Добрый день, уважаемые читатели!

Перед Вами двадцать пятый выпуск рассылки Прикладной менеджмент сегодня, завтра, всегда!

Настоящая рассылка выпускается в рамах деятельности Некоммерческого партнерства "The Next Business Generation". С подробной информацией о Партнерстве Вы можете ознакомиться здесь или же задать любые вопросы авторам рассылки

Если же Вы не имели возможности получать нашу рассылку раньше, то все интересующие Вас выпуски можете найти в Архиве.

Сегодня мы совместно с компанией Мегапьютер Интеллидженс продолжаем серию выпусков, которые посвящены новому активно развивающемуся направлению проблеме обнаружения нового знания в хранилищах - knowledge discovery in databases (KDD, дословно - "обнаружение знаний в базах данных") - и основному этапу этого процесса - data mining (исследование данных или, дословно, "разработка данных").

В процессе осуществления конкретной бизнес - деятельности всегда накапливаются большие объемы информации. Как правило, эта информация фиксируется и хранится в базах данных. Трудно переоценить значение этих баз данных. Однако, их использование зачастую сводится к быстрому поиску той или иной информации. То есть база данных выступает в качестве большой записной книжки, фиксирующей те или иные данные. Нельзя отрицать пользу от такого использования баз данных. Но нельзя отрицать так же и того, что такое их использование позволяет извлечь только очень малую часть информации.

В настоящее время стремительное развитие вычислительной техники привело к тому, что мощные компьютерные системы, хранящие и управляющие огромными базами данных, стали неотъемлемым атрибутом жизнедеятельности, как крупных и средних корпораций, так и даже небольших компаний.

Наличие данных, хранимых в компьютерных системах, само по себе еще недостаточно для улучшения показателей работы компании. Для этого нужно уметь трансформировать сырые данные в полезную для принятия важных бизнес-решений информацию. В этом и состоит основное предназначение технологий Data Mining. Эта технология позволяет, в частности, ответить на такие вопросы, как:

• Какие товары надо предлагать данному покупателю?
• Какова вероятность того, что данный сектор потенциальных клиентов отреагирует на рекламную кампанию?
• Можно ли выработать оптимальную стратегию игры на бирже?
• Каков риск выдачи кредита данному клиенту банка?
• Какой диагноз поставить данному пациенту?
• Как прогнозировать пиковые нагрузки в телефонных или энергетических сетях?
• В чем причины брака в производстве?

Ответы на эти и многие другие вопросы, возможно, содержаться в мегабайтах ваших баз данных. Нахождение скрытых закономерностей в данных, взаимосвязей между различными переменными в базах данных, моделирование и изучение сложных систем на основе истории их поведения - вот предмет и задачи data mining. Результаты data mining - эмпирические модели, классификационные правила, найденные кластеры и т.д. - можно затем инкорпорировать в существующие системы поддержки принятия решений и использовать их для прогноза будущих ситуаций.

Первая причина состоит в том, что для обеспечения конкретных бизнес - процессов в настоящее время требуется накапливать порой огромные массивы информации, необходимость интеллектуального анализа которых стала очевидной.

Другой причиной роста популярности data mining является объективность получаемых результатов. Это очень важно, поскольку человеку-аналитику, в отличие от машины, всегда свойственен субъективизм, он в той или иной степени является заложником уже сложившихся представлений. Иногда это полезно, но чаще приносит большой вред.

И, наконец, data mining дешевле.

Существенно выгоднее инвестировать деньги в решения data mining, чем постоянно содержать целую армию подготовленных и дорогостоящих профессиональных статистиков и аналитиков.

Очень важно то, что. Data mining отнюдь не исключает полностью человеческую роль, но значительно упрощает процесс поиска знаний, делая его доступным для более широкого круга аналитиков, не являющихся специалистами в статистике, математике или программировании.

Современные маркетинговые исследования говорят о том, что наличие солидной базы лояльных клиентов является сегодня основным и едва ли не единственным фактором устойчивости и процветания бизнеса.

Поставщик товаров и услуг должен обладать большой гибкостью, чтобы предложить наиболее ценному клиенту тот товар или услугу, которые ему необходимы, причем в нужное время и по приемлемой цене.

Более того, особую важность постепенно начинает приобретать упреждающая модель ведения бизнеса, когда поставщик улавливает изменения потребностей клиента еще до того, как тот успевает в полной мере их осознать.

И здесь большую роль будет играть использование методов Data Mining при анализе информации о потребителях.

В настоящее время конкуренция в большинстве отраслей очень высока. Поэтому и важнейшей становится проблема взаимоотношений с клиентами - принципиально важным становится решение задачи удержания уже имеющихся клиентов. Задача приобретения новых клиентов тоже важна. Однако, жесткость конкурентной борьбы заставляет компании концентрироваться именно на решении задачи удержания уже имеющихся клиентов. Так, согласно статистике IDC Research Group, уменьшение числа клиентов , уходящих к конкурентам , на 5% в год приводит к росту прибыли на 25-55% в зависимости от отрасли.

Эти задачи призвана решать стратегия CRM - customer relation management.

CRM - управление взаимоотношениями с клиентами . CRM - это стратегия компании, определяющая взаимодействие с клиентами . CRM - это стратегия повышения качества обслуживания клиента, благодаря которой удается увеличить долю на рынке и, в конечном счете, прибыльность компании.

Системы CRM которые сейчас внедряются повсеместно, удовлетворяют таким к информационному обеспечению бизнеса, как то:

• наличие единого хранилища информации и системы, куда мгновенно помещаются и где в любой момент доступны все сведения обо всех случаях взаимодействия с клиентами;
• управление множественными каналами взаимодействия (то есть, существуют организационные процедуры, которые регламентируют использование этой системы и информации в каждом подразделении компании);
• наличие аналитической компоненты, которая позволяет принимать решения, например, в результате ранжирования клиентов или сегментации клиентской базы.

Комплексность, адекватность и интеллектуальность этой, последней компоненты и определяет то, насколько удастся превратить количество информации о клиентах в качество, иными словами, данные - в знания.

Знания о клиентах в отличие от сырых данных дают понимание не только количества и времени покупок и каких - тривиальных зависимостей, а оценку его жизненных ценностей и возможных изменений под воздействием маркетинговых компаний, изменения внешней среды и прочих факторов.

Интеллектуальный анализ данных дает самые ценные и нераспознаваемые обычными аналитическими инструментами знания. В результате появляется возможность спрогнозировать и удовлетворить самые неожиданные желания клиентов, узнать о рынке больше, опередить конкурентов по временным и качественным показателям.

В процессе деятельности компаний ежедневно фиксируется множество данных о конкретных продажах, о покупателях, о контактах с ними. Эта информация хранится в базах данных. Эта информация дополняются также той информацией, которая получается непосредственно от клиентов (покупателей) через опросы, анкетирования и прочие маркетинговые исследования.

Технология KDD позволяет получить из этой "руды" ценнейшие продукты - знания, сэкономив при этом ценнейший ресурс - время. Программа PolyAnalys является в ряду этих инструментов уникальным. По данным крупнейшего исследователя рынка продуктов интеллектуального анализа данных - www.kdnuggets.com - PolyAnalyst занимает 3-е место в мире наряду с продуктами таких фирм, как SAS, IBM, Integral Solutions, Angoss Software. PolyAnalyst и особенно эффективен для решения, например, таких задач, как:

• рыночная сегментация - определение групп потребителей со схожими свойствами;
• идентификация целевых групп - выделение тех групп потребителей, которые наиболее привлекательны Вашему бизнесу и изучение свойств этих групп для проведения целевых маркетинговых компаний;
• построение профиля клиента - создание "портрета" клиента с описанием его качественных характеристик для целевой рекламы и индивидуализации подхода к потребителю;
• решение задач cross-selling и up-selling предложение дополнительных продуктов
• решение по расположению стоек в супермаркете с определенными товарами, как только покупатель кладет определенные продукты в корзину; предложение большего количества (продукции более высокого качества ) постоянным клиентам;
• анализ покупательской корзины;
• обработка и анализ опросных листов.

Мегапьютер Интеллидженс - российская компания. Она специализируется на разработке и производстве аналитических систем для углубленного анализа числовых и текстовых баз данных Компания основана в 1993 году и прошла путь от небольшой исследовательской группы ученых-энтузиастов до высокопрофессиональной фирмы, прочно вошедшей в элиту мировых производителей систем Data mining. Продуты семейства PolyAnalyst известны и используются не только в России, но и в странах Европы, США, Канаде, Австралии, Бразилии, Новой Зеландии, Китае.

Мегапьютер также предлагает своим Заказчикам решения по корпоративным и локальным хранилищам данных, системам оперативного анализа OLAP c интеграцией в них Data и Text Mining.

Некоммерческое партнерство представления интересов, защиты и содействия деятельности субъектов бизнеса "The Next Business Generation" рекомендует:

1. предложение действительно уникально, т. к. в мире стандартизации и конвейерного производства - это Ваш индивидуальный гороскоп.
2. один месяц прогнозирования - бесплатно
3. количество астро информации на 12 месяцев... около 10 000 слов
4. качество на уровне мировых стандартов (проект представлен в Гарварде).
5. цена астро услуг минимальная, не астрономическая - что приятно удивит Вас
6. уникальное моделирование бизнес-процессов, экспертиза управленческих решений.
7. сопровождение Вашего бизнеса все 12 месяцев, а если пожелаете, и дальше...

Более подробная информация на astrolog.com.ru.

Рекомендуем рассылку Управление 3000. Проект "Управление 3000" направлен на поддержку российских предприятий в освоении современных методов и технологий управления. Сайт содержит всестороннюю информацию о методах и технологиях управления, применяемых в отечественной и зарубежной практике, аналитические исследования, советы специалистов в области управления, "истории успеха" российских предприятий, рекомендации по выбору и применению информационных систем и аналитических программных продуктов, обзоры рынков, маркетинговые исследования.

Мы рекомендуем посмотреть сайт Школы своего Дела. Этот проект полезен не только тем, кто хотел бы создать Свое Дело, причем с нуля, без начального капитала, но и опытным предпринимателям.

Мы рекомендуем рассылку Помощь в решении проблем управления от Контур-ТМ.

Владельцам и Генеральным директорам компаний, менеджерам по персоналу - всем, для кого вопросы повышения эффективности управления компанией и ее персоналом стоят на первом месте.

Более подробную информацию о деятельности компании Вы можете получить на сайте компании Контур-ТМ www.konturtm.ru

На сегодня это все.

В данном выпуске использованы авторские материалы, любезно предоставленные нам Сергеем Арсеньевым, директором компании Мегапьютер Интеллидженс.

В следующем выпуске мы продолжим рассмотрение систем KDD и их практическое использование.

Мы предлагаем Вам поделиться своими проблемами, которые могли бы быть решены с помощью систем KDD и программой PolyAnalyst в частности. Вы можете приобрести эту программу. При этом Вам будет оказано содействие в ее внедрении и использовании. Более того, заказав эту программу и сославшись на данную рассылку, как источник информации, Вы получите дополнительные преференции. Мы будем Вам очень признательны, если Вы напишите нам, какие материалы по KDD Вы хотели бы прочитать в нашей рассылке.

До новых встреч и новых выпусков.

С уважением,

Людмила Григорьева
ru-wst-l@beep.ru