor functies waarvoor dataskills vereist zijn, moeite om deze functies in 2019 en 2020 in te vullen.

Dit probleem zal alleen maar toenemen met het toenemende belang van big data in elke sector, wat de war for talent verder aanwakkert. Organisaties kunnen talent aantrekken en behouden door samen te werken met gespecialiseerde recruitmentbedrijven, freelancers in te huren en goede arbeidsvoorwaarden aan te bieden.

Datakwaliteit

data is chaotisch, (semi-)ongestructureerd en divers, wat kan leiden tot problemen zoals inconsistenties, onnauwkeurigheden en onvolledige records. Dit kan leiden tot onbetrouwbare inzichten en gebrekkige besluitvorming als er niet goed naar wordt gekeken.

Volgens een onderzoek van Statista uit 2023 geeft de meerderheid van de bedrijven prioriteit aan gegevens en analyses. Slechts 37 procent gaf echter aan dat hun inspanningen om de datakwaliteit te verbeteren succesvol waren geweest. Naarmate gegevens in omvang en verscheidenheid blijven toenemen, neemt ook de kans op ruis toe, wat leidt tot onnauwkeurige en irrelevante informatie en uiteindelijk tot slechte besluitvorming.

Investering in infrastructuur

Voordat big data kan worden geanalyseerd, moet het eerst worden opgeslagen en verwerkt door een robuuste infrastructuur. Dit kan lastig zijn, omdat big data voortdurend verandert en groeit. De immense eisen die big data stelt aan opslag, verwerking en netwerk zijn te hoog voor traditionele systemen. Organisaties moeten op zoek naar schaalbare en gedistribueerde opties, zoals cloudplatforms en data lakes, die kostelijk kunnen zijn. Daarom richten sommige bedrijven zich meer op BI-verbeteringen, cloudverbetering en het procesautomatisatie Als de gegevensomgeving van een bedrijf echter groot genoeg is, is investeren in big data de beste volgende stap.

Er zijn ook extra kosten verbonden aan de big data-infrastructuur, zoals maatregelen voor gegevensbeveiliging en krachtige computerbronnen, zoals gedistribueerde netwerken. Het implementeren van big data begint met de juiste tools en infrastructuur, wat een uitdaging kan zijn voor bedrijven die niet over de juiste specialisten of middelen beschikken om dit te beheren.

Dataopslag

Zelfs als een bedrijf over de juiste infrastructuur beschikt, vormt dataopslag nog een andere uitdaging, zoals gegevenssilo's. Datasilo's ontstaan wanneer gegevens gefragmenteerd zijn over verschillende afdelingen, systemen of platformen, waardoor ze moeilijk te consolideren zijn tot een eenduidig beeld. Deze versnippering leidt tot inefficiëntie bij de toegang tot en het gebruik van gegevens, terwijl het gebrek aan interoperabiliteit tussen systemen en tools het vermogen om inzichten uit verschillende datasets te halen verder belemmert.

Specialisten zoals data engineers kunnen het bedrijf door complexe data silo's leiden, waardoor een betere samenwerking en een betere toegang tot inzichten tussen afdelingen en systemen ontstaat.

Beveiliging en privacy

Big data bevat vaak gevoelige persoonlijke of zakelijke informatie, waardoor het risico op datalekken en cyberaanvallen toeneemt. Het implementeren van robuuste beveiligingsmaatregelen, zoals firewalls, audits voor gegevensbeveiliging en toegangscontrole, is van cruciaal belang om het risico op datalekken te verkleinen. Volgens het Cost of a Data Breach Report van IBM kost een datalek in 2023 4,45 miljoen dollar, een stijging van 15% in drie jaar tijd.

Veel landen en instellingen hebben wetten voor gegevensbescherming ingevoerd om de persoonlijke gegevens van individuen te beschermen. Voorbeelden hiervan zijn de General Data Protection Regulation (GDPR) en de belangrijkste wetgeving op het gebied van databescherming. Big Data tilt cyberbeveiliging echter naar een hoger niveau vanwege de complexiteit en omvang van de gegevens.

Complexiteit en interpretatie

Vanwege de aard van big data (de 3 V's) is het onmogelijk om deze te implementeren met traditionele data analytics. De enorme volumes, real-time verwerking, diverse datatypes en -formaten, kwaliteitsproblemen, opslagbehoeften en complexe gegevenswetten vereisen gespecialiseerde tools en algoritmen om big data te interpreteren.

Ongeschikte modellen kunnen leiden tot onnauwkeurige inzichten. Zelfs met de juiste tools kunnen het volume en de complexiteit van de gegevens de analyse overweldigend maken. Technieken zoals machine learning en AI vereisen zorgvuldige afstemming en validatie om ervoor te zorgen dat ze bruikbare inzichten opleveren. Het extraheren van bruikbare inzichten uit grote en complexe datasets is vaak niet eenvoudig en vereist geavanceerde statistische en dataminingtechnieken.

Gevolgen van onvoldoende IT-skills

De war for talent heeft het voor werkgevers moeilijk gemaakt om de juiste fit te vinden voor big data-functies. Uit een recent onderzoek van International Data Corporation (IDC) blijkt dat bijna tweederde van de Noord-Amerikaanse IT-leiders meldt dat het gebrek aan de juiste skills heeft geleid tot gemiste omzet, kwaliteitsproblemen en verminderde klanttevredenheid.

Dit aantal zal naar verwachting toenemen tegen 2026. IDC voorspelt dat in 2026 meer dan 90% van de organisaties wereldwijd de gevolgen van de IT-vaardighedencrisis zal ondervinden. Deze vaardigheidskloof zal naar verwachting leiden tot verliezen van ongeveer 5,5 biljoen dollar, veroorzaakt door productvertragingen, verminderde concurrentiekracht en verloren zaken.

Vind de juiste IT-specialist

Hoewel big data veel uitdagingen met zich meebrengt, is de technologie cruciaal voor de groei en innovatie van een bedrijf dat een koploper  in zijn sector wil zijn. Om dat voordeel te behalen, moeten big data echter worden geïmplementeerd en beheerd door specialisten met de juiste vaardigheden en kennis.

IT-recruiters van gespecialiseerde recruitmentorganisaties zoals Amoria Bond hebben toegang tot een grote wereldwijde pool van technologie-experts in big data, wat nuttig kan zijn voor bedrijven die worstelen met het aantrekken en behouden van specialisten met de nodige datavaardigheden.

 Met een NPS-score van 63 en een bekroonde strategie vinden onze recruiters niche IT-specialisten voor zowel freelancerjobs als vaste functies! Omdat het ons doel is om levens overal vooruit te helpen, volgen hier enkele belangrijke cijfers:

• 360° oplossingen voor personeelsdiensten
• 48-uurs contractlevering
• 14-dagen vaste levering
• 90 prijzen en onderscheidingen gewonnen

Wilt u big data implementeren maar beschikt u niet over de juiste specialisten? Neem contact op met ons wereldwijde team om te bespreken hoe we u kunnen helpen met uw personeelsbehoeften.