Топ-5 примеров использования больших данных в цифровую эпоху

Цифровая трансформация, большие данные, интернет вещей, мобильность – все эти жарко обсуждаемые термины вызывают определенную путаницу у руководства даже состоявшихся и зрелых компаний. Оригинальная англоязычная статья тут.

В настоящее время объемы данных растут экспоненциальными темпами. Источники данных разнообразные и включают, например, интернет вещей с сенсорными данными, файлы логов, социальные медиа с аудио- и видео файлами, колл-центры с логами звонков и все внутренние данные организаций. Компании, которые способны использовать эти данные, выживут в условиях все обостряющейся конкуренции за потребителя.

Большие данные становятся фундаментом для цифровой трансформации. Несмотря на то, что возможности и потенциал больших данных растут чрезвычайно быстро, тем не менее, любая из организаций сталкивается с двумя ключевыми вызовами, первый из которых – это выявления способов и методов извлечения преимуществ и прибыли от использования больших данных, и второй – разработка стратегии применения больших данных.

До тех пор, пока бизнес не научится собирать и хранить данные из внутренних и внешних источников – логи звонков, аудио- и видео файлы, опросы потребителей и т.д., компания будет иметь намного меньше шансов использования аналитики в своей повседневной работе.

Вот топ-5 примеров того, как бизнес осуществляет развертывания для усиления своей конкурентоспособности.

1. Проведение обзора потребителей со всех углов зрения (360-градусный обзор)

Большое количество компаний сталкиваются с проблемами интеграции массива данных потребителей, источниками которых являются различные базы данных и системы хранилищ. Бизнес зачастую не в полной мере уверен, какие ключевые показатели метрики использовать для создания профиля клиентов. Поэтому создание системы 360-градусного обзора клиентов станет основой для потребительской аналитики. Такая система позволит собирать все данные по взаимодействию с потребителями, которые затем могут быть использованы для целей дальнейшей аналитики.

2. Обнаружение и предупреждение фрода

Одним из наиболее распространенных вызовов для бизнеса во всех отраслях экономики являются финансовые преступления, мошеннические требования и нарушения данных. Благодаря использованию аналитики больших данных и технологии машинного обучения, современные системы предупреждения фрода работают значительно эффективнее в выявлении криминальной деятельности и предупреждении ложных срабатываний. Платформы больших данных помогают кредитным организациям в обеспечении хранения всех исторических данных, которые могут быть использованы для совершенствования систем обнаружения фрода.

3. Механизмы рекомендаций

В цифровую эпоху любая компания предпринимает попытки создать чрезвычайно персонализированный контент на основе использования движков генерации рекомендаций, которые способны к разработке корректных предложений в нужное для потребителя время. Бизнес, не использующий преимуществ, которые им предоставляют их собственные большие данные, может потерять потребителей или не сможет в полной мере использовать потенциал перекрестных продаж.

4. Анализ настроений

Сегодня как никогда важно понимание эмоции потребителей в процессе их взаимодействия с бизнесом и использование этих данных для повышения потребительской удовлетворенности. Большие данные и каналы социальных медиа помогут бизнесу в анализе настроений покупателей, что создаст более четкую картину тех факторов, которые позволяет компании опередить своих конкурентов. Компании Disney, Nestle и Toyota вкладывают огромные средства в обеспечении высокой степени удовлетворенности потребителей их продукцией.

5. Прогностическое и профилактическое обслуживание

Интернет вещей и сенсорные технологии позволяют собирать в режиме реального времени данные, которые генерируются машинами, оборудованиями и девайсами. Весь этот массив данных может быть использован для прогноза возможных поломок, сокращения времени незапланированных простоев и затрат на их устранение. Компания GE использует Digital Twins для сокращения стоимости электроэнергии на своих ветряных электростанциях.

Большие данные не являются чем-то новым в современном IT-мире, и бизнес все в большей степени использует преимущества сбора и хранения массива исторических данных для повышения своей конкурентоспособности.