Świat produkuje coraz większą liczbę danych. W 2013 roku, każdego dnia na całym świecie wysyłanych jest 500 mln tweetów, a miesięcznie na Facebooku pojawia się 30 mld nowych wpisów – każdy zawierający informacje o zachowaniach i upodobaniach konsumentów.

Zbieraniem i analizą ‘Big Data’ – dużych zbiorów danych – interesuje się cały globalny przemysł, bankowość i handel. Przewiduje się, że coroczny wzrost rynku Big Data będzie wynosił około 40 proc. Zdaniem ekspertów firmy doradczej Deloitte analiza dużych zbiorów danych może być wykorzystywana nie tylko przez największe firmy, ale także przez średnich i małych przedsiębiorców. Kluczem do sukcesu jest jednak zadanie właściwych pytań biznesowych i odpowiednia selekcja danych do analizy.

Jak wynika z raportu „Digital Trends 2013” przygotowanego przez Deloitte oraz Allegro, globalny rynek Big Data w 2015 r. będzie wart 48 mld dolarów, czyli prawie pięć razy więcej niż w roku 2012. Powszechnie uważa się, że Big Data zasłużyła na przydomek ”Big”/„wielkie” ze względu na tzw. cztery V („4Vs”) tj.: Volume (ogromna liczba), Variety (duża różnorodność), Velocity (zawrotna szybkość pojawiania się danych i konieczność analizowania ich w czasie rzeczywistym) oraz Value (znacząca wartość).

Rozwój nowych narzędzi i metod analitycznych wiąże się przede wszystkim z potrzebą analizy rosnącej w bardzo szybkim tempie ilości produkowanych na świecie danych. Przykładowo, tylko sam Twitter generuje 12 TB (terabajtów) danych dziennie, a średnio aż około 200 TB wynosi wielkość danych, przechowywanych przez jedną amerykańską firmę zatrudniającą ponad 1 tys. osób. „Tylko w ubiegłym roku na świecie zainwestowano miliard dolarów w te spółki, które zajmowały się rozwiązaniami Big Data. Dotąd ten rodzaj analityki wykorzystywano głównie w telekomunikacji, instytucjach finansowych i handlu, ale nie ma żadnych przeszkód, by Big Data stosować właściwie w każdej gałęzi przemysłu i usług. Można w ten sposób zbadać choćby przyzwyczajenia, czy preferencje klientów czy dowiedzieć się, co się mówi w sieci o naszych oraz konkurencyjnych produktach” – mówi Dariusz Flisiak, dyrektor w dziale konsultingu Deloitte, lider zespołu Deloitte Analytics.

Jednym z pionierów Big Data na świecie, obok takich gigantów internetowych jak Amazon, Google czy eBay, była amerykańska sieć handlowa Wal-Mart. Firma przy pomocy dużych zbiorów danych zaczęła prognozować popyt na swoje poszczególne produkty, a także przewidywać sprzedaż nowowprowadzanych towarów na podstawie informacji pochodzących z Internetu. Sieci handlowe, w tym nawet marki luksusowe (m.in. Burberry), dzięki Big Data poznają preferencje klientów i śledzą efektywność łańcuchów dostaw. Niektóre źródła podają, że dzięki temu narzędziu sprzedawcy mogą podnieść swoje marże nawet o 60 proc. Również pracownicy takich firm jak Allegro czy eBay codziennie poświęcają mnóstwo czasu na analizę zakupów dokonywanych przez klientów. „Dzięki wykorzystaniu Big Data jesteśmy w stanie rozwijać na przykład efektywne systemy rekomendacyjne proponujące naszym klientom produkty i towary, którymi mogliby być potencjalnie zainteresowani” – wyjaśnia Paweł Klimiuk, rzecznik prasowy Grupy Allegro.

Z kolei instytucje finansowe, w tym banki w ten sposób budują szeroką wiedzę o klientach, ich preferencjach, wartościach, skłonnościach do zakupu produktów i pozwalają oferować im lepiej dopasowany produkt. I tak np.: bank proponuje klientowi kartę kredytową, gdy ten zaczyna podróżować lub usługi bankowości internetowej, wtedy gdy zaczyna korzystać z zakupów online. Kopalnią informacji o konsumentach: ich zwyczajach zakupowych, potrzebach, pasjach, kontaktach towarzyskich, a nawet miejscu przebywania są także media społecznościowe.

Przewaga dużych firm polega na tym, że mając ogromną liczbę użytkowników, posiadają odpowiednią wielkość danych porównawczych. Korzyściom wypływającym z Big Data nie oparł się nawet show-biznes. Decyzja firmy Netflix o inwestycji w produkcję serialu „House of Cards”, który przyniósł jej ogromny międzynarodowy sukces i wiele nagród, częściowo była oparta o analizę dużych baz danych.

Sukces analiz często opiera się o możliwość przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Dobrym przykładem są ubiegłoroczne Igrzyska Olimpijskie w Londynie. Zbierane dane, głównie opinie użytkowników mediów społecznościowych, były natychmiast poddawane analizie. Codziennie rano organizatorzy otrzymywali raport, który pozwalał im wszelkie niedociągnięcia skorygować najpóźniej do następnego dnia.

Big Data nie jest przeznaczona jedynie dla największych firm. Jest to narzędzie coraz bardziej dostępne także dla małych i średnich przedsiębiorców. Wystarczy skorzystać z informacji o wielkości sprzedaży i lokalizacji zakupów udostępnianych m.in. przez Factual. Co ważne nie wiąże się to z bardzo dużymi kosztami. Pomocą służą także takie serwisy jak Kaggle, który na całym świecie współpracuje z 60 tys. ekspertów, którzy specjalizują się w rozwiązywaniu problemów analitycznych.

Trzeba jednak pamiętać, że Big Data nie jest panaceum na wszystkie problemy. Przede wszystkim należy zdefiniować swoje potrzeby biznesowe, a pierwsze próby przeprowadzać ostrożnie i raczej na małą skalę. Często jest bowiem tak, że firmy starają się pozyskać zbyt dużo szczegółowych danych z różnych źródeł, podczas gdy większość z nich nigdy nie będzie wykorzystana. Duże pieniądze wydane na narzędzia analityczne i technologie potrzebne do dokonywania analiz nie są gwarancją sukcesu. „Bardzo niewiele firm rozumie, że siła i jakość Big Data mają niewielki związek z kupionymi narzędziami IT. Zamiast kosztownych inwestycji w infrastrukturę i gromadzenie ogromnych ilości danych firmy na początku powinny nauczyć się właściwie wykorzystywać dane już posiadane, a dopiero później stopniowo analizy uzupełniać np. o dane z sieci społecznościowych. Ponad wszystko należy pamiętać, że to wizja biznesowa powinna definiować, jakich danych i technologii potrzebujemy, a nie odwrotnie” – podsumowuje Dariusz Flisiak.