Великие перспективы больших данных
Уже около 7 лет Big Data остается одной из центральных тем, когда речь идет о перспективных ИТ-технологиях, способных существенно преобразить бизнес компаний финансовой и телекоммуникационной отраслей, ритейла, организаций государственного сектора. Спрос на технологии массово-параллельной обработки неструктурированных данных только растет, а формы ее применения становятся с каждым годом все более разнообразными.
Очевидными драйверами распространения технологий стали банковская и телекоммуникационная отрасли. Финансовые организации и телекоммуникационные компании, пожалуй, одними из первых почувствовали потребность в системах обработки колоссальных объемов данных и убедились, что применение технологий Big Data может качественно изменить как внутренние бизнес-процессы, так и сформировать совершенно иные подходы работы с массовыми пользователями своих сервисов.
Возможности технологий Big Data позволяют разрешить глубокое противоречие, заложенное в самой сути массового рынка персональных услуг, будь то финансовых или телекоммуникационных. Технологии Big Data активно используются в крупных розничных банках для глубокой сегментации клиентской базы, поиска неявных закономерностей, персонализация продуктовых предложений.
Анкеты, истории транзакций и общения с клиентами, внутренняя информация – все это составляет колоссальный массив зачастую неструктурированных данных. Неудивительно, что эти массивы становятся объектом модернизации с помощью инновационных технологий. По данным Gartner в развитие Big Data уже инвестировали около 34% банков.
Решения класса Big Data могут, например, в 10 раз ускорить производительность ИТ-системы, используемой банком для обработки коммунальных платежей в таком мегаполисе, как Москва. При этом уровень отказоустойчивости всей системы в целом может быть сохранен путем кластеризации информации по отдельным, не обязательно высокопроизводительным, серверам и надежно защищен благодаря многократному дублированию их функций.
Отдельный интерес представляют технологии Big Data для маркетинговых подразделений тех же банков. Следствием использования маркетологами больших данных могут стать две различные по характеристикам стратегии. Это более качественный статистический анализ, который был невозможен прежде из-за разрозненного характера хранимой информации о продажах, социодемографических характеристиках клиентов, используемых источниках рекламы.
Использование инструментов Big Data позволяет систематизировать всю эту информацию, а затем получать принципиально важные для бизнеса выводы на основе установленных корреляций и причинно-следственных связей. Безусловно, статистический анализ и прежде активно использовался в маркетинговых исследованиях. Однако теперь обработка маркетинговых данных приобрела два принципиально новых отличия.
Первое – это гибкость. Повышение скорости получения достоверных статистических данных дает возможность, например, оперативно корректировать рекламную активность. Более того, открываются широкие возможности для апробации, без которой, как известно, на одной интуиции далеко не уедешь. По крайней мере, по сравнению с конкурентами, которые могут позволить себе апробацию и выбор наиболее эффективных методов продвижения.
Для большей наглядности можно привести пример с контекстной рекламой. По сути это прекрасная модель использования Big Data в маркетинге. Есть сегментация потенциальных реципиентов рекламных сообщений. Есть возможности таргетирования по ряду признаков. Присутствуют инструменты для оперативного анализа, а также возможность оперативной корректировки рекламных кампаний, как на тактическом, так и стратегическом уровнях. Но эта модель ограничена пространством поисковиков и тематических площадок интернета. В случае с использованием Big Data все плюсы этой модели могут быть экстраполированы на куда более широкий арсенал каналов продвижения, а польза от полученной информации выйдет за рамки сугубо маркетинговых задач.
Второе отличие – существенно больший охват различных параметров, учет которых позволяет повысить достоверность результатов маркетинговых исследований, а также установить новые взаимосвязи, которые дают возможность выявлять потенциальный спрос, новые точки роста продаж. В том числе более точно таргетировать маркетинговую активность, включая элементы прогностического анализа, что особо актуально для банков и операторов связи в борьбе за удержание клиентов. Благодаря Big Data становится возможным вести детализированную историю каждого клиента, проводить глубокий маркетинговый анализ, определяя, например, насколько сильно фактические ключевые характеристики аудитории отклоняются от целевых.
Приведу для примера только часть аспектов, которые затрагивает внедрение технологий Big Data. Это и персонифицированных подход к каждому клиенту, и расширение возможностей тестирования новых сервисов и услуг, и формирование более детализированного портрета целевой аудитории, а также глубинный анализ потребительского поведения клиента, эффективности маркетинговых мероприятий, маркетинговой стратегии и рыночной ситуации в целом.
Технологии Big Data уже оформились, распространилась и представлены на рынке достаточно полно и в разнообразных видах. Сегодня на рынке решений, основанных на принципах Big Data, представлены как лицензируемые версии компаний, так и инструменты на базе open source. Подавляющее большинство решений Big Data в том или ином виде основано на технологии Hadoop.
Технология Hadoop предполагает прекрасную горизонтальную масштабируемость и позволяет увеличивать вычислительную мощность путем достаточно простого прибавления недорогих узлов. Решение Big Data на ее основе создаются такими мировыми технологическими лидерами Microsoft, IBM, Oracle, Hewlett-Packard, EMC. С той же Hadoop-технологией, наиболее известной с точки зрения коммерциализации, работают компании Cloudera и Hortonworks создавшие на ее основе высокопроизводительные варианты.
Инновационные принципы работы с информацией открывают колоссальные возможности в плане скорости, надежности и качественных характеристик ее обработки, что дает основание ожидать дальнейшего усиления тенденции на использование технологий Big Data в телекоммуникационной и банковской отраслях, а также роста спроса в медицине, страховании, ритейле, и более активного вовлечения системных интеграторов в процессы разработки, внедрения, тестирования и дальнейшего сопровождения такого рода решений.
http://www.mobilecomm.ru/velikie-perspektivy-bolshih-dannyh
