- W zależności od branży, liczbę zbieranych informacji liczy się już w terabajtach lub petabajtach. Oczywiście nie wszystkie mają jednakową wartość, stąd pod pojęciem „Wielkiego Zbioru” rozumie się także możliwość przetwarzania i analizy informacji, co jest równoznaczne z wykorzystywaniem coraz bardziej skomplikowanych narzędzi analitycznych - zauważa Jakub Sierak, Dyrektor Zarządzający Komputronik Biznes.
Oczywiście każda firma, która posiada ogromne zbiory danych może korzystać z rozwiązań Big Data. Choćby po to, aby optymalizować procesy w przedsiębiorstwie, obniżać koszty i maksymalizować zyski. Innymi słowy tworzyć nowe rozwiązania i produkty, których nie byłaby w stanie scharakteryzować wykorzystując własne, zazwyczaj niewielkie zasoby IT. Poza tym chronić firmę przed zagrożeniami, a wszelkie problemy wykrywać wcześniej.
Jeśli dana firma poszukuje powodów wysokich kosztów działania, solucji dla bardziej efektywnego oddziaływania własnego biznesu, chce znaleźć obszary w których jej pracownicy mogą generować koszty – na te wszystkie i wiele więcej pytań może odpowiedzieć Big Data.
Korzystanie z Big Data zapewne zostałoby jednym z nieznanych narzędzi wykorzystywanych przez przedsiębiorców, zrozumiałych i dostępnych wyłącznie dla zaawansowanych ekspertów, gdyby nie przetwarzanie danych klientów poprzez szereg firm… usługowych.
Oczywiście tego typu rozwiązania od dawna wykorzystywane są przez wielkie koncerny IT jak Google czy Microsoft, które pobierają, analizują i wykorzystują ogromne ilości danych, tak aby oferować coraz to nowe, lepsze i bardziej dopasowane do potrzeb usługi swoim klientom, tym biznesowym jak i prywatnym.
Okazało się bowiem, że tak jak w przypadku analizy danych wewnętrznych, potrzebnych do realizacji długofalowych strategii biznesowych przez firmy IT, Big Data świetnie spisuje się wśród sektora usług bezpośrednich, a idąc dalej – wiele firm nie byłoby w stanie bez takich analiz istnieć na rynku.
Przykładem są m. in. operatorzy komórkowi, którzy dzięki Big Data mogą tworzyć skuteczne strategie dla swoich klientów, optymalne produkty na rynku, profilować swoich klientów i tworzyć oferty o wiele bardziej atrakcyjne a jednocześnie obniżające koszty po stronie firmy. Podobne działania wdrażane są również w bankowości czy firmach kurierskich. W zasadzie profil i działalność firmy nie ma większego znaczenia.
Big Data „schodzi pod strzechy”
O krok dalej już kilkanaście lat temu poszedł IBM, wizualizując światu jak działa Big Data i jak może być wykorzystywana w przyszłości. Przełomowy projekt superkomputera Watson w przystępny sposób pokazuje nawet laikom, w czym ta technologia może pomóc.
System Watson oparty jest na przeszukiwaniu sieci, i poszukiwaniu właściwych wytycznych, ich udowodnieniu, a następnie publikacji wyników. Jeśli zrobi błąd to system stara się zrozumieć dlaczego. Jeśli zadamy mu pytanie a następnie stwierdzimy, ze popełnił błąd to system będzie próbował znaleźć przyczynę ale i sposób rozumowania zadającego pytanie.
Tak jak w języku polskim tak i w angielskim mamy do czynienia z ewolucją języka, pojawiającymi się skrótami, tego trzeba system nauczyć. Podobnie ma się rzecz np. w medycynie. Komputer musi nauczyć się choćby specjalistycznego języka medycznego, ale i pewnych skrótów, „swoistego slangu, którym rozmawiają lekarze.
System absorbuje wszystkie te informacje i pomaga uzyskać odpowiedź, co zaowocowało pomocą lekarzom w diagnozowaniu chorych. System może odpowiedzieć lekarzowi na pytanie jak można zdiagnozować i leczyć dziecko , które ma np. białaczkę. Jak twierdzi IBM jeśli ktoś jest dobrym lekarzem, to może posiadać doświadczenie, dokonać właściwej diagnozy opierając się na kilku ekspertyzach, ale nigdy nie będzie posiadał pełnej wiedzy o wszystkich przypadkach. W przypadku Watsona można zapytać o leczenie, o przykłady leczenia i otrzymać solucję. Co ważne, z tych przykładów leczenia wybieramy, te, które zakończyły się sukcesem.
Ale możliwości Watsona jak i rozwiązań Big Data są o wiele większe, a w zasadzie jak twierdzi IBM - nieograniczone. Wykorzystując odpowiednie dane w podobny sposób można tworzyć wszelkie rozwiązania. Dzięki wdrożonemu przez IBM systemowi wiele firm znacznie skorzystało na tym technologicznym aliansie.
Big Data w służbie biznesu i ludzi
Przykładem jest m. in. Dimension Data, która w 2015 roku stała się oficjalnym partnerem technologicznym Tour de France, największego i najbardziej prestiżowego wyścigu kolarskiego na świecie. Aby zrewolucjonizować oglądanie wyścigów przez setki milionów fanów TdF na całym świecie poprzez pełną informację o czasach, lokalizacji wykorzystano właśnie technologię IBM. Dimension Data potrzebowała bowiem przeanalizować tysiące danych na sekundę, od ponad 200 zawodników, w ciągu 21 dni jazdy na rowerze. Dzięki temu w czasie rzeczywistym zapewniono wizualizację m. in. ranking pozycji wyścigu czy obecność poszczególnych zawodników w peletonie. To znacznie poprawiało jakość odbioru samego touru jak i możliwość pełniejszego korzystania z aplikacji mobilnych.
Plusy rozwiązań Big Data zauważył także tak duży koncern jak BMW. Problemy administracyjne związane z utrzymanie i naprawą urządzeń w fabrykach - a są ich setki w każdym zakładzie BMW - generowały ogromne koszty, opóźniały produkcję. Każda fabryka gromadziła co najmniej 500 stron dokumentacji, specyfikacji i dzienników błędów rocznie. System Watson był w stanie rozwiązać ten problem i przeanalizować te setki dokumentów znacznie szybciej, niż za pośrednictwem ręcznego wyszukiwania.
Jak zauważyła Dr Kala Fleming z IBM Research zmiana klimatu głęboko wpływa na rolnictwo w wielu częściach świata, szczególnie w regionie Afryki Subsaharyjskiej. Wzrost nasilenia i czasu trwania suszy w połączeniu z rosnącą nieprzewidywalnością opadów oznacza, że rolnicy mają problemy z dostępem do wody i nawadnianiem swoich użytków rolnych. Co to oznacza dla Afryki, gdzie produkcja rolna jest wysoce niewystarczająca a głód powszechny – nie trzeba tłumaczyć. Tymczasem projekt EZfarm może być rozwiązaniem tego istotnego problemu za pomocą sieci strategicznie rozmieszczonych czujników wilgotności gleby i modeli wzrostu roślin w celu zapewnienia precyzyjnego nawadniania. Korzystanie z systemu zapewnia wgląd w obecne i przewidywanych poziomy wody i wilgotności gleby dla rolników i dostawców wody za pośrednictwem aplikacji na smartfony i tablety .
Kolejnym sposobem na wykorzystanie Big data jest antyfraud w sektorze polis. Branża ubezpieczeniowa na oszustwach fraudowych traci 10 procent dochodów rocznie, szczególnie w przypadku ubezpieczeń mieszkań i od nieszczęśliwych wypadków i w następstwie kosztów likwidacji tych szkód. Tymczasem posiadając szereg szczegółowych analiz, ubezpieczyciele mogą zniechęcać i zapobiec oszustwom jeszcze na początku procesu tworzenia roszczeń. Wychodząc poza reguł biznesowych i intuicji regulatorów, ubezpieczyciele mogą być znacznie bardziej aktywni w odkrywaniu podejrzanych roszczeń, co w efekcie znacznie zmniejszy koszty.
Na koniec warto podkreślić, że firmy chętnie korzystają z analiz danych, aby poznać profil swojego klienta. Jeśli Kowalscy wyjeżdżają na urlop, to wystarczy aby firma znała kierunek ich wyjazdu, aby zaproponować dodatkowe usługi w trakcie podróży, np. specjalne oferty w samolocie. Gdyby dana firma posiadała już te dwie informacje oraz znała kolejny krok Kowalskich, dalej mogłaby wpływać na działanie, wycieczki i zakupy Kowalskich o ile byliby zainteresowani dzieleniem się takimi informacjami.
Ten ostatni aspekt nastręcza najwięcej kontrowersji wobec Big Data, Internet of Things i wszelkich technologii opartych na przekazywaniu, analizie i wykorzystywaniu danych. Z jednej strony klienci chcą chronić swoje dane, ale z drugiej chcą korzystać z nowoczesnych technologii. Zatem obawiamy się inwigilacji, ale chętnie sprzedalibyśmy swoją prywatność. Gdyby było mało problemów związanych bezpośrednio z interakcjami pomiędzy klientem a dostawca usług, to mamy na rynku instytucje, które chcą chronić dane, także osobowe wszystkich obywateli. W tym tyglu klient czuje się nieco zagubiony, a kolejne afery z wyciekiem danych wcale mu nie pomagają.