• Новости
• Блоги
• Аналитика
• Новости компаний
• В СНГ и в мире
• Анонсы

«Большие данные» улучшают отношения с клиентами

«ВымпелКом» за два года реализовал программу по работе с Big Data. О том, как новые технологии позволяют усилить заботу об абоненте, рассказывает Сергей ФЕДЕЧКИН, архитектор Business Intelligence компании «ВымпелКом».

Два года назад, начиная работу с Big Data, мы встали перед выбором оптимального варианта организации проекта. В итоге выбор был сделан в пользу поддержки маркетинговых процессов и инициатив. Довольные внутренние бизнес-заказчики и огромный портфель заказов – это хороший старт для любого проекта, а для инновационного это огромный успех.

Первые прототипы решений Big Data были собраны буквально из подручного материала. Самым экономным вариантом оказалось использование обычных рабочих станций, бывших в употреблении. Два кластера по 10 машин в каждом были специализированы под разные классы задач. В первом кластере упор был сделан на интенсивные операции ввода-вывода, второй был ориентирован на вычисления. По результатам проведенных «пилотов» мы смогли сформулировать правильные требования к продуктивному кластеру и решить первую задачу для бизнеса.

Продуктивный кластер вбирает в себя все больше проектов и активно развивается. Первоначальный объем обрабатываемой информации составлял всего 180 Тбайт, а сейчас он приближается к 1 Пбайт. Помимо кластера Big Data в реляционном хранилище содержится более 600 Тбайт данных для корпоративной отчетности, клиентской аналитики и развития продуктов.

Как показала практика, рост объема реляционной части хранилища можно замедлить, а в идеале этот объем можно даже сократить, перенеся часть данных на кластер Big Data. Это значительно снизит стоимость хранения и обработки данных. Для этого важно наладить эффективное взаимодействие между реляционной частью хранилища и Big Data, максимально сохранив инвестиции.

В настоящий момент кластер размещен в ЦОДах Москвы. При высокой востребованности бизнесом проектов, основанных на технологии Big Data, нагрузка серверов практически всегда достигает 100%, что требует значительных ресурсов на охлаждение. Кластер растет, и в планах развития до конца года перенести его в наш новый ЦОД, расположенный в Ярославле. Этот ЦОД построен на основе самых передовых технологий, в частности, системы охлаждения реализованы с применением фрикулинга. Это позволит существенно сократить затраты на электроэнергию.

Использование технологий Big Data дало возможность оптимизировать расходы и уменьшить сроки предоставления операционной отчетности. Нам удалось перенести расчет части сложных KPI с реляционных баз данных на экономичные вычислительные мощности Big Data и таким образом обеспечить требуемый уровень сервиса при меньшем бюджете.

В каждой точке контакта мы заботимся о наших клиентах и следим, насколько лучше они стали относиться к компании «ВымпелКом». Самым главным показателем является готовность рекомендовать нас своим друзьям, родственникам и знакомым. Этот показатель, который мы называем «наш показатель сервиса» (НПС), уверенно растет.

Большое количество бизнес-подразделений является потребителями данных и сервисов на основе Big Data, включая подразделения, решающие задачи качественного обслуживания клиентов и целевого маркетинга. Например, благодаря применению технологий вычислений in-memory и потоковой загрузке данных мы смогли радикально ускорить процессы Campaign Management. Сотни показателей в режиме реального времени по каждому абоненту позволяют своевременно предлагать продукты нашим клиентам. Например, акция «Персональный Билайн» продемонстрировала высокие результаты – 45% участников приняли сделанные им персональные предложения. Приятно отметить, что у абонентов, согласившихся на персональное предложение, НПС вырос на 13 п.п.

Еще один удачный пример – проект, направленный на защиту наших абонентов от раздражающего SMS-спама, «АнтиСПАМ Щит». Принцип работы системы достаточно прост, но эффективен. По набору определенных признаков система распознает спам, не «читая» при этом само SMS-сообщение. Такими признаками являются наличие номеров телефонов, адресов сайтов, определенные ключевые слова. Кроме того, система анализирует частоту отправки сообщений с некоторых номеров. Если она видит поток однотипных SMS с характерными для спама признаками, то такая рассылка будет автоматически остановлена. Наш «АнтиСПАМ Щит» оказался способен заблокировать более 90% из 120 млн спам-сообщений!