Що таке Big Data?

Що таке Big Data?, автор Київстар | Kyivstar Business Hub, зображення №1
Київстар
Київстар Бізнес – надійний партнер бізнесу та держави, який допомагає у виконанні щоденних задач та оптимізації внутрішніх процесів. Ми маємо велику експертизу в сфері великих даних, хмарних рішень, інтернету речей та М2М. Cеред інструментів, які пропонуємо: рішення для працівників, аналітики, комунікації з клієнтами, побудови надійної ІТ-інфраструктури, безпеки, ІоТ рішення для бізнесу та держави. Своїми знаннями […]
29 Листопада 2022
Бізнес рішення

Ринок аналітики великих даних становитиме майже 50 мільярдів доларів до 2025 р. Такі прогнози зробила компанія Wikibon. Аналіз великих даних є важливим фактором, здатним впливати на те, як компанії приймають рішення щодо зміни напрямку, адаптації товарів та послуг до сучасних умов та попиту клієнтів. Тож, що таке Big Data і чому так важливо аналізувати великі дані?

 

Що означає термін Big Data

Big Data (укр. великі дані) — це великий масив структурованої та неструктурованої інформації, а також інструменти, підходи, методи обробки та зберігання даних. Важливість великих даних залежить не тільки від їхньої кількості, а й від того, як компанія їх інтерпретує та використовує. Через об’єм та різноманітність даних обробляти їх традиційним програмним забезпеченням неможливо.

Наприклад, оцінити попит на самокати та велосипеди в одному магазині впродовж року людина може самостійно. Проте якщо потрібно проаналізувати такий попит у сотнях магазинів кількох країн, власнику торговельної мережі потрібна буде допомога новітніх Big Data-інструментів.

Тож, системи для роботи з великими даними розробляють таким чином, щоб вони могли автоматично опрацьовувати нескінченний потік розрізненої інформації, а результат аналізу візуалізувати у вигляді зрозумілого звіту. Це дозволяє бізнесу керувати компаніями, спираючись не на суб’єктивні відчуття, а на факти та точні дані.

Характеристики Big Data — «7 V»

Існує сім важливих характеристик великих даних, або «7 V»:

  1. Volume (обсяг)

Обсяг даних швидко зростає. Для деяких організацій це можуть бути десятки терабайт даних. Для інших — сотні петабайт. Згідно з прогнозами, до 2025 року світ створить 181 зетабайт даних. Тож, з кожним разом аналізувати їх без спеціальних технологій стає неможливим.

  1. Velocity (швидкість)

Великі дані постійно оновлюються. Наприклад, щохвилини виконується 2,5 млн запитів у пошуковій системі Google. Завдання Big Data полягає в тому, щоб впоратися зі швидкістю, з якою ці дані створюються, та аналізувати їх у режимі реального часу. В іншому випадку, поки ви аналізуватимете одні дані, оновляться інші, і ваш аналіз стане вже неактуальним.

  1. Variety (різноманітність)

Big Data може мати різні формати, залежно від джерела інформації — структуровані та неструктуровані дані, текстова інформація, графіка, дані електронної пошти, інформація із соцмереж, ЗМІ, відео, дані про транзакції, бази даних, архіви. Кожен формат потрібно аналізувати по-різному.

Наприклад, користувач може зв’язатися з компанією через соціальні мережі за допомогою комп’ютера, переглядати вебсайт компанії на смартфоні, робити покупки за допомогою планшета та зв’язуватися зі службою підтримки клієнтів електронною поштою. Таким чином, усі дані генеруються від однієї особи, але мають різні форми.

  1. Veracity (достовірність)

Це важлива характеристика, адже дані безумовно мають бути правдивими. Якщо компанія працює з недостовірною інформацією, то вона не зможе приймати вірні управлінські рішення, а її ініціативи зазнають невдачі. Прикладом можна вважати контакти клієнтів з будь-якою неточною інформацією (номери телефонів, імена, дати народження тощо). Тож, через це можна надсилати промопропозиції нерелевантній аудиторії та «зливати» рекламний бюджет.

  1. Variability (мінливість)

Треба розуміти, що одні й ті самі дані можуть швидко змінювати свій контекст. З часом залежно від різноманітних обставин, наприклад, економічних, соціальних або політичних, ваша цільова аудиторія може переінакшити свою поведінку. Необхідно якомога частіше фіксувати ці зміни та підлаштовуватись під потреби клієнтів. Завдяки цьому можна виявити певні закономірності та будувати маркетингову стратегію для конкретної категорії споживачів.

  1. Visualization (візуалізація)

Якісне відображення аналізу великих даних робить звіти доступними для сприйняття. Це не просто електронні таблиці або текстові файли з числами та формулами. Зрозумілі діаграми, кольорові графіки та інтерактивні карти допомагають керівникам бізнес-напрямків легко опрацьовувати дані.

  1. Value (цінність)

Необхідно не просто аналізувати великі дані, а й отримувати максимум користі від результатів роботи з інформацією та приймати більш ефективні управлінські рішення. Завдяки цьому компанія може зосередитися, наприклад, на розширенні асортименту товарів, які актуальні саме для її клієнтів. Це може стати значною конкурентною перевагою.

Можливості Big Data від Київстар для бізнесу

За допомогою Big Data від Київстар ви можете:

  • Сформувати портрет клієнта

На основі Big Data будується аналітична модель, яка профілює цільову аудиторію компанії за майже 100 параметрами: за віком, статтю, наявністю дітей, видом транспорту, типом гаджета, стилем життя тощо. У результаті компанія отримає візуалізований маркетинговий звіт. На ньому зображені характеристики наявних клієнтів у відсотковому співвідношенні за кожним з обраних критеріїв. Крім того, є можливість побудувати індивідуальний Big Data-фільтр залежно від потреб вашого бізнесу.

Після цього аналізу можна краще зрозуміти інтереси наявних клієнтів, їхні потреби та визначити, що доцільно пропонувати. Наприклад, іноді для збільшення замовлень треба адаптувати продуктову лінійку або взагалі змінити напрямок бізнесу.

  • Знайти потенційну цільову аудиторію

Розширити свою базу клієнтів можна за допомогою моделі look-alike. Вона будується на базі готового портрета наявних клієнтів. Так, серед абонентів Київстар знаходимо аудиторію, яка за поведінкою схожа на споживачів ваших товарів. Це люди, які найімовірніше зацікавляться пропозицією від вашої компанії. Ви можете комунікувати з цією базою клієнтів, наприклад, через SMS-розсилку.

  • Замовити персоналізовану розсилку повідомлень

За допомогою таргетованої розсилки можна сповіщати сегментовану за необхідними параметрами аудиторію про відновлення роботи магазину, про зміну в асортименті, актуальні товари та послуги, знижки тощо. Є можливість використати інструменти Big Data та провести рекламну кампанію у Facebook на ту ж саму аудиторію, яка була сегментована для таргетованої розсилки.

Щоб потенційна аудиторія отримала повідомлення в потрібний час, можна налаштувати автоматизовану тригерну розсилку. SMS відправляється в мить, коли з клієнтом відбувається певна подія (тригер). Наприклад, коли він проходитиме повз ваш магазин.

  • Проаналізувати розташування торгової точки

За допомогою маркетингового інструменту «heatmap» ви можете проаналізувати привабливість локації, де розташована ваша торгова точка, для наявних або потенційних клієнтів. Звіт надається у вигляді інтерактивних теплових карт. Тепліші кольори на карті позначають територію, яка популярна серед вашої цільової аудиторії найбільше. Крім того, ці дані допомагають під час відкриття нового магазину, щоб оцінити попит на ваші товари та послуги у конкретному районі міста.

Нагадуємо, що Київстар дотримується Законів України «Про інформацію» та «Про захист персональних даних» і не передає та не продає персональні дані абонентів, зокрема записи розмов, тексти SMS/MMS та історію браузера третім особам. Усі аналітичні моделі з використанням Big Data будуються на основі неперсоніфікованих та зашифрованих даних.

 
Інструменти Big Data допомагають прискорювати запуск нових проєктів, залучати клієнтів, оцінювати попит та інтереси цільової аудиторії, поліпшувати якість обслуговування, підвищувати лояльність до бренду. Підприємства, які скористаються перевагами Big Data, опиняться попереду своїх конкурентів у довгостроковій перспективі. Ваші інвестиції у Big Data окупаються, коли ви аналізуєте дані та дієте на їхній основі. Замовляйте консультацію спеціаліста на сайті Київстар, розпочинайте аналізувати дані й збільшувати свій прибуток.

Теги
Підписатись на розсилку