Minimalno dvije milijarde ljudi odlazi svaki mjesec na web stranicu Amazona. Dobar dio njih kupi određeni proizvod, neki ga stave u košaricu za kasnije, dok treći samo gledaju, bez namjere da potroše novac. Nevažno kakvu radnju poduzeli, Amazon o svakom od navedenih korisnika prikuplja podatke i „uči“ o njegovim navikama te preferencijama
Kada se taj isti kupac vrati na platformu, ona će mu automatski preporučiti proizvod koji bi se njemu mogao svidjeti. Samo na temelju spomenutog načina prijedloga kupnje, kompanija ubilježi čak 35 posto ukupne godišnje prodaje.
Amazonov model preporuke proizvoda je zapravo odličan primjer primjene Big data tehnologije. Iščitavajući korisne podatke o svojim korisnicima, tvrtka je uspjela prilagoditi poslovanje krajnjem kupcu i na taj način povećati prodaju.
Scenarij iz Amazona, ali i iz brojnih drugih svjetskih i domaćih kompanija, razlog je zašto se u posljednje vrijeme na Big data gleda kao na svojevrsnog „heroja“ koji će spasiti ili poboljšati poslovanje kompanije. Pojednostavljeno, mnogi misle da Big data automatski znači i big money, no ta premisa nikako nije točna.
Obrada velike količine podataka ne jamči sama po sebi profit ili povrat ulaganja, štoviše, može biti i ogromni trošak za firmu ako se implementira bez cilja ili organizacije. Prema tome, Big data nikako nije „zlatna karta“ za uspjeh, no može postati, ako se koristi pametno. Razgovarali smo stoga sa stručnjacima iz firmi IBA Group i Syntio koji su nam pobliže objasnili kako uspješno iskoristiti blagodati Big data tehnologije za poboljšanje poslovanja.
Krenimo za početak od osnova. Big data je ispitivanje ogromne količine informacija, kao što su skriveni obrasci, korelacije, tržišni trendovi i preferencije kupaca, s ciljem da tvrtka uspješno donese informirane poslovne odluke. Važnost tehnologije leži u sve prisutnijoj volatilnosti preferencija potrošača, što se posebno očitalo u posljednjih nekoliko godina. Pandemija virusa COVID-19, rat u Ukrajini, inflacija...svi su ovi događaji uzrokovali snažnu neizvjesnost na tržištu, ali i priliku za tvrtke koje žele napredovati u izazovnom okruženju.
„Big data može prikupljati i analizirati velike količine podataka iz različitih izvora, kao što su kartoni pacijenata, sadržaj s društvenih mreža, baze podataka javnog zdravstva pa čak i nosivu tehnologiju poput pametnih satova. Primjerice, pacijent može neizravno spomenuti nekolicini liječnika kako se osjećao nakon zaraze virusom COVID-19. Ove anegdotske informacije, u kombinaciji sa strukturiranim medicinskim podacima i analiziranim tehnikama Big data, mogle bi otkriti trendove ili dugoročne učinke bolesti koji bi inače bili propušteni“, objasnio je Gould te dodao da se isti princip može primijeniti na bolesti poput raka, gdje je pacijentov put složen i zahtijeva detaljno razumijevanje tretmana i njihovih ishoda.
Da Big data tehnologija može biti pravi game changer istaknuli su i iz IBA Groupe, jedne od najvećih softverskih kompanija u Istočnoj Europi. Kako kažu, njihovi su stručnjaci pomogli jednoj proizvodnoj firmi da prikupi i konsolidira sve svoje podatke na centraliziranoj lokaciji, osiguravajući pristupačnost te učinkovitost za analizu i informirano donošenje odluka.
„Iskorištavanjem mogućnosti modernih Big data i cloud platformi, besprijekorno smo integrirali podatke iz mnoštva izvora, uključujući interne poslovne platforme, kupljene skupove podataka, vanjske API-je i web resurse. Integracija je besprijekorno postignuta unutar našeg dobro organiziranog podatkovnog jezera (Data Lake), koje djeluje kao sveobuhvatno spremište vrijednih informacija tvrtke“, naveo je Miloš Surla, direktor IBA Group Hrvatska.
Analitičari podataka iskoristili su konsolidirane podatke kako bi automatizirali zamršeni proces izračuna optimalne cijene za svaki proizvod u svakoj pojedinoj trgovini. Rezultat? Znatno povećanje prodaje i prihoda!
Big data može pritom pomoći i u tržišnim predikcijama, što je objasnio data scientist Marco Visibelli u magazinu Wired. Za primjer je dao jednog velikog europskog proizvođača automobila koji je implementirao interni sustav za dobivanje djelotvorne analitike o cijeni čelika s ciljem da identificira optimalno vrijeme za kupnju sirovina po boljoj cijeni. Sustav je mogao kombinirati nekoliko baza podataka dobavljača s ukupno 15 terabajta informacija, čime je tvrtka uštedjela 16 milijuna dolara u dvije godine.
Naravno, implementacija jedne takve tehnologije nije proces koji se može obaviti u samo mjesec dana. O dugotrajnosti procesa ovise čimbenici kao što su infrastruktura, obujam i složenost podataka te kultura organizacije oko upotrebe podataka. Kako je navela Ana Marija Galić, Engineering Manager u tvrtki Syntio, ne radi se samo o modernizaciji tehnologije, već i o promjeni načina razmišljanja.
„Implementacija obično uključuje definiranje ciljeva, procjenu postojećeg podatkovnog krajobraza (data landscape), razvoj strategije velikih podataka, ugradnju odgovarajuće tehnologije, obuku zaposlenika te stalno održavanje i ažuriranje sustava. To je kontinuirani proces koji se razvija, a ne jednokratni događaj“, objašnjava Galić.Iz IBA Groupe dodaju da proces može trajati godinama, ali usvajanjem iterativnog pristupa i pridržavanjem najboljih praksi, tvrtke mogu rezultate očekivati unutar prvih nekoliko mjeseci ili čak tjedana od implementacije.
Iz rečenog se lako može zaključiti kako je ekspertiza ključan faktor za uspješnu implementaciju Big data tehnologije. U slučaju da se u projekt uđe bez adekvatne podloge, isti će samo rezultirati gubitkom sredstava.
Postoje četiri velike greške s kojima Big data znači trošak, a ne profit – implementacija tehnologije iako zapravo nema stvarnih velikih podataka za analizu; izostanak ranije definiranog cilja primjene; prekomjerna potrošnja na nepotrebna rješenja; te nepostojanje tima koji ima iskustvo u Big data tehnologiji.
Iz tvrtke Syntio su također istaknuli kako do viših troškova mogu dovesti i neučinkovitost u upitima podataka ili neoptimizirana upotreba od strane zaposlenika, osobito u ranim fazama usvajanja. Kako kažu, prijelaz na sustav temeljen na cloudu također zahtijeva proaktivnu kulturu usmjerenu na podatke. Bez odgovarajućeg upravljanja, predviđanja budućih potreba i prilagodljivosti, troškovi mogu samo eskalirati.
Iz IBA Groupe isto tako navode kako je jedan od najčešćih izazova izostanak učinkovitog upravljanja podacima, što može rezultirati stvaranjem "podatkovne močvare" umjesto dobro strukturiranog „podatkovnog jezera“.
„Kako bi se ublažio ovaj rizik, bitno je uspostaviti odgovarajuće podatkovne zone koje pohranjuju pročišćene matične podatke ili podatke specifične za različita poslovna područja. Strukturiranjem i organiziranjem podataka unutar ovih zona, tvrtke mogu osigurati točnost i upotrebljivost informacija, minimizirajući šanse za stvaranjem financijskih problema. Jasnim razumijevanjem podrijetla podataka, potencijalni problemi i rizici mogu se identificirati i odmah rješavati, štiteći tvrtku od nepotrebnih financijskih gubitaka“, objašnjava Surla iz IBA Group Hrvatska.
Na kraju teksta možemo zaključiti kako Big data, u pravilu, podrazumijeva i mogućnost stvaranja profita, ali i da implementacija tehnologije može dovesti i do velikih gubitaka, u slučaju da se u projekt uđe bez adekvatne pripreme. Prema tome, Big data nije čarobni heroj, već alat koji može pomoći u poboljšanju poslovanja tvrtke, ako iza njega stoje ljudi koji znaju što rade.
