Analiza danych może stać się podstawą gospodarki

Co to takiego Big Data? Podobnie jak w życiu codziennym, czyli "w realu", zostawiamy za sobą ślady, tak samo dzieje się w Internecie. "W realu" zostawiamy ślady w kamerach monitoringu miejskiego, galeriach handlowych, sklepach, instytucjach publicznych i gdy wyrzucamy rachunki do śmietnika. Zostawiamy też ślady zapachowe i wiele innych tropów.

W Internecie jest podobnie - choćby ciasteczka, czyli cookies, odnotowują naszą aktywność na stronach - sklepów internetowych, portali informacyjnych itp. W ten sposób rosną zbiory danych, które można odzyskać, jak paragony wyrzucone do śmieci.

Sami zresztą dodajemy dane do sieci bez liku i z własnej woli - na portalach społecznościowych, w mailach, w komentarzach pod informacjami. Koncern informatyczny IBM obliczył, że na Facebooku codziennie ludzie zamieszczają 100 terabajtów swoich danych. Przypomnijmy - terabajt to 10 do 12 potęgi, czyli tysiąc gigabajtów. Ludzie codziennie wysyłają 294 miliardy maili. Na Twittera wrzucamy każdego dnia 230 milionów wpisów.

Według danych IBM, jeszcze z początku tego roku, na serwerach i w chmurach tworzących globalną sieć zgromadzone zostało 2,7 zetabajta danych. Zetabajt to miliard terabajtów. Oprócz tego ogromne zbiory naszych danych mają banki. Wiedzą o każdej naszej transakcji, każdym zakupie i miejscu, gdzie go dokonujemy. Choć właśnie z tym mają problem. Nie jest pewne, czy rzeczywiście "wiedzą".

Bo choć mają dane, nie znaczy to wcale, że mają wiedzę. Tym właśnie jeszcze charakteryzuje się niewyobrażalnie wielki świat Big Data. Wszystkie dane są nieuporządkowane, czyli mówiąc językiem analityków - nieustrukturyzowane. Ale nie znaczy to, że nie można z nich wyciągać wniosków. Kłopot polega na tym - jak to zrobić. Wszyscy już wiedzą, że analiza Big Data to klucz do biznesu przyszłości. Mało kto zdaje sobie jednak sprawę, jak go używać i który klucz pasuje do właściwego zamka. 

- Big Data to podstawa rewolucji przemysłowej 4.0 - mówił na Kongresie 590 Aleksander Popończyk z Polskiego Towarzystwa Gospodarczego.

Wyścig gromadzenia danych już trwa. Na razie techniki ich analizy są dość proste i mało zaawansowane. Firmy analizując dane o zachowaniach klientów, dowiadują się, czego oni oczekują i potrzebują. Kłopot polega na tym, że nie wszystkie dane da się przypisać do konkretnej osoby, tak żeby spersonalizować dla niej ofertę. Krążą legendy o wielkich i powodujących skandale obyczajowe wpadkach, kiedy to dane o klientach i ich preferencjach używane były nieostrożnie i nieporadnie. 

- Kluczowa jest umiejętność właściwego odczytywania danych. Dane wymagają kontekstu, bez personalizacji są niewiarygodne - mówił Paweł Poleński, prezes firmy informatycznej Space Digital.

- Za pomocą Big Data można osiągnąć to, co poprzez ankiety i badania marketingowe. Warunkiem jest informacja dobrej jakości - dodał Wojciech Zatorski, wiceprezes firmy informatycznej Braintri.

Najczęściej analiza danych stosowana jest przez sprzedawców, a zwłaszcza przez sklepy internetowe. A już widać, że handel przenosi się do Internetu. Firma badawcza IDC szacuje, że w 2020 roku transakcje w Internecie wyniosą 450 mld dolarów dziennie. Wygrywać będą ci, którzy swoim klientom dadzą lepsze oferty.

- Bez inwestycji w dane i wiedzę małe sklepy nie mają szans z Amazonem - mówił podczas Kongresu Adam Marciniak, wiceprezes PKO BP.

Big Data to rzecz jasna nie tylko dane zebrane na temat klientów. To także dane o rzeczywistym świecie pozyskiwane w sposób cyfrowy. Jedna z nawigacji używanych na smartfonach działa w taki sposób, że rejestruje wstrząsy urządzenia podczas jazdy autem. W ten sposób zidentyfikować można, gdzie są dziury w drodze.  

- Służby drogowe zaczęły już z nimi współpracować - mówił Marek Bosak, dyrektor w firmie pożyczkowej Vivus.

Tymczasem zaledwie 6 proc. polskich firm w swoim biznesie wykorzystuje analizę danych. W wykorzystaniu Big Data Polska zajmuje odległe 24 miejsce w Unii.

- To potencjał całkiem niewykorzystany - mówi Adam Marciniak.

- To jest drogie. Kilkunastoosbowa firma nie zatrudni analityka, a bez tego nie będzie miała szans już za kilka lat - dodaje.

Problem polega także na tym, że analityków danych jest niewielu. Nawet wydziały informatyczne nie kształcą w takim zawodzie. Nawet w USA brakuje ok. 150 tys. ludzi tej profesji, a firmy szukają ich jak ze świecą. Analityka danych to profesja niezwykle trudna.

- Muszą mieć kompetencje socjologiczne, psychologiczne, matematyczne - mówił Paweł Poleński.

Ale nie tylko. Analityka danych polega na porządkowaniu ich w odpowiednie struktury, a następnie badaniu zależności i powiązań między nimi. Takie zależności zapisywane są w postaci matematycznych algorytmów. Potem algorytmy już same "przeczesują" sieć. Co się stanie, jeśli pewne zależności zostaną błędnie ustalone podczas tworzenia algorytmu?

- Błędnie ustawione algorytmy oznaczają błędne decyzje, np. kredytowe - ostrzega Grzegorz Kurdziel, członek zarządu Poczty Polskiej.

Algorytmy mogą też spełniać pewne, niekoniecznie etyczne zadania. Aleksander Popończyk podaje czysto teoretyczny przykład mogący mieć zastosowanie w medycynie. W przyszłości algorytm można będzie wykorzystywać do tego, aby dobrać terapię wydłużającą życie pacjenta albo minimalizującą ból. Ale można ją też użyć do obniżania kosztów terapii. Od kogo to będzie zależeć? Od informatyka, lekarza, ubezpieczyciela czy od ministra zdrowia? Tego nie wiemy, a zagrożenie jest oczywiste.

Zagrożenia związane z wykorzystaniem Big Data wiążą się też z zarządzaniem informacją - uważa Wojciech Zatorski. Tylko że tych informacji jest bez porównania więcej niż wszystkich zgromadzonych do tej pory na nasz temat w postaci papierowej. O informacje i jej wykorzystanie będzie bardzo ostra konkurencja.

- Informacja zawsze stanowiła o przewadze konkurencyjnej - dodaje wiceprezes Braintri.

O dostęp do informacji będą rzecz jasna walczyć także przestępcy. Mogą ją wykorzystać do kradzieży tożsamości, kradzieży pieniędzy z banku, a nawet do dokonywania przestępstw "na rachunek" osoby, której cyfrową tożsamość ukradli. Aleksander Popończyk podaje jeszcze jeden przykład. Przestępca może wykorzystywać dane policji służące do kierowania patroli w miejsca najbardziej zagrożone. Oczywiście po to, żeby patrole go omijały. Nie wiadomo więc, jakie będą skutki korzystania z analizy Big Data. Ale pewne jest, że wszyscy chcą te zasoby wykorzystywać do swoich celów.

Jacek Ramotowski