Термин Big—Data набрал огромную популярность именно в бизнес-среде. В массы эти знания не идут из-за их технической сложности, но даже для людей бизнеса с этим понятием связано очень много мифов и сейчас мы постараемся развеять основные из них.
Некоторые в них видят просто фантастический инструмент для получения прибыли, роста оборота компании и поиска новых клиентов. Причем, когда их спрашиваешь, как это сделать конкретно, то в ответ, обычно молчание. Некоторые, наоборот, считают Big-Data бесполезной выдумкой айтишников и теряют от их игнорирования свои деньги. Неправы ни те, ни другие, а причина всему — мифы о больших данных. Именно, чтобы их развеять, наш портал решил опубликовать интервью исполнительного директора, DLP-системы «Стахановец» Никиты Рогозина.
Миф первый: сфера применения Big-Data безгранична
Этот миф складывается из-за универсальности термина. Данные и к тому же большие и общие для всех, значит, они собраны изо всех сфер. На самом деле без труда можно найти те сферы, где применение Big-Data не принесет никакой пользы, либо эта польза будет слишком мала, чтобы компенсировать затраты на открытие нового отдела компании и зарплаты сотрудникам высокой квалификации. К таким примерам можно отнести, например, водителей. Там важен стаж, отсутствие аварийности. Это все прекрасно видно и без больших данных, а вот, когда речь идет о поиске программистов на проект, то тут без глубинного анализа всех сайтов, соцсетей, резюме программистов не обойтись.
Миф 2: Анализ Big-Data выявит все проблемы в компании
Миф этот базируется вот на чем: если Big-Data затрагивают все, то и все проблемы кампании в том числе. Все разом вскроется и даже некая система выдаст рекомендации по устранению всех проблем.
Большие данные ничего не дадут, если какое-либо нарушение в работе, снижение показателей не имеют человеческого фактора, либо этот человеческий фактор слишком далек и на него нельзя повлиять. Самый понятный пример — произошло какое-либо изменение нормативов в международном банковском законодательстве или в организации, занимающейся выдачей сертификатов. После этого значительно ухудшаются условия работы, снижается выручка. Как говорят бизнесмены: «введение регуляторов не любят все», но вести деятельность без регуляторов невозможно. Просто учитывайте, что если регулятор, контролирующая организация меняет свои правила, то Big-Data здесь ничем не помогут. У них другая сфера приложения, а именно — персонал.
Именно с персоналом с помощью Большие данные ничего не дадут, если какое-либо нарушение в работе, снижение показателей не имеют человеческого фактора, либо этот человеческий фактор слишком далек и на него нельзя повлиять. Самый понятный пример — произошло какое-либо изменение нормативов в международном банковском законодательстве или в организации, занимающейся выдачей сертификатов. После этого значительно ухудшаются условия работы, снижается выручка. Как говорят бизнесмены: «введение регуляторов не любят все», но вести деятельность без регуляторов невозможно. Просто учитывайте, что если регулятор, контролирующая организация меняет свои правила, то Big-Data здесь ничем не помогут. У них другая сфера приложения, а именно — персонал.
- Именно с персоналом можно кардинально улучшить показатели. Это не только общая оптимизация, выявление лучших сотрудников, перевод на сдельную систему оплаты труда, это еще и поиск новых сотрудников, которые лучше и эффективнее смогут решать возложенные на них задачи, принося прибыль компании.
В типовых решениях для обработки больших данных для среднего бизнеса есть даже список задач, включив тут так называемую «карту дня» для каждого сотрудника. Она решает несколько задач:
- Увеличить продуктивность работы всего уже нанятого персонала.
- Понять, кто лучше работает, и сократить ему испытательный срок, назначить премии и другие поощрения.
- Выявить причины неудач сотрудника или сотрудников и предупредить о них остальных (актуально для сферы продаж).
Миф 3: кадровый консалтинг — способ наладить всё
Знаменитая фраза «Кадры решают всё» дошла уже и до больших данных. Правды в этом утверждении столько же сколько и в оригинальной фразе и она действительно есть. Конечно, никто, никакая компания не скажет вам, что все решается одними кадрами, ибо даже самые профессиональные и опытные сотрудники ничего не смогут сделать, если уровень продаж объективно падает вместе с экономикой и валютой. Конечно, кадрами можно решить многое, но не всё.
- Любопытно, что гиганты консалтинга, например, Deloitte или Accenture используют ровно те же Big—Data, что и менеджмент многочисленных средних фирм. Если не вкладывать в аналитику, машинное обучение, если не требовать от инженера анализа данных новых решений, то такой анализ источников окажется бесполезным. Всегда нужны новые инструменты анализа, тогда гарантируется конкурентное преимущество.
Миф 4: большие данные — большие вложения
Этот миф подкрепляется тем, что Big-Data доступны пока что только крупным компаниям. Главное, что нужно знать для развенчания этого мифа — ситуация здесь полностью аналогична персональным компьютерам, технологии дешевеют не с каждым годом, а практически с каждым днем. Сейчас Big-Data приходит в средний бизнес, особенно в некоторые его сферы. Так консалтинговые компании могут пользоваться большими данными, даже если они не входят в большую четверку, даже в топ-50.
Big-Data нельзя скачивать, перевозить на физических носителях или использовать не согласованно с администрацией компании, в дата-центре которой они хранятся. Для предпринимателей из этого следует не только высокая защищенность Big-Data, но и то, что они не требуют специального железа. Для работы с большими данными требуются обычные офисные компьютеры. Основная статья расходов — зарплаты специалистов. Это пока дорогой труд, кстати, вызванный малым количеством людей, имеющих соответствующую квалификацию, но со временем, эта задача решается. Хороших специалистов все больше и их легче найти.