Не тратьте силы на попытки понять, относятся ли нужные вам данные к категории больших данных или нет. Лучше сосредоточьтесь на включении выявленных вами значимых источников данных в аналитические процессы организации.

Как следует из вышесказанного, важно начать с правильного подхода. Нет смысла собирать данные и хранить их в надежде на то, что однажды им будет найдено полезное применение. Как показано на рис. 2.1, организация должна для начала определить бизнес-проблему, а затем подобрать для нее необходимые данные. Сделайте усилие и примите на себя расходы по приобретению и использованию источника данных, когда это станет необходимо. В мире больших данных очень легко удариться в собирательство всех данных подряд с прицелом на то, что когда-нибудь они пригодятся. В результате организация может настолько увлечься сбором данных, что никогда ими и не воспользуется.

Хотя и кажется очевидным, что нужно начинать с бизнес-проблемы, а не со сбора данных, я знаю множество случаев, когда очень умные и расчетливые в иных отношениях организации полностью забывают про этот принцип, когда дело доходит до больших данных. Поначалу меня очень удивляла подобная склонность, но потом я понял что к чему. К началу 2014 г., когда я пишу эту книгу, вокруг больших данных поднялось столько шумихи, что никто не хочет остаться от них в стороне. Каждый совет директоров спрашивает у своего генерального директора: «А вы используете большие данные?» В свою очередь, каждый генеральный директор спрашивает у своих директоров по информационным технологиям, маркетингу и финансам: «А вы используете большие данные?» И каждый из этих директоров спрашивает у членов своей команды: «А вы используете большие данные?»

Не поддавайтесь давлению!

Не поддавайтесь давлению и не используйте большие данные только ради того, чтобы показать, что вы их используете! Ваша задача – создать системы и наладить сбор данных для поддержки только обоснованных возможностей бизнеса. Многие сильные организации поддались всеобщей лихорадке вокруг больших данных, что грозит обернуться для них весьма поучительными и дорогостоящими уроками.

Никто не хочет отвечать на этот вопрос так: «Еще нет» или так: «Мы планируем их использовать, но сначала хотим выяснить, как лучше это сделать». В обстановке всеобщей лихорадки такие ответы считаются неприемлемыми. В результате организации очертя голову набрасываются на большие данные. Некоторые запускают масштабные, дорогостоящие проекты, не имея продуманного плана насчет того, как извлечь пользу из инвестиций. Они просто собирают множество данных и покупают множество места для их хранения в надежде на то, что когда-нибудь придумают, как их использовать.

В этом и заключается главная проблема такого подхода. В текущем году вы бодро отвечаете на вопросы руководства, а оно вас гладит по головке за то, что вы идете в ногу со временем и «что-то делаете» с большими данными. Но через год-полтора то же начальство обращается к вам уже с другим вопросом: «Вы потратили столько ресурсов на этот проект и что же теперь можете продемонстрировать?» Если вы изначально не знали, для чего вам нужны большие данные, вам потребуется немало усилий, чтобы доказать, что ресурсы потрачены не зря. Я бы не хотел оказаться на месте человека, который вынужден отвечать: «Мы активно занимались большими данными, как от нас того требовали, но пока не получили никаких результатов».

Убедитесь, что ваша организация дисциплинированно подходит к внедрению больших данных. Потратьте еще немного времени на то, чтобы начать с реальной бизнес-проблемы и разработайте для ее решения план. Определите, какую конкретно аналитику можно будет выполнить на основе данных. Это займет не так уж много времени, однако существенно повысит ваши шансы на успех. Не поддавайтесь давлению рекламной шумихи и не отказывайтесь от основных принципов ведения бизнеса.

На фоне сегодняшнего ажиотажа вокруг больших данных часто возникает вопрос о том, а не превращаются ли большие данные в очередной пузырь?{12} В январе 2013 г. исследовательская компания Gartner высказала официальное мнение, что большие данные прошли пик цикла ажиотажа и вступили в этап избавления от иллюзий{13}. После публикации этой статьи мне позвонил журналист и спросил, что я думаю по поводу заката больших данных и пузыря, который вот-вот лопнет. Мой ответ сначала может показаться противоречивым, но после моего объяснения вы поймете, в чем дело. Я ответил, что в некоторых отношениях угроза пузыря больших данных действительно существует. Но с других более важных, точек зрения, такого пузыря нет. Мой ответ кратко изложен в тексте и в таблице 2.1.

Я считаю, что в определенном смысле пузырь больших данных действительно скоро лопнет. Породили же проблему нереалистичные ожидания рынка. Похоже, многие люди считают, что большие данные – это легкий и дешевый способ добыть своего рода «волшебную кнопку», нажав на которую, можно получить ответы на любые вопросы. Это всегда было смешным предположением для любого аналитического начинания. И остается смешным в мире больших данных.

Никакой волшебной кнопки не существует! Для того чтобы успешно разработать и внедрить аналитические процессы для больших данных, требуется ничуть не меньше времени и сил, чем для любых других видов данных. А поначалу может потребовать даже больше времени, поскольку большие данные являются новшеством. Следствием ошибочных предположений, безусловно, станут крайне показательные неудачи с большими данными на рынке. Я уже вижу первые признаки таких провалов. Но, поскольку эти первоначальные неудачи поспособствуют взрыву раздутого пузыря нереалистичных ожиданий, они пойдут всем нам на благо. Ведь добиться успеха при помощи больших данных и сделать их операционными вполне возможно. Но для этого организации необходимо отнестись к большим данным с реалистичными ожиданиями по части затрат, сроков и усилий.