W ciągu ostatnich 10 lat Big Data wzbudził w firmach oczekiwania na odnalezienie ziemi obiecanej. Oczekiwanie na fantastyczną, bezpośrednią linię do poznania nawyków, pragnień i potrzeb docelowych klientów.

W maju 2011 r.specjalny raport badawczyfirma doradcza McKinsey stwierdziła, że „Big Data stanowi podstawę przyszłych działań konkurencyjnych, wspierając wzrost produktywności, innowacyjność i nowy przepływ nadmiernej konsumpcji”. W tym samym czasie, w kolejnych raportach IBM podkreślano, że wówczas 90% informacji na świecie zostało wygenerowanych w ciągu ostatnich dwóch lat, co świadczy o tym, że każdego dnia powstaje coraz więcej danych.

Jednak wyniki badania opublikowanego w 2021 r. przezNewVantage Partners 2020 Big Data & Executive Surveyukazują rzeczywistość, która odbiega od początkowych oczekiwań. Badanie to przeprowadzono wśród 1000 menedżerów z firm z listy Fortune'a odpowiedzialnych za inicjatywy związane z danymi i nadzorujących je.

• Tylko 26,8% firm zbudowało kulturę danych.
• Tylko 37,8% firm uznało się za sterowane danymi.
• Obecnie tylko 45,1 firmy konkurują w dziedzinie danych i analityki.

Oczywiście należy podkreślić, że istnieją przykłady, jak Data mining w celu poznania klienta sprawił, że akcjonariusze Netflixa i Amazona byli zadowoleni.

-

Mimo ogromnego wzrostu ilości danych i sukcesów niektórych firm, większość firm ma problem z uzyskaniem głębokiej wiedzy, jakiej oczekuje się od analizy danych. W końcuanaliza danych to tylko narzędzie. Korzystając z analizy danych jako strategii, tworzymy założenia dotyczące ludzi i ich zachowania.

To są błędne założenia, które nie mają związku z rzeczywistym światem ludzi.

Innymi słowy, Big Data w rzeczywistości prowadzi do błędnego postrzegania ludzi przez firmy.

Po pierwsze, Big Data generuje Thin Data. W naukach społecznych dane dotyczące ludzkiego zachowania dzielą się na dwie kategorie. Thin Data to głównie dane pochodzące z cyfrowych śladów ludzi. Na przykład, wiemy, że nosi rozmiar 44, ma brązowe oczy i pije wino Pinot Noir - są to informacje jawne.

Druga kategoria danych, Thick Data, dostarcza informacji o sposobie, w jaki ludzie rzeczywiście doświadczają świata. Na przykład, ona poczuła zapach trawy po deszczu, patrzyła na niego jako na wyjątkową osobę, a buty sportowe, które miała na sobie, sprawiły, że jej kroki były lżejsze – to sąinformacje bogate w znaczenie.

Oznacza to, że Big Data koncentruje się na korelacjach związanych z produktami, a nie na relacjach przyczynowo-skutkowych w życiu. Jednakkluczem do zrozumienia ludzkiego zachowania jako istoty społecznej jest relacja przyczynowo-skutkowa. Jeśli brakuje nam informacji o rzeczywistych myślach i uczuciach klientów, Thin Data same w sobie będą miały ograniczone znaczenie i zastosowanie. Zgodnie z raportem Accenture Analytics in Action, tylko 20% organizacji, które twierdzą, że mają wspaniałe umiejętności zarządzania wydajnością, „odkryło udowodnione relacje przyczynowo-skutkowe między tym, co chcą zmierzyć, a tym, co chcą osiągnąć”. Jest to dowód na to, że firmy oparte na algorytmach tracą zdolność do rozumienia ludzkiego zachowania.

Przede wszystkim, bez umiejętności krytycznego myślenia, Big Data nigdy nie będzie w stanie ujawnić wzorców o wartości strategicznej. Krytyczne myślenie w tym kontekście to porównywanie i ocenianie sytuacji w oparciu o obiektywne dowody, a także jasne wskazanie„relacji przyczynowo-skutkowej”i działanie w oparciu o wnioski płynące z tej oceny. Konieczność rozwijania przez firmy umiejętności prawidłowej interpretacji ludzkiego zachowania przez kadrę kierowniczą może być wyjaśniona właśnie w ten sposób.

-

Najwspanialsze rodzaje ludzkiego myślenia analitycznego pochodzą z nauk społecznych.

Nauki humanistyczne, takie jak historia, literatura, filozofia i antropologia, które rozwijają się od 2000 lat, uczą nas umiejętności krytycznego myślenia, abyśmy mogli prawidłowo zrozumieć ludzi. Tylko głębokie zrozumienie ludzkiego zachowania pozwala nam zrozumieć i wyjaśnić gwałtowne zmiany w zachowaniu klientów. I właśnie tam możemy odkrywać możliwości innowacji.

W końcu, jeśli uda nam się odpowiedzieć na pytanie „Dlaczego?”, firmy mogą zyskać własny, wartościowy punkt widzenia w obecnym ruchliwym ruchu Big Data. A takie firmy będą jedynymi, które naprawdę rozumieją ludzi.