Как правильное использование Big Data улучшает эффективность бизнеса

Современный мир буквально состоит из данных. Наша работа, развлечения, общение – все эти стороны жизни сегодня так или иначе связаны с обработкой больших объемов информации. Так что Big Data – это уже не просто модный термин. Правильное применение технологий обработки больших данных может стать ключевым фактором успеха для любого бизнеса.

В этом материале мы рассмотрим значимость и преимущества корпоративных инструментов Data Science. Опишем пути внедрения и сценарии применения Big Data для повышения эффективности бизнеса.

Что такое Big Data?

Изобретение термина Big Data связывают с журналом Nature и его главным редактором Клиффордом Линчем. В 2008 году вышел специальный выпуск Nature, посвященный исследованию взрывного роста объемов данных в современном мире и проблемам их обработки. Линч в своей статье определял три основных характеристики Big Data:

• объем (volume) – обширные данные измеряются терабайтами, петабайтами и эксабайтами;

• скорость(velocity) – данные производятся и генерируются очень быстро, а также требуют соответствующих темпов обработки;

• разнообразие (разнообразие) – данные поступают из самых разных источников, в разных формах и форматах.

Первоначально термин Big Data рассматривался как академический, но его быстро подхватили в деловых кругах. Уже в 2011 году понятие фигурировало в бизнес-стратегиях таких великанов как IBM, Oracle и Microsoft.

Сегодня подходы и инструменты Big Data стали неотъемлемой частью бизнеса во многих индустриях: от IT и eCommerce до производства и логистики.

Анализ больших данных предусматривает использование алгоритмов, средств машинного обучения и инструментов статистического анализа для сбора, структурирования, обработки и визуализации генерируемых или аккумулируемых компанией данных. Так бизнес получает возможность получить ценные знания из огромных и хаотичных объемов информации.

Важность анализа больших данных для бизнеса

Почему современный бизнес не может игнорировать тренды Big Data? Дело в том, что должное внимание к обработке данных позволяет решать ключевые задачи, актуальные в любых отраслях и индустриях. Назовем их.

Понимание клиентов

Методы Big Data позволяют собирать и обрабатывать огромные массивы данных о клиентах: их демографические параметры, потребности, предпочтения, поведение и т.д. Это знание помогает компаниям лучше понимать своих клиентов и предлагать им самые релевантные товары, услуги и услуги.

Совершенствование бизнес-процессов

Средства анализа данных позволяют осуществлять по-настоящему глубокий анализ процессов и бизнес-операций, чтобы определить его слабые места, факторы неэффективности, причины тех или иных неудач, а также зоны развития и роста. Потребность в оптимизации является одним из основных драйверов применения Big Data для эффективности бизнеса.

Улучшение качества принятия решений

Big Data позволяет принимать решения не на основе интуиции, традиции или опыта, а на базе актуальной информации и точных, подкрепленных данными знаний. Следовательно, руководители и менеджеры компании могут принимать более качественные и своевременные решения, трезво оценивать риски и прогнозировать результаты своих действий.

Развитие новых продуктов и услуг

Инструменты Big Data помогают анализировать, оценивать и прогнозировать рыночные тренды, сопоставлять их с ожиданиями клиентов и предложениями компании. Как итог, бизнес получает возможность строить эффективную стратегию развития, создавать релевантные и востребованные продукты, соответствующие ситуации на рынке.

Если суммировать все эти задачи, то использование больших данных для эффективности бизнеса придает импульс роста конкурентоспособности. Компании, использующие Big Data, получают существенные преимущества над теми, кто работает по старинке.

Как улучшить эффективность бизнеса с помощью Big Data

Практические способы применения инструментов Big Data могут существенно отличаться в разных отраслях, и даже в разных компаниях. Ведь каждый бизнес со временем формирует свой подход к сбору и обработке данных. Но мы все же попытаемся выделить самые общие и универсальные сценарии.

Большие данные в маркетинге

Методы Big Data заложили основу для систем персонализации, которые сегодня широко используются практически в любом диджитал-бизнесе. Facebook персонализирует для нас ленту, Netflix – персонализирует контент, Google – таргетирует рекламу и т.д. Эффективная сегментация аудитории и персонализация маркетинга на основе данных всегда ведут к привлечению качественных лидов, улучшению поведенческой статистики и повышению CTR.

Big Data для сервиса и продаж

Технологии обработки больших данных помогают бизнесу повышать свои продажи. Достичь этого можно через качественную идентификацию потенциальных клиентов, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку. Такой аудитории можно делать персонализированные предложения. Эталонный пример здесь демонстрирует Amazon, формирующий предложения товаров и сервисов для пользователя с учетом поведенческих факторов, истории поиска и т.п. Так Big Data помогает привлекать новых покупателей в eCommerce, удерживать уже имеющихся пользователей и увеличивать средний чек.

Big Data в логистике и производстве

Участники цепочек поставок также используют большие данные для увеличения эффективности бизнеса. В частности, анализ Big Data для оптимизации использования складских площадей, маршрутов и погрузки транспорта позволяет сократить логистические затраты на 15-25%. Подобного результата добилась Walmart, оптимизируя с помощью диджитала свои цепочки снабжения. 

Аналогичную роль Big Data играет в производстве. Анализ процессов на производственных линиях позволяет определить факторы неэффективности и повысить производительность. Аналитика данных промышленных сенсоров IoT в то же время позволяет наладить предиктивное техобслуживание, чтобы гарантировать работоспособность производственных активов и сократить затраты.

Big Data для безопасности и управления рисками

Инструменты обработки больших данных помогают компаниям прогнозировать экономические показатели и рыночные тренды, качественно управлять своими инвестициями, эффективно оценивать риски и управлять ими. Подходы Big Data лежат в основе современных систем фрод-мониторинга и кибербезопасности. Они позволяют в режиме реального времени анализировать транзакции и действия пользователей, фильтровать сетевой трафик и обрабатывать любые другие данные для выявления аномалий или подозрительного поведения.

Как итог, Big Data помогает бизнесу сохранять конкурентоспособность: вести эффективное прогнозирование, делать клиентам самые лучшие предложения, предоставлять наилучший сервис, сокращать расходы, защищать свои активы и репутацию. Другими словами, правильная работа с данными помогает зарабатывать больше.

Преимущества кастомного Big Data решения для бизнеса

В целом существует два пути применения Big Data в бизнесе: использование решений аналитики данных от вендоров (Microsoft, Oracle, Amazon и т.п.), или разработка индивидуального решения. Существует стереотип, что первый путь наиболее простой и дешевый. Ведь бизнес сразу получает готовую платформу, а вендор берет на себя все хлопоты по ее развитию и поддержке.

Однако на практике все далеко не так просто. Внедрение готовой платформы в крупной компании может потребовать огромных затрат времени и средств. При этом бизнесу приходится смириться с ограничениями и компромиссами использования чужого продукта. Он также попадает в зависимость от технологий и решений вендора ПО.

Альтернативой пакетного решения является создание кастомной платформы Big Data. Такие продукты разрабатываются индивидуально, под нужды отдельного бизнеса. Они предоставляют ряд преимуществ:

Гибкость

Кастомное решение разрабатывается под потребности и запросы отдельного бизнеса, выступающего заказчиком платформы. Следовательно, готовый продукт будет идеально подстроен под бизнес-процессы отдельной компании и ее пользователей, в его архитектуре можно учесть возможности легкой настройки функционала и интерфейса.

Масштабируемость

В кастомном софте можно заложить возможность свободного масштабирования процессов обработки данных и функционала под потребности бизнеса. В пакетном софте и облачных сервисах возможности масштабирования зачастую существенно ограничены. Как вариант, вендор может привязать эти возможности к монетизации ПО поэтому дальнейшее масштабирование потребует дополнительных затрат.

Простота интеграций

В кастомном софте можно предусмотреть возможность легкой интеграции с любыми цифровыми инструментами, платформами и системами. Это особенно важно для бизнесов, опирающихся на моральную устаревшую цифровую legacy-инфраструктуру. Интеграция современных пакетных платформ с такими системами может представлять существенную проблему.

Безопасность

Индивидуальная разработка дает владельцу платформы возможности полного контроля над критически важной информацией. Он может организовать хранение и защиту своих чувствительных данных так, как сочтет нужным. При использовании пакетных решений бизнес практически не может повлиять на политику защиты данных. Он также становится более уязвимым к кибератакам через цепочку поставки ПО.

Финансовая эффективность

В современных реалиях кастомная разработка решений Big Data и внедрение в бизнес готового решения от вендора требуют примерно сопоставимых затрат времени и средств. При этом бизнес с собственным софтом освобождается от дальнейших расходов на подписку или лицензии вендора. Ему понадобятся лишь несколько специалистов для поддержки собственной платформы.

Конечно, пакетные решения имеют свои преимущества: они позволяют компании получить широкий базовый функционал и переложить ответственность за развитие платформы на поставщика софта. Однако наш опыт показал, что именно кастомная разработка позволяет максимально эффективно и безопасно применять большие данные для роста эффективности бизнеса в длительной перспективе.

Разработка решений Big Data с WEZOM

Мы прекрасно понимаем, как анализировать большие данные для роста бизнеса, ведь почти четверть века разрабатываем диджитал-решения для корпоративных клиентов в таких индустриях как производство, логистика, eCommerce, недвижимость, медицина и т.д. Наши решения – это софт индивидуальной разработки, мобильные и веб-приложения любой сложности.

Технические команды WEZOM внимательно следят за новейшими трендами развития диджитала: искусственный интеллект, Data Science, Big Data, интернет вещей и т.д. Мы всегда можем предложить нашим клиентам практические пути применения сверхсовременных технологий, которые позволяют опередить конкурентов.

Работа с Big Data требует навыков программирования, знаний инструментов машинного обучения и баз данных, владения методами статистики, визуализации данных и дата-майнинга. С другой стороны, применение Big Data в корпоративном сегменте требует навыков бизнес-аналитики и понимании отраслевой специфики бизнеса, для которой создается продукт.

Все эти навыки, знания и опыт есть у нашей команды. Так что если вы рассматриваете возможности Big Data для вашей компании, то оказались на правильной странице. Обращайтесь за консультацией к нашим специалистам прямо сейчас.

Выводы

Понятие Big Data объединяет методы и технологии обработки массивов данных, которые отличаются огромными объемами, высокой скоростью поступления и разнообразием. Речь идет об эксабайтах неструктурированной информации, которые генерируются в реальном времени и могут содержать данные различного содержания и форматов.

В мире смартфонов и интернета вещей Big Data становится одним из определяющих направлений диджитала. Сегодня эффективность практически любого процесса зависит от успешной обработки данных – либо напрямую, либо косвенно. В частности, обработка больших данных позволяет бизнесам усовершенствовать свои операции, исследовать рынок, персонализировать товары и услуги под потребителей, сокращать расходы, управлять рисками и т.д.

Как эффективно обрабатывать большие данные для эффективности бизнеса? У любой компании есть два пути в Big Data: внедрение пакетной/облачной платформы от вендора или индивидуальная разработка собственного решения. Как показал наш 25-летний опыт на рынке, наибольшие преимущества в долгосрочной перспективе открывает именно индивидуальная разработка. Первым шагом к ней может стать поиск редких специалистов или консультация с опытной IT-командой.

FAQ

Что такое Big Data?

Концепция Big Data объединяет технологии сбора и обработки больших массивов данных, характеризующихся высокой скоростью поступления и разнообразием. Такие данные могут применяться в проектах машинного обучения, прогностического моделирования и других передовых методов аналитики.

Что такое Big Data решения?

Это практические инструменты на основе Big Data, предназначенные для решения задач в определенных областях. К решениям Big Data можно отнести по ПО с мощным функционалом аналитики данных, облачные платформы гиперскейлеров, некоторые системы машинного обучения и искусственного интеллекта. Как пример, решением Big Data может считаться софт для предиктивной техподдержки производственного оборудования, получающий данные о работе устройств от сенсоров IoT.

Какими преимуществами обладают кастомные решения Big Data?

Кастомная разработка платформы Big Data придает бизнесу гибкость и свободу масштабирования, которую не могут предоставить пакетные решения. Бизнес может реализовать в собственной платформе любые интеграции и функционал, он также сохраняет полный контроль над своими данными и может обеспечить их безопасность по своему усмотрению. Наконец индивидуальная разработка освобождает бизнес от расходов на тарифы или лицензии вендора ПО.