Tässä blogikirjoituksessa tarkastellaan, miten big dataa voidaan hyödyntää rikollisuuden ennustamisessa ja ehkäisyssä, sekä sen rajoituksia.
Tälläkin hetkellä tapahtuu lukemattomia rikoksia, ja maailma on pelottava, ja me tai tuttavamme voimme joutua uhreiksi milloin tahansa. Rikokset, kuten murha ja seksuaalinen väkivalta, aiheuttavat uhreille peruuttamattomia haavoja ja elinikäistä kärsimystä, josta on vaikea päästä eroon. Tästä syystä rikosten ehkäiseminen ennen niiden tapahtumista on tärkeämpää kuin rangaistus. Erityisesti seksuaalirikos vaatii vahvoja ennaltaehkäiseviä toimenpiteitä koko yhteiskunnassa vakavuutensa vuoksi. Ennaltaehkäiseviä toimenpiteitä, kuten elektronisia nilkkamonitoreja ja seksuaalirikollisten henkilöllisyyden julkistamista, on toteutettu, mutta nämä toimet yksinään eivät voi ratkaista kaikkia ongelmia. Onko näiden rikosten ennustaminen ja estäminen todella mahdotonta?
Löytääksemme vastauksen tähän kysymykseen meidän on keskityttävä big data -teknologiaan. Big data on teknologiaa, joka kerää, tallentaa, hallinnoi ja analysoi valtavia määriä strukturoitua tai strukturoimatonta dataa – dataa, jota ei voida käsitellä perinteisillä tietokannanhallintatyökaluilla – arvokkaiden näkemysten saamiseksi. Monet maat ja yritykset tunnustavat big data -teknologian keskeiseksi tulevaisuuden teknologiaksi. Myös Korea on asemoinut big datan luovan taloutensa keskeiseksi moottoriksi "Government 3.0" -aloitteen kautta ja ilmoittanut "Big Data Industry Development Strategy" -strategiasta. Tämän kiinnostuksen ansiosta big data -markkinoiden odotetaan kasvavan tasaisesti seuraavien viiden vuoden aikana.
Vaikka data-analyysiteknologiaa on ollut olemassa jo pitkään, miksi termi "big data" on saanut erityistä huomiota viime aikoina? Taustalla on nopeasti kasvava tietomäärä ja tietokoneiden laskennallisten ja analyyttisten ominaisuuksien eksponentiaalinen kehitys. Elämme todellakin tietotulvassa, ja viime vuosina tuotettu data on muodostanut 90 % kaikesta ihmiskunnan tähän mennessä keräämästä datasta. Jopa jokapäiväisessä elämässä älylaitteiden, tietokoneiden ja internetin kautta syntyy valtavia määriä dataa, ja tämä data tarjoaa uusia oivalluksia big data -analyysin avulla.
Big data kehittyy jatkuvasti, mutta sitä sovelletaan jo käytännössä eri aloilla. Esimerkiksi markkinatrendejä voidaan ennustaa verkkosivustojen hakutilastojen tai sosiaalisen median datan avulla; on olemassa Twitter-pohjaisia sijoitusrahastoja, jotka käyvät kauppaa alustalla tuotetun datan perusteella. Lisäksi kuluttajien käyttäytymismallien analysointi mahdollistaa markkinointistrategioiden laatimisen. Big datalla on siis keskeinen rooli useilla toimialoilla, kuten jakelussa, rahoitusalalla, terveydenhuollossa ja valmistuksessa. Erityisesti jakelualalla verkostoja hyödynnetään jakeludatan tuottamiseen, jota sitten hyödynnetään aktiivisesti myyntistrategioissa. Rahoitusalan yritykset käyttävät myös big dataa kehittääkseen kehittyneempiä strategioita asiakashallintaan, riskienhallintaan ja markkinointiin.
Big datan tarjoamat mahdollisuudet ovat avoinna kaikille. Big datan hyödyntäminen voi nopeuttaa päätöksentekoa, mikä mahdollistaa markkinatrendien ennustamisen ja vastatoimien oikea-aikaisen valmistelun. Lisäksi data-analyysi voi johtaa etuihin, kuten tehtävien automatisointiin, päällekkäisen työn poistamiseen ja prosessien vakauttamiseen. Näiden hyötyjen saavuttamiseksi tarvitaan kuitenkin infrastruktuuria ja valmiuksia big datan asianmukaiseen hyödyntämiseen. Markkinatutkimusyritys Gartner on jopa ennustanut, että yli 85 % Fortune 500 -yrityksistä ei onnistu hyödyntämään big dataa kilpailuedun saavuttamiseksi.
Big datan onnistunut hyödyntäminen vaatii kypsää IT-organisaatiokulttuuria. Tulosten odottaminen big datalta, jos edes perustietojärjestelmiä ei käytetä kunnolla, on epärealistista. Lisäksi on ratkaisevan tärkeää saada henkilöstöä, jolla on syvällinen ymmärrys sekä IT- että liiketoiminta-alueista sekä tilastollista ja matemaattista asiantuntemusta omaavia datatieteilijöitä. Big datan käyttöönotto ilman tällaisen ympäristön luomista vähentää merkittävästi merkittävien tulosten saavuttamisen todennäköisyyttä. Pelkkä big data -teknologian käyttöönotto ei voi tuottaa tuloksia; perustan luominen sen tehokkaalle hyödyntämiselle on ensiarvoisen tärkeää.
Loppujen lopuksi big data on enemmän kuin pelkkää datan keräämistä ja analysointia; sen arvo riippuu siitä, miten sitä hyödynnetään. Oikean infrastruktuurin ja järjestelmien avulla big data voi auttaa ratkaisemaan erilaisia yhteiskunnallisia ongelmia ja jopa tarjota vastauksia monimutkaisiin kysymyksiin, kuten rikollisuuden ehkäisyyn.
