Перейти к объявлениям на irr.ru

Как большие данные помогают бизнесу любых размеров

О BigData говорят все вокруг, но какое отношение этот термин имеет к вашему бизнесу? Отвечаем на несколько вопросов о том, что же такое большие данные и как их можно заставить работать на себя.

Что такое большие данные?

Хорошая новость: подвоха почти нет. BigData или являющиеся дословным переводом с английского «большие данные» - ровно то, чем они кажутся. Да, это просто много информации.

Всё так просто?

Не совсем. Термином BigData также обозначают подходы к сбору и использованию больших данных. Вот, скажем, вы, владея несколькими небольшими магазинами, в течение года записывали информацию обо всех покупках, времени их совершения и даже о том, как выглядят покупатели. Собрав и проанализировав данные, вы сможете узнать, когда чаще всего покупают яблоки, а когда колбасу, какие товары предпочитают люди в черных кожаных куртках и многое другое. Все собранные данные, конечно, не дадут гарантии, что именно так все и будет происходить в дальнейшем, но ответят на вопрос, как скорее всего будут развиваться события. И чем больше данных вы соберете, тем точнее будет прогноз. Иными словами, польза о того, что данных много, в том, что их можно проанализировать и получить от этого пользу.

Кто придумал BigData?

Сами большие данные придумывать, конечно, не было нужды. Технически они были всегда. Любая картотека, реестр — это тоже разновидность больших данных. Ещё в докомпьютерную эру информация так или иначе сохранялась и анализировалась. Стремительное развитие технологий привело к тому, что каждое действие человека стало оставлять цифровой след, а данных стало в разы больше. В 2008 году журнал Nature посвятил спецвыпуск взрывному росту объемов информации, употребив там термин BigData. Считается, что именно благодаря редактору этого издания Клиффорду Линчу понятие больших данных вошло в обиход.

И зачем это нужно?

Давайте вернёмся к примеру с магазином. Собрав и проанализировав информацию о покупках, вы сможете узнать, когда у прилавка выстраивается очередь, а когда магазин пустует. Тогда у вас будет возможность скорректировать рабочие графики сотрудников.

Собирая и, главное, анализируя статистику вы также можете выявлять ходовые товары, товары, которые разбирают только в определенный сезон, производителей, по продукции которых у покупателей много жалоб по качеству. Так вы оптимизируете закупки и список поставщиков.

Если у вас предусмотрены программы лояльности, то, проанализировав данные об интересах и поведении конкретного покупателя, можно предложить ему подходящий товар. Допустим, вы продаете книги в онлайн-магазине. Узнав, какие жанры предпочитает человек, вы сможете предложить ему похожие книги, дать персональную скидку. Так вы сможете заинтересовать клиента с деньгами намного лучше конкурентов, не вникающих в подобные детали.

Хм, а почему просто не спросить у клиентов, чего они хотят?

С одной стороны, в случае с тем же книжным магазином, вы могли бы просто провести опрос. Но тут есть свои недостатки. Во-первых, во время опроса можно просто соврать из-за желания казаться умнее. Во-вторых, и это куда более актуальная проблема, люди часто сами не знают, чего они хотят. Они не склонны записывать и анализировать каждый свой шаг. Вы сами можете считать фантастику интереснее детективов, но по при этом купить подряд пять романов про сыщиков и не одного про бороздящие вселенную космические корабли с подпространственным приводом. То есть BigData дает представление о том, как действительно ведут себя люди, а не как они хотели бы себя вести. Большие данные тем и ценны, что вскрывают неочевидные закономерности, делая знание о них вашим конкурентным преимуществом.

У меня нет штата айтишников и аналитиков, чтобы работать с BigData, мне забыть об этой технологии?

Не обязательно все делать самостоятельно. Вы же не мастерите кассовые аппараты для своего бизнеса, а просто покупаете их. Так можно поступить и с BigData. К примеру, вместо того, чтобы угадывать желание клиентов, вы можете воспользоваться сервисом «МТС Маркетолог» и таргетировать рекламу на тех, кому будет интересен ваш товар. Например, можно рассказать о своем предложении девушкам, которые интересуются модой и красотой или молодым людям до 35 лет, неравнодушным к криптовалюте. Все эти сегменты, как раз сформированы на основе BigaData.

Читайте также







Загрузка