Big Data = duży problem

Przeczytaj także: Big Data w Polsce: szanse i wyzwania

Międzynarodowe badanie 2 tys. finansistów posiadających tytuł CGMA, w tym pracujących na szczeblu dyrektora generalnego i finansowego, ujawniło, że 86 proc. firm i organizacji nie daje sobie rady z przetworzeniem coraz większych ilości danych na wartościowe informacje, co ma dla nich negatywne konsekwencje. Ponadto, niemal połowa (44 proc.) respondentów stwierdziła, że ich organizacje nie posiadają wystarczających narzędzi technicznych, które umożliwiłyby zrozumienie nowych trendów oddziałujących na przedsiębiorstwo. Zaledwie 53 proc. badanych inwestuje w nabywanie umiejętności pozwalających na czerpanie korzyści wynikających z dostępności danych.

- Badanie nastrojów konsumenckich, optymalizacja łańcucha dostaw czy wykrywanie oszustw jest możliwe dzięki trafnej analizie Big Data w biznesie. Trzy najważniejsze powody, dla których organizacje nie decydują się na wprowadzenie nowych albo ulepszonych praktyk analizy Big Data to koszty, niedocenianie wartości takich analiz i brak czasu – mówi Jakub Bejnarowicz, Dyrektor CIMA w Polsce.

Wyniki ankiety stoją w wyraźnej sprzeczności z przewidywaniami dotyczącymi roli Big Data w przyszłości: 87 proc. respondentów twierdzi, że w ciągu najbliższej dekady duże ilości danych i lepsze metody ich analizy zmienią sposób prowadzenia biznesu, podczas gdy 86 proc. pytanych uznało, że ci, którzy nie nauczą się korzystać z technologii Big Data, przed końcem tego okresu utracą przewagę konkurencyjną.

Największą barierą uniemożliwiającą organizacjom użyteczne wykorzystanie pozyskiwanych danych, stanowią trudności w zestawieniu danych z poszczególnych baz i silosów danych (62 proc.). Także brak dbałości o pozyskiwanie wiarygodnych danych dobrej jakości (51 proc.), problemy ze zrozumieniem danych niefinansowych (46 proc.) oraz kłopoty z wykorzystaniem wniosków z analizy danych w celu poprawy wyników biznesu (43 proc.) to zdaniem uczestników ankiety największe problemy związane z wykorzystaniem analizy olbrzymich ilości danych.