2027-aisiais didžiųjų duomenų rinka turėtų viršyti 100 milijardų JAV dolerių, o šių duomenų pasaulyje bus apie 150 trilijonų gigabaitų. Didžiųjų duomenų informacijos teikiamas potencialas verslui yra milžiniškas, tačiau Lietuvoje jis kol kas menkai išnaudojamas. 
2027-aisiais didžiųjų duomenų rinka turėtų viršyti 100 milijardų JAV dolerių, o šių duomenų pasaulyje bus apie 150 trilijonų gigabaitų. Didžiųjų duomenų informacijos teikiamas potencialas verslui yra milžiniškas, tačiau Lietuvoje jis kol kas menkai išnaudojamas.
„Analitikų, gebančių didžiuliuose duomenų kiekiuose pastebėti ir atrasti elgesio pasikartojimus bei tuo remiantis kurti ateities elgesio modelius, mūsų šalyje paruošiama neužtektinai. Be to, net ir oficialiai tokį išsilavinimą gaunantys žmonės dažniausiai neišmokomi svarbiausių įgūdžių, kurie reikalingi verslui“, – tvirtina „Tele2“ klientų aptarnavimo ir analizės departamento direktorius bei „Tele2 Big Data Akademija“ vadovas Ignas Brazdauskas.
Pasak jo, tai viena pagrindinių priežasčių, kodėl „Tele2“ nusprendė investuoti į didžiųjų duomenų analitikų rengimą ir šiemet jau antrąkart priėmė dvylika studentų, iš kurių šešiems geriausiems pasiūlė praktiką.
Naudoja daugelis, išnaudoja – retas
Pasak JAV verslo žurnalo „Forbes“, 2018-aisiais 83 proc. įmonių vadovų siekdami įgauti konkurencinį pranašumą bent iš dalies naudojosi didžiųjų duomenų analize. Vis dėlto, daugiau kaip keturi penktadaliai įmonių vis tiek teigia negaunančios iš analizės norimų rezultatų.
„Susidaro kiek paradoksali situacija – duomenų kiekiai kasmet drastiškai kyla, verslas norėtų tai išnaudoti, tačiau nežino, kaip tai padaryti. Kvalifikuotas didžiųjų duomenų analitikas išsegmentuoti įmonės klientus ir jų elgesį geba gerokai detaliau negu tai sugebėtų puikiai savo įmonę pažįstantis verslininkas. Analizuojant didžiuosius duomenis galima, pavyzdžiui, atrasti, kaip skiriasi to paties klientų tipo elgesys tam tikru paros metu, kokie reklamos kanalai pasiekia skirtingus klientų segmentus“, – kalbėjo I. Brazdauskas.
Vienas „Tele2“ didžiųjų duomenų analizės pavyzdžių – 2017-aisiais pristatytas eismo tyrimas, kuriame per mėnesį išanalizuota daugiau kaip 18,5 mln. vartotojų kelionių Vilniaus mieste. Tai leidžia ne tik įvertinti susisiekimą tarp skirtingų mikrorajonų, bet ir objektyviau prognozuoti, kokie infrastruktūros pokyčiai sostinėje reikalingi labiausiai.
Duomenimis grįsti sprendimai
Pasak I. Brazdausko, „Tele2“ jau šiuo metu gali pasiūlyti įvairius sprendimus, kurie, paremti didžiųjų duomenų analize, padeda verslui augti ir plėstis. Pavyzdžiui, nuasmeninus turimus duomenis „Tele2“ klientus gali segmentuoti pagal lytį, amžių, gaunamas pajamas, lokaciją ir pan.
„Verslui, ypač jaunam, labai svarbu kiekvieną eurą išleisti tikslingai – todėl priimami sprendimai turi būti grįsti realiais duomenimis, o ne nuojauta ar numanomomis tendencijomis. Didžiųjų duomenų analizė gali padėti tiksliau įvertinti klientų poreikius, prognozuoti būsimą prekių ar paslaugų paklausą ir net keisti esamų produktų kainą su minimalia pelno praradimo rizika“, – aiškina I. Brazdauskas, pateikdamas elektroninės prekybos milžinės „Amazon“ pavyzdį. – „Amazon“ platforma stebi ne tik tai, kada ir kaip pirkėjai įsigyja tam tikras prekes, bet ir bendrus pardavimo krepšelius. Dėl to perkant „Amazon“ klientui nuolat pateikiamos rekomendacijos naujiems pirkiniams.“
Pasak I. Brazdausko, įvairūs tyrimai rodo, kad būtent dėl didžiųjų duomenų analizės pateikus pirkėjams geresnius pasiūlymus įmonės vidutiniškai padidina pelną 8 proc., o išlaidas sumažina 10 proc. Laimi ir pirkėjai, kuriems įmonės gali pasiūlyti geriausiai kiekvieno poreikius atitinkančias prekes ir paslaugas.
