Manager cu pilot automat

Este Big Data un glob de cristal pentru manageri?

Ilustrație: Travis Webber/Flickr

 

În filmul Moneyball, Brad Pitt e antrenorul unei modeste echipe de baseball din Oakland. Cum are un buget mult mai mic decât al adversarilor săi, îi este imposibil să aducă jucători bine cotați. O intrigă mănuşă – că tot e vorba de baseball – pentru un moment “numai că”. Numai că, odată ce începe să analizeze statisticile campionatului – pe cât de la-ndemâna oricui, pe atât de  ignorate până la el – reuşeşte să descopere jucători pe nedrept ignoraţi de vânătorii de talente. Un home run statistic, cu un happy end ascuns în cifre.

 

Dincolo de box office, Moneyball e opoziţia dintre managementul bazat pe instinct și cel bazat pe analiză inteligentă de date, unul care apare des în discuțiile cu cei care lucrează în domeniul numit ”Big Data”.

 

Ce e, aşadar, Big Data? Un ”meme” de marketing, fără-ndoială, care pune accentul pe dimensiunea datelor digitale pe care oameni și companii au ajuns să le colecteze la orice interacțiune – şi dacă e să-i cităm pe analiştii IDC, volumul de informații stocate de companii se dublează la fiecare doi ani.

Concret, big data înseamnă mecanismul de colectare, stocare, analiză și vizualizare de date, care conduce spre o decizie. Cu cât datele sunt mai multe, cu atât nevoia de a avea o mașină-asistent a deciziilor devine mai mare.

 

 

Cum practica bate filmul, să vedem şi exemplul Signals – un serviciu oferit de UberVU, o companie de marketing pentru social media, care trimite alerte automate clienților atunci când pe rețelele sociale se conturează un subiect care va deveni popular, pentru a putea reacționa imediat. Signals depistează poveștile care câștigă popularitate, metricile care cresc comparativ cu media, persoanele care influențează competiția sau mențiunile care solicită un răspuns. ”Datele noastre servesc companiilor să creeze metrici și rapoarte cu care să justifice activitatea în social media”, spune Vladimir Oane, fondatorul UberVU. De fapt acestea sunt și cele trei caracteristici esențiale ale Big Data, cei 3V pentru cei care vor să-și însușească jargonul specific: Volum, Viteză, Varietate.

 

”Softurile de business intelligence au fost făcute să răspundă la anumite întrebări predefinite. Big Data e făcut să răspundă și la întrebări arbitrare.” – Andrei Savu, Axemblr

 

Andrei Savu de la Axemblr, primul startup românesc în domeniul Big Data, lansat acum opt luni, crede că definiția ar trebuie dusă mai departe. ”E o schimbare de mentalitate pe care Big Data o aduce: de la decizii bazate pe intuiție, la decizii bazate pe analiză de date”. Mai multe despre ”uneltele care pot fi folosite pentru a privi în date”, la conferința Big Data din 30 ianuarie, la care va vorbi şi Savu.

 

Până atunci, o întrebare-avanpremieră: cine folosește Big Data în România? Organizatorii conferinței, Asociația EuroCloud și Axemblr, spun că o fac în special băncile și companiile din telecom, domeniile în care există, de altfel, şi cele mai mari volume de date.

 

Dar! Dar un nou domeniu presupune şi existenţa/formarea unor oameni specializați în analiză de date, aşa numiţii “data scientist” din ţările în care Big Data a prins deja rădăcini. La o căutare între contactele LinkedIn ale redacției Das Cloud nu am găsit pe nimeni cu această descriere, iar pe serviciile de recrutare BestJobs și eJobs nu există nici măcar un job de data scientist scos la concurs.

 

Până la apariţia lor şi-n spaţiul statistic mioritic, Rachel Schutt, care a predat un curs despre Big Data la Columbia University și urmează să publice o carte pe acest subiect la primăvară, le face un sumar portret-robot şi spune că, pe lângă obligativitatea cunoştinţelor de programare și matematică, un bun data scientist are ”o adâncă și largă curiozitate, e inovativ și se ghidează la fel de bine după experiență ca și după ce spun datele brute”.

O nuanţă deosebit de importantă, pentru că, odată ce factorul uman e înlăturat complet din managementul unei companii pentru a face loc deciziilor bazate strict pe analize de date, managementul se poate transforma în justificare de acțiuni pentru care doar mașina ar mai putea fi trasă la răspundere.

 

”Vrem să avem rapoarte și analize care să ne justifice deciziile manageriale sau să le ajute?”, e întrebarea la care Andrei Savu răspunde că ”trebuie să privim datele ca o sursă de răspunsuri pentru întrebările pe care noi le punem”. Iar dacă utilizarea Big Data aduce acum un avantaj competitiv puţinelor companii care o folosesc, avantajul viitorului va fi de partea celor care știu să pună cele mai bune întrebări datelor.

 

Dar, cel puţin pentru moment, Big Data pare să fie pentru companiile românești ceea ce este sexul pentru adolescenți: toţi vorbesc despre el, toţi cred că ceilalţi îl fac, dar de fapt nimeni nu știe cum să îl facă, așa că toată lumea pretinde că îl face.

 

 

 

Alte articole