Big data w codziennym życiu

Wiele naszych codziennych czynności współgra z procesami analitycznymi, które działają praktycznie niezauważalnie. Aplikacje służące do zamawiania jedzenia zapisują nasze preferencje, godziny aktywności i wybierane potrawy, umożliwiając dostawcom lepsze planowanie pracy kurierów. Użytkownicy korzystający z wyszukiwarek ofert wakacyjnych wpływają na analizę ruchu w portalach turystycznych – serwisy te ustalają ceny biletów, biorąc pod uwagę sezonowość i popyt. Również spersonalizowane reklamy oraz propozycje treści na platformach streamingowych stanowią jedynie niewielki przekrój możliwości, jakie oferuje analiza rozbudowanych zbiorów danych. Znajomość mechanizmów zbierania i przetwarzania informacji przydaje się w niemal każdej dziedzinie biznesu.

Podstawy big data

Pojęcie big data zwykle opisują trzy podstawowe właściwości:

• objętość (volume) – wiąże się z ogromną liczbą rekordów,
• prędkość (velocity) – odnosi się do tempa przyrostu informacji,
• różnorodność (variety) – obejmuje różne formaty danych – od uporządkowanych tabel po nieustrukturyzowane nagrania audio i obrazy.

 

Portale społecznościowe, aplikacje mobilne oraz czujniki Internetu Rzeczy generują dane, które trzeba zbierać i przekształcać w wiedzę przydatną firmom, uczelniom czy instytucjom badawczym. Technologie dedykowane obsłudze wielkich zbiorów danych odgrywają istotną rolę w rozwoju tej dziedziny. Platformy Apache Hadoop i Apache Spark umożliwiają rozproszone przechowywanie oraz analizę setek terabajtów informacji, a rozwiązania chmurowe zapewniają elastyczną infrastrukturę opłacaną według aktualnego zużycia. Samo zgromadzenie rekordów traci sens, gdy nie potrafimy wydobyć z nich użytecznych wniosków ani stworzyć przejrzystych wizualizacji i raportów dla decydentów.

Dla studentów warto podkreślić, że umiejętność operowania narzędziami takimi jak Python, Tableau czy systemy Hadoop i Spark staje się coraz bardziej ceniona w CV. Opanowanie podstaw programowania, statystyki oraz projektowania procesów analitycznych otwiera absolwentom szerokie możliwości na rynku pracy.

Big data a rynek pracy

Coraz więcej młodych ludzi śledzi nowe oferty pracy i rozwija kompetencje związane z analizą dużych zbiorów danych. Raport Instytutu Analiz Rynku Pracy z lutego 2025 roku wskazuje, że zagadnienia związane z analizą dużej liczby rekordów mają znaczący wpływ na kształtowanie rynku zatrudnienia. Rośnie zapotrzebowanie na specjalistów – data scientists, inżynierów big data oraz ekspertów ds. analizy – co obejmuje nie tylko sektor IT. Pracodawcy szukają osób, które oprócz sprawnej obsługi narzędzi programistycznych potrafią logicznie myśleć i rozumieją biznesowy kontekst danych. Docenia się połączenie wiedzy technicznej z umiejętnościami komunikacyjnymi, ułatwiającymi przekazywanie złożonych raportów zespołom marketingowym lub kadrze zarządzającej.

Zarobki w obszarze big data należą do jednych z najbardziej atrakcyjnych. Możliwe ścieżki kariery obejmują stanowiska konsultanta, inżyniera oprogramowania lub lidera zespołu zajmującego się projektami związanymi z uczeniem maszynowym. Wraz z postępem technologicznym rośnie również zakres poszukiwanych umiejętności, co pozwala studentom kształtować przyszłe role zgodnie z ich zainteresowaniami.

Zastosowanie big data w różnych dziedzinach

Marketing i reklama

Branża marketingowa przeszła ogromną transformację dzięki big data. Specjaliści łączą dane demograficzne z zachowaniami konsumentów, aby tworzyć precyzyjne strategie komunikacyjne oraz oceniać efektywność kampanii. Firmy zbierają informacje z wielu źródeł, między innymi z social mediów oraz interakcji użytkowników na stronach internetowych, co pozwala dopasować przekaz reklamowy do indywidualnych potrzeb odbiorców.

Edukacja akademicka

Uczelnie wyższe wykorzystują potężne zbiory danych, aby udoskonalić programy nauczania oraz ustalać odpowiednie strategie dydaktyczne. Monitorowanie wyników egzaminów umożliwia lepsze planowanie harmonogramu zajęć oraz bardziej efektywne wsparcie dla studentów. Dodatkowo analiza danych rekrutacyjnych pomaga przewidywać obłożenie poszczególnych kierunków i zapobiegać problemom z ograniczoną liczbą miejsc.

Administracja publiczna

Instytucje rządowe i urzędy miejskie przechowują setki tysięcy rekordów dotyczących mieszkańców, ich wniosków administracyjnych oraz statystyk demograficznych. Inicjatywy oparte na analizie dużych zbiorów informacji pomagają usprawniać obsługę obywateli oraz lepiej zarządzać środkami publicznymi. Systemy te ułatwiają także reagowanie na zagrożenia, na przykład przy kryzysach komunikacyjnych czy gwałtownych zmianach pogodowych.

Energetyka

Przedsiębiorstwa energetyczne rejestrują informacje o zużyciu prądu oraz przepływach w sieciach. Te dane pozwalają przewidywać momenty wzmożonego obciążenia oraz wdrażać rozwiązania obniżające ryzyko awarii. Nowoczesne systemy informatyczne wspierają również planowanie inwestycji w infrastrukturę energetyczną.

Transport publiczny

Operatorzy metra, tramwajów i autobusów zbierają dane dotyczące tras przejazdu oraz częstotliwości kursów. Dzięki temu łatwiej zwiększyć liczbę pojazdów w godzinach szczytu oraz dostosować rozkłady jazdy do potrzeb użytkowników. Ciągłe śledzenie liczby pasażerów pozwala reagować na nieprzewidziane sytuacje, a analiza danych historycznych umożliwia lepsze planowanie modernizacji infrastruktury.

Handel

W sektorze e-commerce analiza danych umożliwia ocenę cen oferowanych przez sklepy internetowe. Intensywna konkurencja na tym rynku wymaga szybkiego reagowania na zmiany cen u rywali. Specjalistyczne algorytmy monitorują aktualne ceny w setkach sklepów, a to pozwala natychmiast optymalizować strategie cenowe w celu maksymalizacji zysków oraz utrzymania konkurencyjności. Jeśli chcesz zgłębić temat monitorowania cen, odwiedź stronę: https://dealavo.com/pl/monitoring-cen/.

Big data – chwilowa fascynacja?

Część osób podchodzi z rezerwą do zbierania ogromnych ilości informacji. Uważają, że przedsiębiorstwa gromadzą dane o nas bez wyraźnego celu. Z kolei zwolennicy zaawansowanych analiz twierdzą, że big data stanowi ważny element cyfrowej rewolucji, a nieuwzględnienie tego trendu powoduje spadek konkurencyjności. Rozbudowana infrastruktura, rosnące możliwości obliczeniowe oraz algorytmy radzące sobie z różnorodnymi zadaniami wskazują, że ta dziedzina ma realne szanse na utrzymanie się w gospodarce.

Intensywne wykorzystanie danych rodzi jednak poważne dylematy etyczne. Problemy związane z prywatnością wywołują obawy, szczególnie gdy zbieranie informacji odbywa się bez zgody użytkowników. Uwzględnienia przy rozwoju technologii analitycznych wymagają kwestie bezpieczeństwa danych i zagrożenie cyberatakami. W związku z tym wdrażanie rozwiązań gwarantujących ochronę informacji oraz ograniczających ryzyko naruszeń staje się bardzo ważne. Istotne pozostaje również tworzenie i przestrzeganie transparentnych zasad przetwarzania danych, aby budować zaufanie społeczne.

Nowe ścieżki rozwoju big data

Przyszłość big data ściśle związana jest z rozwojem uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Metody głębokiego uczenia osiągają coraz lepsze wyniki przy interpretacji języka naturalnego, wykrywaniu anomalii oraz analizie obrazów. W związku z tym wiele firm wdraża narzędzia umożliwiające przetwarzanie informacji w czasie rzeczywistym. Banki usprawniają identyfikację podejrzanych transakcji, działy logistyki optymalizują sieci dostaw, a jednostki odpowiedzialne za bezpieczeństwo wzmacniają ochronę ruchu internetowego.

Ważne staje się uwzględnienie odpowiedzialności za decyzje systemów oparte na sztucznej inteligencji. Zaskakującym faktem jest niedostatek specjalistów gotowych do pracy z tego rodzaju zbiorami danych – pomimo rosnącego zapotrzebowania na ekspertów, na rynku pracy brakuje osób posiadających umiejętności korzystania z narzędzi i frameworków analitycznych. Ten deficyt otwiera wyjątkowe możliwości dla absolwentów kierunków informatycznych i pokrewnych, którzy zdecydują się na specjalizację w obszarze big data. Pracodawcy aktywnie poszukują kandydatów z doświadczeniem w technologiach big data, oferując atrakcyjne warunki zatrudnienia oraz możliwości rozwoju zawodowego.

Podsumowanie

Temat big data przyciąga uwagę zarówno studentów, jak i specjalistów z różnych branż. Eksplozja informacji oraz dynamiczny rozwój narzędzi analitycznych nadają nowe podejście do rozwiązywania złożonych problemów, które tradycyjne metody statystyczne już nie potrafią obsłużyć. Umiejętność interpretacji ogromnych zbiorów danych wspiera rozwój biznesu, nauki oraz medycyny.

Zainteresowanie big data nie stanowi chwilowej mody; wpisuje się w szeroko rozumianą transformację cyfrową kształtującą współczesne społeczeństwo. Obowiązujące przepisy oraz rosnąca świadomość społeczna umożliwiają tworzenie skutecznych standardów ochronnych. Studenci powinni zwracać uwagę na moralne aspekty zbierania informacji, ponieważ to oni będą odpowiadać za budowanie systemów operujących na wrażliwych danych. Praca w obszarze analizy danych wymaga nie tylko biegłości w technologiach, ale także analitycznego myślenia, otwartości na innowacje oraz odpowiedzialności społecznej.

Źródła:

• „Rynek pracy, edukacjа, kompetencje. Aktualne trendy i wyniki badań”, raport przygotowany na zlecenie Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości przez Instytut Analiz Rynku Pracy
• https://dealavo.com/pl/
• Apache Software Foundation
• Coursera
• edX

 

Artykuł przygotowany we współpracy z partnerem serwisu.

Autor: Joanna Ważny