Big Data аналитика: кому и зачем?

Как для мира, в котором утвердилась мантра “Размер не важен”, последние несколько лет мы довольно сильно увлеклись Большими Данными и всем, что с ними связано. Некоторые преподносят это понятие, как писк моды в мире инноваций, который буквально снесет вам голову и утянет ее в самый низ воронки продаж. Другие верят, что вся эта шумиха вокруг Биг Дата - чистейшей воды преувеличение и эта тема актульна далеко не для каждого бизнеса.

Так кому же стоит доверять? Может и правда пора нам всем гнаться за Датой?

Поскольку тема действительно "Большая", начнем с основ…

Так что же такое Big Data?

Big Data - это ряд подходов, инструментов и методов для обработки структурированных и неструктурированных данных в огромных объемах и в значительном разнообразии для получения человеко-понятных результатов.

Данные, которые называют “Большими” невозможно обрабатывать с использованием стандартного ПО. К примерам таких данных можно отнести:

• данные, собранные Большим Адронным Коллайдером;
• информация обо всех покупках на Amazon;
• информация о всех транзакциях банковских клиентов.

5 V

Существует 5 основных характеристик Биг Даты (или 5 V), которые стоит учитывать:

Volume (Объем - измеримость данных)

Согласно статистике, текущее население Земли составляет около 7,5 млрд. человек (добавьте еще пару миллионов, которые появились, пока вы читаете эту статью). Более 6 миллиардов человек владеют мобильными телефонами. К 2020 году будет создано более 40 зеттабайт данных (это около 43 триллионов гигабайт).

Такой сумасшедший рост количества информации в краткие сроки все больше испытывает наши предельные возможности.

Variety (Разнообразие - различные формы данных)

5 млрд. единиц контента шерится на Facebook ежедневно. На просмотры видео на YouTube каждый месяц тратится более, чем 5 млрд. часов.

Все данные варьируются от стандартных числительных до неструктурированных изображений, документов, аудио и видео.

Velocity (Скорость - анализ потока данных)

Сегодня даже распространенные модели автомобилей напичканы сотней сенсоров, которые отслеживают такие показатели, как количество топлива и давление в шинах. Каждую минуту нашей жизни данные проносятся с такой скоростью, что чтобы улавливать их, нам придется научится отслеживать и анализировать информацию в практически реальном времени.

Veracity (Достоверность - возможная неточность данных)

1 из 3 бизнес-лидеров не доверяют данным, на основании которых принимают решения. Качество данных может оказывать достаточно драматический эффект на их анализ.

Variability (Изменчивость - непостоянство данных)

Как и всегда, будьте готовы к тому, что сегодняшняя истина завтра может оказаться величайшим заблуждением.

Сложности в работе с Big Data

Основные процессы, по отношению к которым может возникнуть огромное количество вопросов можно разделить на 4 типа:

1. Фиксирование и хранение данных, учитывая их огромный объем.

2. Обработка неструктурированных данных (таких, как видео или картинки) до вида хорошо-организованной информации, которую можно использовать.

3. Анализ Big Data - написание отчетов и создание шаблонов для прогностических моделей.

4. Визуализация, критическая оценка, апдейт и безопасность информации - это также поводы поднапрячься.

Принципы работы с Big Data

Чтобы качественно работать с BD, необходимо придерживаться 3-ех основных принципов:

1. Горизонтальная масштабируемость. Любая система, которая работает с Большими данными должна расширятся в соответствии с ростом количества и размера данных.

2. Отказоустойчивость. Процессы в анализе Даты должны быть непрерывными, так что система должна выдерживать нагрузку в случае неполадок в каких-то машинах.

3. Локальность данных. При возможности данные должны хранится и обрабатываться на одной и той же машине, чтобы стоимость транспортировки данных не превышала профит от использования Данных.

Кому нужна Big Data?

Существует широко распространенный миф, что Большие Данные нужны только Большим Компаниям.

В то время, как крупные компании слишком велики, чтобы принимать решения сходу, маленький бизнес достаточно подвижен, чтобы пользоваться Big Data прямо на месте. К примеру:

Ритейл

С использованием Больших Данных бизнес в ритейле может находить свою целевую аудиторию с помощью определенных поведенческих\х шаблонов и “ловить” их в местах интереса. Это эффективный способ влиять на построение отношений с покупателем и контролировать транзакции.

Производство

Производители, вооруженные умными инсайтами, могут снизить отходность производства и прибавить прибыльность. Применение Big Data дает возможность решать проблемы быстрее и формировать более цельную картину бизнеса в голове.

Охрана здоровья

Когда мы говорим о здоровье, скорость принятия решений - это один из самых главных показателей. И его можно значительно улучшить, если соединять в одной базе истории болезни, планы лечения, прописанные медикаменты и т.д.

Образование

Анализирую Биг Дату в сфере образования, вы можете отслеживать прогресс каждого ученика, вносить улучшения в программу обучения, вводить усовершенствованную систему поддержки и оценки, которая соответствует потребностям заведения.

Причины начать использовать Big Data

Понимание потребителя

Анализ Big Data открывает новые двери в мир ваших покупателей. Вы можете получить доступ ко всем их доступным данным и увидеть, что провоцирует их действия и каковы их настоящие потребности.

Эффективность маркетинговый кампаний

BD позволяет вывести таргетинг на новый уровень - можете тратить бюджет на контакт с исключительно вашей ЦА (по локации, особенным характеристикам или же поведенческим паттернам). Таким образом, качество кампании значительно возрастает, а стоимость привлечения покупателя падает.

Возможности для инноваций

Новые знания, которые вы получаете с помощью Big Data можно использовать для того, чтобы усовершенствовать ваши продукт или услугу, в деталях изучая, каким образом потребитель с ними взаимодействует. В чем недостатки, что можно улучшить? Целое новое поле обоснованного данными пространства для инноваций.

Быстрая монетизация инсайтов

В роли маленького бизнеса, у вас появляется отличная возможность реагировать на полученную информацию быстро и применять на практике то, что не успевают ваши "Большие" коллеги по цеху.

Оптимизация потребительского UX

С дополнительными инсайтами к опыту вашего пользователя, вы получаете новую информацию о том, как возможно сделать взаимодействие с вашей компанией максимально customer-friendly.

Совершенствование операций

Эффективно анализируя данные вашей компании вы можете превращать внутренние операции в гораздо более эффективные процессы.

Заключительная мысля

Вокруг Big Data существует большое количество разных мнений. В конце-концов - это довольно дорогое удовольствие, как для необоснованной идеи.

Однако, с достаточно мудрым отношением, этот инструмент способен привратиться в золотую жилу вашего бизнеса. Помимо своей эффективности, Big Data может стать ключом к открытию новой эпохи маркетинга, основанной на данных, когда вся реклама будет соответствовать нашим ценностям и потребностям.

Разве это не то, ради чего стоит пробовать?

Всем добра, команда Time to Site.