We had a dream, Big (Data) dream

We had a dream, Big (Data) dream

Mieliśmy sen. Piękny sen. Śniła nam się cyfrowa Polska. Polska, w której Maciej Orłoś z Teleexpressu na jednym oddechu wylicza praktyczne zastosowania Big Data.

Zdjęcie royalty free z Fotolia

Halo, bileciki do kontroli!

Pełną treść dostaniesz bez grosza,
ale musisz być w naszym newsletterze.

Raz, raz, wpisywać e-mail. Tylko prawdziwy, bo sprawdzę!

partner technologiczny: GetResponse

Polska, w której Dorota Wellman głaszcze nas po główkach w Dzień Dobry TVN i rozkoszuje się naszą opowieścią o skutkach lawinowego rozrastania się danych w Internecie i palącej potrzebie ich analizy. Polska, w której firmy monetyzują zgromadzone przez siebie Big Data, a losowy internauta dostaje w sieci tak dobraną reklamę, że na jej widok mlaszcze z zadowolenia zamiast się dąsać. Śniło nam się, że Big Data stało się gorącym tematem nie tylko mediów marketingowych i IT, ale całego świata dziennikarskiego: od „Pani Domu”, przez „Farmera”, „Kulturystę” i „Egzorcystę”.

Pobudka

…a później budzimy się i już na jawie dopada nas myśl, która jak kubeł zimnej wody wylewa nam się na głowę: głupcy! Poza kumatymi inwestorami giełdowymi, poza czcicielami trendów, poza wąskim światkiem geeków oraz nowo-technologicznych dziennikarzy, poza fanami serialu „Big Bang Theory” – cała ta wasza „Big Data” na zawsze skazana jest na getto IT. Ten temat nigdy i u nikogo nie spowoduje rozszerzenia źrenic ani szybszego bicia serca. „Nigdy, nigdy, nigdy” – kracze nam w głowie głos, jak kruk z opowiadania Poe. Czy bolejemy nad tym stanem rzeczy? Chciałoby się wykrzyknąć: hell no! Prawda jest jednak taka, że trochę nas to boli. Fakt: na pierwszy rzut oka „analityka Big Data” pod względem konsumenckim brzmi równie emocjonująco, co olimpiada w grzybobraniu i expose premiera Burundi.

„Big co? Panie, to się nie klika! Nie bierzemy, nie ma mięsa”. No nie klika się. Choć mięso jest.

Co innego się teraz klika! Content się Panie klika. Jeszcze kilka tygodni temu Polaków elektryzowała walka o wyborcze koryto. Prezydent Komorowski otwiera wirtualną autostradę, przywracając nadzieję w przepełnione „bulem” serca mieszkańców. Klik. Mama Andrzeja Dudy zbiera synowi podpisy na uczelni. Klik. Główny pasażer Korwin One chce sprzedać Parlament Europejski i „zrobić tam burdel”. Klik. Paweł Kukiz marzy by zostać biało-czerwonym Putinem. Klik. Magdalena Ogórek... – klik, klik, klik. Trybson i Elizka ochrzczą dziecko – klikn. Tylko Adam Jarubas i Big Data się nie klikają.

Big Data – baking soda epoki cyfrowej

Wielu internautów odpada już przy pierwszym czytaniu. Wystarczy wpisać w tytule: „Big Data…” – i zewsząd rozlega się chrapanie. Może do każdego artykułu dla mediów lifestyle’owych powinniśmy dodawać komplet pościeli z kory albo chociaż mięciutkiego jaśka?

Słuchajcie uważnie, bo dwa razy nie będziemy powtarzać. Big Data jest sexy. Jest jak Charlize Theron, tylko że z filmu Monster. Pod całą tą skorupą make-upu, czyli medialnych stereotypów i niezrozumiałej niechęci („nie klika się”) – kryje się „pure beauty”, Charlize Theron jak ją Pan Bóg stworzył. Mamy dowody na to piękno. Nie, nie chodzi nam o zdjęcia Charlize w stroju Ewy. Chodzi nam o czyste piękno Big Data.

Piękno, w którego tworzeniu uczestniczymy wszyscy. „Wszyscy” znaczy: nie tylko ludzie. Rzeczy, rośliny i zwierzęta również. Każdy dokłada swoje szkiełko do cyfrowego witraża naszej epoki.

Epoka Big Data

„Żyjemy w epoce cyfrowej”. Media wałkują to już od jakiegoś czasu niemal tak dokładnie, jak walec za plecami PBK (Prezydenta Bronisława Komorowskiego) wałkował piach na wirtualnej obwodnicy Inowrocławia. Epoka cyfrowa to nie slogan – to fakt. W 2018 roku co drugi człowiek będzie internautą – twierdzi eMarketer. Z roku na rok ilość danych w sieci rozrasta się o jakieś 40%. Oracle podaje wymowne statystyki: Internet w 2020 roku będzie dziewięć razy większy niż obecnie. Do tego czasu wygenerujemy ponad 45 Zettabajtów danych – to aż o 44 razy więcej niż w 2009 roku. IDC przelicza, że na jednego mieszkańca ziemi przypadnie wówczas tym samym ponad 5,2 GB danych.

Zieeeeeew. Nuda Panie. Co to oznacza PRAKTYCZNIE?

Praktycznie? Praktycznie toniemy w cyfrowym potopie danych. W każdej sekundzie na YouTube 800 mln użytkowników dodaje godzinę nowych filmów. Na Facebooka co godzinę przesyłanych jest blisko 10 mln nowych fotografii, a każdego dnia jego użytkownicy dokonują blisko 3 miliardów rozmaitych aktywności: od komentarzy po udostępnienia i kliknięcia „lubię to”.

Jeszcze nie dotarło?

Informatyczna eksplozja, jaka nastąpiła na przełomie wieków XX i XXI, całkowicie przedefiniowała ramy naszej rzeczywistości. Jeszcze 30 lat temu, gdy nikt nie słyszał o „Big Data”, raptem 6 proc. materiałów światowej kultury było zdigitalizowanych. Dziś digitalizujemy coraz większe połacie życia. Załóżmy, że przeczytanie tego tekstu ze zrozumieniem zajmuje kwadrans. W tym czasie Internet rozrośnie się o jakieś 20 biliardów bitów danych. Analogową równowartością tej liczby byłyby wszystkie dzieła składające się na kanon światowej literatury. Jednak „Big” w Big Data nie oznacza tylko tego, że danych jest naprawdę DUŻO, lecz również to, że są one naprawdę WAŻNE dla współczesnego świata, biznesu i najszerzej – życia.

Dołożyliśmy swoją cegiełkę przy wdrażaniu Big Data na polskim rynku, gdy wiele innych biznesów mówiło jeszcze na nią „bubu”. Stworzyliśmy największe w tej części Europy: silnik behawioralny oraz platformę do e-mail marketingu w modelu RTB. Przez te kilka lat spędzonych na wpatrywaniu się w dane i obmyślaniu algorytmów, posiedliśmy już umiejętność widzenia jak Neo z Matrixa. Patrząc na Big Data nie widzimy już liter i liczb – widzimy pragnienia, potrzeby, indywidualności. Widzimy Big Data w kolorze, a raczej w kolorach. Moglibyśmy chyba powiedzieć: „We see digitized people”.

Zamuuuulanie Big Data

Dziś nawet krowy generują dane. Poważnie. Łaciate wysyłają SMSy do rolników dzięki jajogłowym inżynierom danych z francuskiego instytutu Biopic. Francuzi opracowali tzw. biochipy, które – po wszczepieniu do organizmu zwierzęcia – mogą regularnie informować o stanie zdrowia krów czy terminach porodów. Dzięki apkom w smartfonach hodowcy dokładnie wiedzą, co słychać w oborze i jak dziś pójdzie proces inseminacji.

Big Data pozwoli nam odetchnąć świeżym powietrzem. Analityka danych zapuściła bowiem ostatnio korzenie w botanice. Naukowcy z Trinity College w Dublinie stworzyli bazę danych (COMPADRE Plan Matrix), dokumentującą informacje o blisko 600 gatunkach roślin na świecie, dzięki której cyfrowo przetestowali zachowania roślin na pięciu różnych kontynentach, w różnych kombinacjach. Po co? Chcą w ten sposób odpowiedzieć na pytanie: które gatunki roślin spełniają krytyczne funkcje w rozwoju naszego ekosystemu, a przede wszystkim: które będą w stanie zapewnić wyżywienie dla miliardów ludzi?

Wreszcie – Big Data rzeczy. Lodówki, chłodziarko-zamrażarki, telewizory, smartfony, zegarki, a nawet samochody i całe miasta (smart cities) – wszystkie generują dziś dane hurtowo. W „Internecie Rzeczy” (The Internet of Things) zaczyna robić się tłoczno. Według szacunków Cisco do 2020 roku będziemy mieć do czynienia z blisko 50 miliardami smart-przedmiotów codziennego użytku. Gartner jest o wiele bardziej ostrożny i redukuje tę liczbę o połowę, mówiąc o 26 mld urządzeń. Co piąte z nich ma dostarczać swojemu producentowi cennej wiedzy o zachowaniach i preferencjach konsumentów, czyli generować Big Data, pozwalając usprawniać funkcjonalność sprzętu czy choćby redukować koszty zużycia energii.

Myślisz, że Big Data nie uratuje Ci życia? Mylisz się. Dziesiątki rozproszonych sensorów podłączonych do sieci zoptymalizują ruch w miastach, dostarczą danych o stanie technicznym kluczowych elementów wind, maszyn pracujących w ciężkich warunkach czy samochodów.

Może i Big Data nie ratuje świata przed totalnym zniszczeniem. Z pewnością jednak sprawia, że jest on lepszy. Richmond w stanie Virginia – to właśnie tam analityka wielkich zbiorów danych pełni funkcję „nocnego stróża prawa”. Badacze danych na bieżąco doszukują się sensu w strumieniu Big Data, sygnalizując funkcjonariuszom służb porządkowych możliwe zagrożenia naruszenia prawa oraz dopasowując do tych zagrożeń potencjalnych podejrzanych.

Dlatego nic dziwnego, że takich badaczy szuka dziś CIA. Chcecie? Guglujcie, a będzie Wam dane. Do wzięcia jest dobra kasa: $61,444 – $139,523.

Mieliśmy koszmar

W nocy śnią nam się różne rzeczy. Koszmary też. Mieliśmy koszmar. Koszmar, przy którym zapociliśmy jaśka i pościel z kory, i obudziliśmy się z krzykiem w środku nocy. Śniła nam się analogowa Polska. Polska, w której – mimo dostępności nowych technologii – biznes nie przechowuje danych w chmurze obliczeniowej, tylko w firmowych piwnicach lub w pamięci pani Zosi. Polska, w której nikt nie korzysta z e-deklaracji, lecz cierpliwie stoi z kwitkiem do niezatapialnej barki zwanej ZUS-em. Polska, w której telefony służą tylko do dzwonienia i pisania SMSów. Polska, w której internauta psioczy pod nosem, ponieważ zewsząd bombardują go masowe reklamy, próbujące na raz sprzedać mu wiagrę, slim fast, kwintal trocin i laktowagosan, bo o targetingu, reklamach spersonalizowanych czy silniku behawioralnym żaden marketer nie słyszał.

Polska, w której nikt nie wie, co to takiego to „Big Data”.

„Big co? Panie, to się nie klika! Nie bierzemy, nie ma mięsa”.

 

Piotr Prajsnar
CEO Cloud Technologies

CEO największej platformy Big Data w tej części Europy. Absolwent SGH i PJWSTK w Warszawie. Doświadczenie zdobywał w Microsoft Polska. Specjalizuje się w nowych technologiach dla rynku reklamy internetowej. Koncentruje się na wykorzystaniu danych oraz zastosowaniu maszynowego uczenia w reklamie internetowej. Dostrzega znaczny potencjał w systemach umożliwiających automatyzowany zakup oraz integrację mediów. Tłumacząc skomplikowane algorytmy, które tworzy, mówi, że to czym się zajmuje można zamknąć w trzech słowach: Big Data Marketing.

Łukasz Kapuśniak
Chief Big Data Officer w Cloud Technologies

Tworzy mechanizmy umożliwiające zbieranie, segmentację i skuteczne wykorzystanie dużych zbiorów danych na potrzeby marketingu i sprzedaży wszystkimi kanałami online. Wcześniej jako Product Manager w AdPilot był odpowiedzialny za tworzenie koncepcji i wprowadzanie na rynek reklamy online produktów z zakresu retargetowania, pretargetowania audience i innych realizowanych w modelu RTB. Jego metodologia opiera się o połączenie umiejętności behawiorysty i matematyka.

Komentarze

Polecane

Dzięki, link został przesłany

Zamknij

Serdeńko!
Lubisz już nasz fanpage?

Wystarczy kliknąć:

zobacz nasz fanpage >> Zamknij

Niech zapisze się
do newslettera!

Zostaw e-mail
i powolutku strzałeczka na guziczek!

Zamknij