Centrum Cyfrowe Projekt Polska opublikowało raport „Ekonomika eksploracji tekstu i danych – analiza aktualnych trendów i przyszłych zastosowań” autorstwa Jana Strycharza. W raporcie tym przedstawiono ekonomiczną analizę rozwoju eksploracji tekstu i danych (TDM – z ang. Text and Data Mining). W opracowaniu zaprezentowano aktualne i przyszłe trendy w wykorzystywaniu TDM jako aktywa gospodarczego, opisano dynamikę rynkową (zarówno globalną, jak i europejską) związaną z technologiami TDM, a także oszacowano wartość szerszego wpływu technologii TDM na globalną i europejską gospodarkę. Przykładowo, tworzenie wartości rynkowej w oparciu o dane będzie miało również przełożenie na efekty w makroskali. Efekty te będą oczywiście zależne od charakterystyki danego kraju czy regionu – w szczególności od zdolności absorpcji technologii IT. Łącząc analizy takich firm doradczych jak IDC i WISE, można założyć, że 1 euro zainwestowane w Big Data przełoży się na efekty warte dla gospodarki 10,7 euro. Oznacza to, że makrogospodarczy wpływ Big Data jest dwukrotnie silniejszy niż wpływ analityki opartej na danych tradycyjnych, gdzie 1 euro tłumaczone było na 5 euro wartości. Ponieważ TDM dotyczy głównie danych typu Big Data, można wyciągnąć wniosek, iż wpływ gospodarczy tych technologii wyniósł w roku 2016 blisko 26,7 miliarda dolarów (scenariusz optymalny). Wpływ ten może wzrosnąć do 110,1 miliarda dolarów w roku 2020. Aktywo gospodarcze Eksploracja tekstu i danych może być rozumiana w ujęciu ekonomicznym jako aktywność nakierowana na zautomatyzowane pozyskanie wartości z przepastnych zasobów informacyjnych. W tym sensie aktywność tę należy postrzegać jako proces, który może stanowić konkretny zasób wspierający rozwój i konkurencyjność gospodarczą zarówno w skali mikro, jak i makro. Aby jednak TDM stał się takim zasobem, jego wyniki jako procesu muszą prowadzić do praktycznych wniosków, dzięki którym działanie podejmowane po jego zastosowaniu jest jakościowo lepsze, niż gdyby nie zostało ono zasilone wynikami TDM. Jak twierdzi autor raportu, porównywarki cenowe takie jak Ceneo.pl czy Skapiec.pl są znakomitym przykładem praktycznego zastosowania technik TDM. Konsumenci po uruchomieniu tej usługi wpisują nazwę konkretnego towaru i otrzymują listę cen proponowanych za ten produkt przez wielu różnych sprzedawców. „Silnik takiej porównywarki jest oparty o algorytm, który w sposób zautomatyzowany eksploruje sieć www pod kątem wydobycia informacji (tekstowych, numerycznych i graficznych) o cenie i sprzedawcy. Pozwala to konsumentowi na tańszy zakup. Ta decyzja zakupowa (doinformowana procesem TDM) oznacza, że środki pieniężne są alokowane bardziej efektywnie. Efekt społeczny jest taki, że poprawia się finansowy dobrobyt danego gospodarstwa domowego. Na poziomie makroekonomicznym można mówić, iż zaoszczędzone środki napędzają wzrost gospodarczy – poprzez dodatkową konsumpcję czy inwestycje (pośrednie lub bezpośrednie)” – czytamy w raporcie. Wydaje się, że technologie TDM stają się w zasadzie konieczne w świecie, który charakteryzuje zalew informacyjny. Możliwości technologiczne sprawiają, iż duża część ludzkiej aktywności jest rejestrowana cyfrowo, co tworzy konkretny zapis, który można analizować w dowolnym czasie. Jednak ilość i prędkość powstawania tych danych jest na tyle duża, że człowiek nie ma możliwości analizowania ich w sposób tradycyjny – stąd wymogiem stają się zautomatyzowane algorytmy. Warto jednocześnie podkreślić, iż gdy dostęp do danych przestaje być problemem, wyzwaniem staje się krystalizowanie wartości z chaotycznego świata informacyjnego. Dwa fenomeny Jak twierdzi autor raportu: „TDM nabiera zatem kluczowego znaczenia jako warunek konieczny …