Big data - seuraava teollinen vallankumous?

Profiilikuva
big data
Teksti
Vesa Vähälummukka
Julkaistu yli kolme vuotta sitten

Vallankumous, kuten monet edeltäjänsä, on lähtöisin USA:sta, jossa ollaan muutama vuosi Eurooppaa edellä. Kymmenen viime vuoden aikana teknologiat on kehitetty etupäässä internetin hakukoneiden ja sosiaalisen median tarpeisiin.

Viimeistään kuluvana vuonna big datan on aika lyödä läpi syntysijoiltaan monilla perinteisemmillä toimialoilla, kuten kauppa, finanssipalvelut, teollisuus, energia, telekommunikaatio, media ja viihde, julkinen sektori sekä terveydenhuolto.

Globaaleja yrityksiä tarkasteltaessa voidaan jo nyt nähdä big datan jakavan toimijoita voittajiin ja häviäjiin. Useita menestyviä yrityksiä yhdistääkin se, että ne ovat aikaisessa vaiheessa ryhtyneet hyödyntämään teknologiaa. Kuluttajien tuntemina kansainvälisinä esimerkkeinä voidaan mainita vaikkapa verkkokauppa Amazon tai Pohjoismaihin viime vuonna rantautunut tilausvideopalvelu Netflix. Niiden toiminta perustuu pitkälti big dataan ja molempia yhdistää asiakkaiden ja asiakastarpeiden analysointi.

Esimerkkejä löytyy Pohjolastakin. Tanskalainen tuuliturbiinivalmistaja Vestas hyödyntää big dataa tuulimyllyjensä sijoittamisessa. Kymmenien tuhansien tuuliturbiinien ja sääasemien mittausten historiasta on muodostettu algoritmeihin perustuva globaali ilmastomalli, josta saadaan kullekin 10×10 m -karttaruudulle ennuste tuuliolosuhteista. Jokainen voi pohtia lisäarvoa, joka syntyy tuuliturbiinien optimaalisesta sijoittamisesta verrattuna pelkästään niiden valmistamiseen. Tarkalle globaalille säämallille on kysyntää myös yli toimialarajojen.

Big datalle ei ole suomenkielistä termiä. Käsitteenä se on moniulotteinen ja tarkoittaa toisaalta suuren dataintensiteetin mahdollistavia teknologioita, toisaalta ilmiötä – dataistumista, jota pidetään seuraavana teollisena vallankumouksena. Tarkastelukulmasta riippumatta ilmiö pitää sisällään hyvin suuren muutosvoiman niin yhteiskunnille kuin liiketoiminnoillekin.

Kärjistäen voidaan todeta edellisen tietoteknisen vallankumouksen digitalisoineen yritysten ja organisaatioiden sisällä tapahtuvia prosesseja. Big data digitalisoi loputkin eli sen, mikä aikaisemmin jäi organisaatioiden sisäisten prosessien ja rajojen ulkopuolelle. Yhä useammat fyysisen maailman prosessit ja tapahtumat saavat rinnalleen digitaalisen vastinparin, jonka avulla analysoidaan, ymmärretään, optimoidaan, ennustetaan ja paremmin hallitaan fyysisen maailman tapahtumia.

Globaalin datan määrä kasvaa eksponentiaalisesti, ja ennusteen mukaan vuosittain luotavan ja replikoitavan datan määrä 35-kertaistuu kuluvan vuosikymmenen aikana. Ilmiöön kuuluu paitsi data itsessään, myös teknologian tuoma mahdollisuus tallentaa ja prosessoida näitä perinteisen mittapuun mukaan valtavia datamääriä. Päätöksenteko helpottuu, reaaliaikaistuu ja usein myös automatisoituu, kun hyödynnetään pitkälle kehitettyjä algoritmejä ja visualisointimenetelmiä.

Muutoksen mahdollistavat uudet teknologiat yhdistettynä talletuksen ja prosessoinnin yksikkökustannusten laskuun. Liiketoimintalähtöisesti voidaan laskea datalle tavukohtainen tuotto. Yhä useammassa tapauksessa aikaisemmin hukkaan mennyt data kannattaakin tallentaa ja analysoida – jalostaa aiemmin hukatusta datasta hyödyllistä tietoa.

Yritysten ja organisaatioiden on kiireesti huomioitava big data strategioissaan ja arvioitava omat mahdollisuutensa päästä käsiksi dataraaka-aineeseen, jota voi olla vaikkapa asiakkaiden kulutuskäyttäytyminen, tuotteiden käyttökokemukset, laitteista kerättävä sensoridata, ympäristöä ja olosuhteita koskeva mittaustieto, paikkatieto, kartat, satelliittikuvat, liikennevirrat, videostreamit, polttoaineen tai muiden resurssien kulutus ja yleisestikin energiankäyttöä tai tuotantoa koskevat mittaukset. Big data auttaa ymmärtämään paremmin asiakkaiden tarpeet, personoimaan palvelut, kohdentamaan markkinoinnin, optimoimaan energian ja resurssien käytön, minimoimaan ympäristöhaitat, ajoittamaan laitteiden ja koneiden huollot tai esimerkiksi finanssisektorilla mallintamaan riskit ja optimoimaan portfoliot.

Perinteinen tuotteiden teollinen valmistaminen ei siis jatkossa useinkaan riitä, vaan tarvitaan fyysisen ja digitaalisen yhdistelmä. Menestyvä tuote tai palvelu tarvitsee tuekseen mahdollisimman syvän ja reaaliaikaisen ymmärryksen asiakkaista ja siitä, miten ja missä tuotteita käytetään, ja toisaalta yhä useammin big data on osa itse tuotetta tai palvelua.

Big datan uskotaan mullistavan terveydenhuollon. Yksi mielenkiintoisimmista ja nopeimmin kehittyvistä sovellusalueista on genomien analysointi muun muassa personoitujen lääkkeiden ja hoitojen kehittämiseksi. Vaikka genomien suuret datamäärät ovatkin vielä nykyisellään jopa big data -teknologioillekin haastellisia, olemme joka tapauksessa sen hetken kynnyksellä, että kaikkien suomalaisten genomin tallettamisen ja analysoinnin mahdollistava järjestelmä olisi rakennettavissa.

Yhtä lailla myös energiasektori muuntautuu voimakkaasti – niin ikään big datan moottoroimana – energian käyttöä, jakelua ja tuotantoa ohjaavien älykkäiden sähköverkkojen avulla. Esimakua kehityksestä saadaan yhdysvaltalaisesta Opowerista, joka jo nykyään kokoaa ja analysoi algoritmeillään yli 50 miljoonan kotitalouden sähkönkulutusta pyrkimyksenään muun muassa energian säästäminen sekä kulutuksen ennustaminen ja mallintaminen.

Big data ruokkii tulevaisuuden innovaatioita ja on oleellisessa roolissa tuote- ja palveluinnovaatioiden lähteenä sekä yleisessä tehokkuuden tavoittelussa. On myös huomioitava, että siinä missä se on tänään vielä monelle horisontissa siintävä mahdollisuus, muotoutuu siitäkin viimeistään ajan kuluessa raadollinen kilpailukyvyn edellytys.

Entä onko big datasta seuraavaksi teolliseksi vallankumoukseksi? Uskoisinpa että on.