Przeprowadzona w opracowaniu analiza pozwoliła na wskazanie następują-cych wniosków:
Istnieje wiele potencjalnych kierunków stosowania analiz big data, zarówno w obszarze gospodarczym jak i społecznym.
Proces budowania wartości w rozwiązaniach big data skoncentrowany jest wo-kół opracowania nowego modelu analitycznego, który pozwoli wydobyć z do-stępnych zbiorów danych ukrytą informację. Interpretacja uzyskanych w ten sposób danych może stanowić istotną wartość ekonomiczną lub społeczną.
Wdrażanie rozwiązań big data powoduje powstawanie nowych zagrożeń, które dotyczą postępującej komercjalizacji, mogącej naruszać poczucie prywatności.
Na podstawie rozważań podjętych w artykule oraz sformułowanych wniosków można wskazać następujące rekomendacje:
Zasadne wydaje się rozszerzenie pojęcia infrastruktury krytycznej o obszar kluczowych dla danego państwa baz danych oraz wdrożenie regulacji z obsza-ru cyber-bezpieczeństwa informacji.
Wobec rosnących możliwości stosowania rozwiązań big data istotne wydaje się rozszerzenie nadzoru technicznego funkcjonującego w danym kraju również na obszar systemów umożliwiających masowe zbieranie, przetwarzanie i
prze-57 Szerzej zob. http://datatechnopark.pl/ [dostęp: 10.05.2015]; http://www.gazetawroclawska.pl/arty-kul/3844217,szukamy-innowacji-przelomowych,id,t.html [dostęp: 10.05.2015].
58 Szerzej zob. http://www.theguardian.com/technology/2015/jan/29/artificial-intelligence-strong-concern-bill-gates [dostęp: 10.05.2015].
Dozoru Technicznego, który obecnie jest aktywnie zaangażowany w liczne ini-cjatywy z obszaru zapewnienia cyber-bezpieczeństwa kraju59.
Wobec zjawiska postępującej komercjalizacji rangi nabiera niezawisłość insty-tucji, która dokonywałaby oceny i przeglądów instalacji big data. Instytucja ta powinna być gwarantem realizacji wartości społecznych ponad zyskiem ko-mercyjnym.
Edukacja, szkolenia oraz informowanie społeczeństwa o możliwościach i za-grożeniach dotyczących nowych technologii powinno stać się jednym z ele-mentów polityki informacyjnej państwa.
Podsumowując przedstawione wnioski i rekomendacje, należy przytoczyć stwier-dzenie, że nieznajomość prawa nie zwalnia z konieczności jego stosowania. Podobnie nieznajomość obszaru big data nie zwolni nikogo z potencjalnego wykorzystania jego danych w systemie. Dane produkowane są jako zjawisko towarzyszące, często bez świadomości i woli danej osoby. Możliwość decydowania o tym, jak i przez kogo będą one przetworzone, jest intuicyjnie traktowane jako jedno z katalogu praw podstawo-wych. Państwo powinno stać się gwarantem egzekwowania tego prawa.
Problematyka big data stwarza olbrzymie perspektywy dla dalszych analiz, szcze-gólnie w obszarze związanych z wykorzystaniem otwartych danych. W związku silną komercjalizacją obszaru big data, wydaje się konieczne podjęcie współpracy między ośrodkami akademickimi a przedsiębiorstwami z sektora ICT w celu realizacji wspól-nych projektów badawczych.
Bibliografia
Accenture, Big Success with Big Data Survey, kwiecień 2014, http://www.accenture.
com/us-en/Pages/insight-big-data-research.aspx [dostęp: 05.05.2015]
Black E., IBM and Holocaust, Crown Books, 2003.
Cox M., Ellsworth D., Managing big data for scientific visualization, „ACM Siggraph”, 1997, vol. 97.
Dugas A.F., Hsieh Y-H., Levin S.R., Pines J.M., Mareiniss D.P., Mohareb A., Gaydos C.A., Perl T.M., Rothman R.E., Google Flu Trends: Correlation with Emergency Depar-tament Influenza Rates and Crowding Metrics, „CID Advanced Access”,
8 stycznia 2012.
Ginsburg J., Mohebbi M.H., Patel R.S., Brammer L., Smolinski M.S., Brilliant L., Detecting Influenza Epidemics Search Engine Query Data, „Nature” 2009, nr 457, s.
1012-1014, http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/
pl//archive/papers/detecting-influenza-epidemics.pdf [dostęp: 05.05.2015].
IDC, The digital universe of opportunieties. EMC Digital Universe, kwiecień 2014, http://www.emc.com/collateral/analyst-reports/idc-digital-universe-2014.pdf [dostęp: 05.05.2015]
59 Szerzej zob. http://www.udt.gov.pl/index.php?option=com_content&view=article&id=85&Ite-mid=589 [dostęp: 01.05.2015].
Kirwin P., This Car Drives Itself, „Wired UK”, styczeń 2012, www.wired.co.uk/
magazine/archive/2012/01/features/this-car-drives-itself?page=all [dostęp:
04.05.2015].
Laney D., Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety, Application Delivery Strategies, META Group, 6 lutego 2001, http://blogs.gartner.com/do- ug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf [dostęp: 05.05.2015].
Leskovec J., Rajaraman A., Ullman J.D., Mining of Massive Datasets, The course CS345A, „Web Mining,” Stanford University, marzec 2014, http://infolab.stan-ford.edu/~ullman/mmds/book.pdf [dostęp: 05.05.2015].
Manyika J., Chui M., Brown B., Bughin J., Dobbs R., Roxburgh, Hung Byers A., Big data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity, McKinsey Glo-bal Institute, 2011.
Mayer-Schönberger V., Cukier K., Big data. Rewolucja, która zmieni nasze myślenie pracę i życie, MT Biznes, Warszawa, 2014.
Ranjan J., Bussiness Intelligence: Concepts, Components, Techniques and Benefites, „Jour-nal of Theoretical and Applied Information Technology”, 2009, vol 9., no 1.
Solve D.J., The Digital Person: Technology and Privacy in the Information Age, NYU Press, 2004.
Sudak I., Licznik prądu, czyli jak elektrownie zamienią się w „wielkiego brata”, „Gazeta Wyborcza”, 30.05.2014, http://wyborcza.pl/1,75478,16059676,Licznik_pradu__
czyli_jak_elektrownie_zamienia_sie.html [dostęp: 10.05.2015].
http://bits.blogs.nytimes.com/2015/02/20/internet-taxes-another-window-into-the-net-neutrality-debate/?ref=technology [dostęp: 10.05.2015].
http://cid.oxfordjournals.org/content/early/2012/01/02/cid.cir883.full?si-d=44c694f5-2839-43de-b0fa-e09de09b7a86 [dostęp: 05.05.2015].
http://datascience.berkeley.edu/what-is-big-data/ [dostęp: 05.05.2015].
http://datatechnopark.pl/ [dostęp: 10.05.2015].
https://hadoop.apache.org/ [dostęp: 01.05.2015].
http://it.wnp.pl/decyduje-sie-ksztalt-cyberbezpieczenstwa-unii-europejskiej,249430_1_0_0.html [dostęp: 10.05.2015].
http://www.bankier.pl/wiadomosc/Chinscy-hakerzy-atakuja-tym-razem-ubezpie-czenia-7236748.html [dostęp: 10.05.2015].
http://www.bigdata-madesimple.com [dostęp: 05.05.2015].
http://www.bigdata-madesimple.com/11-interesting-big-data-case-studies-in-telecom/ [dostęp: 10.05.2015].
http://www.faz.net/aktuell/feuilleton/nachrichten-in-sozialen-medien-unser-weltbild-ist-berechenbar-13481475.html?printPagedArticle=true#pageIndex_2 [dostęp: 10.05.2015].
http://www.forbes.com/sites/teradata/2014/11/19/defining-big-data-in-two--words-who-cares/ [dostęp: 05.05.2015].
wych,id,t.html [dostęp: 10.05.2015].
https://www.google.com/maps/views/streetview?gl=pl&hl=pl
http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/four-vs-big-data [dostęp:
05.05.2015].
http://www.nytimes.com/2015/01/31/opinion/chinas-self-destructive-tech-crack-down.html?hp&action=click&pgtype=Homepage&module=c-column-top-span-re gion®ion=c-column-top-span-region&WT.nav=c-column-top-span-region&_r=0 [dostęp: 10.05.2015].
http://www.nzz.ch/mehr/digital/google-knowledge-based-trust-score-1.18494219 [dostęp: 10.05.2015].
http://www.nzz.ch/wirtschaft/das-internet-der-infizierten-dinge-1.18516967 [do-stęp:10.05.2015].
http://www.sas.com/en_us/insights/big-data/what-is-big-data.html [dostęp:
05.05.2015].
http://www.theatlantic.com/technology/archive/2015/01/only-you-can-stop-face-book-hoaxes/384729/ [dostęp: 10.05.2015].
http://www.theguardian.com/world/2015/apr/02/putin-kremlin-inside-russian--troll-house [dostęp: 10.05.2015].
http://www.theguardian.com/technology/2015/jan/29/artificial-intelligence-strong-concern-bill-gates [dostęp: 10.05.2015].
http://www.udt.gov.pl/index.php?option=com_content&view=article&id=85&Ite-mid=589 [dostęp: 01.05.2015].
http://www4.rp.pl/artykul/1193709-Europa-wydaje-wojne-Google.html [dostęp:
10.05.2015].
SUMMARY
the aim of the chapter was to identify potential directions of big data usage in business and society. the additional goal was to define value creation process in big data analysis and an in-dication of the attendant risks. at the beginning of paper term big data was defined, which con-stituted an introduction to further discussion on the value of the data. Based on the analysis of scientific literature and studies industry has been defined value creation process in big data analysis. then the perspectives of big data solutions based on the proposed criteria are discus-sed as well as potential directions for use of big data solutions are supported by actual examples.
additionally the risks associated with the use of big data solutions were indicated. in the last part of the article conclusions and recommendations are presented.