Даже те, кто совсем не интересуется искусственным интеллектом (AI), осознают, что эта технология уже повсюду. Любой человек слышал о: Siri, Алисе, технологиях автоматического проставления тегов на фото Facebook и их алгоритм формирования ленты, результаты поиска Google.

Но похоже, что большая часть обычных приложений с машинным обучением — это технологии, которые используются на нас и применяются к нам.  Машинное обучение — не та технология, которая ассоциируется с малым бизнесом.

Tech Emergence отвечает на вопрос: «Может ли малый бизнес использовать машинное обучение и делает ли он это?» проанализировав множество материалов.

Исследование больших данных в малых компаниях от Neilson

Neilson — одна из крупнейших в мире компаний, занимающихся исследованием рынка. В 2014 году в рамках исследования Neilson опросили тысячи представителей малого бизнеса в США и получили противоречивые данные относительно настроений и предположений, касающихся предиктивной аналитики.

По результатам опроса Nielsen, в котором участвовали представители 2000 небольших компаний из США, 41 процент считает проведение маркетинговых исследований слишком дорогим предприятием. 42 процента заявили, что у них просто нет на это времени. И что еще более удивительно, 35 процентов указали, что даже никогда не задумывались об этом.

В статье упоминаются потенциальные влияния рынка, которые могли бы привести малый бизнес к работе с данными. В том числе преимущества в отношении построения персонализированного маркетинга и индивидуальных продуктов у крупных игроков. Что стало возможным благодаря их собственным вложениям в сферу обработки больших данных и соответствующим инициативам.

Инфографика в статье (на которую стоит взглянуть) показывает: «Сбор данных об идеальных клиентах» — основная причина, по которой малый бизнес проводит исследования рынка.

Прогнозы IDC относительно больших данных и предсказательного анализа

International Data Corporation (IDC) находится в списке крупнейших исследовательских фирм, представленных на IT-рынке, она была основана в 1964 году. В недавнем пресс-релизе, содержащем аналитические прогнозы, IDC сообщают: сфера разработки инструментов для визуального обнаружения данных будет расти в 2,5 раза быстрее, чем остальные направления рынка BI (Business intelligence).

Хотя большая часть клиентов IDC не относятся к представителям малого бизнеса, этот тренд, похоже, совпадает с общей тенденцией к увеличению доступности аналитических инструментов. Он может быть полезен малым компаниям по двум важным причинам.

Во-первых, как указывает в отчете IDC, есть (и будет присутствовать в будущем) большой разрыв между спросом на аналитиков данных и предложением на рынке труда. IDC предсказывает, что в 2018 году спрос превысит предложение в 5 раз.  Хотя некоторые источники предполагают, что малый бизнес с большей вероятностью будет использовать консультации, краудсорсинг и облачные технологии. Не нанимая команды из 6 дата-аналитиков. Возможно, нехватка специалистов предотвратит ситуацию, в которой крупные корпорации получат подавляющее преимущество в работе с данными из-за более солидных бюджетов на создание отделов по обработке данных.

Во-вторых, у большинства мелких компаний нет средств для найма высокооплачиваемых сотрудников на позиции дата-аналитиков. Им придется полагаться на более простые в использовании инструменты для существующего персонала из отделов маркетинга, IT и менеджмента.

Другой тренд, отмеченный IDC, скорее всего, благоприятен для малого бизнеса: это тенденция к развитию облачных решений. IDC предсказывает, что облачные решения для анализа данных и аналитические сервисы будут расти в три раза быстрее, чем рынок аналогичных традиционных (on-premise) решений. Вероятно, это снизит нагрузку на IT-специалистов в сфере малого бизнеса, а также на бюджет компаний.

Поставщики решений для предиктивной аналитики для малого бизнеса

В последние два года заметен значительный рост количества предложений по консультациям в сфере больших данных, а также рост числа платформ и сервисов для предиктивной аналитики.

Ниже приведены наиболее популярные и проверенные решения, подходящие для инфраструктуры малого бизнеса (в США):

IBM Watson. Пожалуй, самый известный игрок в сфере предиктивной аналитики (из-за широкого освещения прессой их Jeopardy! Victory и рекламы). IBM позиционируется как помощник для малого бизнеса. Вот интересное видео на YouTube с маркетинговым посланием IBM именно представителям малых компаний без штатного аналитика данных.

SAS — еще один гигант из мира аналитики (хотя и близко не такого размера, как IBM). Теперь SAS предлагает варианты и для малого бизнеса.

Canopy Labs — «платформа для анализа покупателей, покупательского поведения, трендов продаж и построения предсказательных моделей поведения. Позволяющая получить ценную информацию для будущих маркетинговых кампаний».

Qualtrics. Продвигают себя как «лидирующая платформа опросов для бизнеса». Qualtrics стремится выйти за рамки Google Forms и SurveyMonkey, получая глубокие инсайдерские данные из различных опросов и с использованием качественных инструментов.

InsightSquared ориентированы на предиктивную аналитику для сферы продаж, в том числе для управления системой снабжения, прогнозирования продаж, построении метрик (работает по модели SaaS) и прочих целей.

Это ни в коем случае не исчерпывающий список, но хорошие варианты для того, чтобы начать изучение существующих и перспективных поставщиков средств для предиктивной аналитики.

Выводы

Задача инструментов вроде IBM Watson — улучшить доступность решений с использованием машинного обучения. Но для использования большинства из них все еще необходим период предварительной настройки и навыки. И то, и другое с большей вероятностью доступно крупным компаниям, в которых есть целые команды аналитиков данных.

Тем не менее, все больше молодых компаний и стартапов используют мощь аналитики данных, и серьезная нехватка специалистов в области машинного обучения может предоставить малым фирмам хороший шанс для того, чтобы догнать крупных игроков. Поставщики решений для машинного обучения и аналитики — свободная ниша, если ориентироваться на «неспециалистов в сфере данных», стремящихся расширить технологический потенциал своих небольших фирм.

Машинное обучение и предиктивная аналитика в малом бизнесе
Оценка