Big Data – Big Business

Този текст е част от проекта "Интелигентна компания в 21 век" на Sirma Group и Investor.bg. В 21 век технологичните компании са тези, които променят всички сектори и са идентични с компаниите, които движеха индистриалната революция в миналия век. Редакторите от Investor.bg и експертите от Sirma Group обединиха усилията си да разкажат какво се случва във водещите сектори в България и страната и как технологиите могат да бъдат в помощ на бизнеса.

В средата на 2016 г. производствените линии на германския автомобилен концерн  Volkswagen не се движат. Вина за принудителната производствена почивка на един от моделите на концерна е прекратяването на доставката на малък доставчик, с който глобалната корпорация е в процес на съдебно производство. Прекратяването струваше на VW имидж, а в парично изражение заради пропуснатите производствени ползи се изчислява на 100 милиона евро. От финансова гледна точка щетите са обезпечени от застрахователна компания.

Въпреки че застрахователите живеят от факта, че клиентите им се застраховат от всички възможни проблемни ситуации в живота, инциденти като този с VW бързо стават скъпи. Ето защо компаниите от застрахователния бранш се опитват да се предпазят от рисковете с огромно събиране на данни.

Особено засегнати са т.нар. презастрахователи. При тях се натрупват повечето рискове, които фирмите и потребителите прехвърлят в Allianz, Axa и Сие. Тези първични застрахователи се презастраховат при шепа финансово силни гиганти. Само лидерът на световния пазар Munich Re има капиталови инвестиции от около 250 милиарда евро.

Баварският застрахователен гигант разчита на мощта на данните, за да предвиди риска от спиране на доставките при световната верига на доставки и да го претегли и включи в цената на дадена полица. А в случаи като този с VW нещата може дори да се влошат още повече. Тук беше засегнат само производителят на автомобили. Но често няколко производители зависят от фирмата доставчик и нейния специфичен компонент.

За да бъдат разпознати подобни рискове, не е достатъчна информацията от еднократната оценка на риска преди сключването на договора. В края на краищата има споразумения за поверителност, които под формата на различни патенти пречат на разкриването на информация. „Искаме да запълним тези пропуски по най-добрия възможен начин с помощта на големите данни", казва пред германския TAZ Александър Шмидл, експерт по т. Нар. Big Data в Munich Re.

Той и неговият екип събират информация, която се предполага, че е свободно достъпна в интернет, но е неструктурирана. За да се проследи огромното количество данни, се използва така нареченият уеб робот, както и програми за търсене, програмирани според конкретни термини и "модели на знания", които доставчик на ИТ услуги е създал специално за компанията от  Мюнхен. Модулите трябва да се самооптимизират с течение на времето. 

Събраните по този начин сурови данни се обединяват с вътрешно събраната информация. „Нашата цел е да идентифицираме ключови продукти и доставчици и да идентифицираме зависимости", обяснява Шмидл. Разглеждайки мрежите, в идеалния случай специалист би могъл да изчисли например рисковете, свързани с прекъсването на дейността на клиентите. 

Подобни проекти са стартирали и други презастрахователи, като Hannover Re и Swiss Re. Те дори използват данни от спътниците на НАСА, разполагат дрони в небето и използват радио чипове за проследяване на потока стоки в реално време - от Шанхай до супермаркета в Хамбург например.

Е, всичко това намира място и в новата стратегия на българския ИТ холдинг Sirma. „Ние вярваме, че бъдещето принадлежи на „интелигентното предприятие“, което прилага изкуствения интелект в обработката на своите данни и организацията на своите процеси“, твърди главният изпълнителен директор Цветан Алексиев. И още: „интелигентното предприятие може да моделира, свързва, класифицира и използва  данните като основен актив за осъществяване на бизнеса си, работи с умни документи в отлична колаборационна среда, получава допълнителна информация, която да подпомага вземането на критични бизнес решения“. И холдингът развива много сериозно тази технология.

Едно от дружествата в групата - „Онтотекст“ е един от глобалните лидери в семантичните решения за интегриране на данни и анализ на съдържание за медии, агенции за бизнес и инвестиционна информация и научни издателства.

Разбира се, от този тренд може да се възползват и компании от редица други браншове.  Количеството данни, генерирани от компании и физически лица, се увеличава значително с около 30%-ен ръст годишно, което създава огромни количества данни - големи данни (Big Data). Както Джон Нейсбит разказа в своя бестселър Megatrends през 1988 г., тези данни са ценни само ако от тях се получи информация.

"Усещането на пулса на пазара винаги е било една предизвикателна задача. Днес, когато информацията ни залива отвсякъде, това е дори още по-трудно. Например, за да се направи стъпка към печеливша инвестиция, инвеститорите трябва да улавят и събират пазарни сигнали от различни източници и в различни формати. Освен това, те трябва да използват тези сигнали, за да изградят цялостна картина на финансовия пейзаж, в който оперират техните инвестиции. Има много ситуации, при които предприятието Ви се нуждае от важна аналитична информация, ако искате да привлечете потенциални инвеститори и да реализирате приходи. Изключително ценно е да знаете колко пари печели една компания, колко служители има, в кой сектор работи, дали е част от по-голяма структура, кой я притежава, кой я контролира, кои са хората, вземащи решения и т.н. Колкото повече знаете, толкова по-голямо е конкурентно ви предимството. С достатъчно данни ще бъдете в състояние да предскажете посоката, в която избраният целеви пазар ще се развие, и ако можете да направите това, вие ще сте пред всички останали играчи", казва Атанас Киряков, главен изпълнителен директор на "Онтотекст".

Въпросът е как може най-добре да аргументирате вашите бизнес решения, като се доверите на “шепота” на пазара - например съобщение за наскоро уволнен главен изпълнителен директор в новините, PR материал за сливането на две компании, база данни на трети лица за нови политически проекти)? С други думи - дали може да създадете най-точния баланс между пълнотата и яснотата, идващи от структурираните данни в дадена база данни, както и точността и навременността, идващи от неструктурирани данни като новини, социални медии и т.н.?

Възможностите на тази технология изглеждат безкрайни и обещават големи успехи. Например ebay оптимизира целия си процес на продажби, използвайки анализа на големите данни. Mercedes подобри тестовете си за двигателите в производството чрез оценка в реално време на различни сензори. Ето как тези примери вече показват широкия спектър от сценариите на приложението. Така че може би е време и българските компании да се замислят сериозно за това. Преди да е станало късно.