Drążenie danych - brudny interes?

Najpierw żądano od nas, żebyśmy pracowali w hurtowni (danych), co wymaga przesuwania i przemieszczania wielkiej ilości danych. Wymagano też takiej kontroli nad tymi danymi, aby każdy użytkownik końcowy mógł w dowolnej chwili zamówić dowolną ich kombinację.

Najpierw żądano od nas, żebyśmy pracowali w hurtowni (danych), co wymaga przesuwania i przemieszczania wielkiej ilości danych. Wymagano też takiej kontroli nad tymi danymi, aby każdy użytkownik końcowy mógł w dowolnej chwili zamówić dowolną ich kombinację.

Nie minęło wiele czasu, gdy szef firmy zdał sobie sprawę, że dla spełnienia jego życzeń, musi nam dostarczyć sprzęt komputerowy o klasie, jakiej używa NASA do obliczania trajektorii lotów międzyplanetarnych. Zastanawialiśmy się także, czy trzeba będzie użyć sił pokojowych ONZ do utrzymania pokoju między różnymi departamentami firmy, które nie mogły uzgodnić między sobą definicji terminów „sprzedawca" czy „klient" potrzebnych nam do modelowania przedsiębiorstwa.

Gdy szef zorientował się, o co chodzi, uznał, że pewnie lepiej nam będzie poza firmą, i znacznie zmniejszył budżet. Trzeba więc było zająć się minihurtowniami danych (data marts). Pozwoliło to departamentom stworzyć samodzielne rozwiązania wspierania podejmowania decyzji, śliczne jak izolowane tropikalne wyspy informacji.

Teraz szef wysyła nas do kopalni danych (data mine). Mamy tam odkopać diamenty informacyjne. Z filmów i literatury wiadomo, że do kopalni diamentów zsyła się skazanych na dożywocie. Nie lepiej by było po prostu zająć się węglem i darować sobie te diamenty? Jeżeli ta metafora naszej pracy ma jakikolwiek sens, to wynika z niej, że za marne grosze pracujemy w brudnym interesie w poszukiwaniu bezużytecznych świecidełek.

W popularnym przykładzie użyteczności drążenia danych, analizuje się sytuację w wielkim sklepie, po wykryciu, że piwo i pampersy często trafiają do tego samego koszyka zakupów. Analitycy twierdzą, że to żona wysyła męża po pampersy, który przy okazji kupuje karton piwa. Nie jest to jednak konkluzja oczywista. A może to matka poszła po piwo z dzieckiem, które nagle zaczęło płakać?

Tak właśnie badania koszyka zakupów za pomocą narzędzi do drążenia danych mogą dać niejednoznaczne wyniki. Czy znając wyniki korelacji zakupu pampersów i piwa, można wprowadzić jakieś ulepszenia? Eksperci podpowiadają, żeby umieścić piwo i pampersy na przeciwległych końcach sklepu, aby wystawić kupujących na większą liczbę pokus w trakcie wędrówki od pampersów do piwa.

Bez ograniczeń

Ale dlaczego zatrzymać się na tym prostym przykładzie? Możemy przecież umieścić pampersy w lodówce, a ciepłe piwo obok jedzenia dla dzieci. Albo połączyć je w jeden pakiet. Jeżeli kupujący płaci kartą kredytową, wiemy gdzie mieszka i możemy już manipulować tą informacją. Na początek możemy mu wysłać kupony rabatowe. Potem możemy sprzedać jego dane z bazy i już ma skrzynkę pocztową pełną makulatury, a jego telefon jest ciągle okupowany przez działy telemarketingu różnych firm. Tu nie ma żadnych ograniczeń.

Jako technokratka rozumiem, że drążenie danych oferuje wiele wartości dla biznesu. Może ono usprawnić i polepszyć jakość dostarczania klientom usług i produktów. Jednakże jako odbiorca wyników tej analizy odczuwam coraz większy strach i obrzydzenie na myśl o tym, jak różni specjaliści od marketingu będą chcieli mną manipulować.

Kto będzie chciał chodzić do sklepu, w którym - niczym myszą w labiryncie - będą nim manipulować pomiędzy specjalnymi ofertami? Kto zechce kupić coś na zamówienie telefoniczne i narazić się na skoncentrowany atak setek firm, które zechcą mu coś sprzedać lub zmienić jego przyzwyczajenia? Kto zechce narazić się na ryzyko utraty pracy, odmowy przyznania kredytu lub ubezpieczenia tylko dlatego, że akurat znalazł się w niewłaściwym wzorcu zachowania określonym przez komputer?

Nikt nie lubi, aby każdy jego ruch był rejestrowany, w celu wymuszenia następnego ruchu.


TOP 200