facebook LinkedIN LinkedIN - follow
IT SYSTEMS 6/2018 , AI a Business Intelligence

Proč firmy nevyužívají big data na maximum?

Koen Michiels


datasapiensSpolečnosti dnes ve spojení s daty a datovými analýzami čelí obrovskému tlaku, který nazývám „dvojitou explozí“: explozí dat na jedné straně a explozí poptávky na straně druhé. Mezi těmito dvěma činiteli najdeme celou řadu dílčích problémů, které se navíc neustále prohlubují, a v některých případech už se dokonce dostávají za bod zlomu. Proč je ale firmy neumí nebo nedokážou řešit tak, aby svá data dokázaly využít na maximum?


Jednou z obecných příčin je fakt, že si málokdo uvědomuje, že zkratky zde prostě nefungují. Pokud chcete za pomoci „velkých dat“ využívat atraktivní a sexy nástroje, musíte mít nejdřív vybudované pevné základy. Lidé velmi rádi mluví o dalším „lesklém objektu“, o nové technologii, která obrátí jejich byznys naruby, ale moje zkušenosti ukazují, že realita je mnohem prozaičtější. Většina velkých společností se totiž spíš potýká s vážnými a klíčovými problémy, které jim brání v dalším rozvoji.

Které problémy jsou nejvážnější a proč je tak těžké je vyřešit?

Datová exploze

Zřejmě každý zná příběh o tom, jaké množství dat je dnes produkováno ve srovnání s celou historií lidstva. Čím více ale máme dat, tím složitější je odlišit čistý signál od šumu. Čím více dat máme k dispozici, tím více jsme paralyzováni. Více dat totiž znamená také více problémů a zároveň i větší šanci, že některá čísla nebudou navzájem zapadat, což samo o sobě zvyšuje nedůvěru.

A když v něco nemáme důvěru a jistotu, váháme obvykle udělat patřičné kroky. Nebo jednáme na základě dezinformací, a můžeme tak naopak způsobit nemalé škody. Tak či onak, rostoucí objem a rychlost dat s sebou přináší výzvy, kterým musí společnosti čelit.

Co se staršími daty?

Historická data nám pomáhají vytvořit si obrázek toho, kým jsme kdysi byli. Je to jako podívat se do „zpětného zrcátka“ a vidět, co se stalo. Tedy v ideálním případě by to tak aspoň mělo být. Problémem je, že mnoho historických dat je uloženo ve starších systémech, které byly vytvořeny za účelem data pouze uchovávat, nikoli s nimi pracovat. To pak v praxi často znamená, že jsou taková data roztříštěná, špatně definovaná, neúplná či nepřesná.

Mnoho velkých společností vyrostlo skrze akvizice a podědilo staré systémy, které nikdy navzájem neintegrovaly. Nebo se zkrátka nikdy nechtěly zabývat modernizací původních systémů. Teď je to ale pro ně obrovský problém, když se snaží udělat velký skok kupředu jen tím, že do starého systému začlení veškerá nová data. Najednou totiž zjišťují, že nejsou schopny identifikovat a propojit data o stejném zákazníkovi v několika různých systémech, které používají, a tím pádem mají velmi omezené analytické možnosti. Tento stav přitom není výjimečný, u velkých společností je to v podstatě průměr. A to nejen v Česku, ale obecně v celé Evropě.

Investovat do IT zkrátka není sexy. Respektive investovat do aplikace pro zákazníky může být sexy. Naopak sexy rozhodně není, když přijdete a řeknete: „Pánové, máme tu ve firmě 10 IT systémů, musíme nutně vytvořit tříletý plán, jak je vyčistit a srovnat. A potřebujeme na to vyhradit budget.“ Mnohem jednodušší je první varianta v podobě nové aplikace i pro samotné ředitele, kteří obvykle vydrží na jedné pozici dva až tři roky. Raději prostě zvolí rychlý a viditelný výsledek.

Pomalá data jsou stará data

Jednou z nejzajímavějších současných funkcí dat je krátké zpoždění mezi okamžikem, kdy dojde k určité interakci, a okamžikem, kdy lze s těmito daty pracovat. Zatímco ještě před pár lety byste si vystačili s daty jednou týdně, dnes je chcete prostě hned. Tato „čekací doba“ se tak limitně přibližuje nule, což s sebou přináší obrovské možnosti. Proto dnes mluvíme o real-time aplikacích, které byly dříve nepředstavitelné.

Chcete dělat „just in time“ analýzu přímo v místě interakce? Ano, i to je dnes možné. Problém však spočívá v tom, že většina datových procesů je pro velké společnosti spuštěna v režimu dávkového zpracování. Moderně distribuovaný, rychlý způsob výpočetního provozu v reálném čase je proto přinejmenším výzvou.

Integrační boje

Vložit všechna data do jednoho prostředí a zpřístupnit je, to bylo a stále je zásadním problémem podnikatelských subjektů. A to mluvíme jen o datech, která jsou běžně využívána v dnešní době. Co se stane, jakmile vstoupí do hry internet věcí, data ze sociálních sítí, z mobilních zařízení a dalších zdrojů? A co se stane, když změníme původní účel dat? Když znovu zpracujeme data za jiným účelem, na původní datové standardy, struktury i kvalitu můžeme zapomenout. Ale čím je nahradíme? A jak zjistíme, jestli jsou data v novém referenčním rámci k něčemu dobrá?

Chybějící celkový obraz

Dát dohromady údaje do smysluplného a koherentního obrazu osoby, poskytovatele nebo jiného účastníka v systému je jako schopnost vidět les namísto stromů. Vyžaduje to znát holistický obraz, což znamená mít sémantický model toho, kdo je onen člověk, poskytovatel nebo zaměstnavatel. V podstatě jde o použití bitů a částí dat k vytvoření smysluplných a relevantních reprezentací reálného světa. Myslíte si, že je to jednoduché? Zkuste se zeptat Googlu, kolik výpočetní síly k tomu potřebuje. Je to totiž mnohem těžší, než jen stavět data nebo analytické modely, což je realita, ve které žije většina lidí.

Exploze poptávky

Překlenutí rozdílů

Přiznejme si to na rovinu. Mnoho vedoucích pracovníků nerozumí datům a datovým analýzám. Nejčastější stížností, kterou slýchám od interních zaměstnanců firem, je to, že vedoucí pracovníci nevědí, co chtějí, a často nedokážou rozpoznat správné řešení. Věřím tomu, že je to pravda. A také věřím, že prapůvodní příčina toho leží kdesi hluboko a má co do činění s dlouhodobým vývojem IT oddělení ve firmách a jeho neustále se rozšiřující specializací. Pro nalezení nejlepších řešení a obecně pro co nejefektivnější zdolávání analytických problémů je každopádně stále důležitější, aby spolu ve firmě dokázali komunikovat a spolupracovat lidé z velmi rozdílných prostředí a s velmi různorodými znalostmi a schopnostmi.

Přístup k zakázkám

Řádně připravit validní požadavek, zajistit, aby byl správně pochopen a zařazen do plánu, to zabere nějaký čas. Od vedoucích pracovníků ale často slýchávám jen to, že potřebují mít „market-ready“ řešení co nejrychleji. Nebo mít co nejdřív k dispozici ty sexy reporty, po kterých každá firma prahne. Namísto zaměření se jen na výsledný produkt by se měli ovšem zajímat o to, kde seženou potřebné zdroje a jak zajistí celý proces, aby mohlo být dosaženo touženého výsledku.

Dá se to vůbec stíhat?

Dalším očividným problémem je neustále rostoucí množství nedokončené práce. Stačí si představit, jak těžké je zajistit podporu všech potřeb podniku, když se pracovníci IT, dat, analytiky a informatiky zabývají všemi výše uvedenými problémy. Tito lidé tak obvykle jedou na plný plyn, ale přesto se jim stále nedaří držet krok. A pokud něco takového praktikujete dlouhodobě, neustálý stres způsobí mimo jiné i to, že naprosto rezignujete na jakoukoli kreativitu. Týmy se pak naučí přežívat jen tak, že se soustředí pouze na krátkodobé cíle. Jednoduše řečeno, kdybych měl práci považovat za majetek, nedělal bych nic jiného, než že bych je musel pokaždé v následujícím roce odepisovat jako ztrátu.

Jestliže chcete rychle zjistit, jak (ne)adekvátní je vaše strategie v oblasti dat a analýz, stačí se podívat na množství nevyřízených objednávek a porovnat ho s úrovní spokojenosti všech uživatelů. Ale varuji vás předem, obvykle je to vcelku děsivé zjištění.

Úřední šiml a následná kocovina

V neposlední řadě je třeba zmínit, že každý z mnoha zdrojů dat má svůj specifický původ, a proto také specifická pravidla pro zabezpečení a správu. Zjednodušeně to v praxi obzvlášť nyní znamená velké problémy v tom, který z uživatelů smí vidět jaké údaje. Podíváme-li se na to ještě z jiného úhlu pohledu, pak oprávněné obavy ohledně toho, kdo získá přístup k datům a kdo má právo je užívat, omezují v praxi schopnosti společností vytvářet podporu pro případy inovativního využití svých řešení.

Chyceni mezi mlýnskými kameny

Z jedné strany drceni záplavou dat. Z druhé strany extrémními tržními požadavky. Je zřejmé, že dostat se z tohoto pevného sevření nebude rychlé ani snadné. Společnosti potřebují nasadit celkovou strategii a komplexní rámec pro to, jak přeměnit svá data na strategickou a konkurenční výhodu. A co je důležité? Potřebují to udělat při představě společnosti, kterou chtějí být, ne při pohledu na společnost, kterou byly posledních 10 let. Bez podpory vedení a bez sladění všech oddělení společnosti budou každopádně tyto problémy společnosti nadále sužovat. Byla by to ale velká škoda, protože by jim mohly uniknout všechny výkonné technologie, které se momentálně objevují napříč průmyslem a které jim mohou otevřít cestu k zásadnímu průlomu.

Koen Michiels Koen Michiels
Autor článku Koen Michiels spoluzaložil v roce 2014 společnost datasapiens, kde nyní zastává pozici Chief Technology Officer. Je držitelem magisterského titulu v oboru Marketing Communication Sciences a také držitelem titulu v postgraduálním oboru Marketing Analysis z univerzity v belgickém Gentu.
Chcete získat časopis IT Systems s tímto a mnoha dalšími články z oblasti informačních systémů a řízení podnikové informatiky? Objednejte si předplatné nebo konkrétní vydání časopisu IT Systems z našeho archivu.