Данные как актив: как грамотно использовать большие данные для роста бизнеса

В настоящее время многие компании используют или планируют использовать так называемые большие данные. В цикле статей мы постараемся разобрать, как они могут помочь бизнесу решать возникающие задачи.

Что такое большие данные?

Большие данные (Big Data) подразумевают массивы структурированных и неструктурированных данных от 150 Гб/сутки, которые обрабатываются при помощи специальных автоматизированных инструментов. Зачастую большие данные определяют лишь по объему, однако вопрос несколько глубже и сложнее, чем следует из их названия.

Любая техническая инновация или технология может быть успешной только при условии обоснованного и профессионального анализа бизнес-потребностей конечного потребителя. К сожалению, нередки случаи, когда инвестиции компаний в инфраструктуру и разработку приводят к разочарованию в достигнутом экономическом эффекте. В идеале грамотный бизнес-анализ должен способствовать не только снижению издержек на условные 5%, но и созданию дополнительной ценности и синергетического эффекта для всего бизнеса.

В настоящее время особое внимание привлекают биржи данных и сети конфиденциальных вычислений. Эти направления позволяют компаниям, исчерпавшим возможности использования собственных данных или не обладающим достаточными ресурсами для их глубокого анализа, расширить свою аналитику за счет анонимизированных данных других организаций.

Сети конфиденциальных данных также активно развиваются, и один из кейсов их использования — это скоринг клиентов в банковской сфере. Банки могут анонимно обмениваться агрегированной информацией о клиентах, не нарушая их безопасность и анонимность. Цель такой активности — более точная оценка возможностей клиентов и их финансовых профилей.

Преимущества для бизнеса

Работа с качеством данных и бизнес-глоссариями играет значительную роль в развитии компаний, использующих данные. Эти процессы критически важны для унификации бизнес-процессов и повышения качества информации. Кроме того, нельзя не упомянуть о бурном росте технологий искусственного интеллекта, направленных на работу с данными. Любая история внедрения ИИ сталкивается с необходимостью подготовки данных и баз знаний, так как от их качества напрямую зависит экономический эффект внедрения подобных решений.

Таким образом, совокупность всех данных технологий при грамотном использовании позволяет достичь как оптимизации деятельности компаний, так и приобретения новых ценностей для бизнеса.Зачем бизнесу BigData

В качестве примеров внедрения больших данных в ведущих отраслях можно привести следующие:

Медицина

Анализ обширных наборов данных, включая истории болезни и результаты исследований, позволяет специалистам выявлять закономерности и тенденции. Это, в свою очередь, способствует более точной диагностике заболеваний и разработке эффективных терапевтических схем лечения. Использование больших данных также ускоряет процессы нахождения новых лекарств и позволяет прогнозировать возможные эпидемии. Кроме того, анализ данных помогает оптимизировать работу медицинских учреждений, улучшая распределение ресурсов и повышая качество обслуживания пациентов.

Финансы и маркетинг

Анализ клиентского поведения представляет собой мощный инструмент для удержания аудитории. Компании могут использовать данные о покупках, предпочтениях и взаимодействиях клиентов для создания персонализированных предложений. Это увеличивает лояльность и удовлетворенность клиентов, а также способствует увеличению объема продаж. Аналитика дает возможность предсказывать поведение клиентов, что помогает в целенаправленном маркетинге и эффективном управлении продуктами.

Сельское хозяйство

Агроаналитика с полей помогает полностью автоматизировать планирование, контроль за выполнением и анализ результатов полевых работ. Фермеры могут анализировать сведения о состоянии и характеристиках почв, погоде, выращиваемых культурах, качестве семян, динамике вегетации, применяемых технологиях, удобрениях и средствах защиты растений. Это не только способствует сокращению затрат, но и помогает сохранить урожайность, обеспечивая более устойчивое ведение сельского хозяйства.

Промышленный интернет вещей

С помощью непрерывного анализа состояния устройств можно предсказывать возможные поломки и минимизировать время простоя. Это снижает расходы на обслуживание и ремонты, повышая общую эффективность производства.

Областей применения значительно больше, чем кажется на первый взгляд. В следующих статьях мы рассмотрим технологическую составляющую работы с большими данными и постараемся ответить на главный вопрос: как компаниям эффективно работать с большими данными?