Big data jsou všude kolem nás – ať už sleduješ film na Netflixu, procházíš e-shop nebo jedeš tramvají. Co přesně ale „velká data“ znamenají? Jak vznikají, k čemu slouží, jak se dělí nebo analyzují a proč se bez nich dnes neobejde žádný moderní obor? A s jakými nástroji se v praxi nejčastěji setkáš? V tomhle článku tě provedeme světem dat krok za krokem.
Trh práce v big data roste rychleji než v jakémkoli jiném IT segmentu. Ať už tě láká technická stránka nebo business analýza, v tomhle dynamickém oboru si najdeš svoji cestu. 🚀
Proč se dnes všichni baví o big datech
Data jsou nová ropa. 📊📈 Detailněji se tomu věnujeme v tomhle článku u nás na blogu.
Zatímco dřív se rozhodovalo na základě intuice, dnes mají nejen firmy a vědci k dispozici tak obrovské množství dat, že se v nich často nedá vyznat bez pořádného systému.
A právě tady přicházejí na scénu big data – tedy velké objemy dat, které se neustále generují, mění a vyvíjejí. Ovlivňují úplně všechno:
- od doporučování seriálů na Netflixu,
- přes plánování městské dopravy,
- až po výzkum léků.
A čím víc toho víš o big datech, tím líp se v dnešním světě orientuješ. ✅
Raketový růst dat
Objem dat, kterými každý den disponujeme, roste neuvěřitelnou rychlostí. Od e-shopů, přes banky nebo nemocnice až po školy – všichni sbírají a analyzují data, aby lépe chápali své zákazníky, zlepšili produkty nebo předcházeli chybám.
O jakých objemech se bavíme?
- Až 61 % firem už dnes využívá big data k analýze a optimalizaci svých procesů. Většina těchto dat je nestrukturovaná, což klade vysoké nároky na jejich zpracování a analýzu.
- Podle Rivery bylo zhruba 90 % všech světových dat vytvořeno během posledních 2 let.
- V roce 2020 bylo vytvořeno 64 zettabytů dat. (Pro lepší představu: Pokud bychom chtěli uložit 1 zettabyte na DVD, potřebovali bychom 250 miliard disků. 📀🤯)
- Do roku 2025 se očekává nárůst až na 182 zettabytů. To znamená, že za pouhých 5 let se objem dat téměř ztrojnásobil. (Zdroj: Statista)
- Každý den vzniká přes 328 milionů terabajtů nových dat, přičemž více než polovina internetového provozu připadá na videa.
- Denně se odešle kolem 361 miliard e-mailů a uživatelé na sociálních sítích zhlédnou miliardy videí.
- Největšími zdroji dat jsou internet věcí, sociální sítě a videoobsah.
💡 Internet věcí (IoT) je síť různých chytrých zařízení, která jsou připojena k internetu a dokážou mezi sebou automaticky komunikovat a vyměňovat si data – bez zásahu člověka. Patří sem například chytré hodinky, termostaty, lednice nebo auta, která díky senzorům a softwaru sbírají informace a mohou na ně samy reagovat. Díky IoT může například topení samo upravit teplotu podle tvého příchodu domů, nebo lednice upozornit, že ti dochází mléko.
Co jsou big data
Velká data (big data) představují obrovské množství dat. Vzápětí si ale vysvětlíme, že rozhodující není jen jejich velikost. 🧐 Jsou to datové sady, které jsou příliš rozsáhlé nebo komplexní na to, aby je bylo možné analyzovat běžnými nástroji (třeba v Excelu).
🧩 Pravidlo 5V
Velká data se často vysvětlují pomocí několika vlastností, které v angličtině začínají na písmeno V:
| Zkratka | Český název | Co to znamená |
| Volume | Objem | Obrovské množství dat – třeba terabajty nebo petabajty. Taková data už se nevejdou do běžného Excelu. |
| Velocity | Rychlost | Data přibývají neustále – třeba každou sekundu ze senzorů, mobilních aplikací nebo webu. |
| Variety | Různorodost | Data nejsou jen čísla – patří sem texty, obrázky, zvuk, videa nebo data ze zařízení (IoT). |
| Veracity | Pravdivost | Ne všechna data jsou přesná nebo důvěryhodná – může jít o chyby, neúplnosti nebo zkreslení. |
| Value | Hodnota | Smyslem big dat je přinést užitečné informace – třeba odhalit trendy, předpovědět poptávku nebo pomoci s rozhodováním. |
📌 Někteří odborníci přidávají ještě další „V“, například volatility (nestálost) – protože některá data rychle zastarávají.
Jaká data vlastně zpracováváme? Dělení dat
Big data nejsou jen „hromada čísel“. Můžou mít různou podobu – a právě tahle různorodost je jedním z důvodů, proč je s nimi tak těžké (a zároveň tak zajímavé) pracovat.
🎯 Základní rozdělení dat podle struktury:
| Typ dat | Jak si je představit | Příklady |
| 🟩 Strukturovaná data | Úhledná tabulka, vše na svém místě. | Excel, databáze (SQL), seznam zákazníků se jménem, datem a e-mailem. |
| 🟨 Polostrukturovaná data | Trochu chaos, ale pořád se v tom dá vyznat. | JSON, XML, logy ze serveru, e-mail s hlavičkou a tělem. |
| ⬛ Nestrukturovaná data | Divoký západ – žádná pravidla. | Texty, videa, obrázky, hlasové nahrávky, sociální sítě. |
Proč na tom záleží?
- Strukturovaná data se dají snadno analyzovat tradičními nástroji (SQL dotazy, tabulky).
- Polostrukturovaná data už potřebují chytřejší zpracování – třeba parsování logů nebo extrakci dat z e-mailů. (Pozn.: parsování logů znamená „rozebrání“ záznamů např. z aplikace nebo serveru na jednotlivé části, aby se z nich daly vytáhnout užitečné informace – třeba kdy se co pokazilo nebo kdo se přihlásil. 🧩)
- Nestrukturovaná data jsou obrovská výzva – ale i největší příležitost. Právě tady nastupuje AI, machine learning a big data technologie. Třeba když chceš analyzovat náladu v recenzích, rozpoznat objekty na fotce nebo porozumět řeči.
💡 TIP: Většina dat na světě je nestrukturovaná. A právě v tom je síla big dat – že je umí zpracovat a vytěžit z nich smysl, i když nevypadají jako tabulka v Excelu.
Jak funguje big data architektura
Když pracuješ s obrovským množstvím dat – tak velkým, že to běžný počítač nezvládne, musíš v tom udržet pořádek. A k tomu potřebuješ systém, který data sbírá, ukládá, zpracuje a pak ti je přehledně ukáže. Právě tohle řeší tzv. big data architektura.
Funguje to ve třech hlavních krocích (nebo vrstvách):
1️⃣ Sběr a ukládání dat
Nejdřív se data musí někam uložit. Používají se k tomu:
- Datová jezera (data lakes) – obrovská digitální „jezera“, kam se leje úplně všechno (strukturovaná i nestrukturovaná data). Příklady: Amazon S3 (AWS), Azure Data Lake Storage (Microsoft), Google Cloud Storage (Google).
- Databáze – pro uspořádanější ukládání, podle potřeby.
- SQL databáze (např. PostgreSQL, MySQL) jsou super pro tabulková, dobře strukturovaná data – třeba objednávky, zákazníky nebo faktury.
- NoSQL databáze (např. MongoDB, Cassandra) se hodí na flexibilnější nebo nestrukturovaná data – třeba JSON, dokumenty nebo logy.
- Datové sklady (data warehouses) – přehledně uspořádaná a vyčištěná datová úložiště, která slouží hlavně pro analýzy, reporting a BI nástroje. Používají se pro data, na která se firmy často odkazují při rozhodování. Mezi známé technologie patří například Snowflake, Redshift nebo BigQuery.
2️⃣ Zpracování dat
Jakmile máš data uložená, je potřeba s nimi pracovat – např. je vyčistit, spojit nebo najít vzory.
Existují dva hlavní způsoby:
- Batch processing – zpracování většího množství dat najednou (např. přes noc).
- Stream processing – okamžité zpracování dat v reálném čase (např. když sleduješ data z chytrých hodinek).
Používané nástroje: Apache Spark, Kafka, Flink.
3️⃣ Analýza a vizualizace dat
Nakonec přichází to nejzajímavější – analýza dat a jejich vizualizace, tedy převedení do srozumitelných grafů, tabulek nebo přehledů.
Můžeš použít:
- BI nástroje jako Power BI, Tableau, Looker Studio (Google)
- nebo i strojové učení, když chceš data využít k předpovědím.
Chceš si to představit obrazně?
📦 → ⚙️ → 📊
Uložit → Zpracovat → Zobrazit
To je základ každé big data architektury.
💡 Spousta firem dnes využívá cloudová řešení jako AWS, Azure nebo Google Cloud – umožňují zpracovávat data rychle, bezpečně a hlavně bez nutnosti vlastnit vlastní servery. A hlavně – dají se jednoduše škálovat podle toho, kolik dat zrovna máš.
Oblíbená cloudová řešení. A co to vlastně je „cloud“
Když se řekne, že firma používá cloudová řešení (např. AWS, Azure, Google Cloud), znamená to, že data a výpočetní výkon neleží na jejich vlastních serverech (v místnosti vedle tiskárny 😄), ale běží na dálku – na serverech velkých poskytovatelů, často rozesetých po světě.
Výhody cloudu:
- Škálovatelnost – můžeš přidávat výkon podle potřeby (např. když máš jednou týdně obrovský provoz).
- Platíš jen za to, co využiješ – žádné velké náklady předem.
- Bezpečnost a zálohy – profesionální správa a ochrana dat.
- Snadná správa – o infrastrukturu se stará někdo jiný.
Nevýhody cloudu:
- Závislost na připojení – bez internetu se ke svým datům nebo službám nedostaneš.
- Citlivost dat – musíš pečlivě řešit, co do cloudu ukládáš (např. osobní nebo firemní data) a jak jsou chráněna.
- Umístění dat – někdy nevíš, kde přesně tvá data fyzicky jsou (důležité např. kvůli GDPR).
- Cena může narůst – pokud služby používáš intenzivně nebo nehlídáš spotřebu, náklady se rychle zvednou.
A co když cloud nechceš nebo nemůžeš používat?
Některé firmy – hlavně banky, nemocnice nebo instituce se zvýšenými nároky na bezpečnost a kontrolu – volí tzv. on-premise řešení. 🤔 To znamená, že mají vlastní servery, které si spravují interně.
Výhody on-premise:
- ✅ Plná kontrola nad daty
- ✅ Možnost běhu i bez internetu
- ✅ Odpovídá přísným regulacím
Nevýhody:
- Vyšší náklady na hardware a správu
- Potřeba vlastního IT týmu
- Pomalejší škálování a aktualizace
👉 V našem kurzu datové analýzy se naučíš pracovat s daty od úplných základů až po pokročilejší analýzy. Získáš praktické dovednosti v SQL, Excelu a Power BI, naučíš se čistit data, vytvářet vizualizace a dělat datové reporty, které dávají smysl.
Rozdíl mezi Big daty, AI, BI, data science a strojovým učením
Pojmy jako big data (velká data), umělá inteligence, datová věda, strojové učení nebo BI se často zaměňují – nebo pletou dohromady. Tady je přehled, co který pojem znamená a k čemu se to používá:
| 🏷️ Pojem | 🛠️ Co dělá | 🔍 Příklad z praxe |
| Big data | Ukládá, třídí a zpracovává obrovské množství různorodých dat. | Např. e-shop analyzuje chování milionů zákazníků z celého světa. |
| AI (Umělá inteligence) | Učí se z dat, dělá rozhodnutí, generuje výstupy. | Chatbot, který odpovídá zákazníkům nebo model, který doporučí film. |
| Data Science | Vědecký přístup k práci s daty – zahrnuje analýzu, modelování, statistiku. | Analýza dopadů marketingové kampaně nebo predikce vývoje trhu. |
| BI (Business Intelligence) | Přetváří firemní data do přehledných vizualizací a reportů. | Dashboard s přehledem prodeje nebo výkonnosti týmu v reálném čase. |
| Strojové učení (machine learning) | Umožňuje modelům se zlepšovat na základě dat bez ručního programování. | Systém, který se sám naučí rozpoznat podezřelé platby podle dřívějších dat o podvodech. |
Jak big data mění svět – příklady využití v praxi
Big data denně ovlivňují rozhodování, služby i inovace napříč obory. Tady je pár příkladů využití big dat v praxi:
| Oblast | Využití |
| Zdravotnictví | Predikce nemocí, sledování trendů, rychlejší diagnózy, vývoj léků. |
| Finance | Odhalování podvodů, hodnocení klientů, prediktivní analýzy. |
| Marketing | Personalizace obsahu, chytré cílení reklam, analýza chování zákazníků. |
| Doprava a logistika | Optimalizace tras, predikce zpoždění, správa zásob. |
| E-commerce | Doporučování produktů, sledování nákupního chování. |
| Vzdělávání | Adaptivní výuka, analýza studijních výsledků, AI asistenti. |
| Města a veřejný sektor | Chytré měření spotřeby, řízení dopravy, predikce poptávky po službách. |
A to zdaleka není všechno. Výroba, retail, doprava, energetika, zemědělství, pojišťovnictví, zákaznická podpora, výzkum a vývoj…
Bezpečnost, etika a výzvy big dat
Big data nejsou jen obrovskou příležitostí – ale taky výzvou. S velkým objemem dat totiž přichází i velká zodpovědnost. Na co si dát pozor?
🛡️ Bezpečnost: Když data utečou…
Firmy často pracují s citlivými údaji – třeba o zákaznících, zaměstnancích nebo transakcích. A právě ty se mohou stát terčem útoků. Nechráněná databáze, slabé šifrování nebo nedostatečná přístupová práva = otevřená brána pro hackery. Ztráta dat nebo jejich únik může vést k poškození reputace i k právním problémům.
🔍 Soukromí: GDPR není jen formalita
Sběr dat o lidech (např. chování na webu, polohové údaje, nákupy) vyžaduje dodržování zákonů o ochraně osobních údajů – v EU je to především GDPR. Problém? Některé firmy sbírají víc, než potřebují, nebo si nehlídají, k čemu data dál používají. Uživatelé přitom mají právo vědět, co se s jejich informacemi děje.
📉 Kvalita dat: Množství ≠ kvalita
Velká data jsou jen tak užitečná, jak kvalitní jsou. Když jsou neaktuální, chybné nebo neúplné, výstupy z analýz mohou být zavádějící. Jinými slovy – pokud krmíš algoritmus „špatnými“ daty, nemůžeš čekat „dobré“ výsledky. (Říká se tomu i: garbage in, garbage out.)
⚖️ Etika: Algoritmy nejsou neutrální
Algoritmy nejsou nestranné – odrážejí to, na čem byly trénované. Pokud jsou data zaujatá (např. historicky diskriminační), může to vést k nespravedlivým rozhodnutím – třeba při přijímání zaměstnanců, poskytování půjček nebo hodnocení rizik. Navíc: složité datové modely bývají netransparentní a neprůhledné (tzv. „black box“), takže není vždy jasné, proč se model rozhodl právě tak, jak se rozhodl.
Kam směřují big data
Budoucnost se točí kolem:
- Integrace s AI: predikce, generativní modely, automatizace.
- Multimodální analýza: propojení textu, videa, senzorů atd.
- Reálná doba: streamová data, okamžité rozhodování.
- Zpřístupnění technologií: nástroje i pro laiky.
Technologie a nástroje používané na datových pozicích
Láká tě najít si uplatnění v datech? Mrkni na přehled datových rolí, ze kterých můžeš vybírat.
Bez nástrojů to nejde. Ale rozhodně není nutné ovládat všechny technologie a nástroje, protože každá firma má svůj vlastní technologický stack a přístup k práci s daty. Výběr konkrétních platforem a jazyků závisí na specifických potřebách a infrastruktuře dané organizace.
Mezi nejčastější patří:
- Databáze: MongoDB, PostgreSQL, Snowflake
- Zpracování: Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Kafka
- Cloud: AWS, Azure, Google Cloud
- Analýza a BI: Tableau, Power BI, Looker Studio
Co z toho plyne? Je fajn začít s jazykem SQL – ten patří k nejzákladnějším nástrojům pro práci s databázemi a většina firem s ním aktivně pracuje. Kromě toho se ti můžou hodit i zkušenosti s Excelem (např. VBA), nástroji na vizualizaci jako Tableau nebo Python knihovnami pro analýzu dat – typicky Pandas, Numpy nebo Matplotlib. Právě SQL ti ale otevře dveře ke skutečným datům.
A znalost Pythonu, kterou můžeš přidat až časem? To je v praxi velká výhoda a otevře ti cestu k širším možnostem v datové kariéře. Umožní ti automatizovat práci, analyzovat větší objemy dat, tvořit predikce a snadno vizualizovat výsledky. Kombinace SQL, Excelu, BI nástrojů a Pythonu z tebe dělá opravdu všestranného datového specialistu.
Obecně se vyplatí mít solidní základy v několika základních technologiích. Ostatní dovednosti pak člověk rozvíjí hlavně v praxi – jakmile začne řešit konkrétní úkoly, rychle se do toho dostane. Nejsou to must-haves hned od začátku, ale postupně ti pomůžou posunout se z juniora dál. ☺️
❄️ Nejen o Snowflake a Power BI byla řeč na našem IT meetupu Talk & Grow v Praze. Chceš vědět, jaká tam panovala atmosféra a co všechno zaznělo? Mrkni na report!
Láká tě kariéra v datech?
Mezi našimi absolventy IT kurzů je spoustu těch, kteří se rozhodli vydat do světa dat a úspěšně v něm našli své místo. Přehled platů, certifikací a datových pozic najdeš v tomhle článku.
Skvělým příkladem je Jakub – původně operační důstojník u hasičů, který dnes pracuje jako datový specialista v České spořitelně. 🚀 Jeho příběh ukazuje, že změna kariéry je možná v každém věku a s různým profesním zázemím.
Nauč se v datech číst a vizualizovat je
Mrkni na naše IT kurzy a otevři si dveře do světa dat i ty! 😍 Mohly by tě zaujmout naše Akademie:
- Případně komplexní kurz Datový analytik s Pythonem
Nebo naše krátké intenzivní kurzy:
- SQL,
- nebo Pandas & Numpy.
Díky za přečtení! 😎
Zobrazit IT kurzy
