Cégünk tapasztalatai szerint a big data kutatások és vállalati elemzések hazánkban egyelőre kevéssé elterjedtek, még a tömeges ügyfélkört kezelő, piacvezető szereplők körére sem jellemzőek. Ugyanakkor külföldi példák, esettanulmányok bizonyítják, hogy azok a vállalatok, akik az elmúlt években alkalmazták a big data megoldásokat, jelentős üzleti előnyre tettek szert.

Cégünk a tanácsadási projektekben igyekszik olyan gondolkodási keretet bemutatni a döntéshozók számára, mely e gyakran technológiai fogalmakkal leírt témát az elérhető üzleti előnyök szempontjából közelíti meg, ezen belül is olyan big data útvonaltervet kínálva, mely az adott vállalat sajátosságait veszi figyelembe.

Big data: stratégiai értékteremtés

Megközelítésünk alapja a Treacy-Wiersema piaci megfelelési modellje, mely szerint a fenntartható üzleti sikerhez az alábbi három versenytényező mindegyikében el kell érni a piaci minimumot, és legalább egy területen kiemelkedőnek kell lenni:

  • működési hatékonyság – alacsony költségszint;
  • termék-kiválóság – piacvezető, innovatív termékkel a piacra lépni;
  • ügyfélismeret – vevői igények beható ismerete és azok kielégítése.

A big data terület különböző ágai jól illeszthetők a modell által definiált versenytényezőkre.

A big data projekt cégstratégiához való illesztése azért is fontos, mert jól definiált üzleti előnyök nélkül hamar öncélúvá válhatnak a big data kezdeményezések és előfordulhat, hogy nem lesz vevő az üzleti oldalon az IT ötleteire.

Big data: adat-alapú termék vagy elemzési képesség

Bármely versenytényező esetén kétféle módszerrel biztosíthatja a vállalat az adat-alapú versenystratégiai előnyöket: vagy adat-alapú termékeket (termék funkciókat) fejleszt és visz piacra, vagy az adatok elemzése révén teremt hozzáadott értéket, azaz a korábbiaknál jobb, gyorsabb, szélesebb körű, pontosabb elemzési képességet ad a vezetők kezébe.

1. Adat-alapú termékek (termék funkciók): amikor egy vállalat piacra vitt termékének kulcstényezője az adatok felhasználása. Hétköznapi példa a navigációs szoftverek azon fajtái, melyek a forgalom aktuális helyzetéről is tájékoztatják a felhasználót (értelemszerűen a többi felhasználó eszköze által továbbított adatok alapján). Természetesen vannak divatosabb témák is, mint a viselhető informatikai termékek (okosórák, fitnesz karpántok), vagy az olyan szoftverek, melyek valamilyen vállalati működést optimalizálnak szenzorok, vagy akár felhasználók elemzése által szolgáltatott adatok alapján (pl.: marketingoptimalizálás, gyártásoptimalizálás, digitális-agrárium). A lényeg változatlan: a termék magja a feldolgozott adatokon alapuló működés.

2. Elemzési képesség megteremtése: big data elemzésnek tekinthetők azok a fejlett módszerek, melyekre legalább kettő igaz az alábbiak közül:

  • előrejelző (prediktív) jellegűek,
  • képesek adatfolyamok elemzésére,
  • hatalmas adatmennyiséget tudnak gyorsan (belátható időn belül) elemezni,
  • rosszul strukturált (vagy strukturálatlan) adatokat elemeznek,
  • nagyon nagyszámú nézőpontot vizsgálnak,
  • fejlett matematikai és statisztikai eszközöket vetnek be,
  • feltáró, kutató jellegű (például nem ismert összefüggések megalkotására törekszenek).

Big data: technológiai választás

Végül fontos elmondani, hogy a big data technológiák számossága és változatossága is nagy és alkalmazásukat erősen az adott üzleti kihívásra kell szabni. A Stratis tanácsadói ezekben a döntésekben is segítenek a vállalati vezetőnek, hogy a lehető legkevesebb kerülőúttal és veszteséggel valósítsák meg üzletfejlesztési projektjeiket.