Аналитика больших данных — для больших результатов бизнеса

«Большие данные» и их анализ — явление не новое. Многие компании собирают, хранят и подвергают аналитике огромные массивы информации.

Что такое большие данные

«Большие данные» и их анализ — явление не новое. Многие компании собирают, хранят и подвергают аналитике огромные массивы информации. С развитием технологий и глобализацией такие данные становятся все разнообразнее: их получают из опросов, социальных медиа, бизнес операций и многих других источников, и они могут быть как структурированные (статистика), так и неструктурированные — аудио и видео файлы, финансовые транзакции, документы. Однако огромный потенциал больших данных стал очевиден для бизнеса относительно недавно. Многие западные компании, понимая важность анализа всей этой информации, стали искать пути систематизации «разношерстных» данных для того, чтобы связать их в единую систему, установить между ними связи, выстроить иерархию, чтобы в итоге извлечь для себя пользу, которая оказалась просто гигантской.

Большие возможности

Данные, собираемые компаниями, на первый взгляд практически невозможно охватить даже мысленным взором — поток их неиссякаем, и каждый день их становится все больше и больше. Однако, выбрав «правильные» для конкретной цели данные и грамотно проведя их анализ,компании сегодня получают ответы на зачастую наболевшие вопросы — например, касательно рисков, причин отсутствия успеха, снижения затрат, повышения прибыли, оптимизации развития новых продуктов, принятия решений, прогнозирования нежелательного поведения сотрудников и клиентов, выбора маркетинговой стратегии и других аспектов бизнеса. Фрэнк Олхорст (2012) в своей книге «Аналитика больших данных: Трансформируя большие данные в большие деньги» приводит примеры того, как организации успешно используют свои большие данные в своих маркетинговых схемах и для повышения качества услуг. Компания Amazon с помощью анализа больших данных — а именно, поисковых запросов, покупок и других данных о клиенте — создаёт довольно точный «портрет» продукта, который с большой долей вероятности заинтересует конкретного клиента. Facebook, анализируя огромные потоки данных о своих пользователях, выдает на-гора публикации на потенциально интересные темы и предложения добавить в друзья определенных людей. Google использует аналитику больших данных далеко не только для целевой рекламы, но также для прогнозирования использования интернет-трафика и предложения собственных приложений пользователям.

Удивительным образом, большие данные стали полезными во всех сферах человеческой деятельности — в здравоохранении, образовании, науке. Большой адронный коллайдер в CERN — по сути, тоже генератор больших данных, основываясь на которых, компания определяет результаты экспериментов, применяя сложные алгоритмы и аналитику. Надо ли говорить, что бизнесы — и большие, и малые — также могут с успехом использовать этот принцип себе во благо? Практика показывает, что в целом анализ больших данных положительно влияет на прибыль компании и эффективность бизнеса. Возможности, таящиеся в анализе больших данных — при грамотном подходе, разумеется — практически неиссякаемы!

Чем больше — тем лучше?

С одной стороны, любые данные касательно компании могут нести потенциально полезную информацию. С другой — массивы данных во многих компаниях настолько огромны, что анализировать их все означало бы огромные затраты ресурсов. В интервью McKinsey с шестью топ-менеджерами организаций, лидирующих в своих отраслях, многие подчеркнули то, что количество данных, имеющихся в их распоряжении, как правило, больше, чем они могут обработать для извлечения пользы из такого анализа. Таким образом, есть смысл заранее определить, какие данные имеют наибольшую ценность для конкретных целей бизнеса, и именно их включать в аналитику.

Что дальше?

Эксперты предсказывают, что аналитика больших данных будет только набирать популярность. Уже в 2017 году, по словам Даниэла Ньюмана, аналитика Futurum Research и генерального директора Broadsuite Media Group, использование результатов анализа больших данных «впервые будет являться движущей силой бизнес операций, а не только отражать успехи компании.» Те компании, которые научились эффективно анализировать собираемые ими большие данные — в тренде.