Big data, czyli jak znaleźć złoto w chaosie danych

Wkroczyliśmy w erę zwaną big data, czyli danych, które znacznie wykraczają poza standardowe dane transakcyjne. Nasza sytuacja przypomina położenie poszukiwaczy złota: zdobyte informacje mają niewielką wartość, o ile nie znajdziemy sposobu na wyłuskanie tych istotnych, na podstawie których możemy podejmować kluczowe decyzje.

Trzy ?główne źródła

Są trzy główne źródła big data. Pierwsze jest źródłem ustrukturyzowanym, dostarczającym danych w tradycyjnym rozumieniu tego słowa, czyli informacji transakcyjnych. Potem mamy dużo nieustrukturyzowanych danych, które dotyczą zachowań klientów podczas przeglądania stron internetowych, tworzenia blogów, maili, komentarzy o produktach i usługach umieszczanych na portalach społecznościowych. Trzecim źródłem są czujniki. Transakcja dokonana za pomocą telefonu komórkowego pokazuje lokalizację użytkownika, a także informacje o czynnościach wykonanych tuż przed nią, np. do kogo zadzwonił lub z jakich aplikacji skorzystał. Pozostaje jednak pytanie: jak wykorzystać te wszystkie dane, by udoskonalić nasz proces decyzyjny?

Mówiąc o cechach charakterystycznych big data, mówimy o trzech V: volume (ilości), velocity (prędkości) i variety (różnorodności). Istnieje jeszcze czwarte V, czyli jak wydobyć z tego wszystkiego jakąś wartość (value). Przedsiębiorcy muszą zrozumieć, że big data to nie tylko kwestia technologii, lecz także zmian w kulturze i procesach wewnętrznych firmy. Wiele decyzji biznesowych opiera się na intuicji. Big data nie jest jej zamiennikiem, zapewnia lepszy wgląd w sytuację.

Gry liczbowe

Komputer potrafi przetworzyć bardzo duże ilości danych i czasem uwidacznia współzależności, których sami nigdy byśmy nie dostrzegli. Proces ten nazywa się „now casting" (prognozowanie bieżące). Opiera się na seriach danych z różnych źródeł, a jego celem jest prognoza trendów ekonomicznych. Dla przykładu: jeśli weźmiemy dane o bezrobociu, o transakcjach itd., możemy precyzyjnie przewidzieć PKB w bieżącym kwartale jeszcze przed ogłoszeniem oficjalnych danych.

Dobrym przykładem skali big data jest Wal-Mart, który przeprowadza milion transakcji konsumenckich co godzinę, co daje 2,5 petabajta informacji, a więc 167 razy tyle danych, ile znajdziemy w całej Bibliotece Kongresu Stanów Zjednoczonych. Jeśli Wal-Mart jest w stanie analizować te dane, może optymalizować łańcuch dostaw i decydować, kiedy i gdzie wystawiać produkty w sklepach. Tu napotykamy jednak na jedną z największych trudności związanych z big data: trzeba wiedzieć, czego się szuka. Jeśli tego nie wiemy, istnieje spore ryzyko, że pomylimy współzależność z przyczynowością.

Nowy ?składnik aktywów

Podczas zeszłorocznego Światowego Forum Ekonomicznego w Davos uznano big data za nowy składnik aktywów. Porównywano je do nowej ropy naftowej gospodarki światowej. Skoro jednak zaczyna się kształtować rynek danych, trzeba zacząć od ustalenia praw własności. Konieczne będzie wprowadzenie prawa regulującego, jakich danych można używać i jakie mogą być gromadzone i przetwarzane przez firmy. Trzeba stworzyć rynek big data, jednak kwestie własności wciąż są skomplikowane i budzą kontrowersje.

Big data zmieni struktury biznesu, a także procesy zarządzania i procesy wewnętrzne. Zmiany te będą wymagać nieszablonowego myślenia. To tak, jakby mieć zegarek analogowy i chcieć, by stał się zegarkiem cyfrowym. Sama chęć nie wystarczy, bo to zupełnie różne rodzaje zegarków. W przypadku big data wciąż myślimy schematami analogowymi i staramy się odtwarzać analogowe doświadczenia w nowym cyfrowym świecie. Cyfrowa rzeczywistość wymaga jednak nowych sposobów myślenia. Nie obejdzie się także bez poruszenia takich kwestii jak prywatność i ochrona danych, bezpieczeństwo i ryzyko.

Czas na zmianę modelu

Sony Music na rewolucję cyfrową odpowiedziało utworzeniem armii prawników. Tymczasem nowa technologia już się w naszym świecie zadomowiła, a to oznacza, że czas na zmiany. Zamiast prowadzić walkę o utrzymanie status quo, lepiej zająć się obmyślaniem nowego modelu biznesowego, który przyniesie korzyści. Problemem jest to, że dotychczasowe modele biznesowe podważane są szybciej, niż jesteśmy w stanie tworzyć nowe.

Einstein powiedział, że informacja to nie wiedza. Prawda ta jeszcze nigdy nie była tak aktualna. Nie tylko dlatego, że mamy dziś dostęp do tak ogromnej ilości informacji, ale także dlatego, że informacje stają się towarem. Powstaje więc pytanie, jak przekształcić informacje w wiedzę i podstawę dla procesów decyzyjnych. Jest to sytuacja odwrotna do dotychczasowego niedoboru danych. Do tej pory eksperci starali się zdobyć jak najwięcej informacji, a teraz ich zadaniem jest wybierać tylko wartościowe dane prowadzące do sensownych decyzji.

Publicystyka

Trzy ?główne źródła

Pozostało 93% artykułu