Coraz chętniej dzielimy się danymi osobowymi. Dzięki analizie big data przez sztuczną inteligencję można usprawnić transport publiczny i zmniejszyć kolejki do lekarzy

W dobie powszechnego dostępu do urządzeń mobilnych oraz rozwoju branży sztucznej inteligencji umiejętność właściwego wykorzystania rozwiązań z zakresu big data stanowi kluczowe wyzwanie dla firm oraz start-upów. Dzięki narzędziom do analizy dużych zasobów informacji można stworzyć innowacyjne rozwiązania technologiczne wykorzystujące algorytmy uczenia maszynowego. Analiza big data pozwoli usprawnić funkcjonowanie inteligentnych miast, rozwinąć usługi działające w ramach internetu rzeczy i dostosować funkcjonowanie aplikacji oraz serwisów do indywidualnych potrzeb klienta.

– Dane są paliwem, które napędza wiele branż i aplikacji, szczególnie związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Wydaje się, że dystrybucja danych i dostęp do nich są w stanie napędzić wiele zastosowań sztucznej inteligencji, które na chwilę obecną nie są możliwe ze względu na to, że dane nie są dostępne w publicznej domenie ani też nie są dostępne dla wszystkich zainteresowanych nimi firm oraz organizacji – mówi agencji informacyjnej Newseria Innowacje dr Tomasz Trzciński, dyrektor naukowy w firmie Tooploox.

Coraz chętniej udostępniamy swoje dane podmiotom zewnętrznym. Z badań przeprowadzonych na początku roku przez Center for Data Innovation wynika, że aż 58 proc. Amerykanów jest skłonnych podzielić się danymi biometrycznymi, medycznymi czy informacjami o swojej lokalizacji, aby korzystać z aplikacji oraz serwisów internetowych. Z badań Experian, przeprowadzonych na skalę globalną wynika z kolei, że aż 70 proc. konsumentów dóbr cyfrowych jest skłonnych udostępniać firmom technologicznym więcej danych niż dotychczas, jeśli dzięki temu zyskają większe bezpieczeństwo lub zwiększy się ich wygoda korzystania z konkretnej usługi.

W analizie big data tkwi ogromny potencjał. Technologia ta pozwala wykorzystać spersonalizowane informacje na temat użytkowników do zoptymalizowania działania aplikacji oraz usług.

– Dane osobiste, takie jak dane medyczne, dane dotyczące naszego korzystania z transportu publicznego czy infrastruktury telekomunikacyjnej, mogą być wykorzystywane np. do przyspieszenia obsługi pacjentów w placówkach medycznych albo do ulepszenia warunków transportu w metrze czy w tramwajach w oparciu o informacje o lokalizacji pasażerów – mówi dr Tomasz Trzciński.

Samo pozyskanie informacji to nie wszystko. Po wycieku prywatnych danych użytkowników Facebooka w aferze Cambridge Analytica coraz głośniej mówi się o konieczności etycznego i bezpiecznego przetwarzania wrażliwych informacji. Brytyjska agencja National Cyber Security Centre stworzyła specjalne narzędzie, które ma ułatwić komunikację pomiędzy szefami firm a zespołami wsparcia technicznego. Board Toolkit wprowadzi osoby zarządzające do tematyki cyberbezpieczeństwa i pozwoli tak zaplanować rozwój usług cyfrowych, aby działały z poszanowaniem prywatności klientów.

Tematyką bezpieczeństwa w zakresie przetwarzania dużych zasobów informacji zajmuje się również firma Tooploox. Opracowała m.in. metodę anonimizacji danych biometrycznych wykorzystywanych w systemie rozpoznawania twarzy. Metoda ta zabezpieczy informacje o charakterze wrażliwym, umożliwiając jednocześnie wykorzystanie ich np.w  systemach autoryzacji użytkownika.

– Firmy boją się już wykorzystywać dane osobowe bez poinformowania o tym użytkownika. Wydaje się, że coraz więcej dba się o to, żeby dane były odpowiednio chronione i żeby użytkownicy w swoim dzieleniu się nimi skupiali się głównie na polepszaniu standardu życia, a nie dzieleniu się informacjami np. o tym, jaką kto ma preferencję związaną z wyborem perfum czy jak długo będziemy żyli. To są dane bardzo istotne z indywidualnej perspektywy i je staramy się zabezpieczać – tłumaczy ekspert.

Mimo że przetwarzanie big data wymaga skrupulatnego zabezpieczenia oprogramowania, firmy, nie tylko z branży technologicznej, coraz częściej sięgają po rozwiązania bazujące na algorytmach uczenia maszynowego. Żabka zorganizowała konkurs „Ogarnij Big Data”, który ma zachęcić studentów specjalizujących się w uczeniu maszynowym oraz sztucznej inteligencji do opracowania rozwiązań wykorzystujących analizę dużych zasobów danych. Celem jest stworzenie projektów, które pomogą usprawnić działanie firmy lub wykorzystają dane do poprawy funkcjonowania miasta.

Potencjał technologii doceniła także chińska firma e-commerce JD.com, która powołała do życia markę JD iCity. Jej celem jest promowanie rozwiązań z zakresu inteligentnego miasta, które wykorzystują sztuczną inteligencję oraz analizę big data. Użytkownicy JD.com w zamian za udostępnienie danych do analizy zostaną wynagrodzeni punktami Kredytu Socjalnego, a pozyskane informacje posłużą do usprawnienia działania usług miejskich.

– Świat bez danych i bez dostępu do nich rozwijałby się wolniej. Tak naprawdę jesteśmy beneficjentami danych. Jest wiele jeszcze sektorów, które tego typu dostępu do danych nie mają. Sektor związany z produkcją czy przemysłowy nie dzielą się danymi tak często jak firmy informatyczne. I być może dlatego wyzwania, które stoją przed tym sektorem, są wciąż tak nieosiągalne – twierdzi dr Tomasz Trzciński.

Według SNS Telecom & IT globalna wartość branży big data w 2018 roku wynosiła 65 mld dol. Szacuje się, że do 2022 roku będzie się rozwijać w średniorocznym tempie na poziomie 14 proc.