На сайті здiйснюються технічні роботи, у зв'язку з чим можливе некоректне відображення статей. Просимо вибачити за тимчасові незручності.

Нехай буде з тобою BIG DATA!

Исследование американской компании Gartner показало, что 73% компаний-респондентов готовы инвестировать – или уже это делают – в развитие данной сферы в течение следующих 24 месяцев.

Як великі дані допомагають компаніям розвиватися.

Big data для компаній – відмінний спосіб реалізувати свої амбіції по зміні конкурентного середовища. Завдяки широкому поширенню смартфонів, додатків і електронної комерції збирати і аналізувати дані стало простіше. Big data допомагає зрозуміти, як і які інструменти використовувати в роботі з клієнтами, щоб збільшити прибуток, прискорити час виходу на ринок, оптимізувати свою робочу силу або реалізувати інші операційні поліпшення.

Дослідження американської компанії Gartner показало, що 73% компаній-респондентів готові інвестувати – чи вже це роблять – в розвиток даної сфери протягом наступних 24 місяців.

Поліпшення відгуку на запити клієнтів і підвищення ефективності бізнес-процесів – ось ті пріоритети, які і штовхають компанії розвивати big data. Адже якщо організація ігнорує отримані дані про своїх існуючих і потенційних клієнтів, вони можуть піти до більш гнучких і підкованим конкурентам. Ось кілька прикладів того, як компанії зробили ставку на big data і не програли.
Впровадження нових продуктів
Аналіз даних допомагає прискорити впровадження нових продуктів або послуг. Наприклад, виробники ліків використовували клінічне моделювання, щоб скоротити витрати на пацієнтів, які беруть участь у випробуваннях. Моделювання клінічних випробувань, збройне силами хмари і великих обсягів даних, може стати більш швидким і ефективним.
Компанія Bristol-Myers Squibb, яка входить в топ-20 світової фармацевтики, скоротила час проведення клінічних випробувань на 98% за рахунок переміщення даних досліджень з внутрішньої мережі в хмару.

Оскільки дані клінічних випробувань – досить чутлива інформація, Bristol-Myers Squibb налаштував спеціальний зашифровані VPN-тунель до приватного закритому хмарі. Це допомогло убезпечити дані, які там зберігаються, від зовнішнього посягання. Завдяки виходу в хмару компанія змогла оптимізувати рівні доз. У свою чергу, ліки стали більш безпечними, а їх тестування вимагає менше зразків крові пацієнтів.

До роботи в хмарі було потрібно близько 60 годин, щоб обробити дані одного експерименту. Тепер же близько 2 тис. Різних процесів займають трохи більше години. Крім того, завдяки переїзду і більш швидкій обробці розширеного масиву даних Bristol-Myers Squibb зумів скоротити кількість клінічних випробовуваних в педіатричному дослідженні з 60 до 40, а тривалість – більш ніж на рік.

Оптимізація людських ресурсів та кліентооборота

Деякі HR-відділи використовують аналітику big data, щоб скоротити витрати на пошук нових співробітників і ефективно вирішувати питання управління персоналом. Аналіз даних дозволяє підбирати співробітників, які краще підходять компанії, знизити плинність кадрів, зрозуміти навички і висновок наявних трудових ресурсів.
Наприклад, впровадження збору та аналізу інформації в Hewlett-Packard допомогло знизити плинність персоналу. Так, частина співробітників була визначена як «група ризику». Через рік 75% з тих, хто потрапив в групу, звільнилися.
А Xerox використовував дані для зниження «вигорання» персоналу в своїх центрах обробки викликів на 20%. Завдяки збору та обробки дзвінків в компанії зрозуміли, що викликає плинність співробітників, і поліпшили способи їх взаємодії.

11_2
Big data корисні також при виявленні ризикованих клієнтів, контроль постачальників, припиненні шахрайства. За допомогою аналізу періодичної звітності і отриманих в процесі збору даних легше виявити витік джерел доходів, а також знайти нову, більш ефективну бізнес-модель для компанії.

Найважливіше – погода

Партнерство The Weather Company і IBM дозволить компаніям краще управляти впливом погодних умов на ефективність бізнесу. За даними The Weather Company, економічний ефект погоди становить $ 500 млрд щорічно тільки в США.

11_1
Дані про погоду в даний час збираються c більш ніж 100 тис. Погодних датчиків і повітряних суден, а також мільйонів смартфонів, будівель і транспортних засобів. Ця інформація в поєднанні з даними з інших джерел створюють 2,2 млрд унікальних точок прогнозу. Роздрібні продавці зможуть використовувати дані для коригування часу роботи і ланцюжки поставок. Енергетичні компанії – поліпшити постачання і прогнозування попиту. Страхові компанії – попередити страхувальників про суворих погодних умовах, і вони можуть звести до мінімуму ймовірність пошкодження автомобіля в разі граду.

Маркетинг

За даними Асоціації прямого маркетингу, середній показник використання купона на знижку клієнтами становить 3,7%. А тепер уявіть, що в продуктових магазинах мережі Kroger купони використовують близько 70%. Kroger має програму лояльності №1 в продуктовій промисловості США. Показники вражають. Більше 90% її клієнтів використовують карту лояльності під час покупки продуктів. Є багато факторів, які поліпшили фінансові показники Kroger. По крайней мере, зростання компанії протягом 11 років поспіль був багато в чому обумовлений дією ефективної програми лояльності.
Однак мережеві магазини все більше приділяють уваги точкового маркетингу, який простіше впроваджувати за допомогою дослідження даних. Наприклад, аналітик компанії Target Ендрю Пол розробив систему прогнозування вагітності (pregnancy prediction system). Супермаркет може дізнатися, що клієнтка чекає дитину, завдяки зміні характеру покупок.
Одна жінка поскаржилася на Target за те, що вони надсилали її дочки рекламу товарів для майбутніх мам. Мережа вибачилася, але через півроку скаржниця сама прийшла і сказала, що ті мали рацію, оскільки вона багато чого не знала про доньку.

Управління ризиками

Тепер, коли датчики вбудовуються в майже все, компанії використовують отримані дані для визначення терміну техобслуговування літаків, поїздів, автомобілів і навіть побутової техніки. В ідеалі – визначити момент до того, як проблема виникла, зрозуміти її причину і як її вирішити.
Машинобудівники Pratt & Whitney, підрозділ United Technologies Corp., намагаються зменшити незаплановане техобслуговування авіаційних двигунів. Системи контролю в їх двигунах нового покоління збирають близько 5 тис. Показників одночасно. Для порівняння – в двигунах, які використовуються зараз, можна отримати тільки 100 показників. Використовуючи отримані дані, Pratt & Whitney і її партнер IBM намагаються створити модель попереджувального обслуговування.

01.08.2016
Що нового
Популярне