Przyszłość Big Data to podsłuchy i pełna inwigilacja?

Sprawdź jak naprawdę korporacje wykorzystują najnowsze zdobycze technologii.

Big Data, czyli gromadzenie i analiza ogromnej liczby danych, jest coraz bardziej popularna w Polsce. Dane chętnie wykorzystują banki, które dzięki temu trafniej dostosowują ofertę do klienta. Również korzysta policja, która w miastach montuje nawet mikrofony, aby podsłuchiwać potencjalnych przestępców. Do czego jeszcze można wykorzystać Big Data i gdzie leży granica w analizie prywatnych danych? Pytamy o to Tomasza Lechowicza, doradcy biznesowego z Gemiusa, który od wielu lat zajmuje się analizą baz danych.

Interaktywnie.com: Przez ostatnie wydarzenia związane z inwigilacją użytkowników Big Data internautom nie kojarzy się zbyt dobrze. Oliwy do ognia dolał też prezes Alior Banku, który zdradził w jednym z wywiadów, że chce zainstalować kamery i mikrofony w banku, aby zbierać nowe dane o klientach. Co bank może zrobić z takimi informacjami?

Tomasz Lechowicz, doradca biznesowy firmy Gemius: Zacznijmy od tego, że klient powinien najpierw wyrazić zgodę na takie działanie. Chyba, że sprawdzana osoba byłaby anonimowa - nie mówilibyśmy o konkretnym panu Stanisławie Kowalskim, który właśnie przyszedł do banku.

A zakładając, że klient jest anonimowy?

Bank za pomocą Big Data może chociażby sprawdzić, czy dużo klientów przychodzi do danej placówki. Później z kolei, o których godzinach jest ich najwięcej i dostosować do tego liczbę pracowników w oddziale.

Przykład Alior Banku to już moim zdaniem podsłuchiwanie, a nie dobrowolne udostępnianie. Gdzie zatem leży granica pomiędzy tym, co wolno, a czego nie można?

Granice są oczywiście dwie. Pierwsza to prawna, czyli ktoś wyraża zgodę lub nie, jeśli chodzi o przetwarzanie danych osobowych. Druga, to po prostu przyzwoitość. Firmy same powinny przemyśleć, kiedy wykorzystanie tych danych dla konkretnej osoby w celach sprzedażowych nie działa na rzecz złego PR-u danej instytucji.

Dziennikarz ekonomiczny Gazety Wyborczej Maciej Samcik wymienia inne sposoby wykorzystania Big Data: bank może przewidywać, czy dany klient się rozwiedzie albo czy będzie miał dziecko, czy słucha rapu. Wszystko to może wpływać na wiarygodność kredytową danej osoby. Możliwe, że pójdzie to w tę stronę? To przecież absurd.

Już teraz banki podejmują tego rodzaju prognozy na podstawie danych, które mają. Analizując transakcje można sprawdzić, co się działo w życiu klienta. Widać, czy zmienił pracę, czy jest lepiej płatna, na co wydaje pieniądze z karty kredytowej, czy ma żonę podczepioną do konta czy też nie, a nawet, czy żonę od tego konta odczepił. To ostatnie już jest sygnałem dla banku, że w życiu klienta może się coś zmienić, a to wpłynie na jego sytuację materialną. Także poprzez tego rodzaju zachowania już teraz banki oceniają wartość każdej osoby.

Jak w takim razie przekonać konsumentów, że Big Data to coś przydatnego, a nie tylko inwigilacja, która ma na celu zwiększenie przychodów ze sprzedaży?

Przede wszystkim trzeba uświadomić, że Big Data jest im przydatne. Weźmy za przykład wyszukiwarkę Google. Dzisiaj jeśli dwóch internautów wpisze tę samą frazę, każdy z nich otrzyma całkiem inny wynik. Wszystko przez to, że Google analizuje historię wyszukiwania i to jak przeglądamy internet. Kluczem więc jest personalizacja. Użytkownicy muszą zrozumieć, że dzięki personalizacji nie są zalewani stosem niepotrzebnych komunikatów, ale takimi, które faktycznie im się przydadzą.

Czy przetwarzanie danych może się przydać również obywatelom, a nie tylko potencjalnym klientom? Ostatnio mówiło się o projekcie wykorzystania Big Data w medycynie. Zebrane dane miałyby pomagać w tworzeniu najbardziej potrzebnych dla pacjentów leków.

Jest mnóstwo takich zastosowań. Na przykład inteligentne miasto, w którym Big Data pomaga w zarządzaniu ruchem drogowym, światłami, komunikacją miejską, albo energetyką. Dzięki temu klienci mogą płacić mniej za energię, a firmy z kolei dostają rozwiązania mniej awaryjne. Gdy pracowałem w Polskiej Akademii Nauk miałem okazję brać udział w projekcie, który miał zaprognozować piki obciążenia sieci energetycznej, czyli kiedy można się spodziewać, że ludzie zaczną korzystać z prądu najbardziej efektywnie. Wtedy elektrownia zna odpowiednie momenty na uruchomienie dodatkowych urządzeń.

Co wtedy się sprawdza, żeby taką prognozę przygotować?

Jest wiele zmiennych począwszy od tego, jak ludzie korzystają na co dzień z energetyki, po informacje pogodowe, czy wydarzenia typu mecz piłkarski.

A jakiś inny przykład?

Świetnie Big Data wykorzystuje policja w Las Vegas. Analizując dane wiedzą, gdzie i kiedy może wydarzyć się przestępstwo - rabunek, morderstwo itd. Do tego służą im rozlokowane w różnych miejscach w mieście mikrofony. Jeśli na przykład zebrane zostanie dużo dźwięków w których auta ruszają z piskiem opon, to jest sygnał, że zbliża się wojna gangów. Poza tym analizowane są tysiące danych archiwalnych o przestępstwach.

Japoński producent samochodów analizował też na przykład słowa, które wypowiadały osoby zgłaszające szkodę podczas wypadku. Dzięki temu, udało mu się wyeliminować kilka bardzo istotnych wad auta jak powstawanie pożaru poprzez zwarcie elektryczne.

To brzmi przerażająco. Od tego rodzaju systemów monitoringu do pełnej inwigilacji obywateli droga jest niedaleka.

Niestety może to iść właśnie w tę stronę. W Wielkiej Brytanii na przykład, kibole są cały czas monitorowani. To pokazuje, że państwo może mieć dostęp do obywatela i wiedzieć o nim wszystko, a to rodzi obawy społeczeństwa. Służby muszą więc uważać, żeby nie przekroczyć granicy wolności w walce o jego bezpieczeństwo.

Zresztą prezes Alior Banku wspominał nawet, że chciałby, aby rynek Big Data rozwinął się na tyle, aby można było swobodnie takimi danymi handlować. Bank mógłby wtedy bez problemu kupić informacje o Janie Kowalskim od ZUS-u, czy jego operatora komórkowego, żeby sprawdzić, czy na przykład płaci podatki oraz rachunki w sposób regularny.

W 2015 r. światowy rynek Big Data będzie wart prawie 50 mld dolarów, czyli prawie pięć razy więcej niż w ubiegłym roku (raport Deloitte). Dla jakich firm będzie to szczególnie łakomy kąsek?

Trzeba zacząć od tego, że w Big Data mamy trzy główne sposoby wykorzystania danych. Po pierwsze do personalizacji oferty, w co dosyć mocno idą firmy telekomunikacyjne, ale także duże przedsiębiorstwa z branży e-commerce. Drugi trend to podążanie za klientem. Jeśli przeglądamy ofertę banku, to bank dzięki Big Data będzie wiedział, że jak klient zadzwoni, to właśnie z konkretnymi pytaniami dotyczącymi na przykład kredytu.

Tylko, że do tego, aby bank dowiedział się o potrzebach klienta, nie trzeba analizować stron, które przeglądał. Wystarczy, że zada konkretne pytania podczas kontaktu z infolinią.

Zgadza się, ale jeśli na przykład klient nie dowiedział się wszystkiego po rozmowie z konsultantem, to może wybrać się do placówki. Big Data dostarczy w tym momencie dane do oddziału o tym, jak przebiegła rozmowa, czyli czego klient się nie dowiedział, co szukał w internecie, z jakim innym bankiem porównywał naszą ofertę itd. Wtedy pracownik placówki może się lepiej przygotować do rozmowy i przedstawić lepszą propozycję od konkurencji.

Kto oprócz banków może takie informacje wykorzystywać?

Wszystkie firmy, które są nastawione na długofalową współpracę z klientem. Ubezpieczyciele, czy też sprzedawcy samochodów.

Czyli mamy dwa sposoby na wykorzystywanie Big Data - personalizacja oferty oraz podążanie za klientem. Jaki jest trzeci?

Przewidywanie trendów. Wiele firm chociażby z branży FMCG zastanawia się, kiedy będą piki sprzedażowe danego produktu. Big Data, które dostarcza informacji o trendach, świetnie sprawdza się w momencie jednorazowego kontaktu z klientem. Idealnym przykładem jest tutaj sieć Wallmarkt. Często analizują prognozy pogody i dzięki temu dostosowują ofertę. Jak wiedzą, że będzie padać śnieg, to w Wallmarkcie jeszcze przed opadami, pojawiają się promocje łopat do jego odgarniania. Także nawet jeśli klient nie kupi łopaty przed opadami, to z pewnością jak już zacznie padać, będzie wiedział, gdzie po nią iść.

A małe i średnie firmy również mogą sobie pozwolić na wykorzystanie Big Data?

Takie przedsiębiorstwo może tego rodzaju dane kupować, albo analizować, ale żeby prowadzić na dużą skalę zbieranie danych Big Data, to się po prostu im nie opłaca.

Jaki jest koszt wyprodukowania takiej bazy danych?

Od parudziesięciu tysięcy euro. Limitu górnego nie ma. Może wynieść nawet kilka milionów euro.

Sporo mówi się też o tym, że firmy popełniają mnóstwo błędów podczas analizy Big Data.

Zgadza się. Wiele firm sporo mówi o Big Data, każdy chce wykorzystywać te ogromne ilości danych, a tak naprawdę nie wiadomo do końca jak to wykorzystywać. Jak sama nazwa wskazuje, Big Data to duża liczba danych. Niestety wiele firm skupia się na ich zbieraniu, a nie na analizie. Także mają często wielkie serwery, a w początkowej fazie firmy często nie mają przemyślanego tego, jak później z tych danych wyciągnąć konkretne wnioski.

 

Najpierw zbierają wszystko co możliwe, a potem dopiero zastanawiamy się, co z tym zrobić?

Dokładnie tak. Później okazuje się, że trudno jest te dane analizować, bo po prostu jest tego za dużo, a większość jest do wyrzucenia, bo nie ma tam istotnych informacji. Dodatkowo firmy często nawet nie mają wystarczającej liczby analityków, którzy zajęliby się tymi wszystkimi danymi. A to generuje niepotrzebne koszty.

Na tym etapie rozwoju Big Data w Polsce, to jest jednak ryzyko. Big Data to nie młotek, dzięki któremu wiadomo, że wbijemy gwoździa. Często też się zdarza, że nawet jak już uda się zgromadzić odpowiedni zespół, zbierze się dane, to szefowie chcą mieć wnioski po miesiącu. Analizy dokonuje się bardzo długo i nie można oczekiwać, że po inwestycji w kadrę i zgromadzeniu informacji, od razu będą efekty.
Kolejny problem Big Data, to potrzeba zmiany myślenia kadry menadżerskiej. Często ci ludzie decydują się na takie rozwiązanie, nie ufają w ogóle zebranym danym. Czyli ładuje się pieniądze w Big Data, a potem nawet nie wdraża pomysłów na usprawnienie firmy, które właśnie wynikają z analizy informacji.

Mówił Pan, że Big Data może wiedzieć wiele rzeczy o nas. Zastanawiam się zatem, czego jeszcze nie wie?

Tak naprawdę obecnie Big Data jest we wstępnej fazie rozwoju. Miejsc eksploracji jest bardzo dużo. Ale obecnie Big Data nie radzi sobie jeszcze z wiedzą nieuporządkowaną. Nie ma dobrych rozwiązań do analizy materiałów wideo czy zwykłego tekstu. Są pewne próby oparte na przetwarzaniu wideo, ale one działają tylko na pewnych wzorcach. Nie są dokładne.

Tomasz Lechowicz: doradca biznesowy firmy badawczej Gemius. Jako Senior Business Consultant koordynuje proces dostosowywania narzędzi z portfolio Gemiusa do wymagań rynkowych. Prowadzi projekty wdrożeniowe i rozwojowe dla firm, które postrzegają działalność w internecie jako kluczową część strategii biznesowej, a także potrzebują poszerzyć zakres prowadzonych przez siebie analiz w celu zwiększenia konkurencyjności na szybko rozwijającym się rynku.

Pobierz ebook "Social media marketing dla firm i agencje się w nim specjalizujące"