Seminarium BigData

Big data - duży problem czy dużo korzyści

W maju po raz kolejny zorganizowaliśmy w PAM Center spotkanie poświęcone aktualnym wyzwaniom w pracy menedżera. Tym razem temat BIG DATA – duży problem czy dużo korzyści? Do udziału w naszym seminarium zaprosiliśmy znakomitych gości: specjalistów – praktyków, zajmujących się tym zagadnieniem.


Z jednej strony analitycy danych, wdrażający rozwiązania techniczne (z IBM, które objęło seminarium swoim patronatem i z ATOS Polska). Spodziewalismy się więc usłyszeć, jak komputery i specjalistyczne oprogramowanie pomagają radzić sobie z wielką ilością informacji.

Z drugiej strony wśród prelegentów psycholog, kierujący agencją badań marketingowych i konsultant w branży reklamowej. W analizie danych ważny jest człowiek, który ostatecznie decyduje o tym, jak zinterpretować informacje i jak je wykorzystać (np. w tworzeniu strategii firmy czy w budowaniu komunikacji marketingowej).


Program seminarium:

13.00 – prof. Jan Jeżak – powitanie gości wprowadzenie, otwarcie seminarium.
13.15 – Arkadiusz Wiśniewski (IBM Poland) – Moc w danych.
13.45 – dr Paweł Wójcik (Millward Brown) – Czego BIG DATA nie powie nam o klientach.
14.15 – przerwa
14.30 – Sebastian Kamiński (Atos Polska) – Przykłady realizacji projektów Big Data na naszym rynku.
14.50 – Lech C. Król (agencja reklamowa Adwertajzing) – Komputer komputerowi człowiekiem.
15.20 – pytania, komentarze, dyskusja.
15.50 – losowanie książek, zakończenie seminarium

Atlas

Sponsor wydarzenia: Grupa ATLAS

Udział w seminarium jest bezpłatny.

W seminarium uczestniczyło ok. 80 osób. Wśród zarejestrowanych uczestników rozlosowano książki: Kenneth Cukier, Viktor Mayer-Schönberger, BIG DATA – Rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie, ufundowane przez Wydawnictwo MT Biznes.


Kilka zdjęć z wydarzenia:


 Prelegenci i prezentacje z seminarium:

Arkadiusz Wiśniewski

Arkadiusz Wiśniewski (IBM Polska i Kraje Bałtyckie – Dyrektor ds. Rozwiązań Analitycznych) jest związany z analityką biznesową od niemal dwudziestu lat. Początkowo jako inżynier w firmie produkcyjnej zajmował się statystyczną kontrolą procesów produkcyjnych. Następnie pracując w firmach dostarczających rozwiązania  biznesowe współpracował w firmami z sektorów: bankowość, telekomunikacja, ubezpieczenia i handel detaliczny. W IBM Polska jest odpowiedzialny za rozwiązania analityczne IBM w tym Big Data.

„Moim celem jest wdrażanie rozwiązań analitycznych, które będą poprawiały efektywność biznesu oraz konkurencyjność poprzez świadome korzystanie z wiedzy ukrytej w danych.”

Moc w danych

Cóż z tego, że termin Big Data jest jednym z najbardziej nadużywanych zwrotów w ostatnich kilku latach. Niektórych to irytuje, ja natomiast zastanawiam się w jaki sposób koncepcję analityki dużych i różnorodnych zbiorów danych wykorzystywać do wspierania biznesu w Polsce. Do tego aby być bardziej konkurencyjnym, aby projektować procesy biznesowe dzięki którym doświadczenia klientów z dostawcą będą pozytywne i nadal będą się poprawiały, aby lepiej rozumieć potrzeby mieszkańców i odzwierciedlać to w zarządzaniu naszymi miastami, województwami czy gminami. W Europie w tym Polsce z adopcją Big Data mamy sporo „wyzwań” i idzie nam to dosyć wolno w porównaniu na przykład do Stanów Zjednoczonych czyli do kraju w którym powstał termin Big Data oraz nowa rola Naukowca Danych (Data Scientist).

Koncepcja analizy dużych zbiorów polega przede wszystkim na zgromadzeniu bardzo dużej ilości danych a następnie na eksperymentowaniu z nimi. To trochę tak jakby prowadzić w firmie równolegle kilka lub kilkanaście małych projektów badawczych z których tylko część zakończy się sukcesem. W Europie ten sposób działania jest nam mentalnie i biznesowo trudny do zaakceptowania ponieważ zazwyczaj myślimy w kategorii projektu, zespołu, budżetu i zwrotu z inwestycji. W Stanach Zjednoczonych gdzie jest wyższy poziom akceptacji na porażkę firmy pozwalają sobie i swoim pracownikom na więcej i w związku z tym więcej jest przykładów gdzie zastosowano analitykę Big Data i przyniosło to pozytywne wyniki przy czym o liczbie porażek głośno się nie opowiada.

Bez względu na różnice w podejściu i doświadczeniach analityka Big Data jest elementem, który należy brać pod uwagę w zarządzaniu ponieważ w danych drzemie moc. Siła dzięki której możemy uzyskiwać przewagi konkurencyjne oraz zwiększać zyski.


dr Paweł Wójcik

dr Paweł Wójcik (Millward Brown Business Development Director), psycholog, pracownik naukowo-dydaktyczny Wydziału Psychologii Uniwersytetu Warszawskiego w latach 1988-1998. W latach 1990-1995 dyrektor badań w agencji badawczej DEMOSKOP. Od 1996 do 2008 Członek Zarządu agencji IQS and Quant Group. Od 2008 do 2013 wiceprezes agencji badań marketingowych 4P Research Mix. Od grudnia 2013 Business Development Director w Millward Brown.

Specjalizuje się w psychologii konsumenta, badaniach segmentacyjnych i  psychograficznych oraz badaniach satysfakcji i lojalności klientów.  Prowadził szkolenia m.in. w firmach GSK, Bayer, mBank, Stena Line, Coca-Cola, Citybell oraz na studiach podyplomowych SGH. Prowadzi również zajęcia z zachowań konsumentów na Wydziale Psychologii UW. W latach 2004-2012 trener PTBRiO w zakresie szkoleń z badań segmentacyjnych i psychograficznych klientów.

Publikacje na łamach takich czasopism jak Harvard Business Review czy Marketing w Praktyce. Autor rozdziału „Metody eksperymentalne w badaniach marketingowych” w książce „Badania marketingowe. Od teorii do praktyki” (red. Maison, Noga-Bogomilski, 2005).

Czego BIG DATA nie powie nam o klientach

Obecnie żyjemy w epoce „datafikacji”. Jest ona definiowana jako „proces przekształcania wszelkiej możliwej aktywności konsumentów w dane”.  Kiedy przeglądamy strony sklepów internetowych a następnie dokonujemy tam zakupów, lajkujemy na Facebook’u, korzystamy z aplikacji mobilnych w naszym smartfonie itp., wszystkie te aktywności są rejestrowane. Lista rejestrowanych zachowań nie ogranicza się oczywiście tylko do aktywności w internecie i korzystania z telefonu komórkowego. Kiedy chodzimy po ulicach i wchodzimy do sklepów czy punktów usługowych wszystkie nasze aktywności mogą być rejestrowane przez różnego rodzaju czujniki lub kamery. Ponieważ rejestracja tych aktywności dotyczy większości konsumentów, powstają potężne zbiory danych (stąd nazwa BIG DATA), które mogą być wykorzystywane w celach marketingowych., np. do precyzyjnego planowania kampanii reklamowych w internecie. Jednak poleganie wyłącznie na rejestrowaniu zachowań konsumentów, choćby najdokładniejszym, to za mało, żeby dobrze przewidywać i wpływać na ich zachowania.

Pozostaje co najmniej jedna sfera, w której podejście BIG DATA kiepsko sobie radzi – to motywacje, czyli odpowiedź na pytanie „dlaczego konsumenci robią to, co robią?”. I nie chodzi w tym przypadku o analizę w rodzaju „przed zakupem wczasów na stronie firmy X, konsument lajkował na Facebooku zdjęcia z wakacji nad jeziorem, wpisał w wyszukiwarce słowo ‘bodeńskie’ i odwiedzał stronę tanich linii lotniczych”. Kiedy już potrafimy określić gdzie, po wykonaniu szeregu aktywności, pojawi się nasz potencjalny klient, musimy wiedzieć jakie treści i w jakiej formie mu je przekazać, żeby wybrał naszą ofertę. Bez odpowiedzi na to pytanie o przyczyny zachowań konsumentów jest nam bardzo trudno opracować skuteczną komunikację marketingową. Z kolei badanie przyczyn zachowań konsumentów to nadal złożone metodologie bazujące na tradycyjnych metodach badawczych. I nic nie wskazuje na to, żeby miało się w krótkim czasie zmienić…


Lech C. Król

Lech C. Król (CEO w agencji reklamowej Adwertajzing) – konsultant z ponad 20 letnim doświadczeniem w branży reklamowej, pracował na stanowiskach dyrektorskich w EURO RSCG Poland, Leo Burnett, McCann-Ericskon, Radio Zet. Wprowadził na rynek polski m.in. marki „Łaciate” oraz „Millenium”, twórca kampanii proszku Vizir „Białe na białym”

Komputer komputerowi człowiekiem

Skąd wiesz, że Google nie kłamie? Google nie rozumie przecież przetwarzanych informacji. Analizuje jedynie ich powiązania, próbując statystycznie określić wzajemną ważność. Z tej perspektywy nie ma żadnego znaczenia, czy informacja jest prawdziwa bądź koherentna.

Dziś, przed wykorzystaniem potencjalnej bzdury chroni Cię własna wiedza i inteligencja które – zazwyczaj – pozwalają wykryć komputerowe banialuki. Niestety, ten świat właśnie się kończy. Google koncentruje się na treściach o małym stopniu zmienności – teksty na stronach, treści książek, fragmenty maili, itp. Jednak coraz więcej danych ma charakter natychmiastowy (real time data). Komputery przetwarzają w czasie rzeczywistym który link kliknąłeś, gdzie teraz jesteś (geolokalizacja) albo za co i w którym sklepie dokonałeś płatności. Jutro będą wiedzieć, czy włączyłeś nocną lampkę albo spuściłeś wodę w toalecie.
Świat zalewa tsunami nieuporządkowanych, niespójnych, szczątkowych i bardzo cennych dla biznesu informacji. Dlatego komputerowi geniusze ścigają się w wydobywaniu z nich przydatnych wniosków. I robią to tak, jak Google – siłowo, statystycznie, bez zagłębiania się w istotę sprawy. Dla algorytmów nie ma znaczenia, czy dane te dotyczą śmierci, zdrowia czy seksu. To są po prostu liczby zamieniane na inne liczby. Liczby, których nie weryfikuje już żaden człowiek i które natychmiast wykorzystują inne maszyny.

Nie ma w tym procesie miejsca na ludzką mądrość oraz zrozumienie. Nie ma i nie będzie, ponieważ żadna ludzka istota nie jest w stanie podołać natłokowi informacji. Nie jest w stanie ich przetworzyć, ani odpowiednio szybko zareagować. Dlatego w proces ten zaangażowane będą tylko bezrozumne, szybko liczące komputery.

Dziś takie systemy decydują, jakie reklamy widzisz, jakie wpisy pojawiają się na twojej ścianie Facebook’a. Jutro, z nadejściem ery Internetu Rzeczy (IoT) będą sterować Twoją kuchenką, ogrzewaniem w domu, telefonem i samochodem. Będą sterować Twoim życiem. Niestety, o katastrofalnych skutkach działania tego lub innego algorytmu dowiesz się dopiero jako jego ofiara. Ale nie miej pretensji do komputerów. One nie są złe. One po prostu nie widzą co robią.


Sebastian Kamiński

Sebastian Kamiński szef działu Information Management & Analytics w Atos Polska, zajmującego się wdrożeniami rozwiązań analitycznych, także z wykorzystaniem technologii Big data. Absolwent Wydziału Cybernetyki, Wojskowej Akademii Technicznej. Przez ostatnie kilkanaście lat związany z konsultingiem i realizacją projektów w obszarze informacji zarządczej, hurtowni danych oraz Business Intelligence dla takich klientów jak Orange, T-mobile, BRE Bank, Nordea i wielu innych.