„Big Data” şi rolul surprinzător al intuiţiei

De exemplu, o ipoteză este o intuiţie pe care o ai despre ceea ce se întâmplă cu adevărat „în spatele scenei” şi este reflectat în datele şi informaţiile pe care le ai despre lume. În cazul în care aplici procesul analitic, diferenţa constă în faptul că, bineînţeles, nu te opreşti la intuiţie, ci îţi testezi ipoteza ca să afli dacă intuiţia ta a fost corectă.

Un alt domeniu în care intuiţia este găsită în companiile „analitice” – sau care obişnuiesc să aplice procesul analitic – este cel al alegerii unui segment al afacerii în care să fie lansate iniţiative bazate pe acest proces. Foarte puţine companii realizează un studiu analitic riguros pentru a afla care sunt domeniile care au cea mai mare nevoie de un proces analitic! Alegerea domeniului care urmează să fie ţintit este, în mod tipic, bazată doar pe instinctul directorilor executivi.

De exemplu, la compania Caesars Entertainment – una dintre utilizatoarele timpurii şi continui ale procesului analitic în afaceri – atenţia a fost concentrată iniţial pe aplicarea procesului analitic în domeniul loialităţii clienţilor şi al serviciilor care le sunt oferite. CEO-ul Gary Loveman ştia că Caesars (pe vremea aceea Harrah’s) avea, în întreaga sa reţea naţională de cazinouri, nişte niveluri scăzute de loialitate a clienţilor. El studiase mult, în timpul cât a fost la Harvard Business School, „lanţul de producere a profitului în domeniul serviciilor” – concept care susţine că firmele care îşi îmbunătăţesc serviciile pe care le oferă clienţilor îşi pot îmbunătăţi rezultatele financiare. Teoria aceasta fusese aplicată şi testată în mai multe industrii, dar nu şi în firme din industria jocurilor de noroc. Dar simpla intuiţie a lui Loveman cu privire la valoarea loialităţii şi a serviciilor a reprezentat o condiţie suficientă pentru a propulsa, în acele domenii, desfăşurarea în decursul mai multor ani a unor proiecte de aplicare a procesului analitic.

Bineînţeles, la fel ca în cazul oricărei ipoteze, este important să obţii confirmarea că intuiţiile tale cu privire la domeniile în care ar trebui să aplici procesul analitic sunt, într-adevăr, valide. Loveman insistă ca fiecare proiect desfăşurat la Caesars să fie văzut drept o investiţie care trebuie să aducă un câştig. Dar intuiţia joacă totuşi un rol important în stadiile timpurii ale strategiei de aplicare a procesului analitic. Pe scurt, s-ar putea ca intuiţia să aibă un rol mai limitat într-o companie foarte concentrată pe aplicarea procesului analitic, dar nu este, nici pe departe, o abilitate care să fi dispărut definitiv în acea companie.

Dar atunci cum stă treaba cu „Big Data” – baze de date şi informaţii de un volum atât de mare, încât au nevoie de nişte sisteme de procesare foarte avansate şi rapide pentru a putea fi exploatate la întregul lor potenţial? Cu siguranţă, intuiţia nu este prea utilă atunci când ai de-a face cu nişte volume imense de date şi informaţii care trebuie analizate. Companiile din business-ul online care au adoptat şi aplicat de timpuriu conceptul de Big Data – Google, Facebook, LinkedIn ş.a.m.d. – aveau la îndemână atât de multe date despre factorii ce influenţează comportamentul vizitatorilor atunci când dau click-uri pe paginile online, încât nimeni nu mai avea nevoie să îşi folosească intuiţia, corect?

Ei bine, nu – după cum s-a dovedit. Marile proiecte care exploatează Big Data pentru a crea noi produse şi servicii sunt adesea impulsionate şi de intuiţie. De exemplu, maşina care se conduce singură creată de Google este descrisă de liderii companiei ca un „proiect Big Data”. Sebastian Thrun, Google Fellow şi profesor la Stanford, este conducătorul proiectului. El a intuit, cu mult timp înainte ca toate datele, hărţile şi elementele de infrastructură să fie disponibile, faptul că este posibilă crearea de maşini care se conduc singure. Motivat, în parte, de faptul că un prieten de-al său a murit într-un accident de circulaţie, el a spus într-un interviu că a format la Stanford, fără să ştie ce face de fapt, o echipă care să se ocupe de această problemă.

La LinkedIn, unul dintre produsele care au înregistrat cel mai mare succes dintre toate produsele rezultate din procesarea datelor – opţiunea „People You May Know” – a fost creat de către Jonathan Goldman (acum un „intuitiv”) pe baza unei intuiţii care i-a sugerat că s-ar putea ca oameni să fie interesaţi să afle ce mai fac foştii lor colegi de şcoală sau de serviciu. Aşa cum mi-a spus într-un interviu, el „se juca cu nişte idei despre modul în care ar putea să îi ajute pe oameni să îşi construiască reţelele de contacte sociale”. Asta sună, cu siguranţă, a proces intuitiv.

Pete Skomoroch, care a devenit Principal Data Scientist la LinkedIn la câţiva ani după ce a fost creată opţiunea „People You May Know”, crede că atât creativitatea, cât şi intuiţia, sunt esenţiale pentru crearea cu succes a unor produse bazate pe date. El mi-a spus, într-un interviu pe care i l-am luat în această săptămână, că firmele care au curajul să meargă dincolo de intuiţia angajaţilor lor care îndeplinesc funcţia de Data Scientist – fără să aibă încă prea multe dovezi că ideile lor vor avea succes – sunt cele care vor crea produse de succes bazate pe date. Cât priveşte procesele analitice tradiţionale, Skomoroch a remarcat faptul că, în cele din urmă, trebuie să îţi testezi creativitatea prin intermediul datelor şi al analizei. Dar el spune că s-ar putea să dureze câţiva ani buni până să afli dacă ideea va da, cu adevărat, rezultatele scontate, arătând astfel că a meritat tot efortul depus până atunci.

În concluzie, fie că vorbeşti despre Big Data, fie că vorbeşti despre procesul analitic convenţional, intuiţia are de jucat un rol important. Ai putea chiar să spui că, dacă reuşeşti să creezi combinaţia optimă dintre intuiţie şi procesul analitic, această combinaţie este cheia supremă a succesului pe care-l urmăreşti prin această mişcare. Nici abordarea bazată exclusiv pe intuiţie, nici cea bazată exclusiv pe un proces analitic, nu îţi vor permite să ajungi în „Tărâmul făgăduinţei”.

Thomas H. Davenport îndeplineşte rolurile de President's Distinguished Professor of IT and Management la Babson College, Research Fellow la „Center for Digital Business” din cadrul MIT, co-fondator al „International Institute for Analytics” şi Senior Advisor pentru Deloitte Analytics.