Big Data для бизнеса: как технологии Больших данных помогают развиваться

Big Data для бизнеса: как технологии Больших данных помогают развиваться, автор Big Data для бизнеса: как технологии Больших данных помогают развиваться | Kyivstar Business Hub, изображение №1
Big Data для бизнеса: как технологии Больших данных помогают развиваться
19 мая 2021

Развитие цифровых технологий и рост конкуренции подстегнули интерес бизнеса к сфере аналитики Больших данных. С их помощью компании могут оптимизировать продажи и логистику, грамотно построить коммуникацию с клиентами, лучше узнать целевую аудиторию, разработать наиболее привлекательные предложения и, как следствие, увеличить прибыль. Рассказываем, что такое технологии Big Data, и как они помогают предприятиям и организациям развиваться.

Содержание

  1. Big Data: краткий ликбез
  2. Зачем анализ Big Data нужен бизнесу
  3. Як працює Big Data в бізнесі
  4. Как работает Big Data в бизнесе
  5. Популярные вопросы

Big Data: краткий ликбез

Big Data (или Большие данные) — это термин, обозначающий громадный массив структурированной и неструктурированной информации, а также методы ее обработки и анализа.

Пользователи регулярно генерируют огромные объемы данных, просто открывая приложения, используя поиск Google или совершая покупки в интернете. Но Большие данные невозможно обработать или проанализировать при помощи традиционных методов аналитики. В таком случае на помощь приходят технологии Big Data от Киевстар.

К Big Data относятся только те данные, которые обладают признаками так называемых «трех V»:

  • Volume — большой физический объем информации. Для хранения данных используют огромные кластеры объединенных компьютеров.
  • Velocity — высокая скорость обновления данных, что требует их быстрой обработки.
  • Variety — разнообразие типов информации.

Классическими источниками Big Data называют:

  • Internet — онлайн-СМИ, социальные сети, сайты, блоги, форумы;
  • корпоративная информация — базы данных, архивы, транзакции;
  • показания считывающих устройств — датчики сотовой связи, метеорологические зонды, спутники и т.д.

Инструменты Big Data analytics позволяют обработать всю доступную информацию в исходном виде за один раз. Традиционная обработка же требует предварительной сортировки и постепенного анализа небольших пакетов данных. К тому же анализ Больших данных происходит в реальном времени, а при традиционном подходе данные собирают, редактируют, хранят определенное время и только после этого анализируют.

Зачем анализ Big Data нужен бизнесу

Интерес бизнеса к Большим данным объясняется выгодой, которую компании могут получить. К примеру, в 2014 году руководство корпорации Caterpillar призналось, что ее дистрибьюторы ежегодно упускали прибыль в размере около $9–18 млрд из-за того, что не внедряли технологии обработки Больших данных.

Big Data открывает новые возможности для развития бизнеса:

  • упрощает планирование и прогнозирование;
  • ускоряет запуск новых проектов, которые с высокой вероятностью станут востребованными;
  • позволяет составить точные портреты клиентов;
  • упрощает поиск и привлечение целевой аудитории;
  • оптимизирует взаимодействие с клиентами и партнерами;
  • способствует улучшению обслуживания клиентов, что в свою очередь повышает их лояльность и ускоряет рост продаж.

Использование технологий Big Data актуально для любой компании, которая стремится улучшить свои бизнес-процессы и увеличить прибыль.

Как работает Big Data в бизнесе

Мобильные операторы все больше становятся похожими на IT-компании. Чтобы конкурировать на рынке, уже недостаточно предоставлять только услуги связи. Многие операторы предлагают инструменты и услуги для бизнеса: для оптимизации рабочих процессов, коммуникации с потенциальными клиентами или увеличения продаж.

Например, в 2019 году Киевстар запустил новый продукт — ADWISOR. Эта автоматизированная платформа дает возможность предпринимателям самостоятельно воспользоваться таргетированной рассылкой с фильтрами Big Data.

Для решения бизнес-задач национальный мобильный оператор предлагает эффективные инструменты, проверенные на конкретных кейсах.

  • Портрет клиента. Помогает узнать характерные черты целевой аудитории и создать профиль идеального клиента. Полученные данные помогают настроить таргетинг, персонализировать коммуникацию, создавать более релевантные предложения и продукты.
  • Look-alike аудитория («поиск похожих»). Дает возможность по ряду критериев найти потенциальных клиентов, похожих на существующих потребителей, которым будет интересен продукт или услуга.
  • Таргетированная коммуникация. Представляет собой нацеленную на определенный сегмент рассылку сообщений. Метод помогает донести информацию о продукте или услуге заинтересованным людям.
  • Heatmap (тепловые карты) и геоаналитика. Позволяет подобрать оптимальную локацию размещения точек продажи, отделений, терминалов, рекламных баннеров и пр.
  • Скоринг. Дает возможность определить надежных клиентов или потенциальных кредитных мошенников.

Способ и метод применения зависит от особенностей отрасли бизнеса. Например, для банковских организаций подходит метод разработки скоринговых моделей и создания тепловых карт. Для ритейла — сегментация потребителей, анализ определенных целевых сегментов и поиск интересных предложений новым клиентам.

Решения Big Data работают для любого бизнеса. Главное — индивидуальный подход и приобщение к процессу компетентных специалистов.

Будущее бизнеса с технологиями Big Data

В эпоху социальных сетей и цифровых технологий объем генерируемой информации увеличивается в геометрической прогрессии. Ежедневно люди делятся привычками, увлечениями, ценностями — огромными массивами данных, которых становится все больше. Big Data — это гигантское количество информации, которая создана людьми или системами и пригодна для дальнейшего анализа.

Согласно отчету Big Data Analytics Industry Report 2020, во всем мире рынок аналитики больших данных будет расти в среднем на 12,3% в год до 2027 года. Сейчас с Big Data работают в основном крупные предприятия и организации — около 60% рынка. Но по мнению экспертов, сегмент среднего и малого бизнеса в ближайшие годы тоже будет расти, и со временем инструменты Big Data перестанут быть прерогативой больших компаний. Например, уже сегодня в портфеле Киевстар есть и крупные компании, и небольшие бизнесы из сферы ритейла и FMCG, которые заказывали кастомные или автоматизированные решения на основе Больших данных.

Продукты Big Data от Киевстар нужны бизнесу, чтобы прогнозировать поведение клиентов, создавать новые релевантные продукты, увеличивать продажи. Это выгодный вклад в развитие компании, который позволит не только лучше понять целевую аудиторию и повысить прибыльность проекта, но также объективно оценивать перспективы и обгонять конкурентов.

Популярні питання

  1. Какие методы анализа данных предлагает Big Data для бизнеса?

    Big Data для бизнеса предлагают ряд эффективных методов: анализ портрета клиентов, поиск похожей целевой аудитории, составление тепловых карт, таргетированная рассылка сообщений, скоринг.

  2. Стоит ли использовать Big Data в бизнесе?

    Да, стоит. Инструменты Big Data помогут бизнесу развиваться быстрее. На основе анализа больших данных можно определить портрет целевой аудитории, найти лучшее место для открытия торговой точки, увеличить конверсию от продаж и спрогнозировать успешность развития бизнеса в целом.

  3. Можно ли с помощью Big Data определить лучшее месторасположение бизнеса?

    Да, можно. Для этого используется метод Heatmap и геоаналитика. В визуальном редакторе строится тепловая карта клиентов, на которой для наглядности места наибольшего сосредоточения целевой аудитории закрашиваются яркими цветами.