Da biste bili podatkovni znanstvenik, nije dovoljno biti stručnjak za podatkovne baze, trebate imati i druge talente. Osim baza podataka ti znanstvenici moraju razumjeti druge vrste podataka, npr. video, Facebook i Twitter ‘feedove’, komunikaciju e-poštom…
-
Radite s mnogo korisnika diljem svijeta, u kojoj je fazi ‘big data’ danas globalno? – Još smo u ranoj fazi razvoja. Neke zemlje, poput Japana, znatno su naprednije jer već godinama razvijaju mobilni biznis, jake su u uporabi društvenih medija, imaju tri do četiri mobilna stanovnika. Kina je pak vrlo zanimljiva zbog svoga brojnog stanovništva, a i SAD je odmaknuo u uporabi rješenja ‘big data’. Prirodni su korisnici veliki maloprodajni lanci, telekomunikacijske tvrtke, banke i sl. Tvrtke poput Walmarta i Amazona snažno sudjeluju u tome jer stvaraju goleme količine podataka i imaju mnogo korisnika. Za njih je analiza podataka koje skupljaju online i u svojim prodavaonicama vrlo korisna jer tako mogu prilagodavati prodaju prema individualnim kupcima i/ili skupinama. U SAD-u ‘big data’ postaje važan svim velikim tvrtkama. Osim tih sektora zdravstvo je područje u kojem se to često primjenjuje.
-
Kakva je situacija u Europi, imate li primjer projekta? – Potražnja u Europi raste, posebno u istočnoj, gdje i ekonomije imaju više prostora za rast. Primjećujemo da se podaci sve više shvaćaju kao vrijedan izvor. Europa je raznolik kontinent: u Ujedinjenom Kraljevstvu snažna je finansijska industrija kojoj su zanimljivi veliki podaci, napredne su zemlje poput Poljske i Mađarske. U zdravstvu mnogih europskih država ima projekata povezanih s ‘big data’ jer se u tim sustavima godinama prikupilo mnogo podataka. To je područje klasičan primjer sustava s višestrukim izvorima podataka, od pacijenata, liječnika, bolnica, farmaceuta do osiguravatelja. Sad se ti podaci mogu upotrebljavati za poboljšavanje usluga.
-
Kako sadašnji korisnici koriste rješenja ‘big data’? U čemu im konkretno pomažu? – Dobar je primjer financijski sektor. Primjerice, kartične kuće koriste se time za sprečavanje prevara. Maloprodajni lanci nastoje iskoristiti podatke prikupljene karticama lojalnosti s onima koje prikupe online. Npr. ako pojedinac pretražuje internet i gleda različite proizvode, trgovački lanci to mogu iskoristiti za online prodaju. Komunikacija o proizvodu na društvenim mrežama i podaci s kartica lojalnosti kombiniraju se da bi se bolje ciljali kupci. Primjerice, da bi smanjio broj onih koji na Amazonu kupuju proizvode koje su vidjeli u njegovim prodavaonicama, lanac elektroničke opreme Best Buy kombinira iskustvo kupca u prodavaonicama i ono s online ponudama. Senzorom može pratiti što gledate dok ste u prodavaonicama i zatim vam šalje ponudu izravno na mobitel, primjerice: ‘Primijetili smo da gledate taj proizvod u našoj trgovini, kod nas ga možete kupiti online povoljnije nego na Amazonu.’ Isto načelo može se primijeniti na bilo koji maloprodajni lanac. U konceptu ‘big data’ moguća je integracija svih sustava s podacima s društvenih mreža. Kombinacijom tih rješenja i prednosti koje donosi pristup u oblaku omogućuje se svakomu u poslovanju da analizira goleme količine podataka.
-
Što je s telekomima? – Telekomi su vrlo zanimljivi jer mogu proučavati kako se njihova korisnička baza koristi svojim telefonima, mogu procijeniti kad će njihovi korisnici prijeći drugom operatoru i aktivno nastupati prema njima. To je jedan način na koji se mogu koristiti ‘big datom’. Međutim, telekomi mogu i prodavati podatke koje imaju, a imaju ih mnogo. Mogu ih grupirati po kategorijama i prodavati, npr. trgovačkim lancima koje zanima što ljudi gledaju na svojim telefonima, kakvi su trendovi itd. Za telekome to može biti dodatni izvor prihoda. Budući da u pravilu imaju jake podatkovne centre, mogu nudit podatak kao uslugu (engl. data as a service, nap. a.). Veliki telekomi u SAD-u ‘big data’ već primjenjuju u praksi na sva tri načina: proučavaju ponašanje svojih korisnika, prodaju informacije koje prikupe i nude podatkovnu platformu. HP radi s mnogim telekomima na tom području.
