0/5

Подпишитесь на новости ритейла

Я ознакомлен с политикой конфиденциальности и принимаю её условия

Зачем крупным брендам нужны большие данные?

Зачем крупным брендам нужны большие данные?

Каждую минуту в Интернете появляется более 2 миллионов поисковых запросов в Google, 685 тысяч обновлений в Facebook, отправляется свыше 200 миллионов электронных писем и загружается 48 часов видео на YouTube. Не за день и не за неделю, а за одну минуту!

Перед нами огромный объем подлежащих обработке данных, с которыми с трудом справляются многие мировые компании.

Результаты одного из недавних исследований показали, что 70% компаний буквально «захлебываются» от того количество информации, которое приходит к ним каждый день, и только 25% имеют более или менее четкий план обработки больших данных. Процесс взаимодействия с потоком информации усложняется еще и тем, что не все данные имеют одинаковые характеристики. Особенно эта проблема актуальна для мелкого бизнеса.

Несмотря на то, что часть данных поступает компаниям в структурированной форме, включая данные по продажам, Интернет-статистику и маркетинговые списки, большинство информации имеет достаточно свободный, или неструктурированный вид.

Такие данные гораздо труднее использовать и контролировать, так как они состоят из информации, представленной в форме презентаций, изображений, видео и постов в блогах. Оба типа данных демонстрируют значительный рост, при этом объем структурированной информации ежегодно увеличивается на 60%, а неструктурированной даже на 80%.

Ежедневное использование больших данных в рамках бизнес-процессов

Огромное количество информации предоставляет компаниям отличную возможность выявлять и изолировать ключевые фрагменты информации, которые могут помочь им улучшить свой бизнес.

Перед нами несколько полезных способов современного использования больших данных.

- Управление рисками

- Понимание времени и причин оттока клиентов

- Стимулирование научно-исследовательской деятельности

- Усовершенствование процессов выбора целевой клиентуры

- Понимание потребностей клиента

- Анализ социального поведения

Это лишь часть сфер использования больших данных для принятия более выгодных бизнес-решений. На данный момент становится ясно одно: компании, которые смогут использовать информацию в целях усовершенствования процесса принятия корпоративных решений, получат явное преимущество над конкурентами.

Правда, нельзя забывать и о том, что визуализация данных - удовольствие не из дешевых. Если верить статье, недавно опубликованной в журнале «Harvard Business Review», мы постепенно движемся к миру информационных «богачей» и «бедняков», в основе которого будет лежать финансовый капитал, так что мелкий бизнес ждет неминуемый крах.

Итак, нам удалось обсудить проблемы обработки больших данных, с которыми столкнулись или, возможно, столкнутся не только мелкие компании, но и весь бизнес в целом. Теперь предлагаю спуститься на уровень ниже. В чем состоит основная проблема мелкого бизнеса на пути к успешному применению больших данных?

Большие факты, большие данные и мелкий бизнес против облачных технологий, программного обеспечения и специализированных инструментов

Нужно признать, что мелкий бизнес больше не смотрит на большие данные как на нечто невыполнимое. По мнению Фила Саймона (Phil Simon), автора ряда популярных книг о больших данных, включая работы «Большие данные, или такое нельзя игнорировать» (Too Big To Ignore: A Case For Big Data) и «Визуальная организация» (The Visual Organization), «множество представителей мелкого и среднего бизнеса изобретают потрясающие способы обработки данных, не тратя на них миллионы».

В своей статье Саймон отмечает: «Надо признать, что в прошлом компании, стремящиеся контролировать большие данные, покупали дорогое оборудование и программное обеспечение, нанимали квалифицированных специалистов и тратили немало времени на аналитику. Но развитие облачных технологий, открытого программного обеспечения и программного обеспечения как услуги изменили текущую ситуацию. Каждый день появляются новые дешевые способы обработки получаемых данных».

Другими словами, Саймон пытается доказать, что как крупные, так и небольшие компании способны найти эффективные способы обработки получаемой информации, в результате чего вы можете обрести определенные преимущества в сравнении со своими конкурентами.

Вот несколько рекомендаций для представителей мелкого бизнеса, стремящихся совладать с большими данными.

- Постарайтесь понять, зачем вам нужны большие данные. Что конкретно вы ищете - демографические характеристики клиентов или показатели падения популярности бренда? Постановка более узких задач может повысить потенциал эффективной реализации программы обработки больших данных. 

- Изучайте данные на таких ресурсах, как Kaggle, где существует возможность выбора размера проекта и объема конечной информации по необходимой тематике. Их можно сравнить с опцией «назовите свою цену».

- И, наконец, стремительный рост конкуренции заставил несколько отрезветь многих традиционных продавцов информации — теперь они предлагают полезные данные по ценам, доступным для небольших организаций.

А как ваш бизнес реагирует на рост актуальности больших данных? Какие меры принимаете вы для поддержания его эффективности в сложившейся ситуации?

Перевод Ирины Зайончковской. Источник: socialmediatoday.com 

время публикации: 01:15  25 марта 2014 года
0
Теги: инновации

Комментарии (0)


Чтобы оставить комментарий, Вам необходимо авторизоваться:  
Manzana
Спецпроекты
Интерткань