Big Data: что это такое и как работает

icon
105

Анализ больших данных открывает множество возможностей для развития бизнеса. С помощью Big Data можно точнее определить целевую аудиторию и ее потребности, более грамотно построить коммуникацию с клиентами, настроить таргетинг и многое другое. Давайте разберемся, что же такое большие данные и как они работают.

Big Data от А до Я: основные понятия

Большие данные, или «Биг Дата» – это термин, обозначающий громадный массив различной структурированной и неструктурированной информации, а также методы ее обработки и анализа.

Big Data определяют с помощью трех характеристик, так называемых «трех V»:

  • volume – физический объем;
  • velocity – высокая скорость обновления данных, что требует их быстрой обработки;
  • variety – многообразие форматов данных.

Главные источники Big Data:

  • Глобальная сеть Internet – средства массовой информации и коммуникации, то есть онлайн-издания, социальные сети, мессенджеры, блоги, форумы, сайты и т. д.
  • Корпоративная информация – данные о транзакциях, базы данных, архивы.
  • Показания приборов и датчиков (от метеорологических зондов до спутников и сотовой связи).

Основные задачи больших данных:

  1. Big Data – хранение и управление большими объемами постоянно обновляющейся информации.
  2. Data mining – обработка и структурирование информации, поиск связей и закономерностей.
  3. Machine learning – машинное обучение, аналитика и прогнозирование на основе обнаруженных связей в процессе обработки Big Data.

Big Data analytics VS традиционная аналитика

Большие данные дают возможность обработать всю доступную информацию за один раз. Традиционный подход – анализировать небольшие «порции» данных постепенно.

Информацию Big Data анализируют в исходном виде. Традиционная обработка требует предварительного отбора, сортировки и классификации данных.

Большие данные – это поиск по всему объему информации и работа с результатами поиска. Традиционный анализ стартует с гипотезы, и уже потом ее проверяют относительно имеющихся данных.

Большое преимущество Big Data – актуальность, поскольку анализ происходит в реальном времени. При традиционном подходе данные собирают, редактируют, хранят определенное время и только после этого приступают к анализу.

Как использовать Big Data для развития бизнеса

Способ и метод применения Big Data зависит от особенностей отрасли.

  • К примеру, для банковского дела и микрокредитных организаций можно разработать скоринговые модели и стратегии привлечения новых клиентов, а также создать карту для определения оптимальных локаций для отделений и банкоматов.
  • Для e-commerce полезными будут поиск, анализ и сегментация целевой аудитории, разработка эффективной коммуникации с потенциальными клиентами на основе обработки Big Data.
  • Агробизнесу помогут сегментация потребителей, анализ определенных целевых сегментов, поиск интересных предложений новым клиентам.

Важно учитывать, что мы привели лишь несколько примеров. В целом Big Data работает почти для любого бизнеса, главное – это индивидуальный подход и компетентность специалистов.

Что дают бизнесу инструменты Big Data:

  • Упрощают планирование и прогнозирование.
  • Ускоряют запуск новых проектов.
  • Помогают с большей точностью оценить удовлетворенность клиентов.
  • Упрощают поиск и привлечение целевой аудитории.
  • Оптимизируют взаимодействие с клиентами и партнерами.
  • Способствуют улучшению обслуживания клиентов, что в свою очередь повышает их лояльность и ускоряет рост продаж.

Что мы предлагаем

Для решения бизнес-задач Киевстар предлагает эффективные продукты, проверенные на конкретных кейсах.

Портрет клиента помогает узнать характерные черты вашей целевой аудитории и создать профиль идеального пользователя или покупателя.

Look-alike аудитория дает возможность отыскать новых потребителей, которым именно ваш продукт будет интересен.

Таргетированная коммуникация поможет донести информацию о продукте заинтересованным людям.

Heatmap и геоаналитика сможет подобрать локацию для вашего магазина или отделения.

Скоринг с помощью Big Data дает возможность определить надежных клиентов или потенциальных кредитных мошенников.

icon
105