Big data palveluna

Big data palveluna (BDaaS) viittaa uuteen nousevaan liiketoimintaan, jonka tarkoituksena on tuoda massadata-analytiikka laajalti saataville käytön mukaan laskutettavaksi palveluksi. Se tapahtuu pilvipalveluiden kautta, minkä ansiosta käyttäjä vapautuu teknologisista ja hallinnollisista taakoista ja voi suoraan nauttia tilauksesta toimitetuista tuloksista. Tieteet ja liiketoiminnan hallinta eivät ole ainoita alueita, joissa massadataa hyödynnetään, vaan se on myös osoittautunut hyödylliseksi työkaluksi esimerkiksi lingvistiikassa sekä valeuutisten tunnistamisessa.

Taustaa

Big data eli massadata palveluna (Big-Data-as-a-Service) yhdistelee massadatateknologiaa ja pilvilaskenta-alustoja tarjotakseen suurten tietomäärien varastointia, prosessointia sekä analysointia. Pankkitoiminta, finanssipalvelut ja vakuutusala ovat markkinoiden kasvun kannalta avainasemassa, mutta myös terveydenhuolto, jälleenmyynti, valmistus sekä muut sektorit toimivat tämän palvelun ajureina. Erityisesti pienten ja keskisuurten yritysten kohdalla ennustetaan nopeaa kasvua. Massadata-analytiikan kautta lähes mikä tahansa organisaatio voi saavuttaa huomattavia etuja, jotka takaavat liiketoiminnan kasvun sekä mahdollistavat kulujen leikkaamisen ja käytäntöjen tehostamisen. 

Koska massadata-analytiikan toteuttaminen itse vaatii alkuinvestointeja ja sopivaa asiantuntemusta, monet kääntyvät mieluummin palveluntarjoajien puoleen. BDaaS-markkinoille povataan nopeaa kasvua. Niiden arvo voisi olla ennustetulla 22,1 prosentin vuosikasvulla jopa 103 miljardia vuonna 2027 Yhdysvaltain dollareissa mitattuna. Luonnollisen kielen käsittelyllä (natural language processing) sekä tekoälyn ja koneoppimisen viimeaikaisella kehityksellä on potentiaalia nostaa alan näkyvyyttä edelleen.  

Massadataa kuitenkin hyödynnetään myös rikollisessa tiedonlouhinnassa, jossa rikoksia tarjotaan palveluina. Tästä syystä kyberturvallisuudesta tulee entistä kriittisempää organisaatioiden luovuttaessa tärkeitä tietokantojaan ulkoisten toimijoiden analysoitaviksi. 

Keskeiset toimijat: massadatapalveluntarjoajat, pilvilaskentaoperaattorit, yksityiset yritykset, julkiset organisaatiot. 

Skenaariot

Skenaario 1: Massadata-analytiikka tunkeutuu läpikotaisin yhteiskunnan ytimeen

Tämän skenaarion tärkeimmät ajurit on listattu vahvimmasta heikoimpaan arvioidun vaikutuksen perusteella: 

Yksityisyyden ja datan omistuksen säädökset (maksimaalinen kehitys) 
Edullisen pilvilaskentatehon saatavuus (suuri kehitys) 
IoT:n kehitys (suuri kehitys) 
Tekoälyn ja koneoppimisen kehitys (suuri kehitys) 
Lisääntyvä kilpailu ja kuluttajien kasvava kysyntä (suuri kehitys)

Massadataa käyttävä data-analytiikka ja tiedonkeruu tunkeutuvat kaikille yhteiskunnan osa-alueille vaikuttaen muun muassa työllisyyteen, resurssitehokkuuteen sekä median sisältöön. Esimerkiksi maatalous ja rakennusala alkavat hyödyntää big data -analytiikkaa, mikä parantaa kestävää kehitystä, materiaalien käyttöä sekä tuottavuutta. Edistynyt luonnollisen kielen käsittely tekee valeuutisten ja epäkelvon sisällön tunnistamisesta mahdollista. Tämän muutoksen vaikutukset näkyvät positiivisesti mediaympäristössä. Käyttäytymiseen liittyviä tietoja koskeva data-analytiikka lisää ymmärrystä poliittisessa ja järjestötason toiminnassa johtaen läpinäkyvämpään päätöksentekoon ja asiantuntevampiin päätöksiin. 

Kehityspolku skenaariossa 1: 

2025: Pilvilaskentateollisuuden liikevaihto nousee 950 miljardiin dollariin, ja käytössä oleva tarjonta lisääntyy. Uusia investointeja suunnitellaan yhä.
2027: Tekoäly ja koneoppiminen ottavat huomattavia kehitysaskeleita ja avaavat täysin uusia mahdollisuuksia massadata-analytiikan piirissä. 
2030: EU päivittää yleistä tietosuoja-asetustaan ottamaan huomioon erityisesti tekoälyn ja koneoppimisen kehityksen. Teknologiayritykset, lainsäädäntöelimet ja suuri yleisö pitävät uusia asetuksia onnistuneina ja arvokkaina uudistuksina. Monet maat Euroopan ulkopuolella käyttävät asetusta pohjana omille toimilleen.

Skenaario 2: Massadatapalveluiden satunnaiskäyttö

Tämän skenaarion tärkeimmät ajurit on listattu vahvimmasta heikoimpaan arvioidun vaikutuksen perusteella:

Lisääntyvä kilpailu ja kuluttajien kasvava kysyntä (suuri kehitys) 
Yksityisyyden ja datan omistuksen säädökset (keskisuuri kehitys) 
Edullisen pilvilaskentatehon saatavuus (keskisuuri kehitys) 
IoT:n kehitys (keskisuuri kehitys) 

Tekoälyn ja koneoppimisen kehitys (keskisuuri kehitys) 
Suurin osa massadataratkaisuista painottuu tilapäisiin ja satunnaisiin tarpeisiin vastaamiseen, minkä johdosta lisääntyvä kilpailu markkinoilla ei onnistu antamaan lisäpotkua teknologiselle kehitykselle. Julkinen velka kohoaa uusiin ennätyslukemiin, ja ilmastokriisit aiheuttavat merkittäviä yhteiskunnallisia vahinkoja, eikä elpymiskyky ole vaadittavalla tasolla. Sijoitusten kohdistaminen osoittautuu haasteelliseksi poliittisten erimielisyyksien ja yleisen lyhytnäköisyyden takia. Uudistamishankkeiden vaikutuksien arviointi on hankalaa, ja tärkeitä päätöksiä joudutaan lykkäämään, koska tiedon hajanaisuus vaatii hidasta ja huolellista työtä. Sijoitusten priorisointi ja niiden vertailu on yhä harjaantumatonta. Käytössä ei ole vielä riittävästi massadataa ratkaisemaan yhteistyön haasteita. 

Kehityspolku skenaariossa 2:

2025: Äärisääolosuhteet kurittavat monia valtioita ympäri maailmaa. Kasvava yhteiskunnallinen levottomuus estää pidemmän aikavälin suunnittelun ja pakottaa hallitukset ja yritykset keskittymään vahingonhallintaan. 
2027: Suuri tietojen väärinkäyttötapaus, jonka keskiössä on eräs merkittävä teknologiayhtiö, paljastuu. Kiihtynyt kilpailu BDaaS-palveluntarjoajien välillä on todennäköisesti toiminut ajurina tälle väärinkäytölle, jonka tavoitteena on toiminut suurempi markkinaosuus. 
2029: Vuosien odotuksen jälkeen EU julkaisee uuden tietosuoja-asetuksensa. Uudistusta pidetään monin tavoin pettymyksenä, koska se ei erittele selkeästi eri toimijoiden välisiä vastuualueita esimerkiksi tekoälyohjelmien käytössä.

Skenaario 3: Suuri harppaus massadatan analysoinnissa tekoälykehityksen voimalla

Tämän skenaarion tärkeimmät ajurit on listattu vahvimmasta heikoimpaan arvioidun vaikutuksen perusteella: 

Tekoälyn ja koneoppimisen kehitys (suuri kehitys) 
Lisääntyvä kilpailu ja kuluttajien kasvava kysyntä (suuri kehitys) 
IoT:n kehitys (keskisuuri kehitys) 
Edullisen pilvilaskentatehon saatavuus (keskisuuri kehitys) 
Yksityisyyden ja datan omistuksen säädökset (keskisuuri kehitys)

Tekoälyn ja koneoppimisen kehitys on tehnyt massadata-analytiikasta huomattavasti edullisempaa. Vaikka innovatiivisia käyttökohteita on noussut esiin tietyillä aloilla, yhteiskunnallisesti katsoen laaja tiedonkeruu on yhä hajanaista. Esimerkiksi liikennöintipalveluissa, logistiikassa ja valmistuksessa monet automatisoidut tehtävät ja itsenäisesti toimivat koneet hyödyntävät kuitenkin jo massadataa. Edulliset tekoälymassadatapalvelut ovat tasapuolistaneet liiketoiminnan pelikenttää, ja pienillä ja keskisuurilla yrityksillä on mahdollisuuksia merkittävään kasvuun. Tuotannon ja prosessien kasvattaminen on helpompaa kuin koskaan aikaisemmin. Myös viihdeteollisuus näkee hyötyjä massadatan käyttämisessä. Asiakkaiden mielipiteitä käytetään olennaisten liiketoimintapäätösten pohjana, jotta vältyttäisiin julkaisemasta sisältöä, joka ei menesty. 

Kehityspolku skenaariossa 3: 

2025: Tekoäly ja koneoppiminen ottavat merkittäviä kehitysaskeleita ja avaavat täysin uusia mahdollisuuksia tarkastella ja käsitellä massadataa. 
2027: Liikenteen päästöt putoavat huomattavasti, vaikka rahtia ja matkustajia on enemmän kuin koskaan aikaisemmin. Tämän taustalla ovat massadata-analytiikka sekä uudet suunnitteluhankkeet.
2029: Ensimmäinen kokonaan tekoälyn kirjoittama ja massadataa hyödyntänyt täyspitkä elokuva saa ensi-iltansa.

Skenaario 4: Massadatapalveluiden tarjonta on vähäistä hajanaisen omistusrakenteen ja turvallisuushuolien takia

Tämän skenaarion tärkeimmät ajurit on listattu vahvimmasta heikoimpaan arvioidun vaikutuksen perusteella: 

Tekoälyn ja koneoppimisen kehitys (keskisuuri kehitys) 
IoT:n kehitys (keskisuuri kehitys) 
Edullisen pilvilaskentatehon saatavuus (keskisuuri kehitys) 
Yksityisyyden ja datan omistuksen säädökset (keskisuuri kehitys) 
Lisääntyvä kilpailu ja kuluttajien kasvava kysyntä (minimaalinen kehitys) 

Massadatan käyttö pysyy vähäisenä, koska datan omistajuus on hajautunut ja käyttöön liittyy merkittäviä turvallisuushuolia. IoT:n kehityksen ansiosta suuri määrä dataa on saatavilla, mutta tietomurrot kolmansien osapuolien palveluiden yhteydessä ovat saaneet organisaatiot varuilleen omien tietojensa jakamisessa. Erityisesti pienet ja keskisuuret yritykset ovat huolissaan tietoturvariskeistä. Tavoittamattomissa olevat tietokannat, eksperttien puute sekä nousevat kyberturvallisuuskustannukset vähentävät mahdollisuuksia sekä halukkuutta ostaa lisäpalveluita, vaikka niistä saattaisikin olla hyötyä pidemmällä aikavälillä. Rikollisia palveluita myyvät toimijat hyödyntävät olemassa olevaa massadataa, mikä saa aikaan vastatoimia, jotka rajoittavat julkisen ja jaettavan datan käyttöä yhä entisestään. 

Kehityspolku skenaariossa 4:

2025: Maailmanlaajuisesti toimiva datapalveluntarjoaja joutuu hakkeroinnin uhriksi. Massadatapalveluiden kysyntää romahtaa.
2027: Tietämättömyys tekoälyn varsinaisista toimintaperiaatteista nostaa esiin ongelmia varsinkin kansainvälisessä pankkitoiminnassa. Monet tekoälyä käyttävät massadatapalveluntarjoajat menettävät maineensa ja asiakkaansa.
2029: Terveystietojen laajamittainen väärinkäyttö saatetaan päivänvaloon. Tietoja on selvästi kerätty erityisesti juuri esineiden internetiin yhteydessä olevien henkilökohtaisten langattomien yhteyksien avulla. 

Lisää tietoa

• Belyh Anastasia, “Everything You Need to Know About Big Data as a Service (BDaaS)”. Cleverism. https://www.cleverism.com/everything-need-know-big-data-as-a-service-bdaas/
• Bharti Arya, “Effective Big Data Analytics Use Cases in 20+ Industries”. DataToBiz. https://www.datatobiz.com/blog/big-data-analytics-use-cases/
• “Big Data as a Service (BDaaS): benefits, evolutions and market trends 2025”. i-Scoop. https://www.i-scoop.eu/big-data-action-value-context/big-data-as-a-service-bdaas/
• Maite Taboada, “How Big Data Can Combat Fake News”. SFU. https://www.sfu.ca/big-data/stories/how-big-data-can-combat-fake-news