Big Data is a big deal
Из открытых источников

Роман Антропов

СЕО WaardeX и Pulsior

Много информации о людях - так можно охарактеризовать big data сегодня. Нет отрасли, в которой бы нельзя было применить знания, прогнозы и видения в свою пользу. Первый известный в мире проект с привлечением больших данных, который проводила администрация президента Рузвельта, состоялся в 1937 году в Америке. Это был анализ 29 миллионов записей. Звучит впечатляюще, но разве можно было тогда представить, что к 2019 году мировой интернет-трафик в разы превысит 1 миллиард терабайт. Современный человек в режиме нон-стоп свайпает, кликает, шерит какую-то информацию, делится фотографиями и видео, скачивает файлы. Интересный факт: если собрать всю информацию, которую накопило человечество с начала времен вплоть до 2000-го года, то окажется, что ее меньше, чем мы продуцируем сейчас в течение только одной минуты. К 2020-му, по прогнозам американских аналитиков, один человек будет продуцировать 1,7 мегабайт новых данных. И, как ни странно это звучит, всего 0,5% всех мировых данных сегодня проанализированы, а 5% от всех дата хоть как-то структурированы. Как видите, данных хватит на всех.

Новости по теме

Откуда берутся данные? Есть три основных первичных источника:

  • Данные социальных сетей (события, акции, твиты, комментарии, загрузка изображений и видео);
  • Машинные данные (информация с датчиков, промышленного оборудования, дорожных камер, GPS-устройств, спутников, медицинских устройств);
  • Транзакционные данные (автономные и онлайновые транзакции, счета-фактуры, платежи, поступления платежей, хранения).

Большие данные для ритейл-индустрии дают много: во-первых, понимание, для кого работает бизнес, какие привычки имеют покупатели, на что рассчитывают от продавца, во-вторых, возможность найти новую аудиторию, привести к себе и начать активную коммуникацию. Агрегированные данные помогают продавцам понять свои же ресурсы, чтобы оптимизировать тактику мерчандайзинга, персонализировать опыт работы в магазинах с приложениями лояльности, а также обеспечить своевременные предложения потребителям; речь и о повышении эффективности рекламы, таргетинг на офлайн-покупателей (ремаркетинг) и расширение кросс-продаж.

Для брендов и ритейлеров дата - это выдающийся показатель изменений, модель, руководящая всей игрой. 62% ритейлеров соглашаются, что использование данных в бизнесе придает им значительное конкурентное преимущество. В маркетинговой стратегии бизнеса большие данные дают возможность разработать 3D-модель потребителя (с учетом предпочтений, потребностей и возможностей), до мелочей показывают целевую аудиторию: ее локацию, хобби, социальный статус. Помогают специалистам оптимизировать рекламные кампании в режиме реального времени, улучшить взаимодействие с клиентами и воспользоваться возможностью доставлять персонализированные, целенаправленные рекламные сообщения в нужное время, место и контекст, контролировать эффективность маркетинговой кампании в режиме реального времени и отслеживать уровни вовлеченности потребителей.

Новости по теме

Не обойтись без данных и банковской сфере. Здесь приоритетными вопросами являются уменьшение уровня мошенничества и безопасность клиентов. И аналитика может быть очень выгодно применена как раз с защитной целью. Ранее для анализа рисков мошенничества банки изучали кредитную историю человека, но теперь могут пользоваться гораздо большим объемом информации, интегрировать полные профили клиентов с учетом их офлайн- и онлайн-действий. Для британской экономики к 2020 году большая аналитика может принести 322 млрд фунтов стерлингов, а к тому же выгодно поднять розничный банкинг. Все как раз за возможность предсказать мотивацию клиентов и вовремя провзаимодействовать.

Современное образование использует большие данные, чтобы контролировать образовательные системы. Такие системы позволяют преподавателям создавать задания и тесты, используя информацию, которая уже есть в сети, задействовать автоматизацию. Британские преподаватели включают педагогическую практику социальной сети (SNAPP) в учебный процесс, изучая блоги студентов и измеряя, насколько те заинтересованы в конкретном курсе. Такие общедоступные ресурсы, как YouTube, Google Scholar ("Академия Google"), LinkedIn, Social Science Research Network, онлайн-энциклопедии и форумы, являются практически неисчерпаемым источником информации для тех, кто учится или занимается исследовательской работой. А с помощью аналитики "больших данных" можно идентифицировать пробелы, которые есть в сфере виртуального обучения, и заполнить их соответствующими курсами и модулями.

Роман Антропов

Редакция может не соглашаться с мнением автора. Если вы хотите написать в рубрику "Мнение", ознакомьтесь с правилами публикаций и пишите на blog@112.ua.

видео по теме

Новости партнеров

Loading...

Виджет партнеров

d="M296.296,512H200.36V256h-64v-88.225l64-0.029l-0.104-51.976C200.256,43.794,219.773,0,304.556,0h70.588v88.242h-44.115 c-33.016,0-34.604,12.328-34.604,35.342l-0.131,44.162h79.346l-9.354,88.225L296.36,256L296.296,512z"/>