64 proc. przedsiębiorstw na świecie zainwestowało lub chce zainwestować w technologię big data, która pozwala wyciągać wnioski biznesowe z dużej liczby danych. 30 proc. już podjęło decyzję o zakupie odpowiednich narzędzi, 19 proc. planuje zrobić to do końca roku, a 15 proc. w ciągu dwóch lat — wynika z ostatnich badań Gartnera. A jak jest w polskich firmach?
— Z technologii big data korzystają głównie bardzo duże międzynarodowe spółki, które mają u nas oddziały. Reprezentują przede wszystkim branżę finansową, telekomunikację, handel detaliczny, reklamę i media — mówi Paweł Witkiewicz, wiceprezes Cube.ITG. Dodaje, że na razie średnie firmy pozostają raczej przy tradycyjnych systemach klasy business intelligence (BI). Menedżer nie wątpi jednak, że rozwój rynku będzie zmierzał w kierunku dopasowaniu oferty big data do możliwości biznesowych sektora MŚP. Przykładem może być SaaS (software as a service), czyli oprogramowanie oferowane jako usługa w abonamencie.
— Zaletą tego rozwiązania jest nie tylko przejrzysty model finansowania, ale także intuicyjność obsługi i dostęp do przeszkolonej kadry IT. To właśnie od tego ostatniego elementu zależy powodzenie wdrożenia i szybki zwrot z inwestycji — uważa wiceprezes Witkiewicz.
Wyższa szkoła jazdy
Czym różni się BI od big data? Pierwsza technologia polega głównie na analizie ustrukturyzowanych danych, pochodzących np. z systemów ERP czy CRM. Druga zajmuje się danymi nieustrukturyzowanymi, takimi jak wiadomości e-mail, obrazy, materiały wideo, dokumenty, przepisy prawne, treści z serwisów społecznościowych i wszelkie inne informacje znajdujące się poza wierszami i kolumnami baz danych.
— Sieć Wal-Mart usprawnia lokalnie zaopatrzenie na podstawie tego, o czym piszą użytkownicy mediów społecznościowych. Natomiast banki integrują swoje dane ze źródłamizewnętrznymi, choćby touroperatorów i stron internetowych. W rezultacie proponują klientowi kartę kredytową, gdy ten zaczyna podróżować lub usługi e-bankowości, jeśli posługuje się kartą kredytową w sieci — tłumaczy Dariusz Flisiak, dyrektor działu zarządzania informacją i analityki biznesowej w firmie Deloitte.
Dodaje, że wielkie koncerny, np. Procter & Gamble, Wells Fargo czy JP Morgan, dawno przestały się skupiać wyłącznie na analizach danych historycznych. Przy podejmowaniu decyzji i prognozowaniu stosują analitykę w czasie rzeczywistym. Jeden z artykułów w „Harvard Business Review” mówi o konieczności porzucenia przez korporacje strategii tworzonych w oparciu o HiPPO (highest paid person’s opinion — opinia osoby z najwyższą pensją) na rzecz podejmowania decyzji opartych na danych.
— Oto rewolucja, którą big data może wywołać w zarządzaniu firmami. Jednak z powodów kulturowych i technicznych przeprowadzenie takiej zmiany nadal jest dla wielu przedsiębiorstw zbyt trudne. Nie ma odpowiednich narzędzi czy procedur, a wielu menedżerów zbytnio jeszcze polega na swojej intuicji lub doświadczeniu. Choć to w danych zawarta jest prawda — tłumaczy dyrektor Flisiak.
Bez ludzi ani rusz
Oczywiście, nawet zaawansowane aplikacje analityczne nie wystarczą. Potrzebni są ludzi, którzy umieją zinterpretować raporty tworzone przez te programy. Specjaliści ci są absolwentami kierunków technicznych, ale często kończyli studia psychologiczne, socjologiczne, marketingowe czy nawet filozoficzne. Bez względu na wykształcenie łączy ich jedno: umieją łączyć wiedzę z różnych dziedzin i kojarzą fakty, które dla zwykłego zjadacza chleba nijak nie są powiązane. A wszystko po to, aby lepiej zrozumieć rynek i konsumenta.
— Kompetencje analityczne stają się na rynku dobrem rzadkim i o tym też należy pamiętać, zaczynając przygodę z big data. Według e-Skills, w Wielkiej Brytanii zapotrzebowanie na takie umiejętności w najbliższych pięciu latach się podwoi — wskazuje Dariusz Flisiak.