Как большие данные помогают бизнесу любых размеров

Хорошая новость: подвоха почти нет. Big Data или являющиеся дословным переводом с английского «большие данные» — ровно то, чем они кажутся. Да, это просто много информации.

Не совсем. Термином Big Data также обозначают подходы к сбору и использованию больших данных. Вот, скажем, вы, владея несколькими небольшими магазинами, в течение года записывали информацию обо всех покупках, времени их совершения и даже о том, как выглядят покупатели. Собрав и проанализировав данные, вы сможете узнать, когда чаще всего покупают яблоки, а когда колбасу, какие товары предпочитают люди в черных кожаных куртках и многое другое. Все собранные данные, конечно, не дадут гарантии, что именно так все и будет происходить в дальнейшем, но ответят на вопрос, как скорее всего будут развиваться события. И чем больше данных вы соберете, тем точнее будет прогноз.

Иными словами, польза о того, что данных много, в том, что их можно проанализировать и получить от этого пользу.

Сами большие данные придумывать, конечно, не было нужды. Технически они были всегда. Любая картотека, реестр — это тоже разновидность больших данных. Ещё в докомпьютерную эру информация так или иначе сохранялась и анализировалась. Стремительное развитие технологий привело к тому, что каждое действие человека стало оставлять цифровой след, а данных стало в разы больше. В 2008 году журнал Nature посвятил спецвыпуск взрывному росту объемов информации, употребив там термин Big Data. Считается, что именно благодаря редактору этого издания Клиффорду Линчу понятие больших данных вошло в обиход.

Давайте вернёмся к примеру с магазином. Собрав и проанализировав информацию о покупках, вы сможете узнать, когда у прилавка выстраивается очередь, а когда магазин пустует. Тогда у вас будет возможность скорректировать рабочие графики сотрудников.

Собирая и, главное, анализируя статистику вы также можете выявлять ходовые товары, товары, которые разбирают только в определенный сезон, производителей, по продукции которых у покупателей много жалоб по качеству. Так вы оптимизируете закупки и список поставщиков.

Если у вас предусмотрены программы лояльности, то, проанализировав данные об интересах и поведении конкретного покупателя, можно предложить ему подходящий товар. Допустим, вы продаете книги в онлайн-магазине. Узнав, какие жанры предпочитает человек, вы сможете предложить ему похожие книги, дать персональную скидку. Так вы сможете заинтересовать клиента с деньгами намного лучше конкурентов, не вникающих в подобные детали.

С одной стороны, в случае с тем же книжным магазином, вы могли бы просто провести опрос. Но тут есть свои недостатки. Во-первых, во время опроса можно просто соврать из-за желания казаться умнее. Во-вторых, и это куда более актуальная проблема, люди часто сами не знают, чего они хотят. Они не склонны записывать и анализировать каждый свой шаг. Вы сами можете считать фантастику интереснее детективов, но по при этом купить подряд пять романов про сыщиков и не одного про бороздящие вселенную космические корабли с подпространственным приводом. То есть Big Data дает представление о том, как действительно ведут себя люди, а не как они хотели бы себя вести.

Большие данные тем и ценны, что вскрывают неочевидные закономерности, делая знание о них вашим конкурентным преимуществом.