Cum să depăşeşti faza în care vorbeşti de „big data”, dar nu faci nimic

Numai că mie mi se pare că aceste cifre sunt greu de crezut, din trei motive. În primul rând, ele contrazic ceea ce am observat şi constatat „pe teren”. În al doilea rând, nu sunt în concordanţă cu istoria tehnologiei: da, trăim în ceea ce Ray Kurzweil, Engineering Director la Google, numeşte „o eră a schimbărilor tehnologice ce se produc în ritm din ce în ce mai accelerat”, dar nicio aplicaţie sau aparat cu efect transformator nu a atins vreodată masa critică în decurs de numai trei ani. Şi în ultimul rând, aşa cum a remarcat Bill Schmarzo de la EMC Corp, majoritatea companiilor încă îşi mai croieşte prin tatonare drumul spre big data. Aceste companii se află la capătul de jos al ceea ce Schmarzo numeşte „spectrul în care are loc maturizarea big data”.

Aş pune pariu că, pentru fiecare Amazon.com Inc, Apple Inc., Facebook Inc., Twitter Inc., Netflix Inc. şi Google Inc., încă mai există mii de organizaţii mari sau mijlocii care nu fac prea multe cu big data, dincolo de simplul fapt că se declară de acord sau laudă ideea de a le trata şi exploata în aşa fel încât să se poată profita la maximum de adevăratul lor potenţial, dar fără a fi cu adevărat convinse de această necesitate.

O barieră masivă existentă în calea implementării este zgomotul neîncetat din jurul big data, produs de consultanţi, furnizori şi media. Acest vacarm îi lasă derutaţi şi intimidaţi pe mulţi – dacă nu pe toţi – dintre directorii executivi din corporaţii. Ei se întreabă: cum să începem, la scară mică sau la scară mare? Nu cumva big data este doar un alt proiect obişnuit de IT, de care se poate ocupa un şef de departament? Ce câştig ne va aduce dacă investim în big data?

Pentru început, precizez că big data nu este doar o altă iniţiativă de IT. Instrumentele tradiţionale –precum aplicaţiile prin care se obţin informaţii valoroase pentru afaceri şi bazele de date relaţionale, care sunt structurate în aşa fel încât să recunoască relaţiile dintre informaţiile stocate – nu pot, pur şi simplu, să facă faţă unui volum gigantic de informaţii nestructurate. Şi, de asemenea, big data nu se pretează la discuţiile tradiţionale despre câştigul raportat la investiţia făcută. Rezultatele exploatării big data sunt, prin excelenţă, incerte, aşa că previzionarea posibilului câştig pe care l-ar aduce investiţia făcută pentru exploatarea big data este, de fapt, un exerciţiu în zădărnicie.

În realitate, frumuseţea (şi pentru unii oameni, oroarea) big data stă în faptul că nu ştii unde te va duce. S-ar putea să îţi ofere nişte revelaţii fascinante şi valoroase. Sau s-ar putea să nu găseşti nimic interesant –cel puţin nu imediat.

Dar această incertitudine nu este câtuşi de puţin o problemă pentru companii precum Netflix – furnizorul online numărul 1 în lume de filme şi emisiuni TV, ai cărui abonaţi pot viziona, în schimbul unei taxe lunare accesibile, oricât de multe filme şi emisiuni vor, oricând şi de oriunde, inclusiv prin închiriere pentru a fi vizionate acasă pe DVD– care manifestă o curiozitate profundă faţă de datele şi informaţiile de care dispune. De exemplu, Netflix merge atât de departe încât analizează conţinutul culorilor folosite în ambalajele în care sunt livrate DVD-urile cu spectacole şi filme. Dacă reacţiile la anumite culori şi combinaţii de culori se numără printre factorii decisivi pentru alegerile pe care le fac consumatorii dintre cele aproape 80.000 de sub-genuri de filme, Netflix vrea să ştie lucrul acesta.

Capabilităţile companiilor aflate la capătul maturităţii de pe spectrul lui Schmarzo sunt de-a dreptul înspăimântătoare. Dar nu te poţi aştepta să treci peste noapte de la zero la Netflix. Aceste companii au captat, stocat şi analizat volume masive de date şi informaţii timp de peste un deceniu. În decursul acelei perioade, au făcut un număr de paşi esenţiali:

• Au acceptat ideea că big data impune un angajament masiv din partea întregii organizaţii. Pentru a utiliza big data în mod corect, ai nevoie de sprijinul deplin al conducerii companiei şi al tuturor oamenilor din organizaţie.
• Şi-au construit metodic propriile baze de date interne.
• Au investit în instrumente noi.
• Se gândesc în mod holistic la câştigurile pe care se aşteaptă să le aibă în urma investiţiilor în big data. Big data nu este ceva comparabil cu aplicaţiile de ERP (Enterprise Resource Planning – sistem de software-uri pentru managementul proceselor, în care fiecare modul integrează toate faţetele unei operaţiuni) sau cele folosite pentru managementul relaţiei cu clienţii. Acestea se pretează la calcularea tradiţională a câştigului raportat la investiţie fiindcă au automatizat, în mare parte, nişte procese care înainte erau desfăşurate manual.
• În loc să se concentreze pe costurile acţiunii, utilizatorii maturi de big data iau în considerare costurile inacţiunii. Ei nu vor să piardă timp încercând să-i ajungă din urmă pe concurenţii lor care şi-au dat deja seama cum să utilizeze noi surse şi formate de date şi informaţii.
• Ei sunt conştienţi, în mod dureros, de „efectul Matei”, bazat pe ideea că bogaţii devin mai bogaţi, iar cei săraci devin şi mai săraci (idee inspirată de faimoasa frază din Evanghelia după Matei: „căci celui care are i se va da şi-i va prisosi, iar celui care nu are, i se va lua şi ceea ce are”).

Dacă ai pornit pe calea exploatării big data, primele luni sunt critice. Uită-te îndeaproape la actualele practici folosite în organizaţia ta pentru stocarea şi prelucrarea datelor şi informaţiilor. Dacă o companie nu face o treabă bună atunci când trebuie să gestioneze nişte volume mici de date structurate, e foarte puţin probabil să se descurce atunci când va trebui să trateze cu ditamai big data. Are compania o cultură a luării deciziilor pe baza datelor şi informaţiilor, sau se bazează de obicei pe „politica de culise” – creată de jocurile de putere şi de interesele personale – pe tradiţie şi pe o politică bazată pe principiul luării deciziilor în funcţie doar de poziţia deţinută în ierarhia companiei”? Este cumva eşecul pedepsit atât de sever, încât nimeni nu este dispus să îşi asume vreun risc?

Toate acestea sunt nişte semnale de alarmă. Dacă începi să te agiţi în timp ce citeşti aceste rânduri, nu te îmbarca în călătoria spre big data decât atunci când compania ta a învăţat să gestioneze bine „small data”, s-a angajat să îşi bazeze deciziile pe informaţii reale şi a devenit tolerantă faţă de asumarea de riscuri.

Presupunând că, la un moment dat, compania ta este gata să abordeze big data, primul an ar trebui să servească drept „vas Petri” – similar cu cele folosite pentru cultura microorganismelor în laborator – în sensul de a asigura condiţii favorabile pentru experimentare, dezvoltare, descoperire de lucruri noi şi inovaţie. Ce funcţionează? Ce nu funcţionează? Sunt anumite surse de date mai valoroase decât altele? Încercarea de a le face pe toate odată nu este niciodată o idee bună. Este important să obţii mici victorii, precum cea prin care îi convingi pe angajaţi să înveţe cum să utilizeze noile instrumente şi cum să le adreseze surselor de date nişte întrebări mai bune. Aceste victorii sunt cele care construiesc fundaţia pentru viitoarele revelaţii şi înţelegeri profunde prilejuite de exploatarea big data.

S-ar putea ca organizaţia ta să nu posede resursele umane, financiare şi informaţionale pe care le are Netflix, dar lucrul acesta nu ar trebui să te descurajeze şi să te facă să renunţi la „îmbarcarea” pentru călătoria spre big data. Cu doar un deceniu în urmă, nici Netflix nu era în stare să colecteze, să stocheze sau să analizeze acest tip de informaţii.

Aşa că lasă deoparte atât starea de spirit concentrată pe căutarea strictă a câştigului adus din investiţii, cât şi mentalitatea de care ai avea nevoie pentru un proiect, şi îmbibă-ţi strategia generală de afaceri cu big data.

Phil Simon este autorul cărţii „The Visual Organization: Data Visualization, Big Data, and the Quest for Better Decisions”.