House of Cards, szpitale, recenzje. Najdziwniejsze zastosowania Big Data

By | Kwiecień 10, 2015

Digital GlobeKażdego dnia produkujemy 2500 000 000 000 000 000 (2,5 kwintyliona) bajtów danych. Moglibyśmy nagrać je na 10 milionów płyt Blu-Ray i stawiając jedna na drugiej zbudować stos wysokości czterech wież Eiffla (jak donosiDataFloq). Rzecz w tym, że tak duże i zróżnicowane zbiory ciężko opracowywać, przechowywać, przetwarzać. Właśnie ta umiejętność będzie w najbliższym czasie kluczowa – nie tylko dla marketerów.

Definicja Big Data

Według Gartner, Big Data charakteryzuje się 3V:

1) massive volume: analizie poddajemy sporą ilość danych. Big Data rządzi się logiką „ilość ponad jakość”

2) varied data: dane są zróżnicowane

3) high velocity: zmienność danych, wrażliwość na czas.

Jakie wydarzenia czy zjawiska potrafimy przełożyć zinterpretować jako dane? Przejdźmy do konkretnych przykładów.

 

Dane, czyli co?

Dziś wiele zjawisk możemy przedstawić jako dane, przede wszystkim dzięki lepszym narzędziom analityki w internecie (np. badamy już nie tylko otwarcia czy kliknięcia, ale i sam fakt oglądania – stosując Web Beacony) oraz nowym technologiom, takim jaki internet rzeczy czy wearables. Danymi stają się na przykład:

1) Informacje o przebiegu choroby: pacjenci nowojorskiego szpitala, w ramach eksperymentalnego projektu, byli poddawani po przyjęciu na izbę przyjęć z podejrzeniem zawału zestawowi badań. Na podstawie tego, jakie symptomy u poprzednich pacjentów kojarzono z zawałem, a jakich nie, o przyjęciu konkretnego pacjenta na oddział decydował algorytm. Był bardziej skuteczny niż ludzki lekarz. (więcej w książce: Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier, Big Data. Rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie)

2) Sposób odbierania dzieł kultury, np. ulubieni bohaterowie oraz moment, w którym wyłączasz film: Netflix podczas tworzenia serialu „House of Cards” wykorzystał dane, które zebrał na temat preferencji swoich użytkowników. Na podstawie wiedzy o tym, jakich bohaterów lubią, kiedy przerywają oglądanie filmu, jakie sceny przewijają, by zobaczyć je raz jeszcze oraz całej masy innych tego typu informacji stworzono scenariusz serialu, którego nie sposób przerwać.

3) Oceny użytkowników, np. Recenzje filmów: Bing wytypował 21 z 24 zwycięzców tegorocznych Oscarów w oparciu o Big Data. W Hollywood to już znana metoda pracy – np. firma C4 wycenia możliwe zyski z produkcji jeszcze zanim opadnie pierwszy klaps. Analizuje poszczególnych twórców (aktorów, scenarzystów, reżysera, producenta), historię współpracy między nimi, indywidualne sukcesy, gatunek, strukturę akcji i na tej podstawie wylicza, czy kręcenie danego filmu, przy takiej ekipie, w ogóle się opłaca.

4) Zachowania afektywne, np. Emocje zawarte w tweetach: Global Pulse, projekt ONZ, bada m.in. tweety i na podstawie zawartych w nich słów kluczowych odkrywa, jakie tematy są aktualnie podejmowane, czym martwią się użytkownicy (w styczniu 2015 były to kolejno: swoboda polityczna, uczciwość rządu oraz lepsze miejsca pracy).