Как «Большие данные» помогают бизнесу

Что такое «Большие данные»?

 
Простым языком говоря, «Большие данные» представляют собой огромные массивы разнородной информации, управляемые различными инструментами, отличными от традиционных баз данных. Идея «Больших данных» была задумана из-за необходимости обрабатывать гигантские массивы информации, а ее удачное воплощение связано с появлением технических возможностей для такой обработки. Не всякие данные являются большими. Основными тремя отличительными признаками больших данных являются: физический объем данных, скорость добавления новых данных и их обработки, а также разнообразие информации.
 

Большие данные и клиенты компании

 
Используя большие данные, компании проводят различные исследования для более глубокого понимания своих клиентов и выделения важнейших моментов для работы с ними. Сейчас покупатели стали действовать намного взвешенней, они более ясно видят и понимают свои потребности. Перед совершением покупки клиенты осматриваются и изучают другие альтернативы, сравнивают их. Большие данные позволяют бизнес-сообществу анализировать таких клиентов и их поведение. Это позволяет бизнесу не оставаться в стороне, и работать с важными клиентами или группами клиентов, используя индивидуальный подход. Время диктует новые правила игры, и вы должны работать с вашими клиентами так, как они того заслуживают.
 
Большие данные играют существенную роль в координации отношений продавца и покупателя. Интернет-магазин может без особых усилий формировать универсальное предложение для покупателя, базирующееся  на предварительном опыте клиента в сети интернет.
 

Преимущества использования больших данных для различных предприятий

 
Использование больших данных было необходимо для некоторых ведущих организаций для того, чтобы выйти первыми в конкурентной борьбе. Многие компании используют информационные инструменты и методы для конкурентной борьбы, анализа и улучшения качества и доступности своих предложений на рынке. По правде говоря, вы можете наблюдать случаи использования больших данных практически в каждом бизнес сегменте, от ИТ до социального страхования. Большие данные помогают проводить исследования более эффективно и прогнозировать результаты более точно.

Некоторые ранние приверженцы идеи собирали информацию, используя датчики, установленные в продаваемой ими продукции: от механических товаров до детских игрушек. Это позволило этим организациям получить бесценные данные и узнать, как их товары используются покупателями в повседневной жизни. Благодаря такому опыту можно значительно упростить процесс планирования развития продукта, определив наиболее востребованные и проблемные его части.
 
Достижение успеха компанией зависит от множества факторов. Дело не только в том, как вы управляете организацией. Финансовые и социальные переменные играют решающую роль для достижения ваших целей в современном мире. Большие данные позволяют вам быстрее обрабатывать ежедневно поступающую аналитическую информацию из отчетов и сети интернет, а значит более быстро и точно реагировать на различные бизнес вызовы и улучшать технологические процессы в вашей компании.
 

Вывод

 
Большие данные дают вам знания, помогающие вам лучше понять рынок и ваших клиентов. Как бы то ни было, эта информация может быть интересна не только вам, но и другим бизнес-группам. Вы можете предлагать черновики и исходные массивы данных другим предприятиям, работающим в похожих сегментах. Открывайте ваши данные, если это возможно. Открытые большие данные будут играть важную роль в различных проектах по всему миру. Многие социально значимые проекты очень сильно зависят от наличия открытых данных.

В любом случае, если вы хотите быть успешными и в будущем, вам и вашей компании необходимо подготовить специалистов, которые смогут работать с большими данными. При надлежащем администрировании больших данных, ваш бизнес будет более прибыльным и эффективным.

Михаил Сисин: Со-основатель облачного сервиса по сбору информации и парсингу сайтов Diggernaut. Работает в области сбора и анализа данных, а также разработки систем искусственного интеллекта и машинного обучения  более десяти лет.
Related Post

This website uses cookies.