Правда ли, что Большие Данные – это сложно, долго, дорого и нужно далеко не всем: анализируем и опровергаем причины отказа от использования Big Data в бизнесе любого масштаба, от крупного до малого.
1. Большие данные нам не актуальны
Даже если вы производите товары вручную или оказываете индивидуальные услуги, для вас актуальны вопросы удержания существующих клиентов и привлечения новых [1]. Поиск поставщиков/подрядчиков и рынков сбыта, справедливое ценообразование, формирование маркетинговых предложений и управление корпоративной репутацией (SERM) – все это необходимо как крупным предприятиям, так и малому бизнесу. Сегодня информация стала самым желанным и перспективным трофеем, монетизируйте ее в свою пользу [2]:
- проанализируйте интересы и потребности своей целевой аудитории, чтобы найти лучшие точки и каналы сбыта;
- для сокращения рекламного бюджета таргетируйте рекламу, показывая ее только потенциальным покупателям;
- персонализируйте маркетинг, предлагая своим потребителям именно то, в чем они нуждаются и рассказывая о важных для них качествах вашей продукции;
- автоматизируйте сбор данных о конкурентах, поставщиках и подрядчиках с целью формирования оптимальных цен и наиболее выгодных для себя условий сотрудничества;
- управляйте репутацией своего бренда в интернете, отвечая на отзывы и вопросы, сортируя оценки и формируя рейтинговые площадки.
Большие данные присутствуют в каждой прикладной отрасли и на предприятии любого масштаба, включая полностью ручное производство. Семейный магазин, небольшой ресторан, обувная мастерская, частная кондитерская, домашний детский сад – все эти бизнесы содержат множество данных из корпоративных систем (CRM, ERP, бухгалтерские и учетные решения), электронной почты, файловых хранилищ, бумажных записей, архивов и социальных сетей [3]. Технологии Big Data помогут вам автоматизировать сбор, хранение, анализ и выгодное применение этих сведений для практических задач: от снижения оттока клиентов (Churn Rate) до поиска наилучшего места для новой торговой точки.
2. Большие данные – это долго
Даже у совсем молодого стартапа и недавно запущенного производства есть предыстория: сведения о целевой аудитории, планируемые показатели деятельности, статьи расходов, реестр поставщиков и подрядчиков, информация о точках и каналах сбыта. Вовсе необязательно копить данные десятилетней давности, чтобы анализировать их влияние на перспективу. Временного среза в несколько месяцев будет вполне достаточно, чтобы с помощью моделей и алгоритмов машинного обучения (Machine Learning) спрогнозировать, например, сезонное увеличение спроса и заранее подготовить производственные мощности к этому периоду. Благодаря обработке данных в режиме онлайн, технологии Big Data позволяют не сохранять всю необходимую информацию, затрачивая на это значительные средства, а анализировать данные «как они есть» — прямо в соцсетях, протоколах сотовых операторов и других неструктурированных массивах. А практический результат от внедрения Big Data виден примерно через 3−4 месяца [4].
3. Большие данные – это дорого
Считается, что затраты на внедрение технологий Big Data составляют 1−5% оборота компании. При этом основными статьями расходов являются [5]:
- оборудование;
- программное обеспечение;
- специалисты по внедрению и обслуживанию инфраструктуры, а также аналитики;
- наборы данных для машинного обучения и прогнозирования (датасеты).
Тем не менее, благодаря развитию облачных технологий, сегодня совсем не обязательно тратить большие деньги на развертывание локальной Big Data инфраструктуры. Стремительно дешевеют инструменты Big Data, встроенные в облачные CRM-, RTB-, ERP-решения, прочие бизнес-приложения и корпоративные информационные системы. Поэтому использовать SAAS-обеспечение для больших данных – это быстро, выгодно и удобно [6].
4. Большие данные – это сложно
Не стоит стремиться объять необъятное и пытаться стать универсальным специалистом во всех вопросах относительно больших данных. Например, директору предприятия не нужны специфические тонкости по настройке безопасности или технического администрирования – ему актуальны прагматические вопросы постановки бизнес-задач, такие как прогнозирование финансовых потоков в следующем полугодии и т.д. Поэтому, как и в любой области знаний, в Big Data есть четкое разделение ролевых обязанностей:
- аналитики ответственны за исследование данных, построение гипотез и аналитических моделей для машинного обучения;
- программисты реализуют алгоритмы Machine Learning в виде программного кода;
- администраторы отвечают за развертывание, настройку и сопровождение программного обеспечения;
- инженеры обеспечивают бесперебойную работу оборудования;
- руководители и топ-менеджеры ведут проекты по внедрению новых технологий и оптимизации бизнес-процессов.
Чтобы большие данные были понятны вам на нужном уровне, выбирайте свою специализацию (инженер, администратор, аналитик или руководитель) и приходите к нам на практические курсы. Мы научим вас в совершенстве владеть всеми прикладными методами и средствами Big Data, чтобы решать насущные задачи вашего бизнеса: от привлечения новых клиентов до прогнозирования финансовых потоков. Выбирайте свой образовательный интенсив и приходите к нам на занятия!
Источники
- https://bigdataschool.ru/blog/big-data-реклама-и-маркетинг.html
- https://bigdataschool.ru/blog/big-data-монетизация.html
- https://bigdataschool.ru/blog/большие-данные-big-data-в-малом-бизнесе.html
- https://roem.ru/04-06-2017/251641/big-data-optima/
- http://datareview.info/article/skolko-stoit-proekt-big-data/
- https://bigdataschool.ru/blog/большие-данные-big-data-в-малом-бизнесе.html
