Pięć pytań do…
Małgorzaty Tadrały, Szefowej Konsultingu Gospodarczego w KBJ S.A.

Tadrala_Małgorzata

 

1. JEDNYM Z NIEZWYKLE ISTOTNYCH ZADAŃ CONTROLLERA JEST DOSTARCZANIE DECYDENTOM(ZARZĄDOWI, MENEDŻEROM) RZETELNEJ INFORMACJI ZARZĄDCZEJ.
W ERZE TZW. BIG DATA, O KTÓREJ SZEROKO DYSKUTOWALIŚMY NA IX MIĘDZYNARODOWYM KONGRESIE CONTROLLERÓW W POZNANIU, PRZED CONTROLLEREM STAJĄ NOWE WYZWANIA. TO ZAGROŻENIE CZY JEDNAK SZANSA ORAZ NOWE MOŻLIWOŚCI
DLA PRZEDSIĘBIORSTW?
Jeżeli patrzymy na zagadnienie z punktu widzenia przedsiębiorstw, Big Data jest dużą szansą. Pozwala na wykorzystanie informacji, których dotychczas firmy nie miały albo nie mogły wykorzystać ze względu na ograniczenia technologiczne. Są to zarówno dane wewnętrzne organizacji, jak i dane zewnętrzne. Te ostatnie pochodzą z obszarów do tej pory zupełnie niekwalifikowanych jako źródła informacji istotnych dla podejmowania decyzji biznesowych, czyli dane generowane przez Internet (jak np. media społecznościowe, hasła wpisywane do wyszukiwarki itd.). Dzięki Big Data mamy możliwość wykorzystania zarówno zbiorów danych nieustrukturyzowanych (nieprzechowywanych w formie uporządkowanych tabel), wymagających przetwarzania w czasie rzeczywistym, jak i zbiorów zbyt dużych, aby można było wykorzystać do ich analizy np. hurtownię danych.
Różnica jest naprawdę istotna, ponieważ Big Data pozwala wykorzystać do tej pory niemożliwe do analizy dane, ale również działać proaktywnie, umożliwiając zrozumienie wpływu podejmowanych decyzji przed rozpoczęciem działań. Służą do tego np. analizy predykcyjne wykorzystujące różne techniki analizy statystycznej i modelowania w celu odkrycia powiązań oraz wzorców w posiadanych zbiorach bieżących oraz historycznych danych i na tej podstawie wnioskowania odnośnie przyszłości oraz trendów. Należy jednak pamiętać, że Big Data pojawia się dopiero tam, gdzie tradycyjna eksploracja danych (data mining) nie jest w stanie wyszukać ukrytych w tych danych znaczeń i wzorców. W ten sposób możemy odkrywać wzorce i przewidywać zachowania, np. prawdopodobieństwo odejścia klienta czy pracowników kluczowych. Na przykład możemy dokładne przewidywać zapotrzebowanie klientów na określony produkt i w ten sposób optymalizować koszty jego magazynowania oraz plany produkcyjne, działania marketingowe, a nawet cenniki naszych usług i produktów. Mamy również możliwość szybkiego wykrycia zagrożeń w firmie i zapobiegania im, zanim staną się faktem,
np. identyfikacja i powstrzymanie wszelkich naruszeń zasad bezpieczeństwa czy praktyk prania pieniędzy.
Big Data jest jednak również wyzwaniem dla organizacji. Budowę strategii wykorzystania Big Data należy traktować jako inicjatywę biznesową, a nie technologiczną. Skupiając uwagę przede wszystkim na rozwiązywaniu problemów natury biznesowej, należy zawęzić zestaw problemów, a następnie zastanowić się, jak wykorzystać dostępne dane, aby je rozwiązać. Istotne jest, aby stworzyć system wspomagania decyzji w obszarach, które budują przewagę firmy na rynku i pozwalają na uzyskanie przez nią lepszych wyników finansowych.
Dobrze jest również oprzeć się naturalnej pokusie nadmiernej koncentracji na gromadzeniu dużej liczby danych i zwrócić uwagę raczej na ich zakres i różnorodność, tak aby były one jak największe, bo wtedy łatwiej jest uzyskać wartościowe informacje. Skupianie się tylko na ciągłym powiększaniu zbiorów sprawia, że w pewnym momencie znika nam z oczu cel – nie wykorzystujemy zgromadzonych informacji.

2. TERMIN BIG DATA JEST RÓŻNORODNIE POSTRZEGANY PRZEZ RYNEK. JAK WŁAŚCIWIE NALEŻY GO INTERPRETOWAĆ?
Termin Big Data powstał kilka lat temu. Koszty magazynowania danych malały, moc obliczeniowa rosła, ale organizacje wciąż nie mogły poradzić sobie z biznesowym wykorzystaniem dużych ilości danych, które udało im się zgromadzić. Jeszcze w 2000 r. tylko 25% wszystkich danych zebranych na świecie była w formie cyfrowej (reszta na papierze, taśmie filmowej, płytach winylowych, kasetach itp.). W 2013 r. w cyfrowej formie zapisane zostało 98% wszystkich danych zgromadzonych na świecie – 1,2 tys. eksabajtów (EB)*. Powstały zbiory informacji o dużej objętości, dużej zmienności lub dużej różnorodności (model 3V według Raportu Gardnera**). Początkowo Big Data oznaczało dokładnie sposób podejścia do zarządzania tego typu zbiorami. Dzisiaj należy je interpretować znacznie szerzej. To sposób wykorzystania danych do wspomagania podejmowania decyzji, odkrywania nowych zjawisk oraz optymalizacji procesów. Stąd w modelu Big Data tak ważna stała się kolejna składowa, czyli weryfikacja danych.

3. JAK WIDAĆ, BIG DATA STAWIA WIELE PYTAŃ I WYWOŁUJE OBAWY. JEDNOCZEŚNIE JEDNAK ODDAJE DO DYSPOZYCJI CONTROLLERA WIELE KONKRETNYCH ROZWIĄZAŃ. JAKIE TECHNOLOGIE INFORMATYCZNE MA W TYM KONTEKŚCIE DO DYSPOZYCJI CONTROLLER?
Controllerzy mają obecnie do dyspozycji narzędzia, algorytmy i technologie zdolne przetwarzać Big Data. Wymienić tutaj można np. Hadoop, MapReduce czy bazy danych NoSQL. Dla użytkownika biznesowego jednak nie ma znaczącej różnicy między rozwiązaniami Big Data a rozwiązaniem Business Intelligence. W obu przypadkach użytkownik będzie miał do dyspozycji pełniejsze, kompletniejsze raporty oparte na głębszym dostępie do informacji.

4. JAKICH PODMIOTÓW I GAŁĘZI PRZEMYSŁU DOTYCZY W SZCZEGÓLNOŚCI BIG DATA?
Firma Gardner szacuje, że już w 2017 r. 30% danych dostępnych dla przedsiębiorstw będzie pochodziło od firm specjalizujących się w analizach danych pochodzących od konsumentów. Procedury analizy predykcyjnej stają się coraz bardziej popularne i wykorzystywane w rozmaitych branżach, np.: handlu, bankowości, ubezpieczeniach, telekomunikacji czy transporcie. Głównie służą do przewidywania wzorów zachowań i nawyków klientów.
Na przykład banki, stosując Big Data, mogą szacować zdolność kredytową pożyczkobiorców. Z kolei firmy ubezpieczeniowe mogą zbierać i analizować informacje o klientach, korzystając m.in. z danych z serwisów społecznościowych, zakupowych, wszelkiego rodzaju systemów informacji marketingowej, baz danych klientów. Firmy, które już skorzystały z Big Data, to np.: Tesco w Malezji do uzyskania wzrostu lojalności klientów – wzrost lojalności o 30%, czy T-mobile w USA do zmniejszenia liczby rezygnacji klientów – spadek o 50%***.
Na świecie z tego typu analiz korzystają również agencje rządowe, np. w 2009 r., kiedy odkryto nową odmianę wirusa grypy (tzw. H1N1), Amerykańskie Centrum Kontroli nad Rozprzestrzenianiem się Chorób skorzystało
z analiz Google, by przewidzieć rozprzestrzenianie się wirusa.

5. CZY CONTROLLERZY BĘDĄ UMIELI WYKORZYSTAĆ POTENCJAŁ BIG DATA? JAKĄ DROGĄ POWINNI PÓJŚĆ?
Patrząc z punktu widzenia rynku pracy firma Gartner przewiduje, że już w tym roku powstaną cztery miliony miejsc pracy związanych z analizą danych. Będą potrzebni tzw. data scentists, czyli specjaliści łączący wiedzę biznesową, pozwalającą na zadanie trafnych pytań biznesowych, z analitycznymi umiejętnościami oraz wiedzą statystyczną, umożliwiającą taką analizę danych, aby dostarczyć na nie odpowiedzi. Prawdopodobnie trudno będzie pozyskać pracowników łączących te umiejętności, wiedzę oraz doświadczenie, dlatego możliwe,
że kierunkiem, który zostanie wybrany przez firmy, będzie powoływanie zespołów Big Data. Znajdą się w nich specjaliści z wiedzą biznesową oraz analitycy z wiedzą techniczną i analityczną w zakresie wykorzystania narzędzi Big Data. Być może te nowe zespoły powstaną właśnie w działach controllingu.

Rozmawiał:
Stanisław Woźniak
Redaktor naczelny magazynu „Controlling i Zarządzanie”

* Viktor Mayer-Schönberger i Kenneth Cukier, Big Data. Rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie.
** Laney Douglas: 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety (ang.) Gartner.
*** Źródło: http://nowymarketing.pl/a/4576,jestes-sloniem-w-skladzie-danych.