Big Data, życie w czasach Truman Show - NowyMarketing

zdjęcie: kadr z filmu The Truman Show

Big Data, bo tak nazywamy to zjawisko, ujawnia się pod wieloma postaciami zarówno jako dane strukturalne, liczbowe, związane z decyzjami biznesowymi, jak i niestrukturalne, czyli teksty, video, audio, e-mail, dokumenty i wiele innych. Waga informacji nie wynika ze sposobu ich pozyskania, ale z ich przydatności. Prawdziwa zaleta kryje się w możliwości skorzystania z wartości strategicznych danych, jakie niesie za sobą przeniesienie zawartych w nich informacji na grunt biznesowy.

Zobacz również

Analitycznie rzecz ujmując, używając tak ogromnej ilości danych, jaką organizacja gromadzi w ciągu kwartału, roku czy dziesięciolecia, firmy korzystają z odpowiednich narzędzi w celu opracowania oszczędzających czas i pieniądze strategii. Pozwala to podejmować bardziej wyważone decyzje. Mówiąc prościej, ten przeanalizowany ogrom danych, pozwala stworzyć oszczędne produkty i usługi, dostosowane do indywidualnych potrzeb każdego klienta.

Przypadek, który dostrzegł SAS, doskonale ilustruje zastosowanie Big Data w NBA, drużynie Orlando Magic. W rozmowie z wiceprezesem i szefem marketingu SAS Jimem Davisem, prezes Orlando Magic, Alex Martins utrzymywał, że to dzięki metodzie analitycznej, są świadkami zmiany całej struktury w swojej organizacji. Big Data pomaga im lepiej zrozumieć klienta. A co przez to rozumieć, zapamiętywać preferencje osobiste, by móc zaproponować klientowi „skrojone na miarę” rozwiązania. W branży, która w ogromnym stopniu posługuje się taktyką Moneyball, drużyny sportowe gromadzą kapitał za pomocą oferowania właściwym osobom i za odpowiednią cenę towarów, a co za tym idzie miejsc na trybunach. Alex Martins podkreśla, że dzięki wykorzystaniu Big Data są w stanie zmierzyć popyt na konkretne miejsca, a nie jak dotychczas tylko na sektory.

Okazuje się, że analityczne podejście nie tylko pozwala uzyskać cenne informacje na temat tego, jak utrzymać równowagę pomiędzy podażą, a popytem. Big Data może również skutecznie dotrzeć do pierwotnej przyczyny niedociągnięć i błędów w zakresie świadczonych usług. Kiedy w 2011 roku UPS rozpoczynał swoją akcję mającą na celu zaoszczędzenie przez każdego z kierowców jednej mili dziennie, metoda analityczna Big Data mająca na celu podniesienie efektywności i optymalizację tras, nazwana ‘On-Road Integration Optimization & Navigation’ (ORION), przyniosła zdumiewające wyniki.

#PolecajkiNM cz. 4: narzędzia pracy jutra, człowiek vs. AI, Mapa Trendów 2024, ranking blogów e-commerce 2024

Słuchaj podcastu NowyMarketing

(O obu przypadkach można przeczytać tutaj)

Przykłady wykorzystania analizy danych można piętrzyć. Burmistrz Nowego Jorku, Michael Bloomberg powołał do życia specjalny zespół zajmujący się Big Data. Wszystko zaczęło się od zainicjowania specjalnej linii telefonicznej, za sprawą której każdy mieszkaniec miasta dzwoniąc pod 311 mógł zgłosić ewentualne zakłócenia porządku publicznego, przestępstwa czy nieczystości na ulicach. Krokiem dalej stała się analiza zebranych z sieci danych. Badanie informacji miało za cel doprowadzić do efektywniejszego zarządzania problemami miejskimi. Pozyskane wiadomości między innymi usprawniły sektor komunikacji miejskiej i poprawiły bezpieczeństwo. Oznacza to, że miasto może stosować politykę w oparciu o rzeczywiste, a nie oderwane od realiów założenia.

Przykłady na wykorzystanie ogromnej bazy danych publikowanych codziennie w Internecie można znaleźć również na naszym rodzimym rynku. Na zlecenie jednego z Urzędów Miejskich, Sentione monitoruje zapytania i problemy związane z komunikacją publiczną. Tutaj kluczowym jest aspekt wizerunkowy, ale także informacyjny. Dzięki aktywności specjalnie przeszkolonego zespołu w Urzędzie Miejskim, sprawdzającemu i publikującemu wiadomości na portalach społecznościowych, liczba negatywnych komentarzy związanych z transportem miejskim spadła z 7,15% w 2012 roku do 5,9% w 2013, pozytywnych zaś wzrosła z 2,5% do 4,3%. A co najważniejsze udało się skrócić czas reakcji odpowiedzi na zapytania mieszkańców umieszczane w internecie i mediach społecznościowych.

Kilka lat temu, Google, przeanalizował 50 milionów najbardziej popularnych słów kluczowych, które Amerykanie wpisywali w wyszukiwarkę. Google porównywał je z federalnymi statystykami dotyczącymi zdrowia. Dzięki analizie wyszukiwanych symptomów chorobowych oraz lokalizacji H1N1, udało im się określić gdzie prawdopodobnie uderzy następna fala choroby. Podobne możliwości daje monitoring Internetu, co potwierdza jeden ze zbadanych przypadków. Zastosowano śledzenie prawdopodobieństwa zatrucia pokarmowego za pomocą wiadomości wysyłanych za pomocą Twittera. Okazuje się, że analizując treści publikowane na portalach społecznościowych, tzw. tweety oraz check-in’y, można przewidzieć prawdopodobieństwo zatrucia pokarmowego. System monitoringu, oparty o odpowiednie algorytmy, okazał się przydatny dla departamentu zdrowia, który mógł w bardzo szybki sposób reagować i wysyłać kontrole do restauracji cieszących się złą sławą na portalach społecznościowych.

Wielką bazę danych postanowiła wykorzystać także firma Wonga.com, brytyjskie przedsiębiorstwo oferujące pożyczki krótkoterminowe. Zamiast analogicznie do banków, zatrudnić analityków kredytowych, w firmie zatrudniono kilkunastu informatyków i osób specjalizujących się w analizie danych. Za pomocą analizy danych, badają oni wiarygodność potencjalnych klientów. To bardzo nowatorskie podejście w branży finansowej. W Polsce firma działa od niedawna, jednak po kilku latach na rynku angielskim Wonga chwali się, że blisko 85% pożyczek zostało spłaconych, wobec czego ich system jest bardzo efektywny.

Wydaje się oczywiste, że Big Data wpływa na zmiany modeli organizacyjnych niezależnie od sektora, w jakim działa firma. IBM szacuje, że każdego dnia powstaje 2,5 kwintyliona bajtów danych — jest ich tyle, że 90% danych istniejących obecnie na świecie powstało w ciągu ostatnich dwóch lat. Jak wynika z danych Sentione, co rok podwaja się liczba opinii publikowanych na portalach społecznościowych w Polsce. W 2013 opublikowano na Facebooku o 118% więcej komentarzy niż w 2012. Analogicznie na Polskim Twitterze liczba komentarzy wzrosła z 2012 na 2013 rok o 1073%, zaś na Instagramie o 1897%.

Jako, że ilość tworzonych danych będzie przyrastała w nadchodzących latach, organizacje zajmujące się proaktywnym zbieraniem tych potężnych informacji, a jednocześnie pozostające na bieżąco z najnowszymi trendami w kulturze, mogą liczyć na sukces. A te, które tego nie robią, mogą się nagle znaleźć daleko w tyle.

Autor: Kamil Bargiel, CEO Sentione