By Brz i dinamičan razvoj umjetne inteligencije i strojnoga učenja, računalnih algoritama, online trgovine, virtualne organizacije i mrežnih struktura te internetske tehnologije stvara potpuno novo okružje u kojem moraju djelovati, ne samo menadžeri, već i svi djelatnici kao i potrošači, bolje reći ljudi općenito. Tržišne tendencije postaju sve manje predvidljive i sve više izazovne za sve poslovne organizacije, pogotovo u slučajevima kada se koriste tradicionalne menadžerske tehnike i strukturalna načela.
Hiper produkcija podataka i fotografija
Svakodnevno se generira mnoštvo informacija i podataka relevantnih za poslovanje, pa se javlja potreba za primjenom novih analitičkih alata i rukovodnih metoda. Jedan od takvih korisnih alata je Big Data tehnologija čiji je glavni cilj obrada i interpretacija apsolutno svih podataka odnosno golemih količina informacija relevantnih za određenu pojavu ili proces. Za sada nema striktne definicije fenomena Big Data.
Navedene tvrdnje možemo potkrijepiti, primjerice, produciranjem fotografija koje su koristan izvor podataka i informacija za tvrtke, znanstvene institucije i javne službe prvenstveno policiju i komunalna redarstva. Na internetu su godišnje podijeli ili uskladišti više od 2,5 tisuća milijardi fotografija što je razumljivo, jer se procjenjuje kako šest milijardi ljudi ima telefone s kamerom. Za sliku odnosno fotografiju kaže se kako govori kao tisuću riječi, pa postaje znatno jasnija potreba za radikalno novim načinom analize te interpretacije, ne samo fotografija, već i ostalih podataka i informacija. U tom pogledu umjetna inteligencija je nezaobilazan alat koji ubrzano poboljšava svoje tehničke odnosno spoznajne performanse.
Internetska mreža disperzirala je produkciju informacija, tekstova, knjiga, fotografija i filmova na gotovo sve pojedince u društvu. To više nije monopol institucija i velikih organizacija. Istodobno, radikalno nove inovacije u velikom broju slučajeva generiraju mali, inovativni i fleksibilni startupovi koji su na globalnom tržištu gotovo nevidljivi. Ovi, na prvi pogled, marginalni tržišni akteri u stanju su svojim inovacijama pokrenuti drastične promjene kako na tržišnoj sceni, tako i društvu u cjelini.
Bez obzira na njihov značaj, iznimno veliki broj malih i srednjih tvrtki koje, u pravilu, tvore i do 99 posto nacionalnih gospodarstava razvijenih zemalja, onemogućavalo je njihovo detaljno analiziranje i poznavanje. Sve donedavno, nisu postojale tehnike učinkovite manipulacije ogromnom količinom podataka. Općenito govoreći, u globalnom svijetu s mnoštvo aktera iznimno je teško, odnosno komplicirano, analizirati ekonomske i društvene procese.
Istodobno, svjedoci smo svojevrsnoga spoznajnoga i informacijskoga paradoksa. Internetske tražilice omogućuju trenutnu dostupnost mnoštva informacija i spoznaja. Međutim, golema količina podataka i informacija koje se svakodnevno plasiraju otežavaju, pa gotovo, i onemogućuju precizan i točan uvid u ekonomsku i društvenu zbilju.
Zbog toga se spoznajni kapaciteti čovječanstva, prvenstveno pojedinaca, bez obzira na internetske tražilice i internetsku tehnologiju ne povećavaju u onoj mjeri kako bi se to moglo očekivati. Čak što više, spoznajni amaterizam kojega producira svojevrsna demokratizacija znanja u drastičnom je porastu. Na političkom planu, internetske tehnologije dodatno produbljuju ideološku polarizaciju jer se istomišljenici grupiraju tretirajući drugačija mišljenja, bez njihova poznavanja, kao neprihvatljiva.
Big data kao alternativa statističkom redukcionizmu
Eliminacija spoznajnih problema, već dugo je predmet znanstvenih analiza. Jedna od spoznajnih metoda koja pretendira na znanstvenu objektivnost i točnost je statistika. Ta se kvantitativna spoznajna metoda prometnula u jednu od ključnih sastavnica društvenih analiza.
Statistika se temelji na uzorkovanju te analiziranju zavisnih i nezavisnih varijabli pojedinih društvenih procesa. Statističke spoznaje, odnosno procjene zasnivaju se na uprosječivanju koje su rezultat kvantitativnih izračuna utemeljenih na reprezentativnim uzorcima. Rubni procesi i podaci u pravilu nisu zahvaćeni statističkom analizom.
Prikupljanje podataka jedna je od kritičnih faza statističke analize. Podatke šalju tvrtke i drugi subjekti, a njihova se točnost ne provjerava. To je kritična faza statističkog spoznajnog procesa koji može generirati netočnosti u konačnom zaključivanju.
Dobiveni statistički rezultati često izazivaju čuđenje, pa je postala popularna misao kako je statistika točan zbroj netočnih podataka. Ponekad, statistika može biti instrument društvenog inženjeringa uz pomoću kojega se nastoje kreirati društveni stavovi odnosno javno mnijenje. Široj javnosti najpoznatiji primjer političkog inženjeringa je praksa iznošenja netočnih i tendencioznih podataka odnosno procjena popularnosti pojedinih političkih stranaka i političara.
Big Data tehnologija obradom svih relevantnih podataka i njihove povezanosti artikulira znanja odnosno uvide do kojih se donedavno nije moglo doći statističkim i ostalim tradicionalnim analitičkim metodama. Pri tome se Big Data tehnologija služi i mnoštvom minijaturnih senzora koji prikupljaju sve moguće podatke o funkcioniranju pojedinog procesa ili objekta poput, primjerice, ljudskog organizma ili nekog uređaja.
Konkretno govoreći, minijaturni dronovi američke ratne mornarice (koji su, zapravo, samo aerodinamične tiskane ploče) dizajnirani su tako da budu podignuti u zrak, a zatim rasuti poput roja. Upotrebljavaju se za prikupljanje raznih podataka koji se kreću u rasponu od praćenja uragana do navođenja poljoprivrednika pri sjetvi.
Ogromne količine podataka računala obrađuju gotovo trenutno, te stvaraju preciznu podlogu za ljudsko odlučivanje o konkretnoj pojavi u realnom vremenu. Na taj način se dokida potreba za statističkim uzorkovanjem, a spoznaje postaju drastično preciznije. Pokušava se realizirati apsolutna objektivnost što je spoznajni ideal.
Big Data u ekonomiji
Neprijeporno je kako će Big Data tehnologija unijeti znatne promjene i u ekonomiji. Ogromne količine podataka, ponajprije su se počele procesuirati u astronomiji i genomici početkom 2.000-ih godina. Nešto kasnije, obrada mnoštva podataka počinje se prakticirati i u ekonomiji kao sastavnica internet ekonomije. Za Big Data tehnologiju vrijedi načelo prelaska kvantitete u kvalitetu, a ta će zakonitost odnosno kvalitativna transformacija zahvatiti sva područja u kojima se primjenjuje, te unaprijediti ljudske spoznaje u brojnim područjima života i rada.
Kao što su internet i mobitel drastično utjecali na modele poslovanja i svakodnevnog života sličnu će transformaciju izazvati i upotreba Big Data tehnologije. Podaci su već počeli postajati ključni organizacijski resurs poslovnih organizacija, te podloga stvaranja vrijednosti što iziskuje artikulaciju novih upravljačkih modela. Istodobno se stvaraju platforme koje su ključne za novi model poslovanja, pogotovo tehnoloških-internetskih kompanija. Daljnja, sve šira primjena Big Data tehnologije drastično će unaprijediti transparentnost tržišnih procesa, te marginalizirati informacijsku asimetričnost koja je posjednicima vrijednih i specifičnih informacija omogućavala privilegiranu tržišnu poziciju.
Već se koriste moćne tehnologije procesuiranja podataka kao što je, primjerice, Googleov MapReduce. I ostale internetske tvrtke koriste se platformama koje su okosnica njihova poslovanja što iziskuje korištenje naprednih tehnologija obrade podataka, a u prvom redu strojnog učenja i umjetne inteligencije. U takvim okolnostima razvojni inženjeri postaju ključni generatori razvoja nove vrijednosti, te bitan čimbenik održavanja poslovnih procesa internetskih kompanija. Općenito govoreći, inženjerska znanja i umijeća, istraživanje i razvoj te inovativnost centralne su sastavnice informacijske odnosno nove ekonomije.
Personalizacija usluga i proizvoda postaju sve više standard poslovanja. Big Data tehnologija omogućava precizno i detaljno poznavanje navika i potreba poznatih kupaca što unaprjeđuje marketinška istraživanja. Pri tome, Big Data tehnologija procesuira i podatke o marginalnim procesima i pojavama koji su do sada bili redovito izvan analitičkog dosega.
Zbog toga će se u marketingu postupno marginalizirati važnost, primjerice, marketinških niša i segmenata. Big data tehnologija omogućava optimalno funkcioniranje integralnoga poslovnog pristupa koji seže od dobavljača i proizvođača do distributera i poznatoga krajnjega kupca uz primjenu just-in-time te lean proizvodnje kao i artikulacije virtualne i fleksibilne strukture.
U EU su se analizom Big Data podataka u 2018. godini pretežno bavile velike tvrtke. U Hrvatskoj je Big Data analizu koristilo tek 10 posto tvrtki, što je ispod prosjeka EU.
Mr.sc. Marinko Kovačić
Comments