– Dane mają taką wartość, jaką potrafimy z nich wydobyć. Ważne jest to, aby podjąć działania i zacząć coś robić w kierunku ich wykorzystania. Szukamy takich informacji o kliencie, które stanowią wartość dla nas i innych podmiotów – podkreśla w rozmowie z agencją informacyjną Newseria Biznes Andrzej Horawa, dyrektor generalny Teradata Polska.
Jak szacuje firma analityczna IDC, do 2020 r. generowanych będzie 40 zetabajtów danych (zetabajt to tryliard bajtów). Duża część będzie pochodziła z internetu rzeczy – produkty i usługi w tym sektorze będą co roku dawały firmom 300 mld dol. przychodu.
Największy sukces odniosą jednak te firmy, które będą potrafiły efektywnie wykorzystać dostępne dane, np. poprzez ich monetyzację. Ich analiza będzie coraz większym wyzwaniem, ale dobrze przeprowadzona pozwoli na wyraźne poprawienie efektywności marketingu i sprzedaży. Teradata prognozuje, że dzięki odpowiedniej analityce danych skuteczność ich wykorzystania firmy mogą zwiększyć o od 3 do 20 proc.
– Dane można monetyzować w trzech obszarach: do poprawy operacyjnej działalności firmy w obszarze marketingowym albo działań własnych firmy i sprzedaży usług marketingowych firmom zewnętrznym. Możliwości jest wiele, w sektorze telekomunikacyjnym, bankowym, detalicznym, wszędzie tam, gdzie interakcja z klientem pozwala gromadzić największą ilość danych. Jest też dział automatyki przemysłowej, tam, gdzie można poprawiać skuteczność utrzymania prewencyjnego infrastruktury czy dbania o ciągłość procesów na liniach produkcyjnych – wylicza Horawa.
Badania IDC pokazują jednak, że jedynie co dziesiąta firma posiada specjalistyczne systemy do analizy danych. Bez nich nie ma możliwości odpowiedniego zarządzania pozyskanymi informacjami oraz odfiltrowania przydatnych danych od tych niepotrzebnych.
Taka analiza umożliwia firmom wyróżnienie się na rynku dzięki tworzeniu tzw. spersonalizowanych pakietów usług dopasowujących się do preferencji danego klienta. I odbywa się to z uszanowaniem jego prywatności. Teradata podaje przykład usługi oferowanej w Stanach Zjednoczonych – każdy klient galerii handlowej może otrzymać spersonalizowane zniżki na 10-20 proc., ale ci, którzy wyrażą zgodę na dzielenie się większą ilością swoich danych, mogą robić zakupy jeszcze taniej.
– Szukanie wartości danych standardową metodą w danych strukturalnych jest po prostu niemożliwe lub nieopłacalne ze względu na ilość danych. Zakłada to konieczność zastosowania nowych metod w ich przetwarzaniu, np. analizy danych multistrukturalnych. I właśnie w tym obszarze poprzez zastosowanie nowych metod i narzędzi analitycznych pomagamy naszym klientom odnieść sukces biznesowy – podkreśla Horawa.