Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay
←  Предыдущая тема Все темы Следующая тема →
пишет:

Как использовать big data

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.

белая печатная бумага с цифрами

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.

Код на компьютере

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

27.09.2024 , обновлено  30.09.2024
Пожаловаться Просмотров: 164  
←  Предыдущая тема Все темы Следующая тема →


Комментарии временно отключены