Zostawiasz w sieci masę śladów. Co się z nimi dzieje?

Inwigilacja. Nadużycie. Wielki Brat. Jeśli analityka danych, które pozostawiasz w internecie kojarzy ci się z którymś z tych pojęć, możesz być w dużym błędzie. Wyobraź sobie: chcesz kupić buty do biegania, ale musisz iść na kompromis - w sklepie nie ma żadnej pary, która odpowiadałaby ci w 100 proc. Twoja skrzynka ugina się pod ciężarem spamu. Wyobraź sobie idealne miejsce pracy, świat bez terrorystów i bez hejterów. Niemożliwe? Oto siedem obszarów, w których na własnej skórze odczujesz, że analityka danych, jakie pozostawiamy w internecie ma jednak sens i kwitnie w najlepsze. I to ogromny. Zobaczcie, jak może za chwilę wyglądać nasza codzienność.

Inwigilacja. Nadużycie. Wielki Brat. Jeśli analityka danych, które pozostawiasz w internecie kojarzy ci się z którymś z tych pojęć, możesz być w dużym błędzie.

Oto siedem obszarów, w których na własnej skórze odczujesz, że analityka danych, jakie pozostawiamy w internecie ma jednak sens i kwitnie w najlepsze. I to ogromny. Zobacz, jak może za chwilę wyglądać nasza codzienność.

Wyobraź sobie: chcesz kupić buty do biegania. Odwiedzasz jeden sklep, drugi, trzeci. Mimo wielu prób i przymiarek, żadne nie przypadają ci do gustu. A jeśli już w którymś z modeli czujesz się dobrze, to nie odpowiada ci kolor obuwia albo cena. Dziś jedynym wyjściem jest *kompromis *- kupno butów, które odpowiadają ci w największym stopniu.

Dzięki Big Data, czyli dużym i różnorodnym zbiorom danych, których przetwarzanie i analiza jest trudna, ale i wyjątkowo wartościowa, będzie można stworzyć model obuwia, dostosowując go do potrzeb wąskiej grupy konsumentów w oparciu o dane o ich zainteresowaniach i preferencjach. Dzięki zebranym informacjom producentowi uda się określić, że w danej lokalizacji jest duże zapotrzebowanie na konkretny rodzaj obuwia.

- Dziś produkcja pojedynczych sztuk jest nieopłacalna. Jeśli jednak udałoby się w pełni zautomatyzować przepływ informacji, analizować dane z wielu źródeł, to produkt można byłoby wytworzyć znacznie taniej i szybciej, do minimum zmniejszając jednocześnie liczbę awarii czy zużytego do produkcji materiału - tłumaczy Dawid Paruzel z firmy BPSC, która wdrożyła system wspierający zarządzanie w ponad 650 firmach produkcyjnych, handlowych i usługowych.

Twoja skrzynka ugina się pod ciężarem spamu? Atakują cię banery zachęcające do zakupu środka na haluksy lub hemoroidy, choć masz dopiero 20 lat? Jak obliczyli analitycy _ comScore _ w ciągu miesiąca statystycznemu internaucie przelatuje przed oczami 1707 banerów z treściami reklamowymi. Dzięki Big Data można powiedzieć stop reklamowym cwaniakom. Wszystko za sprawą silnika behawioralnego, który zbiera i analizuje anonimowe dane o preferencjach i zainteresowaniach internautów.

Zdaniem Piotra Prajsnara, szefa Cloud Technologies, warszawskiej spółki specjalizującej się w analizie danych o zachowaniach i zainteresowaniach internautów, dzięki analizie anonimowych informacji, jakie pozostawiają po sobie internauci, reklamodawca wie, że dana osoba przeglądała fora internetowe w poszukiwaniu suszarki w określonym przedziale czasowym i cenowym o takich, a nie innych parametrach. Wie też, że przeglądała stronę internetową sklepu z produktami do włosów, ale ostatecznie nie sfinalizowała zakupu. Dzięki temu reklamę można bardzo dobrze ukierunkować. Baner o zniżce na dany model suszarki wyświetli się tylko temu użytkownikowi, który może z takiej oferty skorzystać, a mail o cenowej promocji trafi do osoby faktycznie zainteresowanej produktem. I to wtedy, gdy ta zamierza go kupić. A nie tydzień po sfinalizowaniu transakcji.

Firmy, takie jak Cloud Technologies gromadzą anonimowe treści o użytkownikach, a następnie dokonują segmentacji i kategoryzacji użytkowników, dzieląc ich na konkretne, podobne pod względem profilu grupy. Dzięki powiązaniu tych informacji bank wie, że zamiast kredytu bardziej potrzebujesz ubezpieczenia, bo wybierasz się właśnie na Madagaskar, a operator telekomunikacyjny, że skoro przeglądasz oferty konkurencji, to znaczy, że warto zaproponować ci ofertę utrzymaniową.

Ze szczególną nadzieją należy spoglądać na wykorzystanie Big Data w medycynie. W 2008 roku, w prestiżowym magazynie „Nature”, analityka danych została określona jako „przyszłość leczenia”. Dzięki wymianie gigantycznych ilości danych między lekarzami i placówkami medycznymi, możemy usprawniać kuracje nawet najbardziej skomplikowanych chorób, a także opracowywać nowe leki.

Travis B. Murdoch oraz Allan S. Detsky (doktorzy medycyny) w 2013 roku w "Journal of the American Medical Association" (JAMA) napisali: "Zastosowanie Big Data w służbie medycznej jest nieuniknione”. Przykładem może być wdrożony w Instytucie Kardiologii w Aninie _ Remedizer _, który monitoruje stan pacjentów z wszczepionymi pompami serca. Remedizer wykorzystując Bluetooth komunikuje się z ciśnieniomierzem, termometrem czy glukometrem i przesyła dane do centrum monitorowania.

- Dane zebrane przez aplikację są przesyłane bezpośrednio do koordynatorów w instytucie, gdzie podlegają analizie i ocenie. Pacjenci szybko, bo średnio w ciągu dwóch godzin otrzymują informację zwrotną na temat swoich wyników. W przypadku, gdy wyniki są niepokojące, koordynator natychmiast wysyła informację o konieczności wizyty u lekarza – wyjaśnia Michał Jakubowski, twórca Remedizera.

Cindy Storer, obecnie jeden z głównych mózgów strategicznych w CIA, przyznała otwarcie, że w odnalezieniu Osamy Bin Ladena pomogła amerykańskiemu wywiadowi właśnie analityka Big Data. Amerykański (choć nie tylko) wywiad posiłkuje się danymi w celu zwalczania i zapobiegania przestępczości, wliczając w to największe zagrożenie dzisiejszych czasów, czyli terroryzm. Wniosek nasuwa się sam: świat z Big Data jest światem bezpieczniejszym niż ten bez Big Data.

Na stronie głównej Centralnej Agencji Wywiadowczej USA widnieje ogłoszenie o pracę o treści: „Wszystkie departamenty CIA poszukują ciekawych, kreatywnych osób zainteresowanych służbą dla kraju w dziedzinie data science”. CIA zamierza wykorzystywać Big Data przede wszystkim do przewidywania ewentualnych zagrożeń i wzmocnienia bezpieczeństwa kraju.

Niedawno naukowcy z dwóch renomowanych uniwersytetów: Cornell University oraz Stanford University, wspierani finansowo przez Google'a, opracowali algorytm, który - wyciągając wnioski z treści 10 postów opublikowanych przez internautę - jest w stanie ocenić, czy można uznać go za internetowego trolla. Paliwem dla tego oprogramowania było oczywiście Big Data, czyli wielkie zbiory danych. Jak wielkie? Przez półtora roku trwania eksperymentu przeanalizowano ponad 40 mln postów napisanych przez 1,7 mln użytkowników, z czego ponad 50 tys. z nich zostało wyrzuconych z witryn za trolling.

Okazało się, że trolle wyróżniają się na tle standardowego użytkownika sieci: generują znacznie więcej treści (nawet do 12 razy więcej), częściej sięgają po wyrazy potoczne i wulgaryzmy oraz mają tendencję do odpowiadania niemal na każdy komentarz, w którym ktoś inny odnosi się do ich słów.

Big Data to także szansa na usprawnienie miast. Irytują cię korki, remonty, zanieczyszczenie powietrza? W Nowym Jorku burmistrz Bloomberg utworzył specjalną jednostkę zajmującą się Big Data, która ma pozwolić na bardziej efektywne zarządzanie miastem: ruchem, służbami bezpieczeństwa, reakcjami w sytuacjach kryzysowych. W Gliwicach zainstalowano urządzenia pomiaru ruchu, monitoring wideo korzystający z ponad 500 kamer, tablice zmiennej treści, uruchomiono także nowoczesne Centrum Sterowania Ruchem, który koordynuje wszelkie operacje. Efekt? Większe bezpieczeństwo, krótsze średnie czasy przejazdów na poszczególnych odcinkach oraz lepsza przepustowość głównych arterii. Aplikacje wspomagające inteligentne sterowanie ruchem dobierają fazy sygnalizacji do jego natężenia oraz wyłączają sygnalizatory, gdy w pobliżu nie ma żadnego auta. Ponadto zainstalowane w nich czujniki, mierząc poziom hałasu czy stopień zanieczyszczenia powietrza, dostarczają danych przydatnych do wdrażania kolejnych rozwiązań.

Firma _ Workday _twierdzi, że jej nowa aplikacja nazwana „Workday Insight Applications” podpowie członkom zarządów oraz menadżerom, kiedy dany pracownik planuje zmianę swojego zatrudnienia. Workday przekonuje, że wspomniane rozwiązanie będzie w stanie oszacować stopień determinacji pracowników. Analizując ich ogólną aktywność, czyli przebieg zatrudnienia, liczbę awansów, zmiany miejsca zamieszkania czy ocenę jakości pracy, a następnie konfrontując te informacje z trendami w danej branży i regionie oraz z aktualnymi ofertami zatrudnienia, ma pozwolić pracodawcom przewidzieć moment, w którym pojawią się w ich pokoju z wypowiedzeniem. Na rynku pracownika oznacza to jedno: możliwość renegocjacji warunków.

Anna Węgrzyn, wieloletni praktyk HR i kierownik projektu mHR EVO w firmie BPSC, zwraca uwagę na to, że dzisiaj firmy na ogół nie znają swoich pracowników, nie potrafią określić ich prawdziwego potencjału, w związku z czym ci się marnują i na ogół nie planują się wiązać z firmą na dłużej. Tracą na tym wszyscy – i pracodawcy, bo efektywność pracy jest stosunkowo niska, i pracownicy, bo nie potrafią rozwinąć skrzydeł.

- Technologie pozwalają po prostu stworzyć lepsze miejsce pracy w oparciu o dane na temat kwalifikacji, potencjału i oczekiwań pracowników oraz potrzeb przedsiębiorstwa – dodaje Anna Węgrzyn z BPSC.

słk / CT