| ID |
4 |
Exportovat do otisku |
Ano |
| Název trendu |
Big Data |
| Anglický název trendu |
Big Data |
| Typ trendu |
Trend |
| Kategorie první úrovně |
Nové typy služeb |
Kategorie druhé úrovně |
Vyšší stupeň technologií |
| Způsobilost pro NIPI |
Trend s technologickými prvky inovace využívající prvky umělé inteligence a znalostí problematiky na rozkrytí informace vyhodnocením kombinace dat z různých zdrojů, tj. inovace manažerského typu v oblasti SDMKD.
V oblasti GIS mohou Big Data představovat finální výstup z analýzy či výsledků harvestování dat. Jedním z pohledů na Big Data je vytváření či harvestování velkého objemu prostorových dat shromažďováním záznamů o pohybu vozidel, či dokonce lidí (např. data mobilních operátorů o pohybu mobilních telefonů) a rozkrytí potřebné prostorové informace.
Na rozhraní mezi BIM a GIS snižuje tato technologie riziko chyby měření. |
| Zkrácený popis trendu |
Big Data je pojem pro enormní objemy dat, které je obtížné zpracovávat v rozumném čase tradičními databázovými nástroji. Pojem „velikost“ dat je chápán nejen z hlediska objemu dat měřeného giga-, tera- či petabyty, ale i z hlediska rychlosti jejich tvorby a přenosu a z hlediska různorodosti jejich typů. Velké organizace mají potřebu udržovat rozsáhlé soubory strukturovaných i nestrukturovaných dat. Např. v souladu s vládními nařízeními a s postupnou digitalizací narůstá objem archivovaných elektronických dokumentů, e-mailových zpráv a dalších záznamů o elektronické komunikaci. Stejně tak využití IIoT a IoT a sběr enormního množství dat v reálném čase. |
| Popis trendu |
Extrémně velké množiny dat, které mohou být analyzovány počítačem za účelem zjištění vzoru, trendů, asociací, konkrétně ve vztahu k lidskému chování a interakcím mezi lidmi. Někdy jsou datové sady tak rozsáhlé a nekonzistentní, že neumožňují zpracování analýz pomocí běžných známých a ověřených technologií v rozumném čase. Vzrůstajícím trendem jsou proto investice do počítačových technologií umožňujících zvládat a spravovat Big Data, vznikající obvykle provozem sociálních sítí, zpracováním družicových snímků nebo záznamem o komunikaci.
Asociované označení Big Data je „3v“, neboť v angličtině jejich charakteristické vlastnosti začínají hláskou “v“: velikost (volume), rychlost nárůstu objemu dat a rychlost poskytování dat a informací (velocity) a různorodost (variety). K tomu je dále přiřazována charakteristika „míra věrohodnosti“ (veracity) a velká hodnota (value) jejich klasifikovaného ocenění pro firmy, které je vlastní. Seznam významů “v” dále rozšiřuje limitovaná doba platnosti (validity) a přechodná doba jejich ukládání (volatility).
Velké objemy dat z různých zdrojů a existujících informačních systémů jsou obvykle ukládány ve specializovaných datových úložištích pomocí procedur ETL. Většinou jde již o data ve strukturované podobě. |
| Časový horizont |
Do 5 let |
| Časový horizont, popis |
V „obecném IT“ dnes již běžně používaný způsob práce s velkým objemem dat. Postupně přesah i do GIS/GIT a BIM. |
| Omezení |
Např. nebezpečí rozkrytí informací individuálního či obchodního charakteru. Nutné nalezení kompromisu mezi ochranou osobních údajů (GDPR) a potřebou vytěžování dat. Nedostupnost (jak právní, tak i finanční aspekt) některých dat pro využití v NIPI. |
| Zdroje informací |
1) Bandrova, T., Konecny, M., Yotova, A., Cartography Development and Challenges on the Basis of Big Data 5th International Conference on Cartography and GIS, e-Proceedings, publisher: Bulgarian Cartographic Association, 2014, Riviera, Bulgaria, ISSN 1314-0604, pp. 164-173, http://cartography-gis.com/docsbca/5ICCandGIS_Proceedings.pdf
2) Holubová, I. a kolektiv. Big Data a NoSQL databáze. První vydání. Praha: Grada Publishing, 2015. ISBN 978-80-247-5466-6; |
| Požadavky na datové zdroje |
Dostupnost a vhodná forma pro velké objemy referenčních prostorových dat či jiných dat využitelných pro NIPI. |
| Požadavky na parametry služeb |
Velkokapacitní úložiště, vysoký výkon, kapacita a dobrá dostupnost. |
| Požadavky na typy služeb |
Tvorba specifických služeb pro konkrétní situaci – případ užití. Výkonný hardware s optimalizovaným softwarem pro zpracování dat (především obrazových) s vysokou výkonností, propustností, řízenou redundancí, škálovatelností, nízkou latencí atd. Např. strojové učení. Nový typ služeb pro zpracování velkých objemů dat za pomoci strojového učení - např. gradient boosting technique, které je efektivní pro velké objemy dat, určuje globální optimum a ne lokální, což hrozí u běžných technik. |
| Požadavky na legislativu |
Vazba na směrnici GDPR a vnitřní bezpečnost státu. Nalezení systémového řešení, umožňujícího vytěžování dat a získávání informací při zajištění ochrany citlivých (osobních) údajů. |
| Požadavky na organizační zajištění |
Vhodná centralizace, respektive koordinace využívání v rámci NIPI. |
| Požadavky na metodiky, postupy |
Standardizace metadat pro správnou interpretaci dat. Tvorba detailních metodik pro požadované konkrétní případy užití, které budou řešit specifické úlohy pro konkrétního uživatele či agendu. |
| Požadavky na lidské zdroje |
Specifická úzká potřeba na existenci specializovaných expertů v dané oblasti. Personální požadavky na experty má především soukromý sektor, který v současnosti zajišťuje tento trend a dodává zákazníkům převážně neprůhledná řešení uzpůsobená na míru daným potřebám.
Nutnost doplnit nedostatečné stavy odborníků ve veřejném sektoru. Stát, potažmo veřejné instituce disponují velkou datovou základnou, kterou pořizovaly buď samy, nebo získaly nákupem ze soukromého sektoru. Chybí ovšem lidské zdroje v oblasti zpracování a analýzy těchto objemů dat, které by sekundárně tvořily podporu v rozhodování orgánů státní správy a samosprávy v jednotlivých agendách těchto organizací. Tyto lidské zdroje by tvořily pevný základ pro veřejný sektor, jelikož bude nutné tyto činnosti vykonávat systematicky v průběhu času, nikoliv v podobě jednorázového využití lidských kapacit.
Potřeba existence expertů pro řešení technologických problémů IT a expertů pro analýzu a interpretaci dat. V rámci vzdělávání se doporučuje vytvoření specializovaných studijních oborů na základě podrobné analýzy předpokládané potřeby specialistů v tomto oboru v horizontu 5, 10 a více let a obecně rozšiřovat povědomí o této oblasti, například průřezovými vzdělávacími kurzy a workshopy zaměřenými na dostupnost a využívaní poskytovaných dat. |
| Závěr / Dopad na NIPI |
Obecný technologický trend v různých oblastech lidské činnosti. Jednoznačně má v oblasti Big Data technický i technologický náskok soukromý sektor, který již cíleně zpracovává velká data pro své vlastní potřeby. V případě využití výsledků tohoto trendu ve VS se doporučuje řešit ve vhodných případech nákupem komplexního systému (HW, SW) od dodavatelů znalých problematiky Big Data. V průběhu několika let bude vhodné při řešení úkolů VS vybudovat centrální poradenský tým expertů na Big Data napříč resorty VS.
Pro veřejný sektor je vhodné sestavit plán systematického zpracování fondů Big Data. Neměla by být cíleně pořizována již zpracovaná duplicitní Big Data tam, kde to není nezbytně nutné, jelikož veřejný sektor musí operativně počítat s personálními kapacitami pro zpracování a analýzu dat pro podporu rozhodování rovněž do budoucna. Zásadní jsou Big Data také pro zpracování dat v reálném čase a dynamické poskytování informací. Z EU, potažmo v přeneseném významu z české legislativy vzniká tlak na poskytování dynamických dat a informací. V některých odvětvích již existují konkrétní termíny, do kdy bude nutné takováto data poskytovat. |
| Doporučení dalších kroků |
Vypracování podrobné analýzy |
| Doporučení dalších kroků, popis |
Analýza potřeb VS ve vztahu k trendu Big Data.
Analýza kvalifikačních potřeb centrálního poradenského týmu VS.
Tvorba metodik či příkladu dobré praxe pro implementaci či využívání Big Data.
Sledovat aktuální vývoj v této oblasti a ve vhodných případech využít jako prostředek pro realizaci (zejména u velkých projektů).
|
| Poznámka |
Vazba na zdroje obecně:
Z komerčních zdrojů lze například uvést služby mobilních operátorů (např. https://www.o2geodata.cz/). Z veřejného sektoru pak např. data z bezpečnostních kamer, senzorů a jiných komponent konceptu Smart City či data BIM.
Další identifikované vazby na trendy (dále nepopisované): business inteligence, DMKD |
| Datum vytvoření / poslední aktualizace karty trendu |
10.08.2019 00:00 |
Autor karty trendu (odborný garant) |
Administrátor Katalogu
|
| Editor |
|
| Datum vytvoření záznamu |
01.03.2019 16:17 |
Záznam vytvořil/a |
Administrátor Katalogu
|
| Datum aktualizace |
|
Záznam aktualizoval/a |
|
Vazba na požadavky
Vazba na projekty
Vazba na zdroje