Как большие данные помогают цифровизации бизнеса

Начнем с терминологии: большие данные (Big Data) – это сложные и очень объемные наборы данных, которые анализируются с помощью различных инструментов для получения практической пользы. Темпы сбора данных росли с появления первых компьютеров, а затем и интернета, но сам термин впервые был применен в 2008 г. в статье редактора журнала Nature Клиффорда Линча. Тогда же определились со скоростью накопления Big Data: от 150 Гбайт в сутки. После этого к первому V (volume) добавились еще два: Velocity (регулярное обновление данных и постоянная их обработка) и Variety (разнообразие типов информации). Массив больших данных невозможно проанализировать вручную или с помощью обычных компьютеров: требуются более мощные и инновационные методы. Для хранения такой информации используют специальные дата-центры с мощными серверами, физическими и облачными «озерами данных».

Источников Big Data много: статистика, архивы, базы данных и данные компаний, социальные сети, показания приборов – список можно продолжать. Мы сами постоянно генерируем их, когда пользуемся интернетом, вызываем такси или передвигаемся по городу, включив GPS.

Поначалу новые технологии использовались в основном в научных исследованиях, потом работу с Big Data стали внедрять ИТ-корпорации, а сейчас результаты обработки больших данных применяют в самых разных сферах. Это госуправление, медицина, ритейл, банковское дело, промышленность, рынок недвижимости и многое другое. Согласно исследованию Wikibon, рынок Big Data вырос с $169 млрд в 2018 г. до $274 млрд в 2022-м.

Анализ данных также можно использовать, чтобы повышать привлекательность и качество товаров и услуг, строить прогнозы, принимать решения, руководствуясь не интуицией, а фактами, и рационально им следовать.

Диапазон применения Big Data постоянно расширяется: так, Netflix использует эту технологию не только для повышения эффективности рекомендаций пользователям, но и для разработки новых продуктов (именно так появился знаменитый «Карточный домик»). Руководство стримингового сервиса говорит, что это помогает экономить до $1 млрд в год.

Интересный способ сбора данных придумали в Amazon. Приложение Amazon Price Check автоматически дарило $5 пользователю, нашедшему в другом магазине аналогичный товар по более низкой цене.

А вот пример из совсем другой сферы: авиакомпания Delta Airlines отслеживает твиты клиентов и в случае негативных комментариев по поводу, например, задержки рейса или потери багажа, связывается с клиентом, чтобы вернуть деньги за билет или дать какой-либо другой бонус.

Анализ данных можно использовать даже в такой традиционно «ручной» сфере, как озеленение: скажем, создавая концепции с помощью цифрового сервиса на базе искусственного интеллекта. Он сопоставляет потребности клиента с возможностями озеленения и предлагает наиболее эффективные базовые решения. А в ближайшем будущем компании смогут сделать «умным» и сервисное обслуживание: например, установив на растения специальные датчики, сообщающие о проблемах, решить которые поможет тот же искусственный интеллект.

Принятие решений на основе анализа данных доступно, даже если данные не относятся к категории больших. Важен сам подход, для которого есть отдельный термин: data driven approach. Он появился еще в 90-х в противовес HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion – «мнение самого высокооплачиваемого сотрудника», или, говоря простыми словами, «как начальник скажет»).

Data driven-подход можно использовать как для выстраивания внутренних процессов, так и для работы с клиентами. Пример из сферы B2B: нейросеть анализирует все коммерческие предложения, созданные компанией за несколько лет, и выявляет закономерности успешных проектов. Используя эту информацию, компания может повысить свои шансы в тендерах и эффективность продаж.

Внедрение Big Data и data driven-подхода превращает любую компанию в ИТ-компанию, даже если она создает вполне осязаемый продукт. Цифровизация неизбежна, поэтому традиционным компаниям стоит задуматься о переходе на digital-процессы уже сейчас. Тут могут пригодиться несколько рекомендаций:

Big Data развиваются и усложняются с каждым годом, а их использование растет во всех сферах человеческой деятельности. По оценке Wikibon, к 2027 г. доход мирового рынка больших данных составит $103 млрд. Согласно прогнозу McKinsey, уже к 2025-му анализ данных будет внедрен в принятие или перепроверку всех решений, данные будут обрабатываться исключительно в режиме реального времени, а основную роль в компаниях станут играть директора по данным. Пытаясь игнорировать эти процессы, компании обрекают себя на отставание, которое вскоре уже нельзя будет преодолеть.

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!