Big Data: що це таке та як працює

Big Data: що це таке та як працює | Kyivstar Business Hub зображення №1
08 Січня 2020
Бізнес рішення

Аналіз великих даних відкриває безліч можливостей для розвитку бізнесу. За допомогою Big Data можна точніше визначити цільову аудиторію та її потреби, більш грамотно побудувати комунікацію з клієнтами, таргетинг і багато іншого. Давайте розберемося, що ж таке великі дані та як вони працюють.

Big Data від А до Я: основні поняття

Великі дані, або «Біг Дата» – це термін, що позначає величезний масив різної структурованої та неструктурованої інформації, а також методи її обробки й аналізу.

Big Data визначають за допомогою трьох характеристик, так званих «трьох V»:

  • volume – фізичний обсяг;
  • velocity – висока швидкість поновлення даних, що вимагає їх швидкої обробки;
  • variety – різноманіття форматів даних.

Головні джерела Big Data:

  • Глобальна мережа Internet – засоби масової інформації та комунікації, тобто онлайн-видання, соціальні мережі, месенджери, блоги, форуми, сайти тощо.
  • Корпоративна інформація – дані про транзакції, бази даних, архіви.
  • Показники приладів і датчиків (від метеорологічних зондів до супутників і стільникового зв’язку).

Основні завдання великих даних:

  1. Big Data – зберігання й управління великими обсягами постійно оновлюваної інформації.
  2. Data mining – обробка та структурування інформації, пошук зв’язків і закономірностей.
  3. Machine learning – машинне навчання, аналітика та прогнозування на основі виявлених зв’язків у процесі обробки Big Data.

Big Data analytics VS традиційна аналітика

Великі дані дають можливість обробити всю доступну інформацію за один раз. Традиційний підхід – аналізувати невеликі «порції» даних поступово.

Інформацію Big Data аналізують у початковому вигляді. Традиційна обробка вимагає попереднього відбору, сортування та класифікації даних.

Великі дані – це пошук по всьому обсягу інформації та робота з результатами пошуку. Традиційний аналіз стартує з гіпотези, і вже потім її перевіряють щодо наявних даних.

Велика перевага Big Data – актуальність, оскільки аналіз відбувається в реальному часі. За традиційного підходу дані збирають, редагують, зберігають певний час і лише після цього беруться до аналізу.

Як використовувати Big Data для розвитку бізнесу

Спосіб і метод застосування Big Data залежить від особливостей галузі.

  • Наприклад, для банківської справи та мікрокредитних організацій можна розробити скорингові моделі та стратегії залучення нових клієнтів, а також створити карту для визначення оптимальних локацій для відділень і банкоматів.
  • Для e-commerce корисними будуть пошук, аналіз і сегментація цільової аудиторії, розробка ефективної комунікації з потенційними клієнтами на основі обробки Big Data.
  • Агробізнесу допоможуть сегментація споживачів, аналіз певних цільових сегментів, пошук цікавих пропозицій новим клієнтам.

Важливо враховувати, що ми навели лише кілька прикладів. У цілому Big Data працює майже для будь-якого бізнесу, головне – це індивідуальний підхід і компетентність фахівців.

Що дають бізнесу інструменти Big Data:

  • Спрощують планування та прогнозування.
  • Прискорюють запуск нових проєктів.
  • Допомагають з більшою точністю оцінити задоволеність клієнтів.
  • Спрощують пошук і залучення цільової аудиторії.
  • Оптимізують взаємодію з клієнтами та партнерами.
  • Сприяють поліпшенню обслуговування клієнтів, що у свою чергу підвищує їх лояльність і прискорює ріст продажів.

Що ми пропонуємо

Для вирішення бізнес-завдань Київстар пропонує ефективні продукти, перевірені на конкретних кейсах.

Портрет клієнта допомагає дізнатися характерні риси вашої цільової аудиторії та створити профіль ідеального користувача або покупця.

Look-alike аудиторія дає можливість відшукати нових споживачів, яким саме ваш продукт буде цікавий.

Таргетована комунікація допоможе донести інформацію про продукт зацікавленим людям.

Heatmap і геоаналітика зможе підібрати локацію для вашого магазину або відділення.

Скоринг за допомогою Big Data дає можливість визначити надійних клієнтів та потенційних кредитних шахраїв.