Big Data: как большие данные меняют бизнес-процессы

«Невозможно управлять тем, что не измеряешь» — эта фраза известного американского ученого статистика Уи́льяма Э́двардса Деминга очень точно отражает неоценимую пользу сбора и анализа цифровых данных. Проще говоря, благодаря Big Data предприниматели могут получить, проанализировать и, следовательно, узнать значительно больше о своем бизнесе. Затем эти знания можно использовать в процессе формирования стратегического плана дальнейшего развития компании. За счет удешевления, упрощения использования новых технологий по сбору и анализу данных происходит трансформация различных бизнес-отраслей. Как Big Data влияют на бизнес?   

Что такое Big Data?

Концепция больших данных получила распространение в начале 2000-х годов, когда отраслевой аналитик Дуг Лейни сформулировал ставшее сейчас общепринятым определение больших данных как трех букв «V»:

• Volume (объем). Организации собирают данные из различных источников, включая транзакции, интеллектуальные устройства (IoT), промышленное оборудование, видео, изображения, аудио, социальные сети и многое другое. Сегодня все эти гигантские объемы хранятся в облаках. 
• Velocity (скорость). С развитием Интернета вещей данные поступают с беспрецедентной скоростью, их необходимо своевременно обрабатывать. RFID-метки, датчики и интеллектуальные счетчики обрабатывают эти потоки информации практически в режиме реального времени.
• Variety (разнообразие). Данные поступают во всех типах форматов — от структурированных исчислений в традиционных базах данных до неструктурированных текстовых документов, электронных писем, видео, аудио, данных биржевых котировок, финансовых транзакций.

Также опытные статистики рекомендуют добавлять к трем основным «V» еще две:

• Variability (вариативность). Помимо увеличения скорости и разнообразия данных, потоки такой информации непредсказуемы — они поступают из разных источников, часто противоречивы по своему наполнению. Компаниям необходимо адаптироваться к таким особенностям и использовать для сбора информации разные каналы, чтобы знать, как управлять ежедневными, сезонными и пиковыми нагрузками данных, вызванными определенными событиями.
• Veracity (правдивость). Не стоит забывать о достоверности информации, от этого зависит ее качество. Информация поступает из очень многих источников. Ее сложно связывать, сопоставлять, очищать и преобразовывать. Предприятиям необходимо соединять, коррелировать отношения, иерархии и многочисленные связи между данными.

Когда новые технологии становятся дешевле и проще в использовании, они неизменно приводят к трансформации разных бизнес-отраслей. Именно это сейчас происходит с большими данными.

Почему большие данные важны? 

 Просто располагать большим количеством информации и ничего с этим не делать — это одно. Такой подход вряд ли принесет бизнесу какую-то пользу. А вот использовать этот ценный ресурс в своих бизнес-интересах — совсем другое. Если проанализировать всю эту информацию, можно добиться таких целей: 

• оптимизировать управление ресурсами (использование ERP-систем);
• повысить операционную эффективность; 
• оптимизировать разработку новых продуктов;
• открыть для себя новые возможности для роста и получения дохода;
• принять разумные бизнес-решения.

Объединив Big Data с высокопроизводительной аналитикой, можно решать такие бизнес-задачи:

• Определение коренных причин сбоев, проблем и дефектов практически в режиме реального времени.
• Обнаружение аномалий в производственных процессах, которые не заметны при обычной оценке.
• Улучшение результатов лечения пациентов за счет быстрого преобразования данных медицинских изображений в ценную информацию.
• Пересчет всего портфеля рисков за пару минут.
• Повышение способности моделей глубокого обучения точно классифицировать и реагировать на изменяющиеся переменные.

Кроме этого, анализ больших данных позволяет определить возможные мошеннические действия внутри организации, оперативно предотвратить возможный ущерб от таких действий. 

Big Data и их влияние на бизнес

Стремительный рост технологий, параллельный рост объемов полезной аналитической информации открыли перед предпринимателями новые возможности. Если раньше для получения полной картины состояния организации, например, приходилось вручную проводить расчеты, использовать допотопные таблицы и калькулятор, то сегодня автоматизированный процесс сбора и анализа данных сделали этот процесс быстрым и более эффективным. В результате предприниматели могут оперативно составлять план дальнейшего развития организации, использовать более обоснованный подход при принятии важных для бизнеса решений. 

Вот несколько примеров того, как технологические достижения и расширение доступа к данным меняют способы ведения бизнеса:

• Использование облачных технологий для бизнеса. При помощи такого инструмента можно безопасно хранить огромные объемы корпоративных данных, защищая их таким образом от возможных кибератак/ программ-вымогателей, обеспечивая предпринимателям быстрый доступ к необходимой информации из любой точки мира в любое время суток. Amazon, Google и IBM предлагают ряд облачных услуг по управлению и обработке данных.
• Социальные сети — это крупнейший в мире ресурс для исследования рынка. Только в Твиттере в секунду отправляется более 6000 новых сообщений. Эти пользовательские данные имеют неоценимое значение для исследования рынка, оценки состояния бренда, оптимизации кампаний и измерения удовлетворенности клиентов.
• Веб-аналитика. Существует ряд инструментов (например, Google Analytics), которые могут предоставить исчерпывающие данные о сайте компании, измерить и составить отчеты о поведении и вовлеченности пользователей. Эта информация затем используется маркетологами для адаптирования рекламных кампаний под актуальные запросы.
• Проактивная, прогнозная аналитика. Там, где машинное обучение раньше использовало статистический анализ на основе выборки из общего набора данных, возможность обрабатывать большее количество записей и большее количество атрибутов на запись повышает предсказуемость. Это позволяет аналитикам извлекать, изучать поведенческие данные в течение дня, а также выявлять тенденции, которые позволяют им принимать упреждающие и прогнозирующие решения.
• Улучшение таргетинга пользователей. Большие данные позволили добиться довольно монументальных изменений в сфере взаимодействия с клиентами. Big Data позволяют анализировать цифровой след пользователя, а затем использовать эту информацию для создания более таргетированных и персонализированных рекламных кампаний.
• Улучшение обслуживания клиентов. Внедрение технологии, использующей большие данные, означает, что компании могут своевременно решать проблемы обслуживания клиентов через чат-боты, которые всплывают в окне чата при посещении магазина и ведут с клиентом виртуальные разговоры. 

Благодаря большим данным компании могут анализировать огромные объемы информации, в том числе данные, полученные за пределами их собственных источников. Помимо обеспечения эффективного сбора, хранения больших объемов информации, Big Data позволяют предприятиям всех видов анализировать эти данные, а на основе полученных результатов совершенствовать собственный бизнес. В целом, большие данные помогают оптимизировать бизнес-аналитику, позволяют более эффективно  взаимодействовать со своими потребителями. Рассмотрим влияние Big Data на отдельные отрасли.

Здравоохранение

Большие данные в здравоохранении меняют способы выявления и лечения заболеваний, улучшают качество жизни и позволяют уменьшать показатели смертности. Главная цель использования современных технологий сегодня — узнать о пациенте как можно больше и сделать это как можно раньше. Ведь если удастся обнаружить предупреждающие признаки серьезного заболевания на достаточно ранней стадии, то лечение обойдется намного дешевле.

Например, в одном специализированном отделении для недоношенных и больных детей методы больших данных использовались для мониторинга сердцебиения и дыхания. Используя полученную информацию, подразделение смогло разработать алгоритмы, которые прогнозируют заражение за 24 часа до появления каких-либо физических симптомов.

Розничная торговля

Анализ данных теперь применяется на каждом этапе розничного процесса: определение популярных в будущем продуктов путем прогнозирования тенденций, спроса на эти продукты, оптимизации цен для достижения конкурентного преимущества, определение целевой аудитории продукта. Big Data помогают найти лучший способ привлечь потенциальных клиентов, получить от них деньги и, наконец, решить, что продавать дальше.

Производство

Данные играют чрезвычайно важную роль в современных производственных процессах. Достижения в области робототехники и повышение уровня автоматизации кардинально меняют облик производства. Например, Adidas активно инвестирует в автоматизированные фабрики.

Даже в более традиционной производственной среде данные по-прежнему важны. Встраивая датчики в свое оборудование, производители собирают ценную информацию, которая помогает им контролировать состояние и эффективность оборудования. Датчики также все чаще устанавливаются в широкий спектр продуктов, от реактивных двигателей до ковриков для йоги, что позволяет производителям собирать ценные данные о том, как эти продукты работают, эксплуатируются.

Финансовые услуги, банковское дело и страхование

Применение Big Data в этом случае выходит далеко за рамки высокотехнологичной торговли, в которой происходит значительный оборот средств. Например, данные помогают компаниям, выпускающим кредитные карты (American Express) обнаруживать мошеннические транзакции, расширять услуги по анализу тенденций для бизнеса.

Последние тенденции на рынке, связанные с анализом больших данных, привели к настоящей революции в банковской отрасли, а именно:

• появлению виртуальных банков, у которых нет физических отделений; в этом случае все операции осуществляются через мобильные приложения;
• сокращению количества сотрудников банков за счет автоматизации процессов и роста популярности дистанционных сервисов;
• миграции пользователей в среду цифрового формата.

В страховании данные уже используются, чтобы помочь страховщикам устанавливать более справедливые и точные страховые премии, выявлять мошеннические претензии и улучшать свои маркетинговые усилия. Такие компании, как Progressive и Aviva, предлагают водителям скидки, позволяющие контролировать вождение с помощью приложений для смартфонов и автомобильных устройств. В результате сами страховщики также могут наблюдать, насколько на самом деле хороший водитель их клиент.  

Ознакомьтесь с лучшими онлайн-банками для открытия счета в Европе для граждан ЕС и иностранцев.

Образование

Огромные объемы данных из образовательных учреждений, в которых собрана информация о процессах обучения, их результатах в виде успеваемости учащихся, позволяют преподавателям выявлять слабые места и разрабатывать более эффективные стратегии обучения.

Big Data очень универсальны и могут использоваться для разных нужд. Так, например, в школьном округе Меномони-Фолс в Висконсине данные применяются везде: от соблюдения чистоты в классе до планирования маршрутов школьных автобусов. Бум онлайн-образования позволяет собирать информацию о том, как происходит обучение в дистанционном формате. А это, в свою очередь, помогает разрабатывать курсы адаптивного персонализированного обучения.  

Транспорт, управление цепочками поставок и логистика

Установленные на складах цифровые камеры регулярно используются для мониторинга уровня запасов. В результате вовремя пополняется товарная масса, минимизируются простои. Если передать эти данные в систему управления запасами с искусственным интеллектом, потребность в человеческом ресурсе значительно сократится. В не столь отдаленном будущем склады и распределительные центры будут эффективно управляться самостоятельно, практически не нуждаясь в физическом труде.

А в мире транспорта компании собирают и анализируют телематические данные своих транспортных средств, а потом используют эту информацию для улучшения поведения при вождении, оптимизации транспортных маршрутов, улучшения обслуживания транспортных средств.

Сельское хозяйство и фермерство

Американский сельскохозяйственный производитель John Deere с энтузиазмом внедрил методы работы с Big Data, запустив несколько сервисов на основе данных, которые позволяют фермерам получать выгоду от краудсорсингового мониторинга собранной у тысяч пользователей тематической информации в режиме реального времени.

Big Data — не решение всех проблем. Это лишь инструмент, который можно и нужно использовать.  Если применять его грамотно, он позволит улучшить бизнес-процессы и приведет к увеличению прибыли.