Az üzlet természetes velejárója, hogy mindig új és újabb dolgokat kell kitalálni, vagy éppen régieket átfazonírozva újnak beállítani, hogy a vásárlások ne essenek vissza. A kereslet felélénkítésére az informatikai piac is előszeretettel dob be könnyen megjegyezhető kifejezéseket, melyek mögé trendet és természetesen terméket, szolgáltatást is társít. Korunk egyik ilyen hívószava a big data lett, amelyről nem kisebb dolgot állítanak a szállítók, minthogy ez a terület lesz a 21. század olaja. Azaz az adatok minél teljesebb körű összegyűjtése, strukturálása és elemzése fogja meghatározni és előre vinni a világ gazdaságát.



A big data definíciója ugyan nem kristályosodott ki még egyetlen elfogadott meghatározásban, de azt nagyjából mindenki elfogadja, hogy a világban egyre nagyobb mennyiségben és egyre változatosabb formában fellelhető komplex adattömegek módszeres begyűjtését, analizálását kell érteni alatta. Az elemzési folyamat végén szerencsés esetben olyan következtetésekre juthatnak a kapott információkból a döntéshozók, amelyekkel nagyobb üzleti értéket képesek felmutatni, mint abban az esetben, amikor nem használnak big datához köthető módszereket.

Mindenható adatok ■ Nemrégiben az IBM vezetője úgy fogalmazta meg a változás lényegét, hogy a big data, a közösségi alkalmazások és a mobilitás felfutása az átlag halálához vezet, amennyiben a korábbi analitikai eszközök, bármilyen kifinomultak voltak, legjobb esetben is csak mikro-szegmenseket értékeltek, vagyis átlagértékekkel dolgoztak. Virginia Rometty kiemelte: a vállalati folyamatok szükségszerű átalakítása nem elsősorban technológiai, hanem hozzáállásbeli és kulturális kérdés. Ennek megfelelően az egyes szervezetek jövőbeni érvényesülése vagy csődje múlhat rajta, hogy sikerül-e megváltoztatniuk a döntéshozatali folyamatot, illetve az értékteremtés és -célbajuttatás módját, más szóval kiverni a fejükből az eddig elfogadott módszereket. Az IBM szempontjából a big data készségek így újabb, elsősorban tengerentúli piacokat jelenthetnek, másrészt a vállalat a korábbinál szélesebb feladatkört célozhat meg szolgáltatásaival, a forgalomirányítástól az időjárás-előrejelzésen át a bérszámfejtésig – tette hozzá.

Az amerikai cég témában mutatott lelkesedése érthető, hiszen az ügyfeleik számára maguk is szeretnének minél több új analitikai megoldást eljuttatni. A big data kényszeres "hajszolása" azonban sok esetben egyáltalán nem kifizetődő út, nem feltétlenül igaz, hogy aki kimarad, az lemarad. Erról a témáról írt anyagában a Quartz technológiai újságírója részletes anyagában konkrétumokkal is alátámasztja mindezt. A hivatkozott írásban szóba kerül a Facebook és a Yahoo is, két olyan cég, amelyről a felületes szemlélő garantáltan azt gondolná, hogy ha valahol, hát náluk mindenképpen uralkodó elemzési módszerként kell tekinteni a big datára. Az igazság ezzel szemben az, hogy az egyes részproblémák elemzését a régi módszerekkel és egyszerű szerverek vagy akár hagyományos asztali gépek képességét nem meghaladó számítási kapacitással is meg tudják oldani. És mint azt régóta tudjuk, verébre nem érdemes ágyúval lőni.

Mindeközben a big data körüli felhajtás ma már olyan méreteket öltött, hogy kisvállalkozások számára hasznosítható tippgyűjtemények jelennek meg arról, miként tudják a saját üzletük részévé tenni a koncepciót. Nyilvánvaló, hogy nagyon nehezen lehetne a világon olyan kisvállalkozást találni, amelynek az üzletmenetre valódi hatással bíró elemzési igényét ne tudná egy laptopon futó Excel megoldani.

Problémák, mellékhatások ■ A big data elemzési módszertana ráadásul nem annyira egzakt, mint mondjuk a matematika. Már az adatok vételének módja és köre is szubjektív elemeket tartalmaz, és maga az eredmények értelmezése is véleményeken, benyomásokon alapul, így természetszerűeleg torzíthat. Másik problémáa, hogy mivel az elemzés óriási mennyiségű adattömeget érint, így a változók közötti korrelációk keresése óhatatlanul magában hordoz számos fals pozitív eredményt. Egy kereskedelmi lánc például az USA-ban arra volt kíváncsi, hogy milyen összefüggések mutathatók ki a termékeladások és az idő illetve a helyszín viszonylatában. Kiderült, hurrikánriasztások idején nem csak a szögek, deszkák, kalapácsok és alapvető élelmiszerek kereslete nőtt, de a fahéjas, barnacukros kekszé is. Ez a fajta korreláció valószínűleg inkább tekinthető egy véletlen egybeesésnek, mint valódi összefüggésnek, amit jó termékelhelyezéssel meg tud lovagolni az áruházlánc.



A big data további veszélye, hogy azt a jórészt hamis látszatott kelti, hogy a korábbi gyakorlattal ellentétben nem tudományos alapon meghatározott mintát vizsgálunk, hanem valóban a teljes elérhető adattömeget. Ez még a mai, igen fejlett informatikai hálózattal és aktív internetező népességgel rendelkező országok esetében sem helytálló. Az N = majdnem ALL problémáját jól szemlélteti a fenti ábra, amely Ságvári Bence, a CIO Hungary 2013 konferencián elhangzott big data témájú előadásából való. A kutató grafikonja szemléletesen mutatja, mennyire félreviheti a végső eredményt az, ha csak a teljes népesség 80 százalékáról van információnk, és mennyivel pontosabb lehet az úgynevezett small data, azaz a hagyományos mintavételezésen alapuló kisebb adattömeg.

Helyén kell kezelni ■ Természetesen odaáig nem érdemes elmenni, hogy a big datát üres marketingszlogenként bélyegezzük meg. A technológia és az internet fejlődése valóban nyitott új kapukat az analitika területén, ám ezeket érdemes a kellő elővigyázatossággal kezelni és csak ott és olyan mértékben alkalmazni, ahol mindez a ráfordított erőforrásokkal arányos megtérülést tud produkálni. A kkv-k vezetőinek pedig semmiképpen sem kell álmatlanul forogni éjszaka, ha náluk az elkövetkező években egyetlen ilyen jellegű projekt sem fut majd. Egyelőre elég jó eredmény az is, ha például az egészségünk védelmében fogják hadra a big datát.