A technológiai fejlődéssel párhuzamosan egyre több és több adatot generálunk. Az adatok létrejöhetnek a háztartások, a vállalkozások és az állam szintjén is. A permanensen növekvő adatmennyiség számos elemzési lehetőséget kínál, melyek különböző csatornákon keresztül fejthetik ki hatásukat, legyen szó a döntéshozatali folyamatról, a fogyasztói magatartás elemzéséről vagy a költségek csökkentéséről. Általánosságban elmondható, hogy a big data elemzés alkalmazásával rugalmasság-, hatékonyság-, és termelékenységnövekedés idézhető elő, illetve a vállalkozás reziliens képessége is javulhat. Ezzel összefüggésben a big data elemzés makroszinten is kulcsfontosságú tényezőnek tekinthető a termelékenység és a versenyképesség szempontjából. Mindazonáltal az adatokhoz való hozzáférés, az adatok etikus felhasználása, az adatok minősége, illetve az adatvédelem számottevően befolyásolhatja a big data elemzés lehetőségeit.
A digitalizáció és a negyedik ipari forradalom egyes vívmányainak terjedésével az adatok mennyisége folyamatos emelkedést mutat. Ez megteremti a lehetőséget a nagy mennyiségű adat elemzésére, mely kiterjedhet a strukturálatlan és részben a strukturált adatokra is. Ezek vizsgálatokba történő bevonása új perspektívákat nyithat meg az összefüggések, az ok-okozati kapcsolatok, illetve a különböző potenciális hálózatok feltárása terén. Az adatokhoz való hozzáférés, illetve a rendelkezésre álló adatok minősége azonban kulcsfontosságú tényező az adatelemzések során. Ezek a különböző ágazatokban eltérőek lehetnek, azonban megállapítható, hogy a big data elemzés már számos területen elterjedt, legyen szó a logisztikáról, a beszerzésről, az ellátási láncokról vagy a turizmusról.
A vállalkozások különböző módon alkalmazhatják a rendelkezésükre álló adatmennyiséget. Ezek kiterjedhetnek például a fogyasztói igények feltárására, a termék- és szolgáltatásportfolió kialakítására, az adatvezérelt döntéshozatalra, a kockázatkezelésre vagy az innovációra is. A big data számos tényezőn keresztül befolyásolhatja a vállalati innovációs folyamatot, mely közé sorolhatjuk például a nem strukturált vagy félig strukturált adatok bevonását az elemzési keretrendszerbe, a valós idejű adatok révén a gyorsabb reakcióképességet, az adatok mélységének növekedésével a rugalmasság növekedését, illetve javíthatják az előrejelzéseket, s az azok alapján meghozott döntések relevanciáját. Emellett az adatmennyiség emelkedésével kiszűrhetők az eddigi torzítások is. A big data tehát számottevően befolyásolhatja mikroszinten az adott vállalat reziliens képességét, valamint versenyelőnyt jelenthet számára. Ezzel párhuzamosan a reziliencia növekedése pozitívan befolyásolhatja a teljes ellátási láncot, az adott ágazatot, valamint a nemzetgazdaságot egyaránt. Példaként említhető, hogy a big data elemzések alkalmazásával az ellátási láncok rugalmassága is növelhető, mely különösen fontos a pandémia során való negatív érintettségből fakadóan.
Áttérve a vállalati innovációs összefüggésekre: egy a német vállalkozások mintáján elvégzett elemzés megállapította, hogy – az IT-hoz kapcsolódó készségek terén mutatkozó befektetésektől függően – a gyártói és a szolgáltatói szektorban egyaránt kimutatható a big data elemzés pozitív hatása a termékinnovációra. Továbbá az olasz kis- és középvállalkozásokon elvégzett vizsgálatok is a big data vállalati teljesítményre gyakorolt hatását hangsúlyozzák, melyben kiemelt szerepe van a tudásmenedzsmentbe történő befektetésnek is. Amennyiben a döntéshozatali folyamat oldaláról vizsgálódunk, úgy kutatások alapján kijelenthető az is, hogy a vállalkozásoknak a big data-n alapuló döntéshozatal sikeres adaptálásához számos tényezőre van szükségük, melyek közé sorolható az összegyűjtött és rendelkezésre álló megfelelő adatkészlet, az elemzéséhez szükséges modellek, eszközök, valamint a hozzáértő, szakképzett munkaerő, s a megfelelő szervezeti képességek és struktúra.
Fontos azonban leszögezni, hogy a big data elemzés alkalmazását nem csupán technikai oldalról szükséges megközelíteni, hanem a folyamatok kialakítása során az üzleti stratégiához való kapcsolódást is figyelembe kell venni, ugyanis ezek kombinációja számottevően befolyásolhatja a teljesítménynövekedés szintjét. Emellett szükséges kiemelni, hogy a vállalatnál az informatikával szemben az adatvezérelt elemzési kultúra kialakítása nem fejleszthető egyetlen szervezeti egységből kiindulva, annak az összes vállalati részlegen átívelő folyamatként szükséges megvalósulnia.
Amennyiben az üzleti modellek oldaláról vizsgáljuk a problémakört, akkor számos specifikus tulajdonságot lehet azonosítani. A big data-hoz kapcsolódó üzleti modelleket tekintve megkülönböztethetők az adatfelhasználók, amely szervezetek elsődlegesen az üzleti döntések meghozatalához használják az adatokat; az adatszolgáltatók, amelyek rendelkeznek piacképes adatokkal vagy hozzáférést tudnak biztosítani harmadik felek ilyen adataihoz; valamint az adatközvetítők, amelyek tanácsadással vagy az infrastruktúra biztosítása révén tudnak részt venni a big data hasznosításának folyamatában. Ezek között jelentős kölcsönös függőség figyelhető meg, ezzel összefüggésben az adatalapú gazdaság megerősítését célzó intézkedéseknek holisztikus megközelítést kell alkalmaznia. Annak érdekében, hogy a vállalkozások kihasználhassák a big data elemzés nyújtotta előnyöket, folyamatosan alakítaniuk kell a szervezeti modelleket, a munkafolyamatokat és kezelniük kell a stakeholderek érdekeit is, mely elsődlegesen a big data-ban rejlő társadalmi kockázatok minimalizálást foglalja magában. Ki kell emelni azt is, hogy elemzések szerint a jövőbeni versenyt befolyásoló tényező lehet a big data-hoz kapcsolódó etikai és adatvédelmi kérdések, valamint a vállalkozások és a fogyasztók közötti bizalom alakulása is.
Összegzésképpen kijelenthető, hogy a big data elemzés alkalmazása számottevő pozitív hozadékkal bírhat a vállalkozások számára, mely kiterjedhet a rugalmasság, a reziliencia, illetve a termelékenység növelésére, a döntéshozatali folyamat átalakítására, valamint az innováció ösztönzésére is. Mindazonáltal a big data elemzési módszerek sikeres vállalati adaptálását számos tényező befolyásolhatja. Ezen korlátok között fontos szerepe van az adatok elérhetőségének, illetve a rendelkezésre álló adatok minőségének is. Emellett külön ki kell emelni, hogy az elemzések során a vállalatoknak figyelembe kell venniük az adatok etikus felhasználását és az adatvédelmet is.
A blogposzt a TKP2021-NKTA-51 számú projektben, a Kulturális és Innovációs Minisztérium Nemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával, a TKP2021-NKTA pályázati program finanszírozásában valósult meg.
