Niedawno pisałem, że Euro wygrają Hiszpanie. Osobiście na nich nie stawiam, to nie jest mój typ - tak wynika z analizy Big data. W ciągu ostatnich kilku lat to pojęcie stało się niezwykle popularne, pojawia się w wielu prezentacjach, tekstach, prognozach, analizach. Big data is the king albo big data is the next big thing. Ten, kto odnajdzie się na tym polu i zrozumie potencjał, wygra. Jeżeli ktoś go nie dostrzeże, będzie miał problem. Na dobrą sprawę wszyscy będziemy mieli problem, jeśli pogubimy się w tych wielkich zbiorach danych.
Big data nie omija AW i pojawia się tu w przeróżnych kontekstach: firm, które działają na tym polu, szans i zagrożeń, zawodów przyszłości, czy zużycia energii w data center, w których owe informacje będą przechowywane. Temat nadal jest jednak kojarzony głównie z wielkimi firmami technologicznymi: Google, Facebookiem, IBM, Microsoftem czy Intelem, wielu osobom wydaje się, że ich on nie dotyczy, bo to "zabawa" dla branży technologicznej, finansowej, transportowej czy dla służb i władz, zwłaszcza na wyższym szczeblu. Od takiego myślenia należy jednak odchodzić, bo big data jest wszędzie. Po prostu na razie tego nie widzimy.
Dostałem wczoraj maila z przykładami zastosowania big data, o których większość z nas nie zdaje sobie sprawy. Przekaz jest taki, że sprawa dotyczy przeróżnych sfer naszego życia i nie można tego lekceważyć, bo to nie tylko lekkomyślne, ale wręcz niebezpieczne. Kiepska ochrona danych wielkich rozmiarów prędzej czy później nam zaszkodzi, ktoś to wykorzysta w niedozwolonych celach. Są też inne zagrożenia, ale o tym za chwilę.
Sport to nie tylko mięśnie
Zacząłem od Big data w kontekście Euro i sportu, czas na rozwinięcie tematu. Jak wykorzystać dane na tym polu? Które informacje mogą być interesujące i przydatne? Odpowiedź jest prosta: wszystkie: liczy się info dotyczące diety zawodników, ich treningów, stanu zdrowia, nastroju, ale też, a może przede wszystkim, zachowania podczas rozgrywek:
System dostarczany przez Prozone – producenta narzędzi do analityki sportowej – śledzi dziesięć „punktów danych” każdego piłkarza na sekundę i 1,4 miliarda punktów danych na każdy mecz. Ten sam system jest używany do monitorowania 12.000 meczy na świecie, które są w nim analizowane przy wykorzystaniu automatycznych algorytmów albo ręcznie wprowadzanych przez trenerów kryteriów. Motyw takiego działania? Dążenie do uzyskania najbardziej wartościowych wniosków.
Kluby, trenerzy, sztaby szkoleniowe czy bukmacherzy chcą wiedzieć jak najwięcej o zespole i poszczególnych zawodnikach, więc wykorzystują kamery, sensory umieszczone w produktach z gatunku wearables. Sprawdzane są nawet dane z mediów społecznościowych, bo mogą się tam pojawić informacje (uwagi kibiców), które są wartościowe, a na które nie zwracano wcześniej uwagi. Dzięki temu łatwiej ustalić skład przed spotkaniem, dokonać zmian, dobrać taktykę do meczu. Bajki? Możliwe, ale w ramach przykładu podawany jest Arsenal Londyn, który w rozwiązania tego typu pakuje miliony funtów.
Big data w walce z kłusownikami
Od sportu przechodzimy do przyrody. Niestety, w niezbyt przyjemnych jej okolicznościach. Big data wykorzystywane jest już do walki z kłusownikami. Polem walki Indie, w których masakrowane są tygrysy i do tej pory stroną przeważającą byli tu zabójcy tych zwierzaków – trudno ich schwytać. Ale zaczęto wykorzystywać informacje, jakie udało się wcześniej zebrać (a pozyskiwano je przez kilka dekad – problem stanowiła analiza). Dzięki temu patrole miały być wysyłane w prawdopodobne miejsca ataku, poznawano zachowanie kłusowników, ich taktykę i funkcjonowanie czarnego rynku.
Wyniki prowadzonych badań już przyniosły pierwsze efekty. Okazało się, że w przeszłości tereny graniczne pomiędzy Indiami a Nepalem były zdecydowanie słabiej chronione niż pozostałe. Badacze oznaczają takie miejsca na cyfrowej mapie jako „hot spoty” a następnie informują odpowiednich przedstawicieli rządu o konieczności podjęcia konkretnych działań. Analiza ulubionych miejsc kłusowników pozwoliła na odtworzenie ich tras aktywności. Zespół badawczy ustalił na ich podstawie, że przestępcy najczęściej przemieszczali się pociągami, by zmieszać się z tłumem milionów turystów oraz wskazał, które miejsca są nielegalnymi punktami handlowymi skórą oraz kośćmi tygrysów, na które zapotrzebowanie wykazują m.in. chińskie koncerny farmaceutyczne.
Wielki potencjał na rynku hr
Czas na motyw wzbudzający kontrowersje - kolejnym przykładem wykorzystania big data jest sfera Human Resources, w otrzymanym tekście wspomina się o aplikacji Workday Insight Applications, która ma podpowiadać kadrze kierowniczej… czy pracownik zamierza opuścić firmę.
Reklama
Firma twierdzi, że wspomniane rozwiązanie będzie w stanie oszacować stopień determinacji pracowników. Analizując ich ogólną aktywność, czyli zatrudnienie, awanse, zmiany miejsc zamieszkania czy jakości pracy a następnie konfrontując te informacje z trendami w danej branży i regionie oraz z aktualnymi ofertami zatrudnienia, ma pozwolić pracodawcom przewidzieć moment, w którym pojawią się w ich pokoju z wypowiedzeniem.
Celem jest ponoć przeciwdziałanie tym odejściom, menedżer będzie mógł wcześniej zareagować i np. zaproponować awans czy podwyżkę. Odpowiednie wykorzystanie analityki i big data na tym polu pozwoli też określić potencjał pracowników i przydzielić ich do wykonywania zadań, do których najlepiej się nadają. Na tym skorzystać mają obie strony. Tym samym, w oparciu o wiedzę i analizę, miejsce pracy ma być zmieniane na lepsze.
Reklama
Tak wyglądają zalety. Ale wskazałbym też na wady – mówimy o danych, które nie muszą być wykorzystywane przez pracodawców jedynie w dobrej wierze i z korzyścią dla pracownika. Jeżeli w firmie konieczne będą cięcia i redukcja etatów, to na postawie big data wytypowana zostać może grupa, która „być może myślała o odejściu”. I to ona dostanie wypowiedzenie. A takich przykładów jest przecież więcej. Big data samo w sobie może być nieszkodliwe, ale ciągle trzeba mieć na uwadze, że analizy i wnioski zostaną jakoś wykorzystane .
Segmentów, w których big data znajdzie zastosowanie, konkretnych przykładów "na dziś" jest wiele - te powyższe mają pokazać, że chodzi o różne sfery naszej rzeczywistości. W tym wszystkim trzeba pamiętać, że pozyskiwanie danych (wyłącznie) do niczego nie prowadzi - rosnąca liczba cyfrowych informacji sama w sobie nie musi być zjawiskiem pozytywnym. A będzie ona drastycznie rosnąć:
Zgodnie z prognozami firmy analitycznej IDC, do 2020 roku liczba globalnie generowanych danych wzrośnie nawet dziesięciokrotnie: z 4,4 zettabajta do 44 ZB. To duże wyzwanie dla wszystkich firm i organizacji, które już korzystają lub chcą wykorzystać potencjał Big Data czy Internetu Rzeczy. Dane trzeba nie tylko jak najtaniej przetworzyć, ale także bezpiecznie przechować. Aktywność cyberprzestępców systematycznie wzrasta, a wraz z nią rośnie także ryzyko utraty informacji i przerwania ciągłości działania – zwraca uwagę Ewelina Hryszkiewicz z Atmana, największego operatora centrum danych w Polsce..
Bez odpowiedniej analityki utoniemy w tych danych. To nie będzie pomoc, ale problem. Każdy z nas, sporo otaczających nas przedmiotów, zjawiska pogodowe będą przecież produkować masę danych. Big data pełną gębą, ale tylko wtedy, gdy uda się to uporządkować i nad tym zapanować.
