SG.hu
Big Data: Hol a pénz?
Eddig a meglévő technológiához kerestek üzleti célt, de most ez fordulni látszik. Magyarország 4-5 éves elmaradásban van az Egyesült Államokhoz képest.
Konferenciát rendezett az IDC Nagy Adat témakörben, ahol több nagy hazai informatikai cég képviseltette magát, és adta elő saját álláspontját a kérdésről. Jelen volt az Ernst & Young tanácsadócég, az SAP, a SAS, a T-Systems, az egyik leghíresebb magyar startup, a Ustream, illetve a médiában kevésbé forgó Radoop és a Starschema. Nem meglepő módon a véleményeket nagyon befolyásolta az adott vállalat pozíciója, hiszen a piacot mindannyian más szemszögből látják, de azért a végére néhány dologban meg tudtak egyezni, a szemlélőben kialakulhatott egy közös álláspont, ami tanulságok levonására is érdemes. Nem döntötték el, hogy egy buzzwordről vagy valós tartalommal bíró dologról van szó, mindenféle példák elhangzottak, de kiderült, hogy az eddigiekhez képest egyre inkább az üzleti célhoz idomítják a technológiát és egyre több jó példa bizonyítja a jogosultságát. Piciben, olcsón is bele lehet vágni, és a magyar nagyvállalatoknál is van már annyi adat, amin érdemes kísérletezni.
Berczik Márton, az SAP üzletfejlesztési vezetője szerint egyre nagyobb igény mutatkozik olyan nagy adattömegeket kezelő megoldásokra, melyeket hagyományos relációs adatbázis-kezelőkkel már nem lehet kiszolgálni. "A technológia megjelenésekor, 3-4 éve mi is kíváncsiak vártuk melyek lesznek azok a területek ahol elterjed. Ha a mindennapi életünkre gondolunk - vásárlások, villamos energiahálózat, pénzügyi tranzakciók stb. - minden területen egyre növekvő igényt tapasztalunk. A közösségi hálózatok bekapcsolásával pedig hatványozódni fog a feldolgozandó adattömeg mennyisége."
Dr. Lóránd Balázs, a T-Systems üzleti konzultánsa szerint viszont az egész egy nagy humbug. "Egy hype van a Big Data téma körül, amelyet leginkább az IT-újságírók fújnak, de a konferenciaszervezők is sok pénzt látnak benne. Magyar viszonylatban elég kevés olyan konkrét projektről beszélhetünk, amely igazán jelentős üzleti árbevételt hozott az adott szereplő számára. Kevéssé nevezhető igazi forradalomnak, rengeteg újdonság van, és jó látni, hogy milyen irányba mehet ez a fajta technológia. Sok mindent nevezünk Big Datának, és ezen fogalmak érettségi fázisa nagyon eltérő."
Földi Tamás, a Starschema fejlesztési igazgatója szintén nagyon szkeptikus volt. "Nagyon változó a kép, mindenki a költséghatékonyság irányába hajt. Nagyon sok open source ingyenes eszköz jelent meg a nagyvállalatok informatikai portfóliójában, ez mindenképpen egy pozitív dolog. Másfelől viszont azt lehet látni, hogy nincs egy kialakult stratégia a Big Data forgalmazók és fejlesztők felől. Volt egy NoSQL forradalom, mindenki megvette ezeket az új adatbázis kezelőket és elkezdte a Big Data rendszereket építeni, azután rájöttek, hogy a meglévő rendszerekkel kevéssé kompatibilis, és elkezdtek egy évvel ezelőtt az SQL irányába visszakanyarodni. Van egy útkeresés, nagyon korai fázisban vagyunk, ebből még bármi lehet."
Szakács Balázs, a Ustream üzleti intelligencia vezetője szintén személyes élményekről számolt be. "Ez a világ iparáganként elképesztően eltérő. Korábbi munkahelyemen egyáltalán nem is beszéltünk erről, váltás után viszont azt láttam, hogy Észak-Amerikában már évek óta használják. Tehát nagyon heterogén a helyzet, de a médiacégeknél muszáj új technológiákat kipróbálni, mert manapság nem tudják máshogy feldolgoznia az adataikat."
Abrán József, a SAS technológiai vezetője szerint is nagyon eltérő az amerikai és a hazai helyzet. "A nagy, fejlett országokban már vannak komoly Big Data-projektek, ahol meg is térül a pénz, van olyan üzleti igény, amit kiszolgálnak vele. Magyarországon inkább azt látom, hogy a legtöbb helyen IT oldalon már megvan rá a készség, hogy igen, kellene ezzel foglalkozni. Voltak pilot projektjeink, amikor az IT-val karöltve valami szépet megvalósítottunk, csak éppen az üzleti oldal még nem tudott vele mit kezdeni. Láttak adatokat, szép grafikonok készültek belőle, de hol van a pénz? - kérdezték. Ebben a kérdésben kell előre lépni a következő években ahhoz, hogy Nagy Adat-projektek induljanak el. A klasszikus elemzői, üzleti analitika és a Big Data párhuzamosan halad, és egyik sem váltja ki a másikat."
Berczik Márton kiemelte, hogy a technológia abszolút alkalmas arra, hogy olcsón tároljunk adatokat és azokat még ki is tudjuk elemezni. Szerinte nem a meglévő alkalmazások migrálására kell helyezni a hangsúlyt, hanem olyan lehetőségeket kell keresni a vállalaton belül, ahol van valamilyen adatforrás, amit például most csak szalagokon tárolnak, és megnézni, hogy lehet-e találni valamilyen értéket ezekben az adatokban. "Akár a szalagos adattárolással egyenértékű pénzből létrehozhatunk egy architektúrát, ahol online, valós időben ott vannak ugyanezek az adatok. Ezek lehetnek webes logok, szenzoradatok, különböző rendszerek riasztási adatai, azaz bármilyen olyan típusú adat, amivel korábban nem foglalkoztunk. Kevéssé látom azt megtérülőnek, ha valaki 8-10 év alatt felépített egy komoly adattárházat, robosztus elemzésekkel, riportokkal, és most ezt kezdjék el fejleszteni Hadoopra, úgy, hogy tudjuk, hogy kevés a Hadoop szakértő és drágák is."
Szakács Balázs a sikert a zöldmezős beruházásban látja, mivel a Ustreamnek kezdetben semmilyen üzleti intelligencia (BI) rendszere nem volt. "Nagyon sok cég elkövette azt a hibát, hogy a technológiához kereste az üzleti célt. Igazából ez csak egy plusz kártya a pakliban, több dologból lehet válogatni. Mi mindig az üzleti értéket tartjuk szem előtt és egy eszközként tekintünk az egész Big Datára; csak azért, hogy legyen, nem érdemes belevágni. Teljesen más tudás kell hozzá, ezért nálunk a klasszikus BI vonalról jövő emberek tanítják a Hadoopos embereket és fordítva, mert rengeteget tanulhat ez a két világ egymástól."
Földi Tamás szerint is sok helyen félreértik a Big Datát. "Amit mi hibának szoktunk látni, hogy sokan teljesítményproblémákat akarnak ezzel megoldani. Van egy adattárházunk, az lassú, hibák vannak benne, akkor csináljuk meg Big Datával, hiszen van egymillió rekordunk, ahhoz már kell valami új rendszer. Ez egy nagyon rossz megközelítés. Az adattárház-világban is nagyon sok az innováció. Ha például a SAP-Hanára gondolunk az definíciófüggően nem számít Big Data-rendszernek, hanem inkább adattárház analitikai eszköz. Nagyon sok problémát meg lehet oldani a régi BI-os adattárház világban. Tehát azt, hogy hol tudjuk a kettőt elválasztani, melyik problémát hova soroljuk be, és milyen eszközzel oldjuk meg egy nagyon érdekes terület, ahol van fejlődési potenciál."
Dr. Lóránd Balázs az újdonság voltát emelte ki. "A Big Datánál teljesen új kompetenciára van szükség, mint egy hagyományos relációs adatmodell telepítésénél. Csupán kiegészítő jellegű szerepét látjuk. Kérdés, hogyan kapcsolódik össze ez a megoldás a hagyományos adattárházakkal, ami a Magyar Telekom esetében is hangsúlyosan ott van a működésben." Ezzel szemben az SAP nagy piaci lehetőséget lát a dologban. "Mi kapcsolódunk mindezekhez a megoldásokhoz: akár adattárházat, akár analitikus rendszert, akár Big Data projektet indítunk, nálunk megvannak azok az ETR-eszközök, amelyek segítségével valós időben tudunk adatokat kinyerni a forrásrendszerekből. A tapasztalatunk az, hogy evés közben jön meg az étvágy." - mondta Berczik Márton.
A beszélgetésben résztvevők megegyeztek abban, hogy a lépésenkénti bevezetés ajánlott. Felmérés készítése az üzleti értéket jelentő területekről, majd a leginkább indokolt szegmensben egy pilot projekt indítása, és utána a vállalat további területeire való kiterjesztése a helyes módszer. Többek szerint is fontos a kis lépésekben való haladás, mert kell a cégen belül egy közös megértés az IT és az üzlet között, belső szövetségesek keresése nélkül nem megy a dolog. A felhasználási oldalról kiinduló célokat kell kitűzni, roadmapet összeállítani, hogy honnan hova szeretnénk eljutni, és csak ezután érdemes megnézni milyen eszközök állnak rendelkezésre, kitérve a jogi kérdések tisztázására is.
"Mint bármilyen adatelemzési projektnél, itt is az agilis módszer a legcélravezetőbb. Nem tudhatjuk előre, hogy fél év múlva milyen lesz az üzleti környezet, nem lehet sok hónapra előre tervezni. A problémákra kell fókuszálni és azokkal együtt változtatni." - mondta Földi Tamás. "Piciben kell kipróbálni a Big Datát. Pár száz dollár befektetéssel az Amazonon vagy hasonló helyen nagyon sok tapasztalatot lehet szerezni anélkül, hogy a nyakunkba vennénk a hardverbeszerzés és -üzemeltetés problémáját. Nagyon jól lehet ötleteket meríteni, hogy mi hogy működik, ehhez minden adott ebben a világban." - mondta Szakács Balázs.
"Úgy érzem szállítói oldalon picit megelőztük a vásárlói oldalt, mi inkább készen állunk ilyen projektekre. Az Egyesült Államokban ezrével vesznek fel data scientist munkatársakat a nagyvállalatok. Kialakult a közvetlenül a vezérigazgatónak jelentő Chief Data Officer pozíciója, egyre több óriáscéghez bekerül ez az 'adat-vezérigazgató helyettes'. Ők ilyen szinten fontosnak tartják, hogy az adataikat hasznosítsák, nekünk a kontinensen ebben még bőven van fejlődni valónk. Előbb-utóbb összeér a két dolog, amit mi csinálunk, meg amire a piacon igény van, és akkor indulhatnak igazán be a Big Data-projektek." - mondta Abrán József.
A hazai helyzet jövőjével és a szakemberhelyzettel, oktatással kapcsolatban az előadók vegyes véleményeket fogalmaztak meg. A SAS és a Ustream szerint a gazdasági informatikusok képzésével foglalkozó intézmények képesek lesznek megugrani a lécet, és megemlítették a Közép-Európai Egyetem és az IBM nemrég bejelentett közös mesterszakának indulását, illetve a BME hasonló képzését, ahol a tematika kidolgozásában a Ustream is részt vett. Ezzel szemben a Starschema és a T-Systems előadója nagyon szkeptikus volt, míg az SAP képviselője a sok futó, megvalósított projekt létét emelte ki.
"Az a tapasztalatunk, hogy Amerika az innováció központja, nagyon hamar akár kockázatos döntésekbe is belemennek, mert ha jól sikerül, lehet fölfelé robbantani. Ott 4-5 évvel előrébb vannak technológiában, kicsit lemaradva követi őket Nyugat-Európa, valahol 2-3 évvel előttünk, utána jövünk mi. Nálunk általában van valami regionális vezető felettünk, esetleg egy amerikai központ, és itt nagyon azért nem lehet ugrálni. Teljesen más a mentalitás, és a 4-5 éves késés a realitás akár szakembergárdában, akár a technológiák bevezetésében. Csak ki kell várni..." - mondta Földi Tamás.
"Van a sztori mögött egy elég nagy buborék, és valószínűleg nem minden eredmény fog valóra válni. Ezt jól mutatja, hogy a LinkedIn szakmai oldalon ha valaki az önéletrajzába beírja, hogy Big Datával foglalkozik, akkor a fejvadászok érdeklődése azonnal megindul iránta, tehát nagyon nagy az elszívó erő. A másik izgalmas adalék, hogy megvizsgálták Amerikában, ha betették egy cég tevékenységi körébe a Big Datát, akkor az értéke egyik pillanatról a másikra a tízszeresére nőtt. Az is tény persze, hogy a Harvard szaklapja szerint pár éven belül több százezer ilyen szakemberre lesz szükség, tehát hiába indít be mindenki ilyen képzéseket, a jövőben nem lesz elég ember az álláshelyek betöltésére." - zárta a beszélgetést Dr. Lóránd Balázs.
Konferenciát rendezett az IDC Nagy Adat témakörben, ahol több nagy hazai informatikai cég képviseltette magát, és adta elő saját álláspontját a kérdésről. Jelen volt az Ernst & Young tanácsadócég, az SAP, a SAS, a T-Systems, az egyik leghíresebb magyar startup, a Ustream, illetve a médiában kevésbé forgó Radoop és a Starschema. Nem meglepő módon a véleményeket nagyon befolyásolta az adott vállalat pozíciója, hiszen a piacot mindannyian más szemszögből látják, de azért a végére néhány dologban meg tudtak egyezni, a szemlélőben kialakulhatott egy közös álláspont, ami tanulságok levonására is érdemes. Nem döntötték el, hogy egy buzzwordről vagy valós tartalommal bíró dologról van szó, mindenféle példák elhangzottak, de kiderült, hogy az eddigiekhez képest egyre inkább az üzleti célhoz idomítják a technológiát és egyre több jó példa bizonyítja a jogosultságát. Piciben, olcsón is bele lehet vágni, és a magyar nagyvállalatoknál is van már annyi adat, amin érdemes kísérletezni.
Berczik Márton, az SAP üzletfejlesztési vezetője szerint egyre nagyobb igény mutatkozik olyan nagy adattömegeket kezelő megoldásokra, melyeket hagyományos relációs adatbázis-kezelőkkel már nem lehet kiszolgálni. "A technológia megjelenésekor, 3-4 éve mi is kíváncsiak vártuk melyek lesznek azok a területek ahol elterjed. Ha a mindennapi életünkre gondolunk - vásárlások, villamos energiahálózat, pénzügyi tranzakciók stb. - minden területen egyre növekvő igényt tapasztalunk. A közösségi hálózatok bekapcsolásával pedig hatványozódni fog a feldolgozandó adattömeg mennyisége."
Dr. Lóránd Balázs, a T-Systems üzleti konzultánsa szerint viszont az egész egy nagy humbug. "Egy hype van a Big Data téma körül, amelyet leginkább az IT-újságírók fújnak, de a konferenciaszervezők is sok pénzt látnak benne. Magyar viszonylatban elég kevés olyan konkrét projektről beszélhetünk, amely igazán jelentős üzleti árbevételt hozott az adott szereplő számára. Kevéssé nevezhető igazi forradalomnak, rengeteg újdonság van, és jó látni, hogy milyen irányba mehet ez a fajta technológia. Sok mindent nevezünk Big Datának, és ezen fogalmak érettségi fázisa nagyon eltérő."
Földi Tamás, a Starschema fejlesztési igazgatója szintén nagyon szkeptikus volt. "Nagyon változó a kép, mindenki a költséghatékonyság irányába hajt. Nagyon sok open source ingyenes eszköz jelent meg a nagyvállalatok informatikai portfóliójában, ez mindenképpen egy pozitív dolog. Másfelől viszont azt lehet látni, hogy nincs egy kialakult stratégia a Big Data forgalmazók és fejlesztők felől. Volt egy NoSQL forradalom, mindenki megvette ezeket az új adatbázis kezelőket és elkezdte a Big Data rendszereket építeni, azután rájöttek, hogy a meglévő rendszerekkel kevéssé kompatibilis, és elkezdtek egy évvel ezelőtt az SQL irányába visszakanyarodni. Van egy útkeresés, nagyon korai fázisban vagyunk, ebből még bármi lehet."
Szakács Balázs, a Ustream üzleti intelligencia vezetője szintén személyes élményekről számolt be. "Ez a világ iparáganként elképesztően eltérő. Korábbi munkahelyemen egyáltalán nem is beszéltünk erről, váltás után viszont azt láttam, hogy Észak-Amerikában már évek óta használják. Tehát nagyon heterogén a helyzet, de a médiacégeknél muszáj új technológiákat kipróbálni, mert manapság nem tudják máshogy feldolgoznia az adataikat."
Abrán József, a SAS technológiai vezetője szerint is nagyon eltérő az amerikai és a hazai helyzet. "A nagy, fejlett országokban már vannak komoly Big Data-projektek, ahol meg is térül a pénz, van olyan üzleti igény, amit kiszolgálnak vele. Magyarországon inkább azt látom, hogy a legtöbb helyen IT oldalon már megvan rá a készség, hogy igen, kellene ezzel foglalkozni. Voltak pilot projektjeink, amikor az IT-val karöltve valami szépet megvalósítottunk, csak éppen az üzleti oldal még nem tudott vele mit kezdeni. Láttak adatokat, szép grafikonok készültek belőle, de hol van a pénz? - kérdezték. Ebben a kérdésben kell előre lépni a következő években ahhoz, hogy Nagy Adat-projektek induljanak el. A klasszikus elemzői, üzleti analitika és a Big Data párhuzamosan halad, és egyik sem váltja ki a másikat."
Berczik Márton kiemelte, hogy a technológia abszolút alkalmas arra, hogy olcsón tároljunk adatokat és azokat még ki is tudjuk elemezni. Szerinte nem a meglévő alkalmazások migrálására kell helyezni a hangsúlyt, hanem olyan lehetőségeket kell keresni a vállalaton belül, ahol van valamilyen adatforrás, amit például most csak szalagokon tárolnak, és megnézni, hogy lehet-e találni valamilyen értéket ezekben az adatokban. "Akár a szalagos adattárolással egyenértékű pénzből létrehozhatunk egy architektúrát, ahol online, valós időben ott vannak ugyanezek az adatok. Ezek lehetnek webes logok, szenzoradatok, különböző rendszerek riasztási adatai, azaz bármilyen olyan típusú adat, amivel korábban nem foglalkoztunk. Kevéssé látom azt megtérülőnek, ha valaki 8-10 év alatt felépített egy komoly adattárházat, robosztus elemzésekkel, riportokkal, és most ezt kezdjék el fejleszteni Hadoopra, úgy, hogy tudjuk, hogy kevés a Hadoop szakértő és drágák is."
Szakács Balázs a sikert a zöldmezős beruházásban látja, mivel a Ustreamnek kezdetben semmilyen üzleti intelligencia (BI) rendszere nem volt. "Nagyon sok cég elkövette azt a hibát, hogy a technológiához kereste az üzleti célt. Igazából ez csak egy plusz kártya a pakliban, több dologból lehet válogatni. Mi mindig az üzleti értéket tartjuk szem előtt és egy eszközként tekintünk az egész Big Datára; csak azért, hogy legyen, nem érdemes belevágni. Teljesen más tudás kell hozzá, ezért nálunk a klasszikus BI vonalról jövő emberek tanítják a Hadoopos embereket és fordítva, mert rengeteget tanulhat ez a két világ egymástól."
Földi Tamás szerint is sok helyen félreértik a Big Datát. "Amit mi hibának szoktunk látni, hogy sokan teljesítményproblémákat akarnak ezzel megoldani. Van egy adattárházunk, az lassú, hibák vannak benne, akkor csináljuk meg Big Datával, hiszen van egymillió rekordunk, ahhoz már kell valami új rendszer. Ez egy nagyon rossz megközelítés. Az adattárház-világban is nagyon sok az innováció. Ha például a SAP-Hanára gondolunk az definíciófüggően nem számít Big Data-rendszernek, hanem inkább adattárház analitikai eszköz. Nagyon sok problémát meg lehet oldani a régi BI-os adattárház világban. Tehát azt, hogy hol tudjuk a kettőt elválasztani, melyik problémát hova soroljuk be, és milyen eszközzel oldjuk meg egy nagyon érdekes terület, ahol van fejlődési potenciál."
Dr. Lóránd Balázs az újdonság voltát emelte ki. "A Big Datánál teljesen új kompetenciára van szükség, mint egy hagyományos relációs adatmodell telepítésénél. Csupán kiegészítő jellegű szerepét látjuk. Kérdés, hogyan kapcsolódik össze ez a megoldás a hagyományos adattárházakkal, ami a Magyar Telekom esetében is hangsúlyosan ott van a működésben." Ezzel szemben az SAP nagy piaci lehetőséget lát a dologban. "Mi kapcsolódunk mindezekhez a megoldásokhoz: akár adattárházat, akár analitikus rendszert, akár Big Data projektet indítunk, nálunk megvannak azok az ETR-eszközök, amelyek segítségével valós időben tudunk adatokat kinyerni a forrásrendszerekből. A tapasztalatunk az, hogy evés közben jön meg az étvágy." - mondta Berczik Márton.
A beszélgetésben résztvevők megegyeztek abban, hogy a lépésenkénti bevezetés ajánlott. Felmérés készítése az üzleti értéket jelentő területekről, majd a leginkább indokolt szegmensben egy pilot projekt indítása, és utána a vállalat további területeire való kiterjesztése a helyes módszer. Többek szerint is fontos a kis lépésekben való haladás, mert kell a cégen belül egy közös megértés az IT és az üzlet között, belső szövetségesek keresése nélkül nem megy a dolog. A felhasználási oldalról kiinduló célokat kell kitűzni, roadmapet összeállítani, hogy honnan hova szeretnénk eljutni, és csak ezután érdemes megnézni milyen eszközök állnak rendelkezésre, kitérve a jogi kérdések tisztázására is.
"Mint bármilyen adatelemzési projektnél, itt is az agilis módszer a legcélravezetőbb. Nem tudhatjuk előre, hogy fél év múlva milyen lesz az üzleti környezet, nem lehet sok hónapra előre tervezni. A problémákra kell fókuszálni és azokkal együtt változtatni." - mondta Földi Tamás. "Piciben kell kipróbálni a Big Datát. Pár száz dollár befektetéssel az Amazonon vagy hasonló helyen nagyon sok tapasztalatot lehet szerezni anélkül, hogy a nyakunkba vennénk a hardverbeszerzés és -üzemeltetés problémáját. Nagyon jól lehet ötleteket meríteni, hogy mi hogy működik, ehhez minden adott ebben a világban." - mondta Szakács Balázs.
"Úgy érzem szállítói oldalon picit megelőztük a vásárlói oldalt, mi inkább készen állunk ilyen projektekre. Az Egyesült Államokban ezrével vesznek fel data scientist munkatársakat a nagyvállalatok. Kialakult a közvetlenül a vezérigazgatónak jelentő Chief Data Officer pozíciója, egyre több óriáscéghez bekerül ez az 'adat-vezérigazgató helyettes'. Ők ilyen szinten fontosnak tartják, hogy az adataikat hasznosítsák, nekünk a kontinensen ebben még bőven van fejlődni valónk. Előbb-utóbb összeér a két dolog, amit mi csinálunk, meg amire a piacon igény van, és akkor indulhatnak igazán be a Big Data-projektek." - mondta Abrán József.
A hazai helyzet jövőjével és a szakemberhelyzettel, oktatással kapcsolatban az előadók vegyes véleményeket fogalmaztak meg. A SAS és a Ustream szerint a gazdasági informatikusok képzésével foglalkozó intézmények képesek lesznek megugrani a lécet, és megemlítették a Közép-Európai Egyetem és az IBM nemrég bejelentett közös mesterszakának indulását, illetve a BME hasonló képzését, ahol a tematika kidolgozásában a Ustream is részt vett. Ezzel szemben a Starschema és a T-Systems előadója nagyon szkeptikus volt, míg az SAP képviselője a sok futó, megvalósított projekt létét emelte ki.
"Az a tapasztalatunk, hogy Amerika az innováció központja, nagyon hamar akár kockázatos döntésekbe is belemennek, mert ha jól sikerül, lehet fölfelé robbantani. Ott 4-5 évvel előrébb vannak technológiában, kicsit lemaradva követi őket Nyugat-Európa, valahol 2-3 évvel előttünk, utána jövünk mi. Nálunk általában van valami regionális vezető felettünk, esetleg egy amerikai központ, és itt nagyon azért nem lehet ugrálni. Teljesen más a mentalitás, és a 4-5 éves késés a realitás akár szakembergárdában, akár a technológiák bevezetésében. Csak ki kell várni..." - mondta Földi Tamás.
"Van a sztori mögött egy elég nagy buborék, és valószínűleg nem minden eredmény fog valóra válni. Ezt jól mutatja, hogy a LinkedIn szakmai oldalon ha valaki az önéletrajzába beírja, hogy Big Datával foglalkozik, akkor a fejvadászok érdeklődése azonnal megindul iránta, tehát nagyon nagy az elszívó erő. A másik izgalmas adalék, hogy megvizsgálták Amerikában, ha betették egy cég tevékenységi körébe a Big Datát, akkor az értéke egyik pillanatról a másikra a tízszeresére nőtt. Az is tény persze, hogy a Harvard szaklapja szerint pár éven belül több százezer ilyen szakemberre lesz szükség, tehát hiába indít be mindenki ilyen képzéseket, a jövőben nem lesz elég ember az álláshelyek betöltésére." - zárta a beszélgetést Dr. Lóránd Balázs.