Сучасний світ буквально побудований з даних. Наша робота, розваги, спілкування – всі ці сторони життя сьогодні так чи інакше пов’язані з обробкою великих обсягів інформації. Тож Big Data – це вже не просто модний термін. Правильне застосування технологій обробки великих даних може стати ключовим фактором успіху для будь-якого бізнесу.
У цьому матеріалі ми розглянемо важливість та переваги корпоративних інструментів Data Science. Опишемо шляхи впровадження та сценарії застосування Big Data для збільшення ефективності бізнесу.
Що таке Big Data?
Винайдення терміну Big Data пов’язують з журналом Nature та його головним редактором Кліффордом Лінчем. У 2008 вийшов спеціальний випуск Nature, присвячений дослідженню вибухового зростання обсягів даних у сучасному світі та проблемам їх обробки. Лінч у своїй статті визначав три основні характеристики Big Data:
-
обсяг (volume) – великі дані вимірюються терабайтами, петабайтами та ексабайтами;
-
швидкість (velocity) – дані продукуються та генеруються дуже швидко, і потребують відповідних темпів обробки;
-
різноманітність (variety) – дані надходять із найрізноманітніших джерел, у різних формах і форматах.
Спочатку термін Big Data розглядався як академічний, але його швидко підхопили у ділових колах. Вже у 2011 році поняття фігурувало в бізнес-стратегіях таких велетнів як IBM, Oracle та Microsoft.
Сьогодні підходи та інструменти Big Data стали невід’ємною частиною бізнесу у багатьох індустріях: від IT та eCommerce, до виробництва та логістики.
Аналіз великих даних передбачає використання алгоритмів, засобів машинного навчання та інструментів статистичного аналізу для збору, структурування, обробки та візуалізації даних, що генеруються чи акумулюються компанією. Так бізнес отримує змогу здобути цінні знання та інсайти з величезних й хаотичних обсягів інформації.
Важливість аналізу великих даних для бізнесу
Чому сучасний бізнес не може ігнорувати тренди Big Data? Тому що належна увага до обробки даних дозволяє вирішувати ключові завдання, актуальні в будь-яких галузях та індустріях. Назвімо їх.
Розуміння клієнтів
Методи Big Data дозволяють збирати та обробляти величезні масиви даних про клієнтів: їх демографічні параметри, потреби, уподобання, поведінку тощо. Це знання допомагає компаніям краще розуміти своїх клієнтів і пропонувати їм найрелевантніші товари, послуги та сервіси.
Вдосконалення бізнес-процесів
Засоби аналізу даних дозволяють здійснювати по-справжньому глибокий аналіз процесів та операцій бізнесу, аби визначити його слабкі місця, фактори неефективності, причини тих чи інших невдач, а також зони розвитку й зростання. Потреба в оптимізації є одним з головних драйверів впровадження Big Data для ефективності бізнесу.
Покращення якості ухвалення рішень
Big Data дає змогу ухвалювати рішення не на основі інтуїції, традиції чи досвіду, а на базі актуальної інформації та точних, підкріплених даними знань. Відтак керівники та менеджери компанії можуть ухвалювати більш якісні та своєчасні рішення, тверезо оцінювати ризики та прогнозувати результати своїх дій.
Розвиток нових продуктів та послуг
Інструменти Big Data допомагають аналізувати, оцінювати та прогнозувати ринкові тренди, співставляти їх з очікуваннями клієнтів та пропозиціями компанії. Відтак бізнес отримує змогу будувати ефективну стратегію розвитку, створювати релевантні і затребувані продукти, що відповідають ситуації на ринку.
Якщо сумувати усі ці завдання, то використання великих даних для ефективності бізнесу надає імпульс до підвищення конкурентоздатності. Компанії, що використовують Big Data, отримують суттєві переваги над тими, хто працює по-старому.
Як покращити ефективність бізнесу за допомогою Big Data
Практичні способи використання інструментів Big Data можуть суттєво відрізнятися у різних галузях, і навіть в різних компаніях. Адже кожен бізнес з часом формує власний підхід до збору та обробки даних. Та ми все ж спробуємо виділити найбільш загальні та універсальні сценарії.
Big Data у маркетингу
Методи Big Data заклали основу для систем персоналізації, що сьогодні широко застосовуються практично у будь-якому диджитал-бізнесі. Facebook персоналізує для нас стрічку, Netflix – персоналізує контент, Google – таргетує рекламу тощо. Ефективна сегментація аудиторії та персоналізація маркетингу на основі даних завжди веде до залучення якісних лідів, покращення поведінкової статистики та підвищення CTR.
Big Data для сервісу та продажів
Технології обробки великих даних допомагають бізнесу підвищувати свої продажі. Досягти цього можна через якісну ідентифікацію потенційних клієнтів, що з найбільшою імовірністю здійснять покупку. Такій аудиторії можна робити персоналізовані пропозиції. Еталонний приклад тут демонструє Amazon, що формує пропозицію товарів та сервісів для користувача з урахуванням поведінкових факторів, історії пошуку тощо. Так Big Data допомагає залучати нових покупців у eCommerce, утримувати вже наявних користувачів та збільшувати середній чек.
Big Data в логістиці та виробництві
Учасники ланцюжків постачання також використовують великі дані для збільшення ефективності бізнесу. Зокрема, аналіз Big Data для оптимізації використання складських площ, маршрутів та завантаження транспорту дозволяє скоротити логістичні витрати на 15-25%. Подібного результату домоглась Walmart, оптимізуючи за допомогою диджиталу свої ланцюжки постачання.
Аналогічну роль Big Data відіграє у виробництві. Аналіз процесів на виробничих лініях дозволяє визначити фактори неефективності та підвищити продуктивність. Аналітика даних з промислових сенсорів IoT та машин водночас дозволяє налагодити предиктивне техобслуговування, аби гарантувати працездатність виробничих активів і скоротити витрати.
Big Data для безпеки та управління ризиками
Інструменти обробки великих даних допомагають компаніям прогнозувати економічні показники та ринкові тренди, якісно керувати своїми інвестиціями, ефективно оцінювати ризики та керувати ними. Підходи Big Data лежать в основі сучасних систем фрод-моніторингу та кібербезпеки. Вони дозволяють в режимі реального часу аналізувати транзакції та дії користувачів, фільтрувати мережевий трафік та обробляти будь-які інші дані задля виявлення аномалій чи підозрілої поведінки.
Відтак Big Data допомагає бізнесу зберігати конкурентоздатність: вести ефективне прогнозування, робити клієнтам найкращі пропозиції, надавати найкращий сервіс, скорочувати видатки, захищати свої активи та репутацію. Врешті правильна робота з даними допомагає заробляти більше.
Переваги кастомного Big Data рішення для бізнесу
Загалом існує два шляхи застосування Big Data у бізнесі: використання рішень аналітики даних від вендорів (Microsoft, Oracle, Amazon тощо), або розробка індивідуального рішення. Існує стереотип, що перший шлях найпростіший та найдешевший. Адже бізнес одразу отримує готову платформу, а вендор бере на себе усі клопоти з її розвитку та підтримки.
Однак на практиці усе далеко не так просто. Впровадження готової платформи у великій компанії може потребувати величезних витрат часу та коштів. При тому бізнесу доводиться змиритися з обмеженнями та компромісами використання чужого продукту. Він також потрапляє в залежність від технологій та рішень вендора ПЗ.
Альтернативою пакетним рішенням є створення кастомної платформи Big Data. Такі продукти розробляються індивідуально, під потреби окремого бізнесу. Вони надають низку переваг:
Гнучкість
Кастомне рішення розробляється під потреби та запити окремого бізнесу, який виступає замовником платформи. Відтак готовий продукт буде ідеально підлаштований під бізнес-процеси окремої компанії та її користувачів, в його архітектурі можна врахувати можливості легкого налаштування функціонала та інтерфейсу.
Масштабованість
У кастомному софті можна закласти можливості вільного масштабування процесів обробки даних та функціоналу відповідно до потреб бізнесу. У пакетному софті та хмарних сервісах можливості масштабування часто суттєво обмежені. Як варіант, вендор може прив’язати ці можливості до монетизації ПЗ, тож подальше масштабування вимагатиме додаткових витрат.
Простота інтеграцій
У кастомному софті можна передбачити можливості легкої інтеграції з будь-якими цифровими інструментами, платформами та системами. Це особливо важливо для бізнесів, що спираються на моральну застарілу цифрову legacy-інфраструктуру. Інтеграція сучасних пакетних платформ з такими системами може становити суттєву проблему.
Безпека
Індивідуальна розробка надає власнику платформи можливості повного контролю над критично важливою інформацією. Він може організувати зберігання та захист своїх чутливих даних так, як вважатиме за потрібне. При використанні пакетних рішень бізнес фактично не може вплинути на політику захисту даних. Він також стає більш вразливим до кібератак через ланцюжок постачання ПЗ.
Фінансова ефективність
У сучасних реаліях кастомна розробка рішень Big Data та впровадження в бізнес готового рішення від вендора потребують приблизно співставних витрат часу та коштів. При тому бізнес з власним софтом звільняється від подальших витрат на передплату або ліцензії вендора. Йому потрібні лише декілька фахівців для підтримки власної платформи.
Звісно, у пакетних рішень є свої переваги: вони дозволяють компанії отримати широкий базовий функціонал та перекласти відповідальність за розвиток платформи на постачальника софту. Однак наш досвід показав, що саме кастомна розробка дозволяє максимально ефективно та безпечно застосовувати великі дані для росту ефективності бізнесу в тривалій перспективі.
Розробка рішень Big Data з WEZOM
Ми чудово розуміємо, як аналізувати великі дані для росту бізнесу, адже вже майже чверть століття розробляємо диджитал-рішення для корпоративних клієнтів у таких індустріях як виробництво, логістика, eCommerce, нерухомість, медицина тощо. Наші рішення – це софт індивідуальної розробки, мобільні та веб-додатки будь-якої складності тощо.
Технічні команди WEZOM уважно слідкують за новітніми трендами розвитку диджиталу: штучний інтелект, Data Science, Big Data, інтернет речей тощо. Тож ми завжди можемо запропонувати нашим клієнтам практичні шляхи застосування надсучасних технологій, що дозволяють випередити конкурентів.
Робота з Big Data потребує навичок програмування, знання інструментів машинного навчання та баз даних, володіння методами статистики, візуалізації даних та дата-майнінгу. З іншого боку, застосування Big Data в корпоративному сегменті потребує навичок бізнес-аналітики та розуміння галузевої специфіки бізнесу, для якої створюється продукт.
Усі ці навички, знання та досвід є в нашої команди. Тож якщо ви шукаєте можливостей обробки великих даних для вашої компанії, то опинилися на правильній сторінці. Звертайтеся по консультацію до наших фахівців просто зараз.
Висновки
Поняття Big Data об’єднує методи та технології обробки масивів даних, що характеризуються величезними обсягами, високою швидкістю надходження та різноманітністю. Йдеться про ексабайти неструктурованої інформації, що продукуються в реальному часі та можуть містити дані різноманітного змісту та форматів.
У світі смартфонів та інтернету речей Big Data стає одним з визначальних напрямків диджиталу. Сьогодні ефективність практично будь-якого процесу залежить від успішної обробки даних – або напряму, або опосередковано. Зокрема, обробка великих даних дозволяє бізнесам вдосконалювати свої операції, досліджувати ринок, персоналізовувати товари та послуги під споживачів, скорочувати видатки, керувати ризиками тощо.
Як ефективно обробляти великі дані для ефективності бізнесу? У будь-якої компанії є два шляхи у Big Data: впровадження пакетної/хмарної платформи від вендора, або індивідуальна розробка власного рішення. Як показав наш 25-річний досвід на ринку, найбільші переваги в довгостроковій перспективі відкриває саме індивідуальна розробка. Першим кроком до неї може стати пошук рідкісних фахівців, або консультація з досвідченою IT-командою.
FAQ
Що таке Big Data?
Термін Big Data об’єднує технології збору та обробки великих масивів даних, що характеризуються високою швидкістю надходження та різноманітністю. Такі дані можуть застосовуватись у проєктах машинного навчання, прогнозного моделювання та інших передових методах аналітики.
Що таке Big Data рішення?
Це практичні інструменти на основі Big Data, створені для вирішення завдань у певних галузях. До рішень Big Data можна віднести ПЗ з потужним функціоналом аналітики даних, хмарні платформи гіперскейлерів, деякі системи машинного навчання та штучного інтелекту. Як приклад, рішенням Big Data може вважатися софт для предиктивної техпідтримки виробничого обладнання, який отримує дані про роботу пристроїв від сенсорів IoT.
Які переваги мають кастомні рішення Big Data?
Кастомна розробка платформи Big Data надає бізнесу гнучкість та свободу масштабування, яку не можуть надати пакетні рішення. Бізнес може реалізувати у власній платформі будь-які інтеграції та функціонал, він також зберігає повний контроль над своїми даними та може налагодити їх захист на свій розсуд. Нарешті, індивідуальна розробка звільняє бізнес від витрат на тарифи або ліцензії вендора ПЗ.
