Donald Trump vs analityka
biznesowa – trendy BI w 2017

Artykuły eksperckie | 31.01.2017 | Czas czytania: 4 minuty

Szacuje się, że aż 91% faktów z kampanii wyborczej Donalda Trumpa mijało się z prawdą (dane organizacji FactCheck). Skala tego zjawiska powoduje, że dementowanie nieprawdziwych informacji przestało być skuteczne, bo takie przekazy toną w morzu memów, twittów, chwytliwych tytułów i bezrefleksyjnie udostępnianych postów. Nic więc dziwnego, że Oxford Dictionaries ogłosił post-prawdę (ang. post-truth) słowem roku 2016. W szerszym, nie tylko politycznym ujęciu, wynikać to może ze zjawiska data-pollution, czyli zanieczyszczenia danymi. Tak jak polskie miasta duszą się w smogu, tak wirtualna rzeczywistość dusi się od nadmiaru informacji. Eksperci firmy Qlik twierdzą, że jest to zjawisko tak dotkliwe, także w biznesie, że będzie wyznaczało trendy technologiczne w najbliższych latach. Przynajmniej w zakresie Business Intelligence. Rok 2017 ma być więc początkiem walki z data-analfabetyzmem – walka ta ma na celu upowszechnienie umiejętności „czytania danych”, ich analizy, weryfikacji oraz selekcji. Pozostałe trendy na 2017 rok to: Big Insights, analityka biznesowa oparta na kontekście, a także coraz szersze wykorzystywanie przez pracowników wszystkich szczebli narzędzi do analizy danych.

Data-pollution

Dla analityków szacunki dotyczące przyszłości są zatrważające. W 2018 roku aż 80% przechowywanych danych będzie zupełnie bezużytecznych, nie będzie też możliwości ani sensu ich przetwarzania. Jest to bezpośrednio związane ze wspomnianym już zjawiskiem data-pollution. Infrastruktura do przechowywania danych jest tania i szeroko dostępna, firmy produkują więc coraz większe ilości bajtów – niestety ich wartość jest wątpliwa. Ich zbieranie jest często sztuką dla sztuki, bez celu i strategii, w myśl zasady, że kiedyś mogą się przydać. Powoduje to, że nawet cenne dla firmy informacje giną w czarnej dziurze bazy danych. Sytuacji nie ułatwia też coraz szersze zastosowanie IoT, czyli Internetu Rzeczy. Jak każda świetna idea, która pierwotnie miała służyć dobru ludzkości (ekonomiczne i ekologiczne domy czy miasta, wygoda seniorów i osób niepełnosprawnych itd.), Internet of Things staje się powoli swoją własną karykaturą. Do Internetu podłączyć można absolutnie wszystko, od czajnika po kocią kuwetę, zbierając terabajty zupełnie bezużytecznych danych. Jak wskazuje magazyn Wired, coraz częściej pojawiające się ironiczne określenie Internet of Shits zapowiada rychłą śmierć idei, przynajmniej w jej dzisiejszej, gadżeciarskiej formie.

Big Insights i wizualizacja danych oparta na kontekście

Wszystko wskazuje więc na to, że najbliższe lata będą oznaczały także koniec fetyszu Big Data, a początek Big Insights, czyli krytycznego podejścia do przetwarzanych danych. A tych danych będzie coraz więcej i będą coraz bardziej zniuansowane. Rozszerzona rzeczywistość i IoT spowodują kontekstualizację danych w świecie rzeczywistym, czyli umożliwią uchwycenie konkretnych zdarzeń (naszych działań, decyzji, zachowań) w konkretnym miejscu i czasie. A to spowoduje dalsze zacieranie granicy pomiędzy światem fizycznym i wirtualnym. Przykład – gra Pokemon-go. Oznacza to także, że również analityka biznesowa będzie musiała przekraczać tę granicę.

Analiza danych musi opierać się też na coraz szerszym kontekście. W przeciwnym razie przedsiębiorstwa narażą się na ryzyko pułapki funkcjonowania w wirtualnej bańce. Podobne zjawisko już teraz obserwują badacze sieci społecznościowych, którzy zauważyli, że ich użytkownicy funkcjonują w otoczeniu podobnych do siebie znajomych, z dostępem do wyselekcjonowanych informacji, serwowanych im w zależności od podjętych wyborów (lajków) i obliczonych przez algorytmy preferencji. Jest to tzw. bańka filtrów. Oczywiście obraz rzeczywistości, który w ten sposób powstaje, jest nieprawdziwy, wykrzywiony, z wielu względów także szkodliwy, bo dokonywane przez nas wybory wpływają na kształt i treść prezentowanych nam informacji. Dla biznesu taka sytuacja jest równie niebezpieczna: firma funkcjonująca w wykreowanej przez paradygmat własnych danych rzeczywistości biznesowej jest na prostej drodze do oderwania się od oczekiwań klientów, sytuacji na rynku i oczywiście katastrofy finansowej. Przy okazji jest zupełnie tego zagrożenia nieświadoma – bo przecież korzysta z najnowocześniejszych rozwiązań IT. Wniosek jest więc oczywisty, nie wystarczy już analizowanie własnych danych – coraz istotniejsza jest konfrontacja tych danych z danymi z zewnętrz i uwzględnianie ich w podejmowaniu decyzji. Nawet jeśli – a być może przede wszystkim wtedy, kiedy są niewygodne i zaburzają naszą komfortową perspektywę.

Demokratyzacja analizy danych

Z jednej strony musimy więc podjąć decyzję, jakie dane chcemy gromadzić, z drugiej strony musimy nauczyć się te dane czytać. W firmach będzie oznaczało to upowszechnienie narzędzi do analityki biznesowej. Co to znaczy? Otóż dostęp do zaawansowanych narzędzi analitycznych nie może już być zarezerwowany wyłącznie dla najwyższego szczebla kadry kierowniczej. Dostęp do nich muszą mieć wszyscy pracownicy, którzy dzięki danym mogą efektywniej wykonywać swoje zadania. Mało tego – inicjatywy analityczne (czyli co i jak ma być analizowane) muszą być oddolne, bo każdy z pracowników najlepiej zna swój obszar działania i wie, jakich danych najbardziej potrzebuje. Dodaje także swój własny wkład, unikatową perspektywę, co znacząco zmniejsza ryzyko zamknięcia osób decyzyjnych w wirtualnej „bańce filtrów”, zniekształcającej obraz rzeczywistości. W firmach powstać musi więc nowy skomplikowany ekosystem Dane – Ludzie – Pomysły. W środku tego musi znaleźć się dział IT, który będzie w stanie sprostać szeroko postawionym zadaniom w zakresie dostarczania odpowiednich danych i mechanizmów ich przetwarzania.

JPro-analityka-biznesowa-w-przedsiebiorstwie

Schemat organizacji procesów analitycznych w przedsiębiorstwie

Jest to oczywiście zadanie dużo bardziej skomplikowane niż tylko wdrożenie odpowiedniego narzędzia Business Intelligence – przedsiębiorcy powinni bowiem zmienić sposób funkcjonowania swoich firm, postawić na edukację (szkolenia) pracowników w zakresie pozyskiwania, analizowania i wykorzystywania danych w pracy. Analiza danych przestanie być niebawem wąską specjalizacją ludzi od IT, a stanie się kluczową kompetencją każdego pracownika, niezależnie od zajmowanego stanowiska – w CV wpisywana na równi ze znajomością języków i umiejętnością pracy w grupie, bez których praca w nowoczesnej firmie jest praktycznie niemożliwa. 

Autorem wpisu jest

Michał Soja, JCommerce

Sales Director

W JCommerce odpowiedzialny za sprzedaż usług IT w Polsce i na rynkach międzynarodowych. Swoje doświadczenie w rozwoju biznesu i sprzedaży zdobywał na rynku francuskim i belgijskim. Absolwent Międzynarodowej Szkoły Nauk Politycznych w Katowicach. Prywatnie miłośnik muzyki średniowiecznej oraz koneser kuchni regionalnej.

Komentarze

  • Aktualnie brak komentarzy.

Skontaktuj się z nami