Вероника Гатилова

Старший маркетолог ООО «Диалог Информационные Технологии»

Эдуард Мелкоступов

Специалист-консультант ООО «Диалог ИТ»

Каждой компании, независимо от ее размеров, нужны ценные данные и инсайты. Когда речь заходит о лучшем понимании целевой аудитории и ее предпочтений, Big Data может помочь предугадать потребности клиентов. Статистические данные могут повлиять на результативность работы компании, но для этого их необходимо правильно собрать и проанализировать. Так что же такое большие данные в бизнесе?

В двух словах: Big Data или большие данные – это совокупность инструментов и процессов, помогающих обрабатывать большие объемы данных. Само понятие появилось в результате попыток понять предпочтения, тренды и закономерности, присущие поведению людей, а для этого необходимо собрать и проанализировать гигантские массивы данных. Спустя годы, большие данные помогают компаниям создавать новые товары и услуги. 

Преимущества больших данных

Использование больших данных имеет решающее значение для компаний, которые находятся в условиях жесткой конкуренции. На самом деле уже сейчас Big Data используют как IT-компании, так и гиганты в области здравоохранения, бизнеса, да практически везде, где менеджмент хочет улучшить качество предоставляемых услуг или разработать новый продукт. 

Возьмем для примера здравоохранение. Использование больших данных помогло фармацевтическим компаниям лучше понять риски и побочные эффекты от новых лекарств, которые бывает трудно найти на ранних стадиях клинических испытаний. Еще один пример: компании встраивали множество сенсорных датчиков в пробные версии своих продуктов (от детских игрушек до электрических приборов), а затем анализировали, как их товар используют потребители. Такие данные дают подсказки о том, каким должен быть дизайн следующих поколений товаров. 

 Многие эксперты по большим данным считают, что они (данные) – не только создают возможности для роста компаний, но и могут стать началом совершенно нового типа бизнеса, такого, который собирает и анализирует информацию в промышленных масштабах. Большинство таких новых компаний будет пропускать через себя огромные потоки информации о сервисах и продуктах, поставщиках и потребителях также, как и о предпочтениях каждого из них. 

Очень важная особенность больших данных заключается в том, что они обновляются в режиме реального времени и показывают актуальную картину происходящего. К примеру, раньше для оценки удовлетворенности пользователей обращались к данным прошлых периодов, теперь же можно гораздо более точно прогнозировать их будущее поведение. Также частота обновлений баз данных помогает компаниям проверять работоспособность своих идей быстрее и точнее. Новые технологии обработки данных начинают использовать не только в частном, но и в государственном секторе, и для такого бурного роста есть ряд причин:

  1. Диалог с потребителями. Сейчас клиенты становятся все более осознанными в своих решениях, перед совершением покупки они просматривают другие варианты, сравнивают функционал товаров или услуг, поэтому каждая мелочь становится важна. Например, при входе в банк клиента автоматически сканируют и находят его профиль в банковской системе, там же отображается его характер и основные запросы. Персонализированный подход станет проще и дешевле, клиенты будут чувствовать себя особенными, и все благодаря большим данным. 

  2. Разработка и улучшение продуктов. Биг Дата – это один из самых удобных и функциональных методов работы с обратной связью, с возможностью собрать и проанализировать десятки и сотни тысяч отзывов о любом продукте. Отзывы можно рассортировать географически, демографически и получить всеобъемлющую картину. Также появляется возможность быстрее тестировать новые программные продукты, так как идет сбор данных о производительности новых приложений, сроках работ, трудовых и материальных затратах.

  3. Анализ рисков. Большие данные – это во многом предиктивный анализ. Он опирается на статистические данные в прошлом, чтобы построить релевантную модель будущего. Программа и аналитики могут замечать новые тренды еще до того, как их заметит большинство. 

  4. Безопасность данных. Надстройки для систем хранения и обработки данных позволяют управлять и контролировать всю информацию внутри вашей корпоративной сети, что не может не сказаться на уровне информационной защищенности компании. У больших данных есть нормативные требования, которым они подчиняются, ведь сохранность личной информации – приоритет любой современной компании, которая эту информацию собирает и хранит.

  5. Новые денежные потоки. Возьмем, к примеру, компанию Twitter. Она не продает на своей странице рекламу, у нее нет платной подписки на сервис, и особых видимых источников дохода. Но за 2020 год она заработала 35 миллиардов долларов выручки, и большая часть этих денег была получена от продажи деперсонализированных личных данных пользователей. Все, что мы делаем в интернете, оставляет за нами цифровой след, по которому можно определить, что мы за личность, каковы наши увлечения, где мы живем, чем питаемся, как часто ходим в ресторан и каким маршрутом возвращаемся домой. Компании вроде Twitter, Facebook и многих других собирают эти данные в огромном количестве, хранят их без привязки к личности пользователя, и продают рекламодателям. Таким образом, мы видим в рекламных объявлениях именно то, что ищем, а значит, реклама более действенна. Это лишь один из примеров, коих множество, но торговля данными, полученными и обработанными с помощью Big Data – очень прибыльна. 

Big Data в 1С

В 1С с помощью Big Data вы можете свести вместе и проанализировать данные о росте посещаемости страницы о товаре на веб-сайте и рост количества новых клиентов в базе данных «1С:Бухгалтерия». Или сопоставить увеличение количества запросов от новых клиентов из региона в электронной почте и увеличение времени в командировках (информация из «1С:Документооборот»). Также, можно своевременно заметить незначительный спад в продажах определенной услуги и проанализировать причину такого спада. Ведь данные всех баз предприятия у вас будут под рукой, и вы сможете сопоставить различные показатели, посмотреть их динамику.

В заключение приведем слова  Вэйна Томпсона, менеджера по продукту в аналитической компании SAS: машинное обучение и большие данные неразрывно связаны между собой, потому что с помощью данных и алгоритмов их обработки мы можем находить скрытые от глаз модели поведения и ответы на важные вопросы. Чем больше данных высокого качества вы собрали, тем лучше будет результат. 

 

© «УПРАВЛЯЕМ ПРЕДПРИЯТИЕМ»
Все права защищены. Все торговые марки являются собственностью их правообладателей.