Что такое аналитика больших данных

Определение понятия "аналитика больших данных"

Проще говоря, аналитика больших данных - это процесс получения больших объемов данных и их анализа на предмет активности клиентов или конкурентов. Масштабное изучение этих данных позволяет исключить краткосрочные\/затухающие потребительские тенденции и недолговечные тактические приемы конкурентов. Аналитика больших данных позволяет получить более значимые сведения, которые можно обосновать в цифровом взаимодействии и затем использовать для получения конкурентных преимуществ.

Почему аналитика больших данных может иметь решающее значение для бизнеса

Важность аналитики больших данных особенно очевидна при сборе\/исследовании открытых веб-данных. Она может пролить свет и привести к:

Включению нового продукта в каталог компании, основанном на очевидном потребительском спросе.
Изменению маркетинговой кампании в соответствии с настроениями целевой аудитории в социальных сетях.
Совершенствованию\/расширению омниканального розничного опыта компании на основе архитектуры торговых точек конкурентов.

Все эти примеры демонстрируют, как сбор и анализ данных в масштабах компании может облегчить процесс принятия решений и дать полезные и монетизируемые результаты.

Что представляет из себя рабочий процесс аналитики больших данных

Процесс аналитики больших данных выглядит следующим образом:

1.Первый этап: Сбор данных из различных источников

Веб-данные из открытых источников могут собираться в различных форматах (JSON, CSV, HTML) и из различных источников, включая:

Социальные сети
Торговые площадки электронной коммерции (eBay, Amazon)
Базы данных (государственные, инвестиционные)

2.Второй этап: Преобразование, очистка и доставка данных

Этап преобразования включает в себя получение данных в различных форматах и их преобразование в единый формат, чтобы они могли обрабатываться целевыми системами (например, данные, собранные в форматах JSON, CSV и HTML, могут быть преобразованы в Microsoft Excel, чтобы лицам, принимающим решения, было проще оценить тенденции).

Этот этап также включает "очистку", которая заключается в удалении дублирующихся точек данных и значений, а также в выявлении и удалении поврежденных файлов данных и полей файлов.

И, наконец, отформатированные\/очищенные данные поступают в целевую систему\/хранилище\/пул данных\/алгоритм.

3.Третий этап: Аналитика данных и генерация выводов

Полученные данные переходят на этап аналитики, на котором может использоваться одна из следующих методологий:

Ручная аналитика: Ее может проводить руководитель группы или управляющий фондом, который запрашивает данные, например, в листе Microsoft Excel. Он может просто просмотреть объем сделок по той или иной ценной бумаге, что поможет определить, например, целесообразность ее покупки или продажи.
Обработка естественного языка (NLP): Это когда естественный текст и речь могут быть поняты и обработаны компьютерами\/машинами. Например, компания анализирует отзывы о продукции конкурентов, чтобы выявить способы борьбы с ними (например, недовольных клиентов можно привлечь более быстрыми сроками доставки).
Обучение алгоритмов (AI\/ML): Алгоритмы получают данные как на этапе "обучения", так и на повседневном операционном уровне. Такая первоначальная\/постоянная "подпитка" позволяет алгоритмам понимать существующие взаимосвязи или делать обоснованные предположения на основе большого количества данных (в двух словах - ИИ\/МЛ, основанный на данных).

Как видите, анализ данных очень быстро превращается в генерацию инсайтов. Зачастую это также создает основу для предиктивной аналитики, которая представляет собой процесс построения поведенческих моделей, позволяющих прогнозировать спрос, тенденции или действия потребителей и конкурентов.

Инструменты и технологии сбора больших данных

Масштабный веб-парсинг может быть осуществлен с помощью полностью автономного решения, использующего ресурсы сторонних разработчиков. По сути, это позволяет выполнить первый и второй этапы, описанные ранее, и получить большое количество отраслевых данных в режиме реального времени для целевых "бизнес-потребителей" (руководителей, алгоритмов).

Все, что нужно сделать компании, - это:

Шаг первый: Выбрать целевой сайт
Шаг второй: Определить сроки доставки и формат данных.
Шаг третий: доставить данные непосредственно туда, где они будут использоваться для аналитики (webhook, электронная почта, Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, SFTP или API).

Применение аналитики больших данных для получения конкурентного преимущества (в т.ч. примеры использования)

Приведем пять основных примеров аналитики больших данных, которые могут помочь проиллюстрировать ее использование и применение:

Аналитика больших данных в электронной коммерции

Аналитика больших данных может принести пользу в области цифровой коммерции по целому ряду направлений, включая управление цепочками поставок. В этом случае продавцы могут собирать большие объемы данных о конкурентах, у которых "нет в наличии" определенных товаров, а затем резко увеличить поставки этих товаров, чтобы привлечь внимание нетерпеливых покупателей.

Среди других возможностей eCom - использование динамической модели ценообразования, а также оптимизация отгрузки, складирования и маршрутов поставок. Первое может быть достигнуто путем сбора информации об общеотраслевом ценообразовании, позволяющем повышать или понижать цены с целью максимизации конверсии\/прибыли.

Вторая задача может быть решена путем составления карты мест скопления товаров, которые "заказываются"\/"отгружаются", что позволяет поддерживать на складах в целевых географических точках приблизительные объемы продукции.

Аналитика больших данных в страховании

Страховая отрасль может получить значительные преимущества от использования моделей больших данных в части снижения рисков. Например, анализ данных об уровне преступности в районе, где компания подает заявку на страховое покрытие, может пролить свет на потенциальный риск, а также на ценообразование страховой премии. Данные о погоде за предыдущие годы также могут помочь рассчитать вероятность ущерба, связанного с климатическими условиями, для будущего плана страхования того или иного сооружения.

Аналитика больших данных в маркетинге

Маркетинговые команды\/агентства могут извлечь пользу из аналитики больших данных, понимая текущие тенденции поиска в поисковых системах, анализируя маркетинговые кампании конкурентов, а также анализируя вовлеченность целевой аудитории в социальных сетях. Например, обувной ритейлер может сопоставить наиболее трендовый поисковый запрос ("где найти винтажные кроссовки?") с рекламой конкурентов, продвигающих "поношенную обувь", и высокую вовлеченность в социальные сети постов с подобной обувью. Каждый из этих фактов сам по себе "интересен", но в масштабе всей компании перекрестные ссылки - это уже не корреляция, а конкретная тенденция, которую можно использовать в своих интересах.

Аналитика больших данных в здравоохранении

Данные о входе и выходе упражнений, полученные с помощью носимых устройств и фитнес-приложений, проливают свет на то, какие виды тренировок нравятся людям, где они предпочитают их выполнять, а также на самые серьезные проблемы в фитнесе среди различных целевых аудиторий. Хорошим источником релевантных данных являются сообщения в социальных сетях, в которых люди делятся своими достижениями в фитнесе, например, "Ура, я только что пробежал 10 миль в Центральном парке". Достаточно таких сообщений, и компании могут сделать вывод о том, что бег в парках является основной тенденцией в Нью-Йорке, и использовать это для продвижения товаров медицинского назначения, например, коленных бандажей для бегунов с поврежденными хрящами.

Аналитика больших данных в недвижимости

Большие данные в сфере недвижимости могут принести значительную пользу как строительным компаниям, так и инвестиционным фондам недвижимости (REIT). Строительные компании могут использовать аналитические данные для прогнозирования роста цен на такие строительные материалы, как древесина и бетон, и заблаговременно запасаться ими до скачка цен.

REIT, желающие принять участие в разработке новых планов развития недвижимости, могут изучить текущий\/будущий спрос и предложение, объем продаж, а также государственные документы и планы комитетов по зонированию (для строительства инфраструктуры, общественного транспорта и парков) - все это может способствовать тому, что недвижимость будет выгодной долгосрочной инвестицией.

Заключение

Аналитика больших данных может многое дать бизнесу в плане реального понимания текущей целевой аудитории и тенденций развития конкурентов. При правильном подходе она позволяет улучшить маркетинг, разработку продуктов, процессы продаж и снизить риски. Однако для правильного проведения анализа больших данных необходимо обеспечить качественный сбор данных в режиме реального времени в масштабе всей компании, чтобы обеспечить работу аналитических систем, способных на постоянной основе выдавать результаты. В связи с этим многие компании предпочитают передавать сбор данных на аутсорсинг, чтобы сосредоточиться на анализе данных и практически реализовать полученные результаты в контексте повседневной операционной деятельности.