Сегодня словосочетание «большие данные» стало мантрой для IT-директоров различных компаний. Но только профессионалы знают, как превратить «большие данные» в нужные ответы.
Что важно для бизнеса, кроме того, что написано на страничке «Наша Миссия» на сайте компании? Конечно же прибыль. А чтобы увеличивать прибыль, важно знать всё о том, как идёт бизнес. Поэтому выстраиваются эшелоны программных средств для сбора аналитических данных о бизнесе. Ключевые вопросы: кто, когда, сколько, за что. Вопросы очень хорошие и правильные, но вот в чём весь фокус: чтобы оставаться на месте, надо бежать изо всех сил, а чтобы двигаться — надо бежать ещё быстрее — всё как у Кэролла и его Алисы. Указанных вопросов становится мало.
Чего же не хватает большим массивам собранных данных? Им не хватает глубокого всестороннего анализа. Большим данным не хватает большого ответа на вопрос «почему?». Хороший пример правильного использования больших данных — выборы президента США. Команда проигравшего кандидата Ромни оценивала исключительно факты: шансы на победу в ключевые моменты выборной кампании. А вот аналитики Обамы исследовали не только динамику шансов на успех, они собирали данные о том, как каждая фраза их кандидата, каждая деталь влияет на баланс сил. И результатами этой работы были не только скучные прогнозы, но и выверенные рекомендации, что нужно делать и говорить. Итог этой гонки мы знаем.
Сейчас всё чаще встречаются заказчики, полностью разочарованные в больших данных. Прежние IT-консультанты сумели убедить их в необходимости сбора всех возможных метрик. Но, как это случается, эксперты сами не очень разбирались в технологиях и подходах анализа больших данных, и, потратив кучу денег своих клиентов, с иронией замечали: не везёт в BigData, повезёт в любви.
Для грамотного анализа нужно обладать не только желанием, но и необходимыми инструментами и, самое важное, уметь создавать или изменять инструменты под конкретного заказчика, под его бизнес-процессы. Найти таких экспертов — большая удача для больших данных. Ведь это позволяет получить ответы на все (или почти все) вопросы.
