Технологии big data помогают бизнесу наращивать прибыль: б. Большие данные помогают лучше понимать потребности клиентов, выявлять паттерны поведения целевой аудитории, улучшать имидж компании и решать множество других задач.
В этой статье мы узнаем, как использовать big data для повышения эффективности бизнес-процессов.
Источники
Большие данные — это сведения разного типа, полученные из множества источников:
- текстовые документы, изображения, аудиозаписи, сведения из профилей социальных сетей;
- общедоступные данные, базы, публикуемые государственными учреждениями;
- электронные медицинские карты;
- записи с камер видеонаблюдения;
- системы обработки заказов и лог-файлы;
- мобильные приложения, CRM.
Определение и особенности
Под термином big data понимают огромные пласты (петабайты, эксабайты) данных, которые представлены в структурированном, неструктурированном или полуструктурированном формате. Эти данные поступают из различных источников с большой скоростью и сразу же обрабатываются.
Критерии больших данных:
- Volume — объем входящих сведений. Как правило, свыше 100–150 Гб за 24 часа.
- Velocity — текущая скорость накопления сведений. В реальном времени накапливается множество информации, поэтому для их обработки нужны особые технологии.
- Variety — разнообразие форматов. Входящие сведения часто имеют разрозненный характер, могут поступать в формате текстовых файлов, аудио, таблиц.
- Veracity — достоверность и актуальность поступающих данных.
- Variability — показатели изменчивости сведений, связанные с внешними факторами, например, сезонным спросом.
- Value — общая ценность входящих потоков информации, определение возможности использования полученных сведений для бизнеса или обучения.
Технология больших данных предусматривает обработку поступающих сведений автоматизированными инструментами. Полученные сведения в дальнейшем применяют для снятия актуальной статистики, прогнозирования, аналитики.
Четыре популярных метода детального анализа больших данных:
- описательный с использованием математических функций — выяснение причин, закономерностей успехов и неудач в определенных бизнес-сферах;
- прогнозный (предикативный) — прогнозирование наиболее вероятного развития событий;
- предписательный — выявление проблемных точек и проработки сценариев их устранения;
- диагностический — изучение причин произошедшего.
Для анализа используют предустановленное программное обеспечение (например, Hive), ИИ и нейросети. Аналитические сведения визуализируют на графиках и в виде анимированных моделей.
Применение big data
Большие данные помогают выполнять различные маркетинговые задачи:
- изучать потребности ЦА для сегментации и последующего запуска целенаправленных рекламных кампаний;
- анализировать спрос для выявления тенденций и определения поведенческих паттернов потребителей;
- персонализировать рекламные предложения, прорабатывать акции;
- привлекать новых заинтересованных пользователей через ретаргетинг и рассылку;
- выявлять эффективные каналы взаимодействия с потребителями, оптимизировать ресурсы и совершенствовать коммуникации с аудиторией.
Большие данные помогают прогнозировать тренды и оптимизировать стоимость определенных товарных категорий. Полученные сведения становятся отличной базой, на основе которых бренд-менеджеры, маркетологи составляют специальные товарные предложения. Такой подход стимулирует лояльность со стороны клиентов и увеличивает конверсию.
Big data и финансовые технологии
Внедрение больших данных в работу финтех-компаний оптимизирует операционную эффективность:
- персонализирует финансовые продукты/услуги;
- позволяет более точно оценивать риски для принятия обоснованных инвестиционных решений;
- помогает выявлять сомнительные транзакции и предупреждать отмывание денег;
- помогает анализировать рыночные тенденции и адаптировать финансовые продукты к актуальным условиям.
Big data и e-commerce
В сфере интернет-торговли большие данные используют для составления персонализированных рекомендаций, скидок и предложений. Анализ данных о спросе и количестве предложений конкурентов, а также о поведении потребителей дает возможность оптимизировать цены, управлять запасами, сокращая потери. Благодаря big data интернет-магазины могут оценивать истории покупок.
Технологии работы с big data позволяют видеть закономерности в привлечении и оттоке клиентов. Аналитика сведений полезна для выявления покупателей, находящихся на грани ухода: помогает сделать все необходимое, чтобы их удержать.
Инструменты работы с big data
Для работы с большими объемами информации, собранной из разных источников, используют специальные инструменты. С их помощью можно фильтровать и группировать данные, извлекать из массива полезные сведения, визуализировать необходимые элементы. Такие инструменты отличаются по функциональному назначению и делятся на несколько типов:
- Хранилища — базы данных, облачные сервисы и файловые системы. К ним относятся, например, такие сервисы, как NoSQL, MongoDB, Cassandra.
- Сервисы распределенной обработки — обрабатывают и сортируют потоковые сведения для дальнейшего анализа. Наиболее популярны платформы Kafka, Apache Flink, Apache NiFi..
- Сервисы аналитики — вытаскивают наиболее важные сведения из общего объема данных. Для анализа обычно используют библиотеки Pandas, Sklearn и другие алгоритмы на базе машинного обучения.
- Визуализаторы — переводят проанализированные сведения в графический формат: выстраивают графики, схемы, диаграммы, дашборды. Среди наиболее универсальных инструментов стоит выделить сервисы Plotly и Tableau, а также Google Data Studio.
- Инструменты управления и безопасности — помогают сохранять конфиденциальность и предотвратить утечку персональных данных. К системам безопасной интеграции относятся платформы Talend, KSN.
Подведем итоги
Большие данные повышают эффективность бизнес-процессов, помогают создавать персонализированные продуктовые предложения, оптимизировать цепочки поставок. Благодаря big data компании быстрее адаптируются к меняющимся условиям рынка и быстрее совершенствуют качество обслуживания.
Сегодня существуют площадки, которые помогают бизнесу решать performance- и CRM-задачи: собирают обезличенные данные о пользователях и задействуют их для повышения прибыли компаний. Площадки применяют big data для определения сегментов клиентов и их предпочтений, составляют персонализированные предложения для увеличения продуктивности маркетинговых усилий и конверсии продаж.
Это интересно
0
|
|||
Последние откомментированные темы:
-
Лицензированное обучение гипнозу и гипнотерапии для специалистов помогающих профессий
(1)
Гипнотерапевт, психолог
,
01.06.2020
-
Выбираем квартиру для семьи с детьми – на что обращать внимание
(1)
dverigranit
,
12.07.2018
-
Как купить авиабилет по самой выгодной цене?
(1)
Истребитель бандеровцев
,
17.01.2018
20241101052201