Забудьте о Больших данных, настало время Больших ответов

Для чего организации по всему миру используют большие данные? IT-менеджмент делает большие данные как таковые чуть ли не смыслом деятельности всей компании. Его работа направлена на управление, сортировку, обработку больших данных. Но очевидно, что топ-менеджменту компании все равно как обрабатываются большие данные. Более того, большая часть менеджмента вашей организации понятия не имеет как работает big data. Но что по-настоящему необходимо организациям? Для чего внедряются большие данные? Для того, чтобы получать большие ответы.

Сами по себе большие данные, сколь бы архитектурно-красивыми они не были , не несут в себе пользы для бизнеса. А что нужно бизнесу? Ответы. И не просто ответы, а большие ответы! Информация, которая даст понимание того, как улучшить ключевые бизнес-процессы и получить конкурентное преимущество на рынке. Поэтому, CIO должны сфокусироваться не результате, на ответах, которые дают большие данные. Исходя из этой предпосылки, нужно получить понимание того, как задавать вопросы. Разумеется, директор по развитию вашей компании может служить ценным источником вопросов, но самостоятельное понимание не мешало бы выстроить.


На российском рынке пока нет действительно ярких примеров работы с большими ответами, поэтому предлагаю обратиться к зарубежному опыту, да еще какому! Вот как правильный фокус помог Бараку Обаме выиграть предвыборную кампанию.

CTO президентской кампании Харпер Рид (Harper Reed) поделился уроками, которые он получил в процессе анализа данных предвыборной гонки.

Президентские кампании Ромни и Обамы шли принципиально разными путями и результаты получились противоположные. Ромни отдал аналитику на откуп экспертам, которые хорошо разбираются в анализе больших данных, но не сильны в политике.

Когда президентская гонка началась, эксперты Ромни нашли кратчайший путь к собственной выгоде, а именно – давать республиканской партии такую информацию, которая ее устраивает. То есть, аналитики уверяли, что Ромни лидирует.

Я выбрал другую стратегию, отобрав только лучших специалистов в команду, и сфокусировал их на принципиально иную задачу. Мне нужна была объективная информация, результаты, полученные в процессе обработки огромных объемов данных.

Вот и получилось, что команда Ромни использовала аналитику для того, чтобы убедиться, что их кандидат впереди, а команда Обамы для того, чтобы спрогнозировать шансы на победу.

Исходя из полученного урока, стоит также заключить, что сама по себе ориентированность на большие ответы вместо больших данных не дает конкурентного преимущества. Конечно, вопросы надо задавать, но ориентироваться необходимо на результат.

Похожий подход исповедует небезызвестная вам компания EMC. Она использует большие ответы для того, чтобы выяснить какие клиенты довольны сервисом, какие лояльны и какие недовольны. Полученные данные позволили компании максимизировать лояльность клиентов и завоевать более существенную долю рынка. Такая программа оказалась настолько эффективной, что сейчас сотрудник, придумавший ее, занимается продажей и внедрением инструментов аналитики, ориентированных на получение больших ответов от больших данных.

То есть, сама работа над большими данными никому не интересна. Эта работа должна проводиться, но управленцы хотят получать своевременные ответы. Информацию, которую можно использовать.

Поэтому базисы, на которых сфокусирована сегодняшняя работа с большими данными, ошибочны. Людям не нужны данные, им нужны критически важные, точные и быстрые ответы. Такой подход помог узнать, почему Барак Обама выиграл выборы, когда ожидалось, что он проиграет.

Правильный фокус на больших ответах вместо больших данных поможет компании расти на рынке и вовремя корректировать стратегию.