Trzeba było poszukać nowych metod analizowania. Według świeżutkiego raportu Deloitte najbliższe miesiące miną pod hasłem „Billions and billions: Big Data becomes a big deal”, czyli „Miliardy i miliardy: Wielkie Dane stają się wielkim biznesem”. Ale nie jest to zadanie łatwe, bo materia jest wyjątkowo płynna i obszerna. Tylko sam FB codziennie zbiera o użytkowanikach 500 terabajtów danych (dysk twardy o takiej pojemności, gdyby istniał, pozwoliłby na zapisanie 127 mln piosenek w formacie mp3). – Dopiero się uczymy, co można z tymi wszystkimi danymi zrobić. Teraz wykorzystywany jest ledwie jeden procent z tego, co jest zbierane – przyznaje Sadowski.
I właśnie dlatego działy zarządzania danymi są najszybciej rozwijającymi się departamentami nie tylko w e-korporacjach, lecz także w tradycyjnych firmach. – Te „data management teams” są pełne świetnych informatyków i fizyków, którzy opracowują algorytmy do obróbki informacji. To właśnie do nich należy przyszłość – tłumaczy Zając. W największym serwisie aukcyjnym na świecie, eBayu, już 7,5 tys. osób – czyli co czwarty pracownik – zajmuje się analizami codziennych danych na temat zachowań klientów. Ale i oni już nie nadążają: każdego dnia przyrasta 50 TB danych. Podobne niedobory są u wszystkich graczy. Jak prognozuje McKinsey & Company, do 2018 roku tylko w Ameryce będzie brakować do 180 tys. specjalistów od analizy Big Data i 1,5 mln menedżerów umiejących wykorzystywać efekty tej pracy do podejmowania decyzji biznesowych.
Na szczycie piramidy wszystkich pracowników zajmujących się analizą danych są data scientists. Big Data to zupełnie nowa jakość, więc trzeba się nimi inaczej zajmować: muszą być najpierw przetworzone w celu dokonania wystandaryzowanej obróbki, a potem potrzebna jest wiedza społeczna, by je wykorzystać. I właśnie tym zajmują się data scientists. To połączenie inżynierów, statystyków i socjologów, którzy nieustannie poszukują nowych korelacji, które trzeba jak najszybciej włączyć do badań. Już dziś tacy eksperci są tak bardzo poszukiwani, że „Harvard Business Review” zawód data scientist nazwał „najseksowniejszą pracą XXI wieku” i doradza swoim czytelnikom: chcesz być na czasie i brylować w towarzystwie, poproś szefa, aby napisał na twojej wizytówce: „Mistrz danych”.
Wyścig zbrojeń
Tak właśnie pracuje Data Science Team, zespół analizy danych w centrali Facebooka, kierowany przez 36-letniego Camerona Marlowa. Jeszcze rok temu liczył 12 naukowców, dziś ponad 20. Niby niedużo, ale to creme de la creme: magazyn naukowy Massachusetts Institute of Technology, jednej z najlepszych technicznych uczelni świata, nazwał ich „laboratorium Bella epoki mediów społecznościowych” (naukowcy z laboratorium Bella dali światu w ubiegłym wieku mnóstwo przełomowych wynalazków – red.). Wszyscy z bardzo dużymi umiejętnościami matematycznymi, programistycznymi i co równie ważne – ze sporą wiedzą z dziedziny nauk społecznych. Kiedy inne grupy analityczne w Facebooku skupiają się na pojedynczych zachowaniach użytkowników serwisu, zespół Marlowa pływa po całym oceanie informacji. Mają zapewnione wszelkie możliwości badawcze, bo zarząd firmy wie, że to oni mają największą szansę na odkrycie metod, na których serwis zacznie w końcu zarabiać.
Dane analizuje się jednak nie tylko wewnątrz firm. Powstaje coraz więcej przedsiębiorstw, które specjalizują się w przyjmowaniu zleceń na takie usługi. Tak właśnie działają wspomniane Sotrender czy Brand24. Ale także setki innych firm ze świata, które mają pełne ręce roboty. Dla przykładu amerykańska platforma BrightEdge, która ruszyła zaledwie dwa lata temu, dziś ma ponad 150 klientów i każdego tygodnia analizuje 100 TB danych, doradzając, jak pozycjonować się w wyszukiwarkach i skuteczniej angażować klientów na portalach społecznościowych. – Ten wysyp spowodował, że obróbka danych, która jeszcze kilka lat temu była droga i wykorzystywana tylko przez firmy z listy 500 największych przedsiębiorstw świata, dziś jest dostępna nawet dla małego gracza. Podstawowe raporty to koszt kilkunastu, może kilkudziesięciu dolarów miesięcznie – opowiada Sadowski.
Według Josepha Regera, dyrektora technicznego z Fujitsu Technology Solutions, jesteśmy świadkami powstawania nowej branży: pośrednictwa informacyjnego. – Broker informacji może być równocześnie pośrednikiem, kuratorem oraz konsultantem. Chcesz spojrzeć na swoich dotychczasowych lub potencjalnych klientów z nowej perspektywy? Możesz w tym celu pozyskać dodatkowe informacje, a nawet dane analityczne, korzystając z usług zewnętrznych – tłumaczy. I dodaje, że w połowie lat 20. XXI w. pośrednictwo informacji najprawdopodobniej będzie już powszechnie stosowane. – Trzeba jednak pamiętać, że gdy wszyscy mają dostęp do wszystkiego, osiągnięcie przewagi nad konkurencją staje się znacznie trudniejsze. W ciągu najbliższych 10 lat przewagę zdobędą firmy, które mają już dostęp do danych Big Data i potrafią je inteligentnie interpretować. W ten sposób powstaną nowe modele biznesowe, rynki zostaną podzielone, a nowe usługi wygenerują dodatkową wartość – dodaje ekspert z Fujitsu.
Już dziś rynek szykuje się do tego nowego modelu. Najważniejsze moce są w rękach (serwerach) dwóch największych graczy: Oracle i Salesforce. Te dwie amerykańskie firmy mają najwięcej rozwiązań pozwalających na przetwarzanie danych. I to między nimi trwa wyścig na coraz bardziej zaawansowane rozwiązania. Tylko w ubiegłym roku Oracle przejął kilka spółek z ich nowoczesnymi rozwiązaniami. Była to m.in. Collective Intellect specjalizująca się w wykorzystaniu „nowoczesnych technologii semantycznych do przetwarzania strumieni informacji publikowanych przez użytkowników serwisów społecznościowych”, czyli śledząca i analizująca korespondencję prowadzoną przez użytkowników w ramach serwisów takich jak Facebook. Wcześniej Oracle nabyło firmę Vitrue, która skupiła się na mechanizmach wspierających zarządzanie kampaniami marketingowymi w sieciach społecznościowych. W tym samym czasie Salesforce przejęło spółkę Buddy Media wyspecjalizowaną w rozwiązaniach wspierających procesy sprzedażowe oparte na sieciach społecznych, będącą największym konkurentem Vitrue. I te zakupy okazują się jak najbardziej trafione, bo i Oracle, i Salesforce z roku na rok osiągają coraz większe przychody.
