Почему вы не используете большие данные: разоблачаем 4 главных предубеждения о Big Data

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, маркетинг, churn rate, клиент, реклама, бизнес

Правда ли, что Большие Данные – это сложно, долго, дорого и нужно далеко не всем: анализируем и опровергаем причины отказа от использования Big Data в бизнесе любого масштаба, от крупного до малого.

1. Большие данные нам не актуальны

Даже если вы производите товары вручную или оказываете индивидуальные услуги, для вас актуальны вопросы удержания существующих клиентов и привлечения новых [1]. Поиск поставщиков/подрядчиков и рынков сбыта, справедливое ценообразование, формирование маркетинговых предложений и управление корпоративной репутацией (SERM) – все это необходимо как крупным предприятиям, так и малому бизнесу. Сегодня информация стала самым желанным и перспективным трофеем, монетизируйте ее в свою пользу [2]:

  • проанализируйте интересы и потребности своей целевой аудитории, чтобы найти лучшие точки и каналы сбыта;
  • для сокращения рекламного бюджета таргетируйте рекламу, показывая ее только потенциальным покупателям;
  • персонализируйте маркетинг, предлагая своим потребителям именно то, в чем они нуждаются и рассказывая о важных для них качествах вашей продукции;
  • автоматизируйте сбор данных о конкурентах, поставщиках и подрядчиках с целью формирования оптимальных цен и наиболее выгодных для себя условий сотрудничества;
  • управляйте репутацией своего бренда в интернете, отвечая на отзывы и вопросы, сортируя оценки и формируя рейтинговые площадки.

Большие данные присутствуют в каждой прикладной отрасли и на предприятии любого масштаба, включая полностью ручное производство. Семейный магазин, небольшой ресторан, обувная мастерская, частная кондитерская, домашний детский сад – все эти бизнесы содержат множество данных из корпоративных систем (CRM, ERP, бухгалтерские и учетные решения), электронной почты, файловых хранилищ, бумажных записей, архивов и социальных сетей [3]. Технологии Big Data помогут вам автоматизировать сбор, хранение, анализ и выгодное применение этих сведений для практических задач: от снижения оттока клиентов (Churn Rate) до поиска наилучшего места для новой торговой точки.

2. Большие данные – это долго

Даже у совсем молодого стартапа и недавно запущенного производства есть предыстория: сведения о целевой аудитории, планируемые показатели деятельности, статьи расходов, реестр поставщиков и подрядчиков, информация о точках и каналах сбыта. Вовсе необязательно копить данные десятилетней давности, чтобы анализировать их влияние на перспективу. Временного среза в несколько месяцев будет вполне достаточно, чтобы с помощью моделей и алгоритмов машинного обучения (Machine Learning) спрогнозировать, например, сезонное увеличение спроса и заранее подготовить производственные мощности к этому периоду. Благодаря обработке данных в режиме онлайн, технологии Big Data позволяют не сохранять всю необходимую информацию, затрачивая на это значительные средства, а анализировать данные «как они есть» — прямо в соцсетях, протоколах сотовых операторов и других неструктурированных массивах. А практический результат от внедрения Big Data виден примерно через 3−4 месяца [4].

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, маркетинг, churn rate, клиент, реклама, бизнес
Большие данные — это быстрый сбор и обработка огромных объемов информации

3. Большие данные – это дорого

Считается, что затраты на внедрение технологий Big Data составляют 1−5% оборота компании. При этом основными статьями расходов являются [5]:

  • оборудование;
  • программное обеспечение;
  • специалисты по внедрению и обслуживанию инфраструктуры, а также аналитики;
  • наборы данных для машинного обучения и прогнозирования (датасеты).

 Тем не менее, благодаря развитию облачных технологий, сегодня совсем не обязательно тратить большие деньги на развертывание локальной Big Data инфраструктуры. Стремительно дешевеют инструменты Big Data, встроенные в облачные CRM-, RTB-, ERP-решения, прочие бизнес-приложения и корпоративные информационные системы. Поэтому использовать SAAS-обеспечение для больших данных – это быстро, выгодно и удобно [6].

4. Большие данные – это сложно

Не стоит стремиться объять необъятное и пытаться стать универсальным специалистом во всех вопросах относительно больших данных. Например, директору предприятия не нужны специфические тонкости по настройке безопасности или технического администрирования – ему актуальны прагматические вопросы постановки бизнес-задач, такие как прогнозирование финансовых потоков в следующем полугодии и т.д. Поэтому, как и в любой области знаний, в Big Data есть четкое разделение ролевых обязанностей:

  • аналитики ответственны за исследование данных, построение гипотез и аналитических моделей для машинного обучения;
  • программисты реализуют алгоритмы Machine Learning в виде программного кода;
  • администраторы отвечают за развертывание, настройку и сопровождение программного обеспечения;
  • инженеры обеспечивают бесперебойную работу оборудования;
  • руководители и топ-менеджеры ведут проекты по внедрению новых технологий и оптимизации бизнес-процессов.
Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, маркетинг, churn rate, клиент, реклама, бизнес
Большие данные — это большие возможности для любого специалиста и бизнеса в целом

Чтобы большие данные были понятны вам на нужном уровне, выбирайте свою специализацию (инженер, администратор, аналитик или руководитель) и приходите к нам на практические курсы. Мы научим вас в совершенстве владеть всеми прикладными методами и средствами Big Data, чтобы решать насущные задачи вашего бизнеса: от привлечения новых клиентов до прогнозирования финансовых потоков. Выбирайте свой образовательный интенсив и приходите к нам на занятия!

Источники

  1. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/big-data-реклама-и-маркетинг.html
  2. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/big-data-монетизация.html
  3. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/большие-данные-big-data-в-малом-бизнесе.html
  4. https://roem.ru/04-06-2017/251641/big-data-optima/
  5. http://datareview.info/article/skolko-stoit-proekt-big-data/
  6. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/большие-данные-big-data-в-малом-бизнесе.html