Что такое Big Data
Big Data (в пер. с англ. «большие данные») – это огромный массив неструктурированных данных, хранящихся на цифровых носителях. В более широком смысле под этим термином подразумевают технологии поиска, обработки и использования неструктурированных данных в огромном объеме.
Какой объем данных можно считать «большим»? Для ответа на этот вопрос придется обратиться к истории. Впервые термин «Big Data» был использован в 2008 г. Ученый в области информатики Клиффорд Линч отнес к нему любой массив неоднородной информации объемом свыше 150 ГБ в сутки. Кстати, сегодня по примерным оценкам в сети находится более 50 зеттабайт данных – это свыше 50 млрд. терабайт информации.
Таким образом, для отнесения данных к категории Big Data было создано правило 3-х V:
- Volume/Объем – более 150 ГБ/сутки.
- Velocity/Скорость обновления – данные регулярно обновляются и не могут быть обработаны традиционными способами.
- Variety/Разнообразие – информация представлена неоднородно и бессистемно.
Немного позднее к ним были добавлены еще два V:
- Variability/Изменчивость – информация имеет пики и спады, ей свойственна сезонность и прочее, поэтому управлять ей без использования специальных технологий обработки невозможно.
- Value/Значение – данные имеют разную сложность для восприятия и обработки.
Источником больших данных могут являться интернет-ресурсы (например, сайты, социальные сети, форумы), данные считывающих устройств (например, метеорологических зондов, датчиков связи), базы данных компаний, архивы и так далее.
Преимущества и недостатки использования больших данных
Big Data может быть ценным инструментов для бизнеса при условии грамотного использования. С помощью больших данных можно узнавать ценные сведения о клиентах, анализировать конкурентов, оптимизировать внутренние бизнес-процессы, выстраивать эффективные стратегии продвижения и многое другое.
Положительные стороны Big Data:
- Высокая скорость обработки и принятия решений. С помощью современных технологий можно обрабатывать огромные массивы информации за доли секунды, что позволяет принимать взвешенные и своевременные решения. Например, это применяется в области беспилотных перевозок – системы анализируют окружающую среду, дорожный трафик и множество других факторов, реагируя на любые изменения менее чем за 0,1 секунды. Ни один опытный водитель не имеет подобной скорости реакции.
- Надежная основа для принятия решений. Большие данные основаны на цифрах и фактах, поэтому отражают реальную картину мира. Благодаря этому вы сможете принимать обоснованные решения. Например, на основе покупательской активности в том или ином районе города компании принимают решение о расширении точек продаж.
- Результативность. Точная информация, получаемая при анализе Big Data, позволяет определять целевую аудиторию и влиять на нее в нужный момент. Например, через контекстную рекламу можно анализировать поведение пользователей и делать им персонализированные предложения.
- Выявление закономерностей. Огромный массив информации, ее хаотичность и разрозненность усложняют выявление причинно-следственных связей. Big Data позволяет определять эти закономерности.
Тем не менее, работа с Big Data имеет и ряд недостатков. Во-первых, она требует реорганизации бизнес-процессов. Чтобы собирать и обрабатывать огромные массивы данных, компании нужна хорошая техническая основа (ПО, мощные серверы, объемные хранилища) и сильная команда (в первую очередь, аналитики). А во-вторых, при работе с большими данными возникает риск их утечки, что грозит компании серьезными финансовыми и репутационными потерями.
Использование Big Data в бизнесе
Рассмотрим несколько примеров использования больших данных в современном бизнесе:
1. Составление портрета клиента
Каждый пользователь ежедневно оставляет «цифровые следы» – это лайки и публикации в социальных сетях, поисковые запросы, подборки товаров в интернет-магазинах. Благодаря Big Data можно упростить сбор и обработку этих данных. Информация о пользователе позволит создавать контент, который гарантированно привлечет внимание и вызовет заинтересованность, создавать персонализированные предложения для каждого, точно настраивать рекламные объявления и многое другое. Например, голосовой робот МТТ, действуя в паре с Big Data, делает индивидуальные предложения клиентам, что повышает конверсию в несколько раз.
2. Рост эффективности маркетинговых кампаний
Настраивая очередную кампанию в рекламном кабинете и анализируя ее результаты с помощью систем аналитики мы даже не задумываемся о том, что используем инструменты Big Data. А ведь именно они позволяют собирать, хранить и анализировать информацию, что позволяет из огромной аудитории настраивать показ рекламы на конкретных пользователей, фиксировать их действия (переходы, показы, длительность сессии), а затем оценивать эффективность кампании. За счет определения зависимости между разными показателями можно выявлять причины, оценивать тенденции, в результате чего повышать эффективность этих самых кампаний.
3. Отслеживание упоминаний
Вы наверняка не раз видели, как представители крупных брендов общаются с пользователями социальных сетей и форумов, реагируют на их критику, дают обратную связь и т.д. Разумеется, у этих компаний нет специальных отделов, в которых сотни сотрудников ежедневно мониторят все площадки – здесь используются технологии Big Data. С их помощью можно отслеживать упоминание бренда (а в некоторых случаях – еще и тональность этого упоминания) в соцсетях, на форумах, в СМИ, что позволяет своевременно реагировать и повышать лояльность среди клиентов.
