Когда заканчиваются малые данные и начинаются большие?

Волна интереса к большим данным наконец дошла до России.

Big data

Почти каждую неделю проходят конференции на эту тему, а спрос на специалистов только стабильно растет. К сожалению, многие отечественные предприниматели до сих пор не понимают, что такое «большие данные», и каким образом они могут пригодиться.

Когда заканчиваются малые данные и начинаются большие?

Некоторые эксперты шутят, что большие данные начинаются там, где кончается миллионная (последняя) строка Excel.
Это шутливое определение не очень далеко от официального, которое определяет Big Data как наборы данных, настолько объемных и сложных, что традиционное прикладное программное обеспечение не может с ними справиться.
Поэтому на самом деле граница между большими и малыми данным весьма условная и субъективная, и со временем и развитием технологий она будет менять свои координаты.

Для характеристики больших данных используют набор признаков «три v»:

их объем (volume), скорость накопления новых данных и их обработки (velocity) и разнообразие типов данных, которые могут обрабатываться (variety).

В дальнейшем появились интерпретации с добавлением достоверности (veracity), жизнеспособности (viability), ценности (value), изменчивости (variability) и визуализации (visualization).

Какая польза от больших данных?

В фундаментальном отчете, который в свое время резко повысил мировой интерес к теме больших данных, компания McKinsey выделила пять путей, где большие данные создают ценность:

1. Прозрачность — быстрый доступ к необходимой информации может значительно уменьшить время операционной деятельности и улучшить качество.

2. Возможность экспериментировать для выявления потребностей, определения изменчивости и повышения производительности.

3. Сегментация населения для настройки действий под конкретную аудиторию.

4. Принятие решений человеком возможно заменить или поддержать алгоритмами.

5. Создание новых бизнес-моделей, продуктов и сервисов.

Есть ли «хайп» вокруг Big Data?

Аналитическая компания Gartner, которая изучает тренды и ежегодно выпускает диаграмму Gartner Hype Cycle, где дает оценку развития и популярности технологиям, в 2015 году исключила «большие данные» из списка «хайповых», объяснив это тем, что эти технологии уже стали нормой для корпоративного ИТ .

Но как это часто бывает, подобные тренды в Россию приходят только через несколько лет. Отечественный бизнес начинает искать пути оптимизации и развития бизнеса с помощью больших данных, иногда даже не подозревая, что уже давно пользуется этим инструментом на более базовом уровне, которого в большинстве случаев вполне достаточно для наших реалий. Этот, почти спонтанный, интерес привел к определенной мистификации Big Data, превратив ее в «волшебную палочку», способную решить любую бизнес-проблему.

Что делают российские компании с данными?

Очень много наших компаний находятся на этапе бессистемного накопления данных в надежде, что они смогут принести пользу в будущем. Этот этап также включает архивы до цифровой эпохи. Однако повышенный спрос на специалистов по data science является индикатором того, что часть компаний уже перешла к этапу благоустройства накопленных данных и построения аналитических, статистических и machine learning-моделей.

По данным специалистов, сейчас есть запрос от российского бизнеса на бизнес-аналитику такого типа:

1. Найти факторы, влияющие на продажи.

2. Найти факторы, влияющие на реакцию потребителей на разного рода маркетинговую и рекламную активность.

3. Найти вероятность возврата потребительского кредита.

4. Оптимизировать модель ценообразования на услуги, учитывая цены конкурентов.

Использование big data в маркетинге

Данные клиента, такие как базовый профиль, взаимодействия и поведенческие привычки, необходимо собирать из наборов данных в единое централизованное местоположение – унифицированное представление клиента. Маркетологи могут использовать этот подход для определения того, какие ценные характеристики есть у клиента, чтобы лучше понимать отношения с клиентами и персонализировать будущие взаимодействия.

Данные будут постоянно меняться, поскольку поведение клиентов постоянно развивается. Они должны быть мгновенно обновлены на постоянной основе во всех мероприятиях по взаимодействию, чтобы обеспечить полезный источник информации.

После того, как будет установлено единое представление о клиенте, организация может использовать эти данные для многих целей, среди которых:

1. Повышение эффективности маркетинга.

Понимая прошлое поведение и взаимодействие, маркетологи могут более эффективно прогнозировать соответствующее и персонализированное путешествие клиентов. Потенциальных клиентов можно перемещать по пути к покупке новых продуктов или услуг на основе их индивидуальных потребностей.

2. Создание новых подходов.

Когда компания начинает анализировать настроение своих клиентов, она может лучше понять, как инициировать активные действия. Знание клиентов позволяет компаниям принимать меры, повышающие лояльность клиентов и, следовательно, удержание клиентов.

3. Улучшение многоканальной связи.

Знание того, где и как клиент взаимодействует с различными каналами связи, позволяет маркетологам представлять единое сообщение. Это увеличивает количество подключений, и расширяет границы бренда в сознании потребителей.

4. Создание полной базы данных о продажах.

Компании, которые используют команды продаж, могут легко использовать единый вид клиента, чтобы комбинировать ведущие запросы, отзывы и контактную информацию с действительным профилем для каждой цели.

5. Обеспечение более точного анализа данных.

Компании могут анализировать имеющиеся данные для получения информации о клиентах или группировать клиентов в значимые сегменты для целевого маркетинга. Они также могут хранить данные из социальных сетей, такие как контактная информация, личные интересы и потребности, а также объединять их с конфиденциальной информацией для формулирования состояния целевого профиля.

Что будет дальше?

Использование больших данных в российском бизнесе уже скоро станет такой же нормой, как наличие корпоративного сайта. И хотя это не панацея, но это действительно полезный инструмент, который может значительно улучшить бизнес-показатели и поможет лучше понять клиентов.

Бизнесы, которые смотрят вперед, обязательно будут использовать Big Data, а другие — будут поглощены более эффективными игроками. Предпосылки — вхождение в российский бизнес международных игроков, повышение уровня конкуренции, а отсюда и необходимость повышения эффективности.