Статьи

Большие данные: Как к ним подступиться?

  • Большие данные

    Большие данные

    Посмотреть сообщение

Итак, тему пользы и важности больших данных мы уже затронули, и пора перейти к тому, что и как можно с ними делать. Для этого необходимо ответить на вопросы, что такое большие данные, и в чем их особенности.

В общем-то, название говорит само за себя: объемы и темпы роста этих данных настолько большие, что традиционные инструменты аналитики, включая привычные информационные технологии, с ними попросту не справляются. Такие объемы данных сложно собирать, хранить, передавать кому-либо, анализировать, визуализировать, и искать нужную информацию среди всей этой массы. Поэтому зачастую большие данные остаются невостребованными и не получают шанса раскрыть весь свой потенциал. Для того, чтобы все-таки этот потенциал был раскрыт, и большие данные заработали на пользу организации (причем, как уже говорилось, речь может идти не только о бизнесе, но и общественных, научных, и других организациях), нужны алгоритмы и аналитический подход.

Но легче сказать, чем сделать: большие данные довольно коварны, и препятствий к их использованию множество — от технических, операционных, концептуальных. Это связано с объемами данных, их разнообразием, разной степенью достоверности и оборачиваемостью (часто наибольшую пользу могут принести данные, анализируемые по горячим следам, и при этом многие данные необходимо хранить в архивах и извлекать оттуда при необходимости). Эти черты больших данных получили название 4Vs: Volume, Variety, Veracity, and Velocity (Ohlhorst 3).

Поэтому существует несколько технологий, процессов и концепций, позволяющих добыть из приисков больших данных те элементы, которые реально продвинут бизнес: традиционный бизнес-анализ, статистические алгоритмы, анализ с прогнозированием, интеллектуальный или глубинный анализ, а также моделирование данных. Все эти технологии задействуют различные инструменты, платформы и способы аналитики ради того, чтобы добыть важную информацию о трендах и статистике, способную усилить позиции компании на рынке. На сегодня нет одной универсальной и идеальной технологии, которая позволяла бы проводить анализ больших данных с максимальной эффективностью. Разумеется, эта область — непаханое поле для специалистов по анализу, информационным технологиям и обработке данных. Однако тот факт, что технологии продолжают развиваться, не означает, что компаниям «лучше подождать». Ведь данные, во-первых, копятся и постоянно увеличиваются в объемах, во-вторых, порой теряют актуальность, а в-третьих, их можно использовать уже сейчас!

Большинство компаний — особенно это касается малого и среднего бизнеса — сталкиваются с существенными проблемами, подходя к вопросу анализа больших данных: чистота имеющихся данных, аналитические навыки и знания, понимание статистики и некоторые другие вопросы, связанные с образованием и компетентностью. Это все важно не только для самой процедуры анализа, но для того, чтобы проводить именно такой анализ и именно тех данных, которые принесут пользу бизнесу.

Для того, чтобы получить наглядное представление об аналитике, а также приобрести кое-какой опыт, полезно попробовать начать с анализа трафика своего вебсайта (разумеется, тем, кто этого еще не делает). Для сбора данных можно использовать многочисленные онлайн инструменты (например, Extrativ, Neddlebase, 80Legs), которые позволяют собрать информацию из социальных сетей, отзывы о продуктах, списки продаж и другие данные, которые могут быть важны для конкретного бизнеса и послужить хорошим ресурсом. Попробовав для начала проанализировать хотя бы некоторые из полученных данных, как правило, компания понимает, что большие данные имеют для нее огромную ценность — впрочем, как и для всех других бизнесов. Главная хитрость тут — с умом подойти к выбору и анализу этих данных. В конце концов, в сегодняшнем деловом мире без них очень сложно, если не невозможно, оставаться конкурентоспособным.

Аналитика больших данных — для больших результатов бизнеса

  • Аналитика

    Аналитика

    Посмотреть сообщение

Что такое большие данные

«Большие данные» и их анализ — явление не новое. Многие компании собирают, хранят и подвергают аналитике огромные массивы информации. С развитием технологий и глобализацией такие данные становятся все разнообразнее: их получают из опросов, социальных медиа, бизнес операций и многих других источников, и они могут быть как структурированные (статистика), так и неструктурированные — аудио и видео файлы, финансовые транзакции, документы. Однако огромный потенциал больших данных стал очевиден для бизнеса относительно недавно. Многие западные компании, понимая важность анализа всей этой информации, стали искать пути систематизации «разношерстных» данных для того, чтобы связать их в единую систему, установить между ними связи, выстроить иерархию, чтобы в итоге извлечь для себя пользу, которая оказалась просто гигантской.

Большие возможности

Данные, собираемые компаниями, на первый взгляд практически невозможно охватить даже мысленным взором — поток их неиссякаем, и каждый день их становится все больше и больше. Однако, выбрав «правильные» для конкретной цели данные и грамотно проведя их анализ,компании сегодня получают ответы на зачастую наболевшие вопросы — например, касательно рисков, причин отсутствия успеха, снижения затрат, повышения прибыли, оптимизации развития новых продуктов, принятия решений, прогнозирования нежелательного поведения сотрудников и клиентов, выбора маркетинговой стратегии и других аспектов бизнеса. Фрэнк Олхорст (2012) в своей книге «Аналитика больших данных: Трансформируя большие данные в большие деньги» приводит примеры того, как организации успешно используют свои большие данные в своих маркетинговых схемах и для повышения качества услуг. Компания Amazon с помощью анализа больших данных — а именно, поисковых запросов, покупок и других данных о клиенте — создаёт довольно точный «портрет» продукта, который с большой долей вероятности заинтересует конкретного клиента. Facebook, анализируя огромные потоки данных о своих пользователях, выдает на-гора публикации на потенциально интересные темы и предложения добавить в друзья определенных людей. Google использует аналитику больших данных далеко не только для целевой рекламы, но также для прогнозирования использования интернет-трафика и предложения собственных приложений пользователям.

Удивительным образом, большие данные стали полезными во всех сферах человеческой деятельности — в здравоохранении, образовании, науке. Большой адронный коллайдер в CERN — по сути, тоже генератор больших данных, основываясь на которых, компания определяет результаты экспериментов, применяя сложные алгоритмы и аналитику. Надо ли говорить, что бизнесы — и большие, и малые — также могут с успехом использовать этот принцип себе во благо? Практика показывает, что в целом анализ больших данных положительно влияет на прибыль компании и эффективность бизнеса. Возможности, таящиеся в анализе больших данных — при грамотном подходе, разумеется — практически неиссякаемы!

Чем больше — тем лучше?

С одной стороны, любые данные касательно компании могут нести потенциально полезную информацию. С другой — массивы данных во многих компаниях настолько огромны, что анализировать их все означало бы огромные затраты ресурсов. В интервью McKinsey с шестью топ-менеджерами организаций, лидирующих в своих отраслях, многие подчеркнули то, что количество данных, имеющихся в их распоряжении, как правило, больше, чем они могут обработать для извлечения пользы из такого анализа. Таким образом, есть смысл заранее определить, какие данные имеют наибольшую ценность для конкретных целей бизнеса, и именно их включать в аналитику.

Что дальше?

Эксперты предсказывают, что аналитика больших данных будет только набирать популярность. Уже в 2017 году, по словам Даниэла Ньюмана, аналитика Futurum Research и генерального директора Broadsuite Media Group, использование результатов анализа больших данных «впервые будет являться движущей силой бизнес операций, а не только отражать успехи компании.» Те компании, которые научились эффективно анализировать собираемые ими большие данные — в тренде.

Як використання великих даних дозволяє збільшити продажі?

Великі дані, тобто дані настільки складні та об’ємні, що їх не вдається аналізувати стандартними інструментами, впевнено завойовують бізнес простір. Інтернет-гіганти нової ери – онлайн магазини, мобільні оператори, соціальні мережі – були по суті побудовані на основі аналізу великих даних.

А як щодо реального сектору економіки? Чи можуть традиційні компанії збільшити продажі і прибутковість використовуючи нестандартні підходи до великих даних? Виявляється, можуть, як підкреслюють Маніш Гоял з колегами у недавній статті Гарвард Бізнес Рев’ю, в якій йдеться про компанію, яка збільшила продажі за рахунок використання великих даних.

Зокрема, компанія будматеріалів розділила свій ринок у Техасі за потенціалом зростання та своєю ринковою часткою. Спочатку компанія поділила Техас на 254 мікроринки за географічною ознакою охоплення території торгівельними представниками. Потім, використовуючи статистику щодо віку та стану будинків, визначила 5 категорій мікроринків за потенціалом зростання від малого до великого (малюнок зліва).


img

Джерело малюнків: Manish Goyal, Maryanne Q. Hancock, Homayoun Hatami. 2012. Selling into Micromarkets. Harvard Business Review.

Схожим чином (правий малюнок) мікроринки були поділені за власною ринковою часткою виробника, яка відрізнялась подекуди в 5 разів! Зрозуміло, що найцікавішими для компанії були географічні мікроринки з великим потенціалом зростання та малою власною часткою. Тому компанія перенаправила торгівельних представників до 20% мікроринків з найбільшим потенціалом зростання та найменшою ринковою часткою. В результаті доходи зросли на 30% за рік при постійних видатках, оскільки нових представників не було задіяно.

Здається цей досвід в умовах кризи з успіхом можуть перейняти українські фармацевтичні компанії, банківські установи, компанії мобільних операторів, а також рітейл.

Как большой компании стать ВЕЛИКОЙ?

Мы часто задаемся вопросом: «Что отличает большую компанию от великой?» В чем между ними разница?… Что способствовало получению великих результатов?… Как компаниям удалось пройти этот сложный путь изменений?…
И чаще всего связываем это с Лидерством, Лидерами, Командой.

Подробнее…

«Зачастую самые эффективные тренинги те, о которых никто не знает»…

  • Посмотреть сообщение

В октябре — ноябре известный литовский бизнес-тренер, консультант по вопросам стратегического управления и организационного развития Арташес Газарян проводит серию тренингов для украинского рынка. Во время своего приезда на Украину Арташес дал развернутое интервью журналу HRMagazine и ответил на вопросы о репутации тренингов, экономическом кризисе и его последствиях, а также о том, каковы сегодня особенности обучения и проведения тренингов в Украине. Подробнее…

Зачем резать «священных коров»?

  • Посмотреть сообщение

Организации ведут себя по-разному. Как и люди – ищут на ощупь, маются в тисках привычных стереотипов, наступают на те же грабли, напрягают интеллект в поисках более или менее разумных решений – и выходят из себя, когда это не удается – поддаваясь эмоциям, начиная метаться, делая роковые ошибки или случайно нарываясь на успех, с которым потом не знают, что делать…

Подробнее…

Надо ли бороться с Хаосом?

  • Посмотреть сообщение

Выражаясь «по-научному», любая организация представляет собой, открытую, динамическую, стохастическую, самоорганизующуюся и самовоспроизводящуюся систему. Выражаясь попроще – любая организация может существовать только непрерывно обмениваясь с окружающей средой веществом, энергией и информацией, она существует благодаря процессам, которые в ней происходят, и не может оставаться в застывшем и неизменном состоянии, параметры этих процессов и состояние организации в целом непрерывно изменяются более или менее предсказуемым образом, не полная определенность и принципиальная непредсказуемость этих состояний и процессов требует своевременной реакции на происходящие изменения, поддержания равновесия со средой, в том числе изменяя структуру и процедуры адекватным образом, обеспечивая восстановление нарушенных элементов и связей и продолжение собственного существования. Выражаясь еще проще – любая конкретная организация, компания, предприятие – это живой организм.
Подробнее…

Оставь в покое козла отпущения!

  • Посмотреть сообщение

Одной из химер, которыми кишит мир понятий, является так называемый «тайм-менеджмент». Что такое время (time), и как с этим можно справиться (to manage) или не справиться? Перевод  «управление временем» не очень помогает, и не только потому, что слово «управление» лишь отчасти отражает понятие «менеджмент», но и потому, что «время» остается просто абстракцией.
Подробнее…

Менеджер в овраге

  • Посмотреть сообщение

Краеугольным аспектом современного менеджмента, который, в принципе, и отличает его от традиционного, является представление о предприятиях, организациях, городах или странах – как о самоорганизующихся системах. Изменения, происходящие с такими системами  остановить невозможно, но на них можно влиять, и это влияние имеет место в любом случае, не зависимо от того, вольно оно или невольно, сознательно или нет.

Подробнее…

Конкуренция за фасадом рынка

  • Посмотреть сообщение

В гиперконкурентном окружении единственным более или менее
долгосрочным конкурентным преимуществом является способность
постоянно генерировать новые конкурентные преимущества.

D’Aveni, 1994

Чтобы сущее развивалось – Бог создал конкуренцию. Все живое конкурирует между собой за право жить, и это право остается с теми, кто лучше – быстрее, сильнее, смелее, умнее, ближе к потребителю. Таков закон природы, основа эволюции, основа рыночной экономики.
Подробнее…

Вернуться к начал

Отправить отзыв

      Отправка...
x