Využívání velkých dat se podnikům začíná vyplácet

Ovšem množství dat všude kolem nás významně roste, dokonce větší rychlostí, než definuje známý Moorův zákon. Nepochybně k tomu přispívá Internet, jenž nás zaplavuje nestrukturovanými daty. Z mnohých z nás se zase stávají datasexuálové, jedinci zahledění do údajů o sobě samých, on-line snímaných nositelnou elektronikou (wearables). Big data ale nelze chápat jen v kontextu velkoobjemových, ale i velkolepých dat, která nás mohou přivést k novému objevnému poznání a přitom nemusí nutně jít o astronomické počty zpracovaných informací.

Účelem článku je zaměřit se na nejčastější případy využití velkých dat v podnikové praxi. Kde všude má význam zabývat se datovou analýzou? Z mnoha oblastí je jistě jednou z nejvýznamnějších zákaznický segment, tedy aplikace a analytické nástroje zaměřené na spotřebitele a zákazníka. Řekněme rovnou, že mnohé z nich navozují dojem velkého bratra, a ne každému to bude příjemné. Zvláště když vezmeme v potaz skutečnost, že zatímco všichni překotně mluví o velkých a chytrých datech, zákazníci finančních institucí, telekomunikačních operátorů nebo retailových řetězců zas tak velké přínosy v podobě na míru střižené nabídky produktů a služeb dosud nezaznamenali.

Jaké jsou nejvyužívanější oblasti pro zpracování velkých dat?

Zákaznický segment

Lepší porozumění zákazníkovi a predikce jeho nákupního chování je v současnosti největší výzvou pro velká data. Jak se spotřebitel chová v prodejně, virtuálním světě e-shopů a sociálních sítí? Jaké jsou jeho preference a co je ovlivňuje? V tom všem marketérům, nejen rychloobrátkového zboží, napomáhají nástroje monitoringu sociálních sítí, optimalizace konverzních poměrů, behaviorální analytiky, zákaznické segmentace, cílené reklamy, analýzy spotřebního koše a optimalizace cen.

Optimalizace logistických procesů

Charakteristickým příkladem je optimalizace skladových zásob dle aktuální poptávky na základě předpovědí generovaných z trendů veřejného diskursu na sociálních sítích, intenzity vyhledávání na webových stránkách a třeba předpovědi počasí. Tesco v Irsku vybavilo své skladníky zařízeními, která je navádějí při zavážce zboží do regálů dle přímé potřeby a pomáhají jim tyto činnosti plánovat. Jiným příkladem je optimalizace tras velkých dopravců, kteří zpracovávají spousty geografických údajů a informací z čidel na přepravovaném zboží a vozidlech.

Zvyšování bezpečnosti

Sledování vzorců zákaznického chování může stejně jako v marketingu posílit i bezpečnostní firemní složky. Detekce podvodného chování ušetří ročně miliardy dolarů finančním institucím po celém světě. Průzkum dat podle dopodrobna propracovaných metodik je v tomto směru pro banky, pojišťovny, karetní společnosti nebo sázkové kanceláře jednoduše nenahraditelný.

Zdokonalování konstrukce strojů a jejich výkonnosti

Velkoobjemová data pomáhají zlepšovat chod strojů a zařízení či zdokonalovat jejich konstrukční provedení. Nejenom v automobilovém průmyslu. General Electric sleduje u svých zařízení množství klíčových údajů, které dál analyzuje právě z důvodů vyladění provozního chodu, údržby, resp. konstrukčních úprav. Tesco zase snímá a analyzuje údaje ze 70 milionů datových bodů svých chladíren po celém světě.

Věda a výzkum

Velká data mají výrazný vliv na vědní disciplíny a výzkum v mnoha oblastech. Není to jenom zdravotnictví, výzkum onemocnění a vývoj nových léků, kde jsou tato využívána. V laboratořích evropské organizace pro jaderný výzkum (CERN) výrazně pomáhají při odhalování tajemství našeho vesmíru. Šedesát pět tisíc procesorů tamního datového centra se zabývá analýzou 30 petabajtů dat, ovšem využívá přitom výpočetní výkon dalších 150 datových center po celém světě. Výsledky tohoto zkoumání se úspěšně uplatňují i v dalších disciplínách.

Příklady z praxe

Tuto část můžeme odstartovat dostatečně známým a vtipným případem z Chicaga a jeho steakového řetězce Morton's. Když si jistý chlapík při pozdním návratu ze služební cesty na svém twitterovém účtu posteskl, jaké by to bylo skvělé, kdyby na něj po náročném pracovním dni při příletu na letišti Newark čekal jeho oblíbený biftek, jistě nic netušil. Ve jmenované restauraci ovšem mezitím jeho tweet pohotově zachytili, zjistili, že jde nejen o aktivního uživatele Twitteru, ale i jejich stálého hosta, ve kterém letu se právě nachází a jaký druh steaku si u nich obvykle objednává. V daném čase za ním do příletové haly vyslali s netradiční objednávkou číšníka ve smokingu. Samozřejmě, že se této akci dostalo náležité publicity a lavinovitě se šířila po netu dál. Pointa je ale podle Douga Laneyho, analytika od Gartnerů, jinde: Byla by i vaše společnost schopna zareagovat podobným způsobem?

Zdravotní pojišťovna Aetna

Vyhodnocuje u pacientů výsledky detekčních testů na metabolický syndrom a přes big data posuzuje jejich nejčastější rizikové faktory. Zaměřuje se na individuální léčbu jednoho, maximálně dvou faktorů, které by statisticky mohly mít největší dopad na zlepšení zdraví pacienta. Tato screeningová metoda přináší pozitivní výsledky u devadesáti procent pacientů, kteří dosud nenavštívili svého lékaře, a šedesáti procentům ostatních pacientů pomáhá zefektivnit jejich denní režim a dávkování léků.

American Express

Karetní společnost se velmi aktivně zabývá indikací chování svých zákazníků a jejich loajalitou, či naopak tendencí k odchodu. Věnují se tu vývoji sofistikovaných prediktivních modelů analýzy historických transakcí a stanovili 115 proměnných pro předpovědi potenciálního odlivu zákazníků. Společnost je nyní schopna spolehlivě identifikovat až čtvrtinu klientů (24 %), kteří se chystají během příštích čtyř měsíců rozvázat s AE smlouvu.

Delta Air Lines

Aerolinky Delta ročně přepraví více než 120 milionů kusů batožiny. On-line informace ohledně sledování batožiny poskytují i svým pasažérům přes trackovací aplikaci na chytrých telefonech. Aplikace poskytující zákazníkovi větší komfort při cestování zaznamenala dosud přes 11 milionů stažení.

General Electric

Strojírenský gigant vyrábějící obří strojírenské celky: od elektráren přes lokomotivy až po nemocniční zařízení sleduje u svých produktů všechny klíčové údaje, jenž jsou k dispozici. Ty jsou dále podrobně zkoumány analytickými týmy za účelem vyladění jejich chodu, údržby, případně vylepšení konstrukce. Vzhledem k šíři portfolia produkce GE je každé, byť malé zlepšení podstatné. Podle kvalifikovaných odhadů tato zpřesňující strojírenská data mohou zvýšit produktivitu Spojených států o 1,5 procenta, což v průběhu 20 let prý ušetří dostatečnou finanční hotovost k zvýšení průměrného národního příjmu až o 30 procent.

Americký daňový úřad, IRS (Internal Revenue Service)

Využívá big data při odhalování daňových podvodů, krádeží identity či nesprávných daňových plateb. Systém úřadu rovněž pomáhá zajistit dodržování daňových předpisů a zákonů. Americký berní úřad tak včas zastavil mnoho potencionálních podvodů v hodnotě miliard dolarů, zejména v oblasti zcizené identity. Za poslední tři roky to byly konkrétně případy za více než 2 miliardy dolarů.

UPS

Logistická společnost přepravila loni celosvětově 4,7 miliardy zásilek s přepravní flotilou 110 tisíc vozidel. Společnost využívá velká data mnoha způsoby. Jednou z aplikací je optimalizace vozového parku. Vestavěná telematika a pokročilé algoritmy definují efektivní trasování, optimální chod motorů a plánování údržby. Aplikace od svého spuštění v r. 2010 uspořila nadnárodnímu přepravnímu gigantu přes 45 milionů galonů paliva a ušetřila přes 400 milionů ujetých mil.

Tesco

Potravinářský řetězec stahuje údaje ze 70 milionů datových míst svých chladicích zařízení po celém světě do datového skladu. Jejich podrobnou analýzou zajišťuje optimální provoz chladicích zařízení a efektivněji plánuje jejich údržbu. Největšími přínosy tu jsou úspory elektrické energie a prodloužení životnosti chladicích zařízení.

Velká data v Česku

Ani u nás však není nouze o praktické příklady zpracování velkých dat. Jedním z nich je tuzemská studie prováděná v oblasti cestovního ruchu společnostmi KPMG a T-Mobile. Detailní analýzu chování návštěvníků českých horských středisek zahájili před lety v Národním parku Šumava a pro její úspěch pokračují v dalších turisticky atraktivních lokalitách.

Mobilní operátoři mají ostatně k velkým, ale též citlivým osobním údajům velmi blízko. Podle O2 se ale nemáme čeho bát, vědí o nás sice všechno, ale nezneužijí toho, jak prohlásil asi před rokem jejich chief data officer.

Operátor se v oblasti velkých dat představil rovněž v segmentu cestovního ruchu, například analýzou návštěvníků Prahy. O2 kromě klientských služeb poskytuje data o svých zákaznících i třetím stranám. Takže pokud má sportovní obchod zájem o návštěvníky Krkonoš, kteří je letos v zimě navštívili alespoň dvakrát, může tyto údaje získat od O2. Samozřejmě anonymizované.

Článek byl publikován v ICT revue 9/2016.