Roditeljstvo nije lako ni brzo mjerljivo ulaganje

Reviewa pokazalo je da su tvrtke koje se koriste podacima i iz njih crpe korisne informacije profitabilnije i da rastu brže od onih koje to ne čine. Prema tom istraživanju, one koje kopaju dublje po ‘velikim podacima’ postižu pet-šest posto veći profit od konkurencije.

Stoga ‘big data’ (ili, na hrvatskom, veliki podaci) izazivaju sve više interesa korporacija i vlada. Za početak, zašto su ti podaci veliki? Odgovor je 4 V (engl. volume, variety, velocity, value). Riječ je o golemoj količini podataka koja se stvara svaki dan (volume). – Od početka civilizacije do 2003. stvaralo se pet eksabaja (pet milijuna megabajta) podataka. Danas ih se toliko stvori svaka dva dana – rekao je Eric Schmidt, predsjednik Uprave Googlea. Ti su podaci raznovrsni (variety): od onih s društvenih mreža, kreditnih kartica, medicinskih uređaja, senzora, barkodova do onih iz GPS sustava i raznih drugih izvora. Nastaju nevjerojatnom brzinom (velocity) i omogućuju ostvarivanje vrijednosti (value), tj. profita. Zbog sve te četiri dimenzije zovu se ‘big data’.

• Veliki volumeni podataka dolaze iz različitih izvora strukturiranih i nestrukturiranih podataka, a to su svakako mobilne komunikacije, socijalne mreže, internetski dokumenti, kontaktni centri, interne i eksterne baze podataka i slično. Ovisno o prirodi posla kojim se organizacija bavi, različiti su scenariji iskorištavanja paradigme ‘big data’ za povećanje prihoda i dobiti. Neki su primjeri scenarija analiza ponašanja i očekivanja klijenata te slijedom toga predviđanje ponašanja, kao i marketing utemeljen na lokaciji, analiza kvalitete usluge u stvarnom vremenu i slično – kaže Marinko Žagar, direktor Sektor za razvoj i integraciju aplikativnih rješenja u Combusu.

Industrije koje će sigurno najviše profitirati od rješenja ‘big data’ one su čije poslovanje dolazi u doticaj s velikom količinom raznovrsnih podataka, poput telekomunikacijskih operatera, te one koje treba analitika u realnom vremenu radi marketinga, poput trgovačkih lanaca, ili radi sprečavanja zloporabe, kao što su tvrtke iz financijskog sektora i organizacije koje se bave nacionalnom sigurnošću.

No ‘big data’ nije orijentiran samo na jednu industriju jer se zahvaljujući njemu može osmislići personalizirana i cjenovno prihvatljiva ponuda u stvarnom vremenu i predvidjeti korisnikove potrebe u bilo kojoj industriji. Također, to ne znači da manje i srednje tvrtke nisu potencijalne korisnice jer upravljanje bilo kojim biznisom može biti učinkovitije, a profit veći ako se crpe korisne informacije iz podataka koji nas okružuju.

• Koncept ‘big data’ zasniva se na velikom volumenu podataka koji su danas dostupni tvrtkama, a nisu bili iskorišteni za povećanje prihoda i dobiti. Kad govorimo o velikom volumenu, podrazumijevaju se terabajti ili petabajti podataka, koje sadašnja tehnologija ne može obraditi u stvarnom vremenu. Manje tvrtke, koje nemaju izazov zbog tolikih količina podataka, također se mogu suočiti s istim problemom ako se volumen podataka koje žele analizirati poveća za nekoliko desetaka ili stotina puta u odnosu na standardni volumen podataka koje procesiraju – kaže Žagar.

U svijetu su najveći korisnici tehnologije ‘big data’ tvrtke koje proizvode i obrađuju najviše podataka: Google, Facebook, Twitter, Yahoo, Amazon. – Njihovi stručnjaci imali su ključne uloge u razvoju sadašnjih ‘big data’ platformi. U Americi već danas svi veliki telekom i financijske institucije rabe ‘big data’ u poslovanju, a sve ih je više i u Europi, ponajprije velikih telekoma. U Hrvatskoj su HT i Vipnet po prirodi industrije prvi kandidati koji su već započeli aktivnosti u tom smjeru, a uskoro se može očekivati da će tim putem krenuti i velike banke i Agrokor – kaže Dražen Oreščanin, predsjednik Uprave Poslovne Inteligencije, tvrtke koja trenutačno ima pet aktivnih projekata na tom.

Analiziranjem velike količine podataka koji se prikupe o kupcima karticama lojalnosti, online i na slične načine trgovački lanci nastoje što bolje ciljati određene skupine kupaca i osmislići personalizirane ponude. Radi boljeg ciljanja kupaca podaci s kartica lojalnosti kombiniraju se i s onima koji se prikupljaju u komunikaciji o proizvodu na društvenim mrežama. Primjer je analiza podataka koja obuhvaća socijalne mreže i internetske forume o zadovoljstvu kupaca novim proizvodom. Osim toga, senzorom se može pratiti sve što kupac gleda u trgovini i zatim izravno na mobitel poslati poruka o proizvodu.