Co zmieni Big Data?
Każdego dnia produkujemy 2500 000 000 000 000 000 (2,5 kwintyliona) bajtów danych. Moglibyśmy nagrać je na 10 milionów płyt Blu-Ray i stawiając jedna na drugiej zbudować stos wysokości czterech wież Eiffla (jak donosi DataFloq). Rzecz w tym, że tak duże i zróżnicowane zbiory ciężko opracowywać, przechowywać, przetwarzać. Właśnie ta umiejętność będzie w najbliższym czasie kluczowa – nie tylko dla marketerów.
Charakterystyka Big Data
Według formuły opracowanej przez Gartner, Big Data charakteryzuje się 3V:
1) massive volume: analizie poddajemy sporą ilość danych. Big Data rządzi się logiką „ilość ponad jakość”
2) varied data: dane są zróżnicowane
3) high velocity: zmienność danych, wrażliwość na czas.
Jakie wydarzenia czy zjawiska potrafimy przełożyć zinterpretować jako dane? Przejdźmy do konkretnych przykładów.
Co dziś może być danymi?
Dziś wiele zjawisk możemy przedstawić jako dane, przede wszystkim dzięki lepszym narzędziom analityki w internecie (np. badamy już nie tylko otwarcia czy kliknięcia, ale i sam fakt oglądania – stosując Web Beacony) oraz nowym technologiom, takim jaki internet rzeczy czy wearables. Danymi stają się na przykład:
1) Zdrowie: pacjenci nowojorskiego szpitala, w ramach eksperymentalnego projektu, byli poddawani po przyjęciu na izbę przyjęć z podejrzeniem zawału zestawowi badań. Na podstawie tego, jakie symptomy u poprzednich pacjentów kojarzono z zawałem, a jakich nie, o przyjęciu konkretnego pacjenta na oddział decydował algorytm. Był bardziej skuteczny niż ludzki lekarz. (więcej w książce: Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier, Big Data. Rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie)
2) Ulubieni bohaterowie oraz moment, w którym wyłączasz film: Netflix podczas tworzenia serialu „House of Cards” wykorzystał dane, które zebrał na temat preferencji swoich użytkowników. Na podstawie wiedzy o tym, jakich bohaterów lubią, kiedy przerywają oglądanie filmu, jakie sceny przewijają, by zobaczyć je raz jeszcze oraz całej masy innych tego typu informacji stworzono scenariusz serialu, którego nie sposób przerwać.
3) Recenzje filmów: Bing wytypował 21 z 24 zwycięzców tegorocznych Oscarów w oparciu o Big Data. W Hollywood to już znana metoda pracy – np. firma C4 wycenia możliwe zyski z produkcji jeszcze zanim opadnie pierwszy klaps. Analizuje poszczególnych twórców (aktorów, scenarzystów, reżysera, producenta), historię współpracy między nimi, indywidualne sukcesy, gatunek, strukturę akcji i na tej podstawie wylicza, czy kręcenie danego filmu, przy takiej ekipie, w ogóle się opłaca.
4) Emocje zawarte w tweetach: Global Pulse, projekt ONZ, bada m.in. tweety i na podstawie zawartych w nich słów kluczowych odkrywa, jakie tematy są aktualnie podejmowane, czym martwią się użytkownicy (w styczniu 2015 były to kolejno: swoboda polityczna, uczciwość rządu oraz lepsze miejsca pracy).
Big Data a biznes
Trend zmienia już istniejące branże oraz stwarza nowe (jak dynamicznie rozwijający się nurt monitoringu zdrowia i aktywności fizycznej). Na jakie zjawiska zwrócić uwagę?
- Personalizacja: umiejętnie interpretując nawyki, zainteresowania, historię zakupów danej osoby można stworzyć precyzyjnie dopasowana ofertę. Niedługo marketerzy będą wiedzieć, że klient chce coś kupić, zanim on sam rozpozna u siebie taką potrzebę.
- Nowe możliwości monitoringu klientów: wearables, internet rzeczy, beacony
- Logistyka: większa, precyzyjna wiedza o dostępności towaru i możliwości transportu
- Analityka: narzędzia do interpretacji Big Data dla marketerów, takie jak SALESmanago, pozwalają lepiej mierzyć skuteczność kampanii, klikalność, oglądalność oraz reakcje poszczególnych użytkowników. Dzięki temu marketerzy w końcu mogą dokładnie pokazać, w jaki sposób zwracają się pieniądze inwestowane w ich dział.
Pamiętaj, że w Big Data nie chodzi tak naprawdę o Data – same dane nic nie znaczą, dopóki nie znajdziemy pomysłu na ich zrozumienie oraz wykorzystanie. To właśnie analityka i automatyzacja procesów stanowi klucz do uczestnictwa w rewolucji, jaka dzieje się na naszych oczach.
Follow
