REWOLUCJA PRZETWARZANIA DANYCH BIZNESOWYCH: W POSZUKIWANIU NIESPODZIEWANYCH KORELACJI I NOWYCH GWIAZD ROCKA

Transkrypt

1 The image cannot be displayed. Your computer may not have enough memory to open the image, or the image may have been corrupted. Restart your computer, and then open the file again. If the red x still appears, you may have to delete the image and then insert it again. REWOLUCJA PRZETWARZANIA DANYCH BIZNESOWYCH: W POSZUKIWANIU NIESPODZIEWANYCH KORELACJI I NOWYCH GWIAZD ROCKA Piotr Płoszajski

2 INTERNET OBIEKTÓW: Następny logiczny krok w rozwoju Internetu. OD POŁĄCZENIA LUDZI DO POŁĄCZENIA OBIEKTÓW: kiedykolwiek, gdziekolwiek, realizowane przez kogokolwiek i/lub cokolwiek 2

3 Wszędzie sensory. Nieograniczone pojemności pamięci. Chmury procesorów. Każdy obiekt, przedmiot, produkt lub jego część i każda osoba bezprzewodowo przyłączone do Internetu i AKTUALIZUJĄCE nieustannie, w czasie realnym dane n.t. swojego miejsca i statusu. 3

4 Największe postępy w ekonomii, biznesie, organizacji społeczeństwa, badaniach naukowych i zarządzaniu będą oparte na umiejętności ciągłej analizy wielkich zbiorów danych w czasie realnym 4

5 Przyrost ilości i źródeł danych 5

6 Wydarzenia w sieci w ciągu 60 sek. (2013!) Źródło: 6

7 Wydarzenia w sieci w ciągu 60 sek. (2013!) Źródło: 7

8 Wydarzenia w sieci w ciągu 60 sek. (2013!) Źródło: 8

9 Wydarzenia w sieci w ciągu 60 sek. (2013!) Źródło: 9

10 Wydarzenia w sieci w ciągu 60 sek. (2013!) Źródło: 10

11 Wydarzenia w sieci w ciągu 60 sek. (2013!) Źródło: 11

12 1 GB Największym wyzwaniem nie będzie składowanie tych danych, bo koszt i pojemności pamięci lawinowo spadają: 12

13 Wyzwaniem będzie znajdywanie w nich sensu (dużo różnych sensów) 13

14 Nadchodzi rewolucja nieograniczonego przetwarzania danych Drastycznie spadający koszt zbierania i przetwarzania danych powoduje, że jesteśmy w stanie rozwiązywać zadania obliczeniowe, które wczoraj nie były ekonomicznie uzasadnione, a nawet niemożliwe. 14

15 The image cannot be displayed. Your computer may not have enough memory to open the image, or the image may have been corrupted. Restart your computer, and then open the file again. If the red x still appears, you may have to delete the image and then insert it again. Przetwarzanie danych jest dzisiaj najtańszym zasobem dla rozwiązywania problemów zarządzania! 15

16 Istotą analityki Big Data jest możliwość przetwarzania wszystkich tych różnych danych RÓWNOCZEŚNIE w poszukiwaniu korelacji + + =? 16

17 Przeformułowanie fundamentalnej ekonomiki analizy danych Dawniej - sprzeczość między: Dane szybko Danych dużo Dane różnorodne Problem: nie można było mieć wszystkiego równocześnie 17

18 Wczorajszy model przetwarzania informacji postawiony na głowie? 18

19 W starym modelu dane-są-trudne-do-zdobycia firmy musiały decydować jakie dane są im potrzebne, a następnie je zbierać 19

20 W nowym modelu dane-są-powszechne najpierw zbieramy dane, a pytania stawiamy później 20

21 Zasoby firmy muszą się stać elementami jej systemu informacyjnego ze zdolnością do zbierania, przetwarzania, komunikowania się i kooperowania z innymi obiektami, a nawet automatycznego reagowania na zmiany w otoczeniu Te inteligentne zasoby poprawią jakość procesów, dadzą produktom nowe własności i stworzą nowe modele biznesowe 21

22 Cel: Przedsiębiorstwo, jako pełnoetatowe laboratorium analizy danych analiza każdej transakcji, wszystkich wniosków z interakcji klientów, zero czasu oczekiwania na dane z terenu decyzje w czasie realnym 22

23 Konsekwencje: radykalna transformacja sfery badań, innowacji i marketingu w firmach 23

24 Malowidło z jaskini Lascaux, lat p.n.e. 24

25 Pablo Picasso, lat później 25

26 Pozornie nic się nie zmieniło ale warunki i możliwości powstania obrazu uległy radykalnej zmianie. Kiedyś namalowanie konia zajmowało wiele czasu, teraz można go sfotografować. To ważna zmiana, ale nie jakościowa, ponieważ rezultat jest w dalszym ciągu statycznym obrazem konia. Możemy jednak zrobić 24 zdjęcia na sekundę. Wtedy mamy zmianę jakościową. Podobny jest mechanizm działania analityki Big Data przez zmiany ilościowe prowadzi do zmiany istoty analizy biznesowej. 26

27 Metody przetwarzania masowych danych rewolucjonizują dziś nauki społeczne i biznes Badacze będą w stanie zrozumieć zachowania ludzi na poziomie populacji, a nie tylko jednostki np.: dlaczego niektóre idee, poglądy lub mody rozprzestrzeniają się od kilku osób, aby się stać uniwersalne, a inne nie w jakim stopniu nasze przyszłe działania są produktem wcześniejszych kontaktów z przyjaciółmi 27

28 Przykłady: Capital One Bank: metody segmentacji właścicieli kart kredytowych w celu dostosowywania produktów do indywidualnych profili ryzyka Tesco: codzienna analiza 10 mln klientów poprzez karty lojalnościowe dla lepszej promocji dla specyficznych segmentów klienckich Fresh Direct: codzienne (niekiedy nawet częstsze) regulacje cen i promocje w oparciu o dane o transakcjach on-line, wizyty klientów na stronie internetowej i w działach obsługi klienta 28

29 WalMart bada wpływ pogody na zakupy klientów i dostosowuje do tego dostawy (Nie)sławne kampanie sieci Target Biura podróży używają analizy danych dla ustalania polityki cen i strategii marketingowych dla pakietów wakacyjnych Zarządcy nieruchomości stosują modelowanie matematyczne, aby zrozumieć trendy w popycie na powierzchnie biurowe etc 29

30 Po raz pierwszy w historii cywilizacji mamy narzędzia, które nie tylko pozwala badać zachowania społeczne na poziomie mikro ale również prowadzić bezprecedensowe eksperymenty na wielo-milionowych próbach badawczych 30

31 Od sprzedaży detalicznej do antyterroryzmu umiejętność analizowania powiązań społecznych okazuje się coraz bardziej użyteczna (The Economist, 2010) Antyterroryzm Wykrywanie oszustw w systemach finansowych Zwalczanie przestępczości Etc. 31

32 Wyznania szefa strategii cyfrowych giganta kosmetycznego (maj 2015): Dawniej nie mieliśmy pojęcia kim jest nasz końcowy klient (bo sprzedawaliśmy pośrednikom) Dawniej byliśmy przekonani, że połowa naszego budżetu reklamowego jest marnowana, ale nie wiedzieliśmy która. Jutro będziemy mogli śledzić zachowania klienta i ruch naszych produktów na poziomie indywidualnym. 32

33 Infodemiologia: czy możemy przewidywać przyszłość przez obserwowanie Twitter a? Analiza odczuć (sentiment analysis) W 2010 r., team z Indiana University sklasyfikował ok. 10m wpisów Twitter od r. 2008, wg. 6 kategorii (happiness, kindness, alertness, sureness, vitality and calmness) i stwierdził, że można na ich podstawie przewidywać zmiany na Dow Jones 33

34 The image cannot be displayed. Your computer may not have enough memory to open the image, or the image may have been corrupted. Restart your computer, and then open the file again. If the red x still appears, you may have to delete the image and then insert it again. Financial Times: ANALITYKA PROGNOSTYCZNA: BINARNA KOPALNIA ZŁOTA 34

35 W 2012 r., Orange udostępniło badaczom zdepersonalizowane dane o 2,5 mld połączeń telefonicznych wykonanych przez 5 mln ludzi na Wybrzeżu Kości Słoniowej. Pytanie brzmiało: Jak można je wykorzystać? 35

36 Zgłoszono ok. 100 projektów (maj 2013), np.: badanie gdzie ludzie uciekają przed zagrożeniem (np. powódź, tsunami, trzęsienie ziemi, co pozwala na lepsze planowanie pomocy; planowanie miast i transportu: słynny Project Rome statystyka populacyjna: korelowanie informacji z telefonów mobilnych z indeksami ubóstwa lub wskaźnikami GDP pionierskie badania epidemiologiczne w Kenii wiążące dane z 15 mln telefonów komórkowych z ostatnich 10 lat, z rozprzestrzenianiem się malarii (wykrywanie ognisk epidemii, śledzenie kierunków rozwoju, planowanie strategii ograniczania skutków itp.); korelowanie wzorów dzwonienia i mobilności z działalnością gospodarczą i na przykład dynamiką cen produktów badania porównawcze wzorów przemieszczania się między krajami etc 36

37 Atrakcyjność analityki Big Data dla różnych sektorów gospodarki 37

38 IBM Watson rewolucja w demokratyzacji wiedzy o zdrowiu, diagnostyce i kształceniu lekarzy 38

39 Internet of DNA: Globalna sieć milionów genomów może być następnym krokiem milowym medycyny Porównywanie milionów genomów pomoże wykrywać przyczyny rzadkich, jednoliterowych chorób genetycznych oraz odkrywać przyczyny powszechnych chorób genetycznych powodowanych przez złożone kombinacje e.g. Noah s Mendelian disorder Przełom: standardy techniczne komunikowania się baz DNA Główni gracze: Global Alliance for Genomics and Health, Google, Personal Genome Project Perspektywa: 1-2 lata 39