Цифровая эра богата информацией — общий объем данных, создаваемых, собираемых, копируемых и потребляемых во всем мире, в 2020 году достиг исторического максимума в размере 64,2 Зб. Прогнозируется, что к 2025 году данный показатель превысит 180 Зб. Большие данные недаром вызывают интерес у крупных корпораций — предприятия могут интегрировать их в алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы вступать в персонализированную коммуникацию с пользователями. Уже в
Big Data — это...
Концепция больших данных возникла из-за необходимости понимать тенденции, предпочтения и закономерности в огромной базе данных, создаваемой при взаимодействии людей с различными системами и друг с другом. Простыми словами, Big Data — это совокупность всех процессов и инструментов, связанных с использованием больших наборов данных и управлением ими.
В чем привлекательность больших данных для бизнеса?
Большие данные играют значимую роль в понимании сведений о целевой аудитории бизнеса и предпочтениях клиентов. При каждом взаимодействии с технологией, независимо от того, активно оно или пассивно, пользователи создают новую информацию, присущую их личности. Поскольку она собирается с помощью видеокамер, кредитных карт, мобильных телефонов и других точек соприкосновения, информационный профиль ежедневно растет в геометрической прогрессии. При грамотном анализе эти сведения способны объяснить многое о характере, поведении, предпочтениях и событиях в жизни каждого пользователя. Компании могут использовать Big Data для улучшения продуктов, услуг, бизнес-модели и маркетинговых кампаний, тем самым обеспечив высококлассное обслуживание целевых клиентов.
Как именно Big Data меняет бизнес?
Новый уровень бизнес-аналитики. Большие данные расширили возможности бизнес-аналитики (процесса анализа данных, управляемого технологиями) — теперь специалисты могут использовать Big Data как для обзора прошлого, так и для того, чтобы заглянуть в будущее.
С помощью больших данных компании могут добывать огромные объемы информации, в том числе из внешних источников. По мере сбора и анализа Big Data предприятия могут получить более полное представление о собственных рабочих процессах, а также об интересах и поведении своих клиентов. Таким образом, большие данные могут оптимизировать процессы бизнес-аналитики и помочь компаниям удовлетворить потребности своей аудитории.
Совершенствование таргетинга пользователей. Большие данные позволяют анализировать цифровой след пользователя, а затем использовать полученную информацию для создания более целенаправленных и персонализированных рекламных кампаний.
Участие каждого из нас в цифровом ландшафте означает, что большая часть нашего взаимодействия с технологиями — поиск в Интернете, твиты, лайки и комментарии в соцсетях — генерируют информацию, определяющую, какую именно рекламу пользователи видят на различных платформах. Это, в свою очередь, помогает организациям применять правильный способ продвижения для целевых клиентов.
Улучшение обслуживания клиентов. Внедрение технологии, использующей большие данные, означает, что предприятия могут своевременно решать проблемы обслуживания покупателей с помощью таких инструментов, как чат-боты (системы искусственного интеллекта, с которыми мы привыкли взаимодействовать посредством виртуальных разговоров, например, в окне чата при посещении магазина). Сочетание искусственного интеллекта и больших данных может позволить современным чат-ботам и командам по обслуживанию клиентов узнавать об их прошлом опыте взаимодействия. Таким образом, собирая данные о поведении пользователей, предприятия узнают, что нужно покупателю, еще до того, как он запросит это.
Анализ больших данных в режиме реального времени также может помочь компаниям изучить учетные записи клиентов, чтобы определить проблемы, в решении которых им может понадобиться помощь. Это позволяет группам поддержки предоставлять более полезное и компетентное обслуживание.
Повышение эффективности и снижение затрат. Большие данные все чаще используются для повышения операционной эффективности. Например, когда дело доходит до производства, Big Data позволяет компаниям анализировать такие показатели, как отзывы клиентов и статистика по возвратам продукции с целью определения качества производства и общей прибыльности.
В результате, большие данные также снижают общие эксплуатационные расходы для компаний несколькими способами — сводя к минимуму косвенные расходы, отслеживая потенциально дорогостоящие кибератаки и даже нанимая подходящих специалистов, тем самым снижая текучесть кадров.
Защита от операционного риска. Операционный риск относится к потенциальным потерям бизнеса. Он включает в себя такие действия, как мошенничество, взлом компьютеров и несоблюдение внутренней политики. Говоря о кибербезопасности, большие данные позволяют аналитикам исследовать, наблюдать и обнаруживать нарушения в сети. Это сокращает время, необходимое для устранения проблемы.
Большие данные обеспечивают два способа обнаружения мошенничества для защиты от потенциальных рисков: статистический метод и искусственный интеллект. От алгоритмов сопоставления для обнаружения аномалий до использования машинного обучения для автоматического определения характеристик мошенничества — Big Data двигают индустрию кибербезопасности вперед.
Значит, за большими данными будущее?
Подводя итоги: концепция больших данных существует уже много лет, но только недавно технологии позволили обеспечить скорость и эффективность их анализа. Новые и экономически эффективные методы использования Big Data постоянно совершенствуются, что в скором времени позволит любой организации, даже стартапам и малому бизнесу, легко внедрять их в работу.
