W mediach pojawia się wiele informacji o technologii Big Data, możliwościach i korzyściach. Niewiele mówi się o samych wdrożeniach: celach, przebiegu, konkretnych efektach biznesowych. Może się przez to wydawać, że Big Data to jedynie marketingowa wydmuszka, pozbawiona praktycznego znaczenia.

Jednak klienci w ankietach chwalą przeprowadzone projekty i wykazują zadowolenie z osiągniętych rezultatów. Czyli: robi się w tym temacie sporo, niewiele się konkretnie mówi, ale efekty są bardzo satysfakcjonujące. Dlaczego tak się dzieje? Widzę cztery możliwe powody.

  1. Po pierwsze, część projektów jest postrzegana i komunikowana marketingowo jako skomplikowana analityka biznesowa, nie jako Big Data. Robione je wcześniej, nie jest to nowinka ostatnich miesięcy.
  2. Po drugie, część projektów Big Data dotyczy procesów wewnętrznych. Ich celem jest albo wyrównanie opóźnienia za konkurencją, albo poprawa wydajności. Informacje o tych wdrożeniach nie pojawiają się w mediach, ponieważ uważa się, że jest to wewnętrzna sprawa firmy i nie powinna być podawana opinii publicznej.
  3. Po trzecie, projekty Big Data trwają długo. Proces zakupu odpowiedniej technologii, przygotowanie danych, pozyskanie nowych zbiorów danych: już to trwa kilka tygodni. Dane należy analizować przez dłuższy czas, a i rzetelny pomiar efektów trochę trwa. Firmy nie mówią więc o prowadzonych projektach Big Data, ponieważ nie posiadają konkretnych informacji, które mogłyby przekazać.
  4. Wreszcie powód czwarty: te naprawdę innowacyjne i wartościowe projekty Big Data, tworzące prawdziwą przewagę konkurencyjną, są trzymane w ukryciu, żeby inni ich łatwo nie skopiowali.

Co z tego wynika? Menadżerowie rzadko mają okazję poczytać o projektach, ale nie powinno to służyć jako wymówka, żeby nie prowadzić lub planować takich wdrożeń we własnej firmie. Skąd jednak wziąć pomysł na wdrożenie? W mediach brak inspiracji, samemu wymyśleć ciekawy projekt nie jest łatwo. Z pomocą mogą — i powinny — przyjść firmy wdrożeniowe: zainspirować, pokazać case’y, przeprowadzić testowy projekt z zakresu Small Data. I potem wspólnie wypracować projekt Big Data.