Oracle Business Intelligence in combinatie met Oracle JD Edwards ERP. Twee systemen die goed met elkaar samen werken. Voor en tijdens het gebruiken van beide systemen moeten er keuzes gemaakt worden om de systemen impactvol en efficiënt te gebruiken. Een van de onderwerpen waar bij stil gestaan moet worden is Big data. In dit artikel duiken we dieper in op het onderwerp Big Data en de invloed ervan op Oracle BI.
Big Data biedt vele mogelijkheden en voordelen voor Oracle Business Intelligence (BI). We noemen 7 punten waar de efficiëntie van Big data goed terug te zien is in de mogelijkheden van het ERP-systeem JD Edwards.
Kortom, Big Data kan een waardevolle aanvulling zijn op Oracle BI door organisaties te helpen om meer waarde uit hun gegevens te halen en datagestuurde besluitvorming te bevorderen. Het stelt organisaties in staat om dieper inzicht te krijgen in hun bedrijfsactiviteiten en om beter in te spelen op veranderende marktomstandigheden.
Het allerbelangrijkste is natuurlijk wat Big Data voor jouw Oracle-systeem kan betekenen. Maar hoe werkt het nu precies? Bij Big Data draait het om de wet van de grote getallen. Hoe uitgebreider en dieper de dataset, hoe betrouwbaarder de conclusies.
Vanuit de dataset worden er causale verbanden getrokken. Gebaseerd op op de algoritmen is er een bepaalde vorm van intelligentie. Hieruit kunnen conclusies getrokken worden. De afgelopen jaren is de ontwikkeling van Big Data in snel tempo geëvolueerd. Het wordt alleen maar slimmer, er is nog geen einde in zicht.
Ongestructureerde data zijn gegevens die nog niet zijn gecategoriseerd of geïndexeerd. Bij het begin van Big Data heeft dit vaak de hoofdrol.
Waar kan je hierbij aan denken? Denk aan de inhoud van een e-mail of een document. Er zijn geen metadata, labels, sleutelwoorden, of categorisatie aanwezig.
Structurering begint pas wanneer deze gegevens worden gelezen, toegewezen aan specifieke producten, onderwerpen en klachttypen.
Als we de klant een gestandaardiseerd formulier aanbieden, met duidelijke invoervelden en keuzelijsten, krijgt de klacht direct gestructureerde metadata.
Waar ligt de kracht van Big Data?
De kracht van Big Data ligt in het vermogen om correlaties en causale verbanden te ontdekken in een schat aan ongestructureerde gegevens.
Software genereert ‘slimme’ metadata, en naarmate er meer gegevens worden toegevoegd, worden deze verbanden steeds betrouwbaarder.
Algoritmen kunnen bijvoorbeeld datums en tijden herkennen, evenals locaties, wat leidt tot geografische structurering.
Dit zijn slechts twee voorbeelden van de vele mogelijkheden. Technologische vooruitgang gaat nog veel verder.
Traditionele relationele databases schieten tekort als het gaat om het beheren van grote hoeveelheden gegevens, het vastleggen van relaties en het aanbrengen van structuur.
Dankzij de innovaties geïnspireerd door bedrijven als Facebook en Google, zijn nieuwe technologieën zoals NoSQL en Hadoop ontstaan.
Deze opslagstructuren zijn specifiek ontwikkeld voor enorme hoeveelheden ongestructureerde data die onze verbeelding te boven gaan. Hoewel ze wellicht geen exacte omzetcijfers van vorig jaar kunnen bieden, kunnen ze wel antwoord geven op vragen zoals: “Welke leuke restaurants bevinden zich binnen 10 kilometer?”
Deze technologie is zelflerend. Metadata wordt automatisch gegenereerd op basis van overeenkomsten in de gegevens. Algoritmen herkennen bijvoorbeeld data, tijd, en locatie. Dit zijn slechts enkele voorbeelden van de vele mogelijkheden. Naarmate de datavolumes groeien, worden deze verbanden steeds betrouwbaarder, vooral wanneer gebruikers de juistheid bevestigen.
Het bezitten van Big (Ongestructureerde) Data is op zichzelf niet waardevol als er geen analisten zijn die er iets mee doen.
Technologie biedt ondersteuning en genereert suggesties, maar kan nog geen definitieve conclusies trekken. Menselijke analyse is nog steeds nodig om verbanden te ontdekken, conclusies te trekken, en algoritmen verder te verbeteren.
Dit proces wordt Data Discovery genoemd. Technologie kan suggesties doen voor gegevensstructurering op basis van steekproeven, maar menselijke analyse is vereist om echte inzichten te genereren.
Deze inzichten kunnen vervolgens worden geïntegreerd in de tooling, waardoor toekomstige gegevens beter kunnen worden gestructureerd en geanalyseerd. Dit wordt het zelflerend vermogen van algoritmen genoemd.
In de meeste gevallen zijn we op hoog niveau zelden geïnteresseerd in elk detail.
Laten we bijvoorbeeld de wereldwijde temperatuurmetingen nemen. Stel dat tientallen thermometers in elk land de temperatuur elk uur meten. Als al deze gegevens in een database worden opgeslagen, creëren we Big Data.
Elke meting is gekoppeld aan een locatie en een tijdstip. Na verloop van tijd kan hieruit waardevolle informatie worden gehaald en kunnen conclusies worden getrokken.
Voegen we echter nog meer geografische informatie toe, zoals CO2-waarden, dan worden onze voorspellingen steeds nauwkeuriger.
We willen tenslotte weten wat de temperatuur op aarde zal zijn over 50 jaar. Veel data leidt tot een eenvoudig antwoord.
Big Data kan ook helpen bij de overgang van ongestructureerde naar gestructureerde data. Terugkomend op ons klachten voorbeeld, ongestructureerde e-mails kunnen als startpunt dienen.
Met voldoende gegevens kunnen moderne technologieën analyses uitvoeren, waarbij metadata zoals product, klachttype, datum en locatie worden geïdentificeerd.
Deze informatie kan worden omgezet in gestructureerde klachtenformulieren met de juiste velden en keuzelijsten, die vervolgens worden opgeslagen in relationele databases.
Dit maakt gestructureerde analyses met Business Intelligence mogelijk.
Een bekend voorbeeld is een passagier op Schiphol die op zijn bagage wacht. Hij plaatst een bericht op Twitter over de vertraging.
Binnen tien minuten verschijnt een medewerker met zijn bagage en biedt excuses aan voor het ongemak. De passagier plaatst vervolgens een positief bericht over de luchtvaartmaatschappij op Twitter, en de stemming verandert meteen van negatief naar positief.
Een ander voorbeeld is een leverancier van digitale weerstations. Deze apparaten meten buitentemperatuur, luchtvochtigheid en luchtdruk en staan in verbinding met servers van de leverancier voor software-updates.
De gegevens die deze apparaten genereren, worden verzameld en vormen samen Big Data. Met deze hoeveelheid meetpunten kunnen nauwkeurige voorspellingen worden gedaan over het weer. Dit toont de kracht van Big Data in de praktijk.
Oracle BI speelt een cruciale rol bij het beheer en de analyse van Big Data. In een tijdperk waarin gegevens exponentieel groeien, biedt Oracle BI de tools en inzichten die organisaties nodig hebben om zinvolle beslissingen te nemen en concurrentievoordeel te behalen.
Oracle BI biedt niet alleen krachtige mogelijkheden voor het beheer van gestructureerde gegevens. Het is ook in staat om ongestructureerde gegevens te verwerken, waardoor het een waardevolle troef is bij het omgaan met Big Data.
Het vermogen om ongestructureerde gegevens te transformeren en te integreren met gestructureerde gegevens opent de deur naar diepgaande analyses en inzichten die anders verborgen zouden blijven.
De Groei van Big Data
De hoeveelheid gegevens die dagelijks wordt gegenereerd, groeit met een ongekende snelheid. Dit fenomeen wordt aangedreven door verschillende bronnen. Neem bijvoorbeeld sociale media, sensoren, mobiele apparaten en meer. Deze overvloed aan gegevens creëert zowel kansen als uitdagingen voor organisaties.
Enerzijds biedt Big Data de mogelijkheid om diepere inzichten in klantgedrag, markttrends en operationele efficiëntie te verkrijgen. Anderzijds kan het beheer en de analyse van deze enorme datasets overweldigend zijn zonder de juiste tools en strategieën.
Kunstmatige Intelligentie speelt een groeiende rol in de verwerking en analyse van Big Data. AI-algoritmen kunnen helpen bij het identificeren van patronen, het voorspellen van toekomstige trends en het automatiseren van besluitvormingsprocessen.
In Oracle BI kunnen AI-functionaliteiten worden gebruikt om gegevens te categoriseren, anomalieën te detecteren en voorspellende analyses uit te voeren. Deze mogelijkheden stellen organisaties in staat om proactief te reageren op veranderingen in de markt en kansen te benutten.
Met de groei van Big Data komen ook nieuwe uitdagingen op het gebied van gegevensbeveiliging en privacy. Het beheren en beschermen van gevoelige informatie is essentieel om te voldoen aan wettelijke voorschriften en het vertrouwen van klanten te behouden.
Oracle BI biedt geavanceerde beveiligingsfuncties om de vertrouwelijkheid en integriteit van gegevens te waarborgen. Encryptie, toegangscontrole en auditing mogelijkheden zijn enkele van de tools die beschikbaar zijn om gegevens te beschermen.
In een wereld waarin gegevens overvloedig zijn, is Big Data een krachtige hulpbron voor organisaties die streven naar concurrentievoordeel en groei.
Oracle BI speelt een essentiële rol in het beheer en de analyse van Big Data. Het biedt geavanceerde mogelijkheden om zinvolle inzichten te verkrijgen.
Terwijl Big Data blijft groeien en evolueren, zullen organisaties die in staat zijn om deze gegevens effectief te beheren en analyseren, een concurrentievoordeel behouden. Oracle BI blijft zich ontwikkelen om te voldoen aan de veranderende eisen van de markt en blijft een waardevolle partner voor organisaties die streven naar datagestuurde besluitvorming.
