Autor: Tomasz Świderek

Dziennikarz specjalizujący się w tematach szeroko rozumianej branży telekomunikacyjnej i nowych technologii.

Big Data: wyłowić, co ważne

Coraz częściej głównym czynnikiem decydującym o sukcesie lub porażce w biznesie jest, to jak szybko uzyskamy dostęp do wspomagających procesy decyzyjne odpowiednio wybranych i przetworzonych danych oraz informacji pochodzących zarówno z własnych baz danych, jak i zasobów zewnętrznych.
Big Data: wyłowić, co ważne

(CC By WEF)

Przeszukiwanie, filtrowanie i analizowanie różnego typu danych i informacji od zawsze było wyzwaniem. Jak szacuje firma badawcza IDC, w tym roku co dnia tworzone są ponad trzy eksabajty danych, czyli taka ilość informacji, jaką można zapisać na blisko 750 mln płyt DVD.  Stale rosnąca liczba pojawiających się nowych danych i ich źródeł sprawia, że poszukiwane są nowe metody analizy dużych zbiorów nieustrukturyzowanych informacji pochodzących zarówno w wewnętrznych, jak i zewnętrznych źródeł. Ta rozwijająca się wyraźnie szybciej niż cała branża gałąź sektora informatycznego nazywana jest Big Data.

Big Data to wyszukiwanie, zbieranie, kojarzenie ze sobą i analizowanie przy pomocy specjalnie tworzonych algorytmów terabajtów informacji pochodzących z różnych miejsc takich np. jak bazach danych, wszelkiego rodzaju serwisy internetowe, czy pojawiających się na bieżąco w monitorowanych źródłach służy wielu celom.

Jedni, jak firmy Shazam i Soundhund umożliwiają każdemu, kto mam wgraną w smartfon odpowiednią aplikację uzyskanie odpowiedzi na pytanie jaki utwór jest aktualnie wykonywany. Kilkusekundowy fragment słuchanej właśnie w radio lub np. w kawiarni piosenki wysyłany jest przez internet do Shazam, czy Soundhound, gdzie jest analizowany i porównywany z wielką bazą utworów. Po kilku sekundach na wyświetlaczu telefony pojawia się – najczęściej poprawna – odpowiedź, a aplikacja oferuje możliwość kupienia utworu i wgrania go w telefon.

Firma TuneSat podobne rozwiązanie wykorzystuje do informowania artystów oraz właścicieli  praw autorskich o tym, czy jakiś inny artysta nie wykorzystuje w swoim utworze fragmentów ich melodii. Ta sama firma monitoruje kanały telewizyjne w USA i Europie i zbiera informacje o tym, kto, kiedy, gdzie i przez jaki czas odtwarzał, wykonywał lub wykorzystywał dany utwór. Dane pozwalają zainteresowanym kontrolować, czy dostają wszystkie należne im tantiemy.

Komputery i odpowiednie algorytmy przeczesujące Twitter w poszukiwaniu informacji sztab wyborczy Baracka Obamy wykorzystuje do analizowania nastawienia wyborców do kandydatów na stanowisko prezydenta USA w kluczowych dla wyniku tegorocznych wyborów stanach. Google analizując słowa wpisywane w swoją internetową wyszukiwarkę budował mapę rozprzestrzeniania się epidemii grypy.

Kolejny obszar zastosowań Big Data to handel detaliczny. Gromadząc i przetwarzając duże ilości informacji dotyczących klientów oraz ich zachowań, właściciele sklepów i sieci handlowych mogą zwiększyć swoją marżę, poprawić efektywność kampanii marketingowych lub optymalizować przestrzeń dostępną dla odwiedzających sklepy. Jedną z pierwszych na świecie firm oferujących rozwiązania do analizujący tego typu danych jest Lab4motion z Poznania.

Sektor finansowy nie pozostał obojętny na Big Data. Z danych Aite, firmy doradczej wyspecjalizowanej w świadczeniu usług sektorowi finansowemu wynika, że dwa lata temu z możliwości oferowanych przez Big Data korzystało zaledwie 2 proc. firm inwestycyjnych. W ubiegłym roku już 35 proc., a w tym ok. 50 proc.

Są firmy zarządzające funduszami, takie jak np. Derwent Capital Markets, które na podstawie analizy setek milionów krótkich, 140 znakowych wpisów jakie pojawiają się co dnia w serwisie Twitter starają się przewidzieć trendy na giełdach. Rozwiązanie wykorzystywane przez Derwent na podstawie analizy wpisów użytkowników Twittera stara się określić ich nastroje. Jeśli są dobre, kupuje akcje dla swoich klientów. A gdy nastroje opadają zaczyna realizować zyski.

Firmy używające Big Data do analizy zasobów Facebooka, czy Twittera, a np. także komentarzy pod towarami sprzedawanymi w internetowych hipermarketach takich jak Amazon, twierdzą, że dzięki w ten sposób zdobytym informacjom szybciej dowiadują się o trendach w gospodarce. Mogą też np. określić spodziewany poziom sprzedaży konkretnych produktów, a tym samym lepiej oszacować wyniki finansowe firm.

Z kolei analiza cen towarów, w tym żywności podawanych co dnia w sklepach internetowych pozwala szacować z wyprzedzeniem poziom miesięcznej inflacji, a więc jednego ze wskaźników mających wpływ na poziom stóp procentowych. Zbieranie i analizowanie danych z serwisów pośredniczących w zatrudnieniu pozwala z kolei określać trendy na rynku pracy.

Big Data służy sektorowi finansowemu także do wyławiania istotnych informacji. W różnego typu serwisach społecznościowych ważne dla rynków finansowych wiadomości co raz częściej pojawiają się szybciej niż na monitorach agencji prasowych. Trzeba jednak je jak najszybciej wychwycić, bo wówczas można zarobić na ich wykorzystaniu w handlu giełdowym. Jak zauważył w swym blogu Rafał Hirsch, dziennikarz TVN CNBC, wiadomość o obniżeniu 15 czerwca ratingu Francji przez agencję ratingową Egan Jones pojawiła się na Twitterze kilkanaście minut wcześniej niż w serwisach niektórych agencji żyjących z dostarczania wiadomości uczestnikom rynków finansowych. Kto ją wychwycił mógł na tym zarobić: w ciągu pierwszych pięciu minut od publikacji informacji na Twitterze kurs euro spadł z 1,2601 dolara do 1,2586 dolara. Gdy wiadomość pojawiła się w serwisie jednej z czołowych agencji prasowych nie wywołała już większej reakcji rynku.

Świat finansów stara się zarabiać na Big Data nie tylko wykorzystując oferowane przez tę gałąź sektora IT możliwości, ale także inwestując w firmy, które oferują usługi i rozwiązania. 19 kwietnia na Nasdaq zadebiutowały akcje Splunk, firmy oferującej rozwiązania Big Data. W publicznej ofercie sprzedawano je po 17 dolarów. W chwili debiutu papiery wyceniono na 32 dolary. W kolejnych dniach taniały, ale nadal wyceniane są dużo powyżej ceny emisyjnej.

Udany debiut Splunk podgrzał oczekiwania dotyczące przyszłych zysków z akcji innych spółek z branży takich jak Cloudera, Sumo Logic, czy MetaMarkets, które aktualnie znajdują się w portfelach funduszy Ventura Capital, a w przyszłości mogą trafić na giełdę, albo zostać przejęte przez wielkie firmy takie jak Google, Oracle, czy Amazon.

Tomasz Świderek

(CC By WEF)

Otwarta licencja


Tagi


Artykuły powiązane

Polsce potrzebny jest nowoczesny ekosystem biznesowy

Kategoria: Sektor niefinansowy
W naszym kraju nie potrafimy stworzyć mechanizmów, w których firmom opłacałoby się eksperymentować z nowymi rozwiązaniami – uważa dr Katarzyna Śledziewska z Wydziału Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego.
Polsce potrzebny jest nowoczesny ekosystem biznesowy

Gospodarczy potencjał otwartych zasobów danych

Kategoria: Analizy
Dostęp do danych gromadzonych przez administrację państwową daje nowe możliwości rozwoju w zakresie nauki, zarządzania przedsiębiorstwem i prowadzenia polityk publicznych. Dane to nie nowa ropa, ale raczej odnawialny surowiec stający się podstawą funkcjonowania cyfrowej gospodarki.
Gospodarczy potencjał otwartych zasobów danych

Korzyści z nowych technologii dla świata finansów

Kategoria: Analizy
Powiększa się zakres i złożoność sfery regulacyjnej wobec dużej liczby nowych, cyfrowych graczy rynkowych. Instytucje regulacyjne i nadzorcze zaczynają sięgać do zaawansowanych technologii, co przynosi korzyści całemu sektorowi.
Korzyści z nowych technologii dla świata finansów