Термин Big Data появился сравнительно недавно. При этом сейчас этот термин не использует только ленивый. На практике можно встретиться с различными определениями Big Data: просто большой объем данных (больше 100Гб), данные, которые невозможно обработать на одном компьютере, а для некоторых это вообще любые данные. Но наиболее точное определение Big Data (от англ «Большие данные») — это серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объемов для получения результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети, альтернативных традиционным системам управления базами данных.
В 1981 году основатель компании Microsoft Билл Гейтс заявил, что 640 Кб памяти с избытком хватит любому компьютеру. Сегодня, спустя три десятилетия, современному компьютеру едва хватает 2 Гб памяти (а это 3,5 тысяч раз больше, чем прогнозированный показатель), чтобы обработать минимальный поток данных.
Объемы данных растут в геометрической прогрессии. Каждые два дня мы генерируем столько данных, сколько было накоплено за всю историю цивилизации до 2003 года. Каждую минуту в мире создаются 98 000+ твиттов, 695 000 обновлений статусов, 11 млн сообщений, отправляются 698 445 поисковых запросов в Google и 168 млн электронных писем. Это в первую очередь влияет на ведение любого бизнеса в современном мире. Если раньше компании пользовались структурированными данными из внутренних источников, таких как система внутреннего учёта (покупки, возвраты, каналы привлечения, адрес, склады, остатки, партнёры), то сегодня для того, чтобы извлечь прибыль, необходимо собирать информацию из всех доступных и недоступных источников, учитывать внешние данные, которые на первый взгляд кажутся неуместными.
По словам Владимира Люльки, управляющего партнера компании Intellica, который представил свой доклад в рамках конференции BigData Conference 2015 (11 сентября в Киеве), компании должны научиться обрабатывать каждый байт информации, чтобы извлечь из Big Data самое важное для бизнеса – быть более эффективным, удовлетворять запросы клиентов, уменьшать риски и масштабировать бизнес. По словам Владимира, цифры и техническая сторона вопроса мало интересует бизнесменов. Главное для них – снижение рисков, эффективность и увеличение прибыли, что, собственно, и может дать Big Data.
Спикер также привел несколько примеров применения больших данных в банковской сфере, телекомме и электронной коммерции.
Владимир рассказал о таких инструментах Big Data в сфере телекоммуникаций:
- Real Time Decisioning Marketing на основе поведения клиента — клиент по собственной инициативе выходит на контакт с компанией через одну из точек взаимодействия. Это может быть звонок в call-центр, авторизация на интернет-портале и т. п. На базе этого взаимодействия вырабатываются определенные решения или рекомендации по работе с клиентом;
- социальные сети как канал информации о клиентах, связях между собой, а также TextMining — технология глубинного анализа текста, которая позволяет при помощи алгоритмов выявить прежде неизвестные связи и знания в текстовых данных. «С помощью text mining мы выявляем тренды и те зависимости, которые помогут использовать информацию для монетизации», – говорит Владимир Люлька;
- социальные сети как канал маркетинговых коммуникаций — позволяет выделять «лидеров мнений»;
- альтернативные каналы коммуникаций (Viber, Skype и т.д.);
- геотаргетинг — метод предоставления уникального контента и/или услуг с учетом точного географического местоположения пользователя. Геотаргетинг очень активно используется в интернет-маркетинге для размещения целевой рекламы. Параметры местоположения включают в себя такие факторы, как страны, провинции, города, почтовый индекс, IP-адрес и многое другое. «Например, клиент часто подходит к банкомату, который является партнером его мобильного оператора. Соответственно, можно отследить, когда он подходит к банкомату этого банка и предложить произвести какое-то действие именно в этом банкомате, например, пополнить счет», – приводит пример Владимир Люлька.
Наблюдая за последними тенденциями на рынке, можно придти к выводу, что применение анализа больших данных также привело к революции банковской отрасли:
- развитию «виртуальных» банков без отделений, которые осуществляют операции через интернет или мобильные приложения (Simple, Moven, Рокетбанк);
- сокращению штатов и закрытию отделений из-за роста популярности дистанционных сервисов (яркий пример — британский Barclays);
- миграции пользователей в цифровую среду.
Эксперты уверяют, что Big Data – не решение всех проблем. Это лишь инструмент, который можно и нужно использовать. Но если использовать его правильно, большие данные могут принести бизнесу большую добавочную стоимость.
Telegram
Viber