Any fool can tell a crisis when it arrives. The real service to the state is to detect it in embryo
Isaac Asimov, „Fundacja

Czy możemy przewidzieć przyszłość? Czy wiedza, jaką obecnie posiadamy, daje nam możliwość analizowania danych w sposób komplementarny? Czy dzięki odpowiednim posunięciom bazującym na zebranych informacjach, możemy nie tylko wyprzedzić konkurencyjne firmy, ale wręcz posunąć do przodu nasz biznes o całe dekady? Jeśli odpowiedź brzmi: tak, to co jest jednak potrzebne, by było to możliwe? Istnieje pewne narzędzie, które jest kluczem do sukcesu i można ostrożnie założyć, że ma je każda firma. Tym narzędziem są dane historyczne. Dane dotyczące zamówień, sprzedaży, obsługi klienta, a także wszystkie inne informacje, które możemy zebrać i przeanalizować w każdym przedsiębiorstwie. Pakiet zebranych danych, które trafią do dobrego analityka, może przynieść wiedzę niezbędną do podejmowania przez firmę lepszych biznesowo decyzji.

Wiedza i dane stały się walutą

William Gibson, pisarz, który jest ojcem gatunku zwanego cyberpunk, napisał w 1981 roku opowiadanie pod tytułem „Johnny Mnemonic”. Tytułowy bohater jest kurierem, który przewozi w swoim mózgu dane powierzone mu przez korporacje. Dlaczego właśnie w ten sposób? Bo to jedyna szansa, by nie wyciekły one do sieci i nie zostały wykradzione przez konkurencję. Świat opisywany przez autora rządzony jest przez ogromne firmy, a dane stały się cenną walutą, mogącą obalać rządy.

Wyczucie, jakim wykazał się Gibson, pozwoliło mu stworzyć fikcję, która dziś przerodziła się w rzeczywistość. Analiza danych oraz przetwarzanie informacji stały się wiele lat temu wartością przedsiębiorstw. Przedsiębiorstwo analityczne Gartner pokusiło się nawet o analizę trendów na lata 2020‑2024. Wynika z niej, że faktycznie informacje są niezwykle cenne dla biznesu, a wiele firm szuka i korzysta z narzędzi, które ich analizę i zbieranie mają ułatwić. Według tego dokumentu do 2024 roku 75% przedsiębiorstw może zdecydować się na wykorzystanie AI w celach analitycznych. To zwiększy ilość pozyskiwanych strumieni danych pięciokrotnie.

Techniki sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe (ML) oraz optymalizacja i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) dostarczają istotnych informacji i prognoz na przykład na temat rozprzestrzeniania się koronawirusa oraz skuteczności i wpływu środków zapobiegawczych na jego transmisję. Na podstawie tych danych sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe prognozują łańcuchy dostaw zamawianych przez klientów towarów i dostosowują je do nowych wzorców popytu.

Czarne Łabędzie, Business Inteligence, Big Data i przepowiadanie przyszłości
Źródło: financesonline.com

Gartner przewiduje także, że do 2033 roku ponad 33% dużych organizacji skorzysta z pomocy analityków, którzy będą zajmowali się inteligencją decyzyjną oraz modelowaniem decyzji. Inteligencja decyzyjna łączy różne dyscypliny, w tym zarządzanie decyzjami i wspomaganie podejmowania decyzji. ID wspomagają aplikacje i złożone systemy adaptacyjne, które łączą wiele tradycyjnych i zaawansowanych narzędzi. Warto dodać, że zapewnia ona ramy, które pomagają analitykom projektować, komponować, modelować, dopasowywać, wykonywać, monitorować i dostrajać modele i procesy decyzyjne w kontekście wyników i zachowań biznesowych.

Nie można też zapominać tutaj o bardzo dużym znaczeniu usług zbierania i gromadzenia danych w chmurze. Do 2022 roku 90% danych znajdujących się w chmurze będzie miało zasadnicze znaczenie w budowaniu innowacji i uzyskiwaniu przewagi konkurencyjnej.

Historia lubi się powtarzać

The problem is that too often the only people who can act don't want change
Jack McDevitt, „The Engines of God

Nie bez powodu rozpocząłem ten tekst cytatem Isaaca Asimova z cyklu jego powieści pod tytułem „Fundacja”. Główny bohater dwóch pierwszych książek, Hari Seldon, staje się zagrożeniem dla władcy Imperium Galaktycznego, bowiem potrafi przewidzieć przyszłość. Seldon nie bawi się magią. Po prostu połączył matematykę z psychologią i opracował naukę zwaną psychohistorią, która jest bliska naszej probabilistyce historycznej. Opracowana przez niego dziedzina zakłada przypisywanie wszelkim wydarzeniom, które mogą mieć miejsce w dużych społecznościach odpowiedników liczbowych, umożliwiając tym samym przewidywanie przyszłości. To właśnie szukanie schematów i wzorców zachowań stało się podwaliną pod tę niesamowitą serię social i political fiction, która bardziej skupia się na oddziaływaniach ludzkich zachowań na różne sfery naszego życia niż na samej fantastyce.

Dlaczego o tym wspominam? Ponieważ dane, o których mowa we wspomnianym cyklu może w tej chwili mieć każdy z nas. Każda firma może zdecydować się w dowolnym momencie na to, by zacząć analizować, zbierać i przetwarzać informacje. W merce.com zaczęliśmy zbierać dane naszych klientów, aby mogli oni przewidywać na przykład piki sprzedażowe. Tak powstał nasz autorski silnik do zbierania i analizy danych BIZONE E-commerce Business Intelligence.

Czarne Łabędzie, Business Inteligence, Big Data i przepowiadanie przyszłości
BIZONE E-commerce Business Intelligence - analiza danych sprzedaży

Tutaj rodzi się pytanie, czy faktycznie informacje historyczne mogą nam pomóc przewidywać przyszłość? Odpowiedzi na nie można szukać w dwóch książkach: „Sygnał i szum” Nate'a Silvera oraz „Czarny łabędź. Jak nieprzewidywalne zdarzenia rządzą naszym życiem” Taleba Nassima Nicholasa.

Nate Silver rozkłada na czynniki pierwsze wydarzenia, które miały miejsce, a ich nie przewidzieliśmy, choć z łatwością mogliśmy to zrobić lub istniało duże prawdopodobieństwo, że było to możliwie. Mowa tutaj na przykład o kryzysie finansowym z 2008 roku czy też katastrofie elektrowni atomowej w Fukushimie. Silver traktuje wszystkie dane jako szum, z którego jesteśmy w stanie wyłapać sygnał, czyli pewną regularną falę mogącą przygotować nas na niespodziewane. Dobrym przykładem są wyliczenia wykonane przez autora na podstawie danych historycznych, które dotyczą trzęsień ziemi na świecie. Zgodnie z przedstawioną analizą mieszkańcy San Francisco mogą raz na 30 lat spodziewać się trzęsienia ziemi o magnitudzie przekraczającej 6,75 stopnia w promieniu 80 km od miasta. Mieszkańców Los Angeles takie zjawisko czeka raz na 40 lat. Inne regiony Stanów Zjednoczonych są już bezpieczniejsze. Przykładowo w Seattle takie zdarzenie może wystąpić raz na 150 lat, w Las Vegas raz na 1 200 lat, w Nowym Jorku raz na 12 000 lat, a w Miami raz na 140 000 lat.

Powyższa prognoza ma charakter probalistyczny i pozwala przygotować się na okoliczności przewidywanego zdarzenia. Nie ma znaczenia, czy będzie to trzęsienie ziemi, zwiększenie sprzedaży w naszym sklepie internetowym czy też pojawienie się nowych marek konkurencyjnych.

Wiedza, która dla Seldona z „Fundacji” stała się przekleństwem, w realnym świecie jest walutą zdolną otworzyć wiele nawet najcięższych drzwi.

Czarne Łabędzie

Chcąc mieć więcej kontroli nad przyszłością, nie można zapomnieć o Czarnych Łabędziach. Czym one są? Według Taleba Nassima Nicholasa to wydarzenia wielce nieprawdopodobne, które jednak się zdarzają, a ich pojawienie się ma ogromny wpływ na otaczającą nas rzeczywistość. Czarny Łabędź posiada trzy cechy:

  • Jest nietypowy, ponieważ wykracza poza domenę naszych zwykłych oczekiwań, jako że żaden element przeszłości nie wskazuje wyraźnie na możliwość jego zaistnienia.
  • Wywiera drastyczny wpływ na rzeczywistość (w odróżnieniu od ptaka o nietypowym upierzeniu).
  • Mimo braku typowości tego zdarzenia nasza natura każe nam szukać po fakcie uzasadnienia jego wystąpienia, tak by stało się wytłumaczalne i przewidywalne.

Jako zdarzenie, które nie może być Czarnym Łabędziem, Nessim podaje wspomniany już kryzys ekonomiczny z 2008 roku. Był on przewidywalny, bo wynikał z kruchości systemu. Jednocześnie warto wspomnieć, że na całym krachu z 2008 roku wzbogaciła się garstka osób. Pamiętacie film „Big Short”, którego bohater, Michael Burry, dzięki analizie zwyczajów udzielania kredytów hipotecznych w 2003 i 2004 roku prawidłowo przewidział, iż bańka spekulacyjna pęknie w połowie 2007 roku? Rozbieżności w wartościach nieruchomości mieszkaniowych przekonały go także, iż kredyty hipoteczne, w szczególności te z niskimi wartościami oprocentowania zmiennego, oraz powiązania między tymi kredytami zaczną tracić na wartości, gdy raty zostaną zresetowane, co dzieje się często w przeciągu dwóch lat po wzięciu kredytu. Ostatecznie on i jego klienci wyszli z całego zamieszania obronną ręką. Wszystko właśnie dzięki analizie danych historycznych oraz trendów rynkowych. Czarnym Łabędziem może być za to obecnie panująca pandemia.

Wracając do danych. Portal Financesonline.com pokusił się o analizę danych na temat zbierania danych przez firmy. Zestawienie to pokazuje, jak duże zyski może przynieść firmie odpowiednie podejście do gromadzenia i zbierania informacji z narzędzi takich jak oprogramowanie BI. Przykładowo Netflix zaoszczędził miliard dolarów dzięki analizie klientów i ich zachowań. Wśród najczęściej wymienianych profitów płynących z Big Data oraz Business Intelligence są:

  • szyba innowacja i wyprzedzanie konkurencji,
  • zwiększenie efektywności biznesu,
  • zwiększenie efektywności działu R&D,
  • polepszenie jakości produktu lub usługi.

Wróżenie z fusów, czy faktyczna wiedza o przyszłości?

Warto teraz złożyć w całość wymienione elementy. Czarne Łabędzie, Business Intelligence, Big Data, AI, Machine Learning. Żadne narzędzie, niezależnie czy zastosowane razem z innym, czy też osobno, nie będzie wnosiło nic do naszego biznesu, jeśli nie znajdzie się ono w odpowiednich rękach. Co to oznacza? Przede wszystkim to, że każda firma potrzebuje specjalistów zajmujących się szeroko pojętymi analizami danych. Do tego potrzebne są też narzędzia. Bez takich rozwiązań jak BIZONE, bez szeroko rozumianych narzędzi rozwiązań do zestawiania dużych grup danych nie możemy uzyskać przewagi nad konkurentami, a co więcej nie przewidzimy zachowań klientów, partnerów biznesowych czy też po prostu otoczenia firmy. Dlatego prowadząc biznes, nie można zapominać o silnej broni, jaką są dane i informacje. Nasza przyszłość, to nie Cyberpunk 2077, ale władza zależy od tego, kto wie najwięcej, a jeszcze lepiej jest wtedy, gdy najwięcej wiemy o konkurentach.