szerző:
Rácz Tibor

Durva felfutásban van az adatbányászat, adatelemzés, melynek segítségével meg lehet mondani például azt is, hogy jövőre melyik lesz az aktuális divatszín, hogy kik lesznek az első vásárlók, és ők hol akarnak vásárolni. Vannak magyar projektek, vállalkozások, amelyek mostanra már felvásárlási célpontokká váltak.

A big data szoftvereké lesz az egyik legdinamikusabban bővülő terület a globális információtechnológiai (IT) piacon, ennek a „kísérleti korszaka” lezárult, vagy épp lezárulóban van. A most 30 milliárd dollárosra (8500 milliárd forintosra) taksált szegmens a szakértői jóslatok szerint akár hatszorosára is emelkedhet 2019-re. Ezt alátámasztja egyrészt az, hogy a hagyományos üzletiintelligencia-eszközök iránt még mindig folyamatosan nő a kereslet, másrészt pedig, hogy a nagy adattenger elemzését már a mindennapi élet számos területén használják, a sporttól kezdve az egészségügyön át a táplálkozási tanácsadásig. A kormányzati és titkosszolgálati szervekről nem is beszélve, elég csak az Edward Snowden által két éve kirobbantott NSA-botrányra (az amerikai hírszerző szervezet által folytatott lehallgatásokra) gondolni.

©
Tudják előre, melyik lesz jövőre a divatszín, és kik lesznek az első vevők

Mivel nincs idő a várakozásra, s adott helyzetben kell az optimális megoldásokat megtalálni, egyre értékesebb a valós idejű, vagy a közeli adatfeldolgozás, például csalási minták felismerése online tranzakciókban, vagy arcfelismerés real-time video streamben. Nemrég a HVG például arról írt, hogy üzleti szoftverek fejlesztésében élenjáró német SAP a közelmúltban mutatta be a big data valós idejű, mindennapokban felhasználható, legújabb saját alkalmazásait. Az egyik ilyennel – a német labdarúgó-válogatott 12. játékosaként is említett rendszerrel – lehetővé vált, hogy a németek győzelmét hozó tavalyi brazíliai labdarúgó-világbajnokságon a „Nationalelf” játékosai mindent megtudjanak az ellenfelekről és saját teljesítményükről: egyebek mellett azt, hogy milyen rendszer szerint játszik a csapat, hogyan mozognak együtt a védők és a támadók, ki merre passzol, s mennyit futnak a játékosok.

A kereskedelmi és szolgáltatócégek is rendkívüli eredményeket érhetnek el, ha feltárják és elemzik az internetről és a közösségi médiából származó valós idejű adatokat. Előrejelezhető, hogy melyik szín lesz a divat a következő nyáron, s kik lesznek az első vevők, és hol akarnak majd vásárolni.

A közszféra számos területét, beleértve a kormányzati döntéshozatalt is, segítheti a big data elemzés, feltéve, ha az adott országban az irányítás nem kézi vezérléssel történik. Az újrázó amerikai elnök, Barack Obama például a világ első professzionális adatbányászatára építette kampányát.

Éppen emiatt a magyar szoftverfejlesztő és kiberbiztonsági cégek számára is egyelőre külföldön terem babér, emiatt exportorintált a magyar big data piac. Nem is csoda, hogy ennek a szektornak csak kevés olyan szereplője van, amely magyar cégek számára végez elemzéseket komoly adatmennyiségen. Ezek is főleg olyan weboldalak működtetői, amelyek tevékenysége, látogatószáma, illetve tranzakciószáma ezt indokolja. Ilyen oldalak például a Vatera, a Jófogás, vagy esetlegesen olyan online felület, amelyek nagy adatmennyiséggel dolgoznak. Ilyenek többek között az ingatlanos oldalak és az apróhirdetési site-ok, vagy ezek mutánsai, például az apróhirdetéses oldalak, amelyek lakótárskereséssel is foglalkoznak. Külföldön erre már számos példa van, Magyarországon nemrég a Jófogás indította el ezt a szolgáltatást. Számukra főleg általában kisebb, néhány szakemberrel indítanak projekteket a big data elemzéssel foglalkozó cégek, mint például a Virgo.

Emellett természetesen a technológiaszállítók is jelen vannak (Oracle, IBM, SAP, SAS, Microsoft), akik a már eladott adattárház-technológiák mellé az új big data technológiákat is felajánlják a megrendelőknek. A megbízóik főleg a magyar top 50-es cégek, illetve az államigazgatási szervek közül kerülnek ki. A magyar piacon lévő egyéb big data projektek nagy része külföldi multik magyar vagy külföldi irodái, leányvállalatai számára történik – mondja Csillag Péter, az egyik legnagyobb magyar business intelligenciával foglalkozó, 2006-ban indult startup, a Starschema egyik alapítója.

Ezeknél az anyacégnek már van big data stratégiája, ahhoz kell alkalmazkodni, és a cél általában konkrét feladatok megvalósítása, ritkán kell új dolgokat kitalálni, innoválni. Csillag szerint ilyen feladatokat végeznek például a nagyobb erőforrás-szolgáltató cégek a nemzetközi ügyfeleiknek, mint az EPAM, az ITSH, vagy esetleg multis szolgáltatóközpontok, vagy indiai cégek magyarországi leányvállalatai. De ide sorolhatók a nagy technológiai szállítók hazai konzultánsai, mint az IBM, a Teradata, vagy az Oracle. És néhány kisebb, közepes specialista konzultáns cég van még jelen a magyar piacon. 

Fontos részét alkotják a magyar piacnak azok a kisebb technológiafejlesztő cégek, akik tipikusan nem magyar piacra, hanem big data méretekre skálázható, új technológiákat fejlesztenek itthon. Ezeket a vállalkozásokat nagyon gyakran már az első sikerek után felvásárolják. A fejlett adatvirtualizációs és big data kezelő technológiákat a közép-európai piacon elsőként sikeresen alkalmazó Starschemánál immár több mint 70 fős csapattal dolgoznak, idei forgalma az egymilliárd forintot is meghaladhatja. Új, big data elemző szoftverükre pedig már amerikai befektetők is felfigyeltek, egy felvásárlásról a tárgyalások a már folyamatban vannak.

Csillag Péter
©

Vannak más példák is kapós magyar projektekre. A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem – Villamosmérnöki és Informatikai Kar Távközlési és Médiainformatikai Tanszékén indított egyetemi projekt, a Radoop hamar nagy sikert ért el, felvásárolta idén a RapidMiner. Hasonló sikert ért el a SequenceIQ, amit a Hortonworks vásárolt fel.

S hogy milyen irányba tart az egész big data elemző piac? Csillag szerint az Internet of Things, illetve a „machine generated data processing” azért érdekes, mert még egy nagyságrendet hozzátesz az adatok mennyiségéhez és a felhasználók számához is. Egy kisebb gyártósor szenzorairól, vagy pár mobiltelefon kapcsolati adataiból is rengeteg adat tud összejönni. Ha elég olcsó és skálázható a technológia, amivel tárolják és feldolgozzák, akkor már érdemes invesztálni bele – kisebb cégeknek is gyors megtérüléssel kecsegtetnek, és demokratizálni fogja a big data technológiákat.

Rendszer- és adatintegráció

Minden nagyobb technológiai ugrás (pl big data rendszerek elterjedése az IT-ban) után szükség van konszolidációs és az új rendszerek integrációját finomító, segítő fázisokra. Azok a cégek, akik bevezettek a meglévő adatbázisaik, BI rendszereik, adattárházaik mellé big data rendszert, azoknak vagy az adatokat, vagy a különböző rendszerekben megvalósított funkciókat kell átmozgatni a rendszereik között, hogy integráltan tudják használni, és ki tudják használni az adatvagyonukban lévő értéket. Ez egyrészt az új rendszerek konszolidációját jelenti, lesznek összeolvadások, felvásárlások. Másrészt előretörnek az adatintegrációs, rendszerintegrációs megoldások, és ezeket egyre jobban testre szabják a big data rendszerek felhasználóinak igénye szerint.

Ha szeretne további hasznos híreket olvasni, iratkozzon fel hírlevelünkre!