Почему большие данные важны для вашего бизнесаот объёма к решениям

Каждый бизнес уже генерирует поток информации: заказы, клики, обращения в поддержку, отзывы, показания датчиков и окружающий публичный веб. Большая часть этого остаётся неиспользованной. Большие данные, это практика захвата таких крупных, быстро меняющихся и разнообразных наборов данных и превращения их в нечто, на что компания может реально опираться. При грамотном подходе это говорит вам, что делает ваш рынок, чего хотят ваши клиенты и где ваши собственные процессы теряют время и деньги.

В этом руководстве объясняется, что такое большие данные, пять характеристик, которые их определяют, конкретные преимущества, которые они приносят бизнесу любого размера, отрасли, уже построенные на них, и конкретные способы, которыми они повышают качество решений, таргетинга и роста. К концу вы поймёте, почему большие данные превратились из модного слова в базовое ожидание, и где берутся данные для их питания.

Что такое большие данные?

Большие данные, это наборы данных настолько большие и сложные, что обычные инструменты, которые есть у большинства компаний, не могут комфортно хранить, обрабатывать или анализировать их. Это массивная, быстро растущая коллекция информации, как структурированной, так и неструктурированной, которая сопротивляется устоявшимся методам и программному обеспечению, к которым небольшая команда обращается в первую очередь. Суть не в самом размере. Суть в том, что в этом объёме скрыты ответы на бизнес-проблемы, о существовании которых вы, возможно, даже не подозреваете.

Ценность данных состоит в том, что их можно изучать на предмет паттернов. При тщательном исследовании большой набор данных выявляет болевые точки компании, узкие места в её операциях и сдвиги на её рынке, всё это ведёт к более обоснованным решениям и более чётким стратегическим ходам. Сырьём могут быть структурированные записи в базе данных или неструктурированный текст из отзывов и публикаций в социальных сетях; если вы хотите разобраться в различиях, наша заметка о структурировании и очистке веб-данных для AI и ML рассказывает, как беспорядочные входные данные превращаются в нечто пригодное для анализа.

Пять V больших данных

Большие данные обычно определяются набором характеристик, известных как пять V. Это полезный чеклист для понимания того, почему эти данные требуют иного обращения, чем аккуратная таблица, и почему они окупают усилия.

• Объём (Volume). Определяющая черта, колоссальный масштаб. Большие данные поступают в количествах, которые перегружают одну машину или ручной процесс, что как раз и позволяет им выявлять паттерны, недоступные меньшим выборкам.
• Скорость (Velocity). Данные не стоят на месте. Они непрерывно поступают из транзакций, веб-активности и подключённых устройств, поэтому ценность зачастую заключается в быстрой реакции на них, а не в обзоре в следующем квартале.
• Разнообразие (Variety). Они принимают самые разные формы: структурированные строки, полуструктурированные логи и неструктурированный текст, изображения и видео. Полная картина обычно требует объединения нескольких из них.
• Достоверность (Veracity). Большие наборы данных зашумлены и неоднородны, поэтому надёжность имеет значение. Очистка, валидация и согласование источников, это то, что отделяет полезный набор данных от вводящего в заблуждение.
• Ценность (Value). Финальный тест, производят ли данные что-то, на что стоит опираться. Объём, скорость, разнообразие и достоверность служат этому последнему V, поскольку данные, которые не могут информировать решение, просто затраты.

Преимущества больших данных для бизнеса любого размера

Знание, это рычаг, а большие данные, это то, как современная компания превращает сырую информацию в знание для использования против конкурентов. Преимущества не зарезервированы для крупных предприятий. Стартап, который внимательно слушает правильные сигналы, может обойти более крупного конкурента, который не обращает на них внимания. Четыре преимущества проявляются снова и снова.

Мониторинг социальных сетей

Мониторинг социальных платформ позволяет читать подлинные отзывы клиентов и их отношение к вашей компании и продуктам в масштабе, недостижимом для любого опроса или анкеты. Вместо того чтобы спрашивать небольшую панель, что они думают, вы наблюдаете, что тысячи людей уже говорят, своими словами, в режиме реального времени. Это позволяет добраться до сути того, что клиенты действительно чувствуют, а не того, как они отвечают на вопросник.

Сравнительные исследования

Большие данные позволяют сравнивать цены, продукты, услуги и бренды по всему рынку, чтобы оставаться конкурентоспособными и реагировать на реальный спрос. Извлечение публичной информации со всего веба, включая маркетплейсы и профессиональные сети, обеспечивает точный таргетинг и удерживает вашу позиционирование на том, что покупатели реально делают, а не на ваших предположениях об их желаниях.

Маркетинговая аналитика

Инсайты, извлечённые из данных, помогают продвигать запуски, продукты и услуги правильной аудитории более творчески, а также снабжать клиентов своевременными и актуальными сведениями о том, что вы предлагаете. Маркетинговая аналитика превращает догадки о том, какое сообщение работает, в измерение, направляя бюджет на кампании, которые дают результат.

Клиентский фокус и опыт

Данные позволяют компании углублять взаимодействие и замечать проблемы клиентов раньше, чем разочарованный пользователь превратит личную жалобу в публичную, которая распространится по социальным каналам. Отслеживание правильных сигналов помогает защищать бренд и последовательно улучшать сервис по всем каналам, электронной почте, телефону, чату, социальным сетям и всем остальным, где клиенты обращаются к вам. Современные клиенты умнее и требовательнее, и завоевание их доверия и лояльности, это то, что отделяет бизнес, который выживает, от того, который нет.

Отрасли, уже построенные на больших данных

Большие данные, достаточно мощный инструмент, чтобы перестраивать целые секторы. Несколько выделяются тем, насколько они от них зависят.

Электронная коммерция и розничная торговля

Ритейл работает на данных: какие продукты продаются, как изменения цен влияют на спрос, какие рекомендации конвертируют и где должны находиться запасы. Извлечение и анализ публичных данных о каталогах и ценах стали стандартной практикой для сохранения конкурентоспособности, и наш обзор веб-скрапинга в электронной коммерции рассказывает, как это выглядит на практике.

Недвижимость

Рынок недвижимости использует веб-кравлинг для масштабного сбора профилей клиентов и информации о листингах: данные об изъятиях, записи о домах, ипотечные данные, контакты агентов и характеристики объектов. Агрегирование этих разрозненных источников в единый набор данных позволяет компании выявлять возможности и точно оценивать стоимость.

Здравоохранение

Здравоохранение обладает огромным потенциалом для больших данных, поскольку напрямую связано с благополучием людей. При грамотном применении они улучшают медицинские исследования, повышают качество медицинских приложений и совершенствуют технологии, на которые опираются врачи. Качество лечения и удовлетворённость пациентов могут значительно возрасти, здоровье населения, улучшиться со временем, а общие затраты, снизиться, всё это за счёт лучшего использования данных, которые система уже генерирует.

Финансы и страхование

Большие данные играют значительную роль в финансах и страховании. Они укрепляют понимание клиентов и их удовлетворённость, улучшают выявление и предотвращение мошенничества, а также совершенствуют рыночный и торговый анализ. Они также помогают как компаниям, так и их клиентам понимать реальные риски и выгоды продукта, будь то новый полис, позиция по акциям или другая инвестиция, чтобы решения опирались на доказательства, а не на интуицию.

Политика

Политические кампании и государственные органы используют большие данные для оценки общественного мнения, распределения средств и анализа эффективности своих решений. Во время выборов данные помогают выявлять потенциальных доноров и строить детальные профили избирателей, примерно так же, как некоммерческая организация определяет сторонников, наиболее склонных к пожертвованиям. Общая нить, направление усилий туда, где они будут иметь значение.

Почему большие данные необходимы вашему бизнесу

Если отвлечься от отраслей, главная причина, по которой большие данные имеют значение, сводится к четырём вещам, которые они делают для любой организации, использующей их грамотно. Это суть за модным словом.

Понимание рыночных условий

Большие данные говорят вам, что набирает популярность, а что угасает. Анализируя поведение клиентов, бизнес узнаёт, какие продукты и услуги продаются лучше всего, и может формировать свою дорожную карту в соответствии с реальным спросом, а не внутренними догадками. Это предвидение зачастую и ставит компанию впереди конкурентов, которые всё ещё гадают.

Лучшее понимание клиентов

Данные позволяют анализировать клиентов достаточно глубоко, чтобы предвидеть их желания и обслуживать их заранее. Они также дают ранние предупреждения: быстрое обнаружение негативных отзывов означает, что вы можете предпринять меры по исправлению ситуации, пока проблема ещё невелика и локализована.

Принятие лучших решений

Каждый набор данных полон потенциала, как только вы знаете, как его читать. Опираясь на хорошие данные, бизнес может ставить цели и подкреплять самые сложные решения доказательствами: решения о продажах, удержании клиентов, маркетинговых расходах и направлении рынка. Данные не заменяют суждение, но не позволяют суждению действовать вслепую.

Улучшение процессов и снижение затрат

Большие данные делают компанию осведомлённой о собственных недостатках, чтобы она могла совершенствовать свою работу. Эта осведомлённость экономит время и деньги: снижает потери, повышает эффективность в целом и улучшает маржу. Многие из наибольших выгод от программы работы с данными приходят не от новой выручки, а от обнаружения и устранения тихих неэффективностей, которые постоянно обходились в деньги.

Откуда берутся данные

Ничего из этого не работает без стабильного источника чистых и актуальных данных. Часть из них внутренняя: ваши записи о продажах, логи поддержки, веб-аналитика. Значительная часть остального, внешняя и публичная: каталоги конкурентов, листинги маркетплейсов, сайты отзывов, новости, открытые государственные наборы данных и весь широкий веб. Надёжный сбор этих внешних данных, отдельная дисциплина, поэтому многие команды обращаются к веб-кравлингу и скрапингу для питания своего анализа. Для основательного погружения наше исчерпывающее руководство по веб-скрапингу охватывает полную картину, а после сбора данных такой инструмент, как pandas, превращает их в искомые паттерны.

Ответственный сбор данных

Когда вы собираете внешние данные из веба, делайте это ответственно. Соблюдайте условия использования каждого сайта и его robots.txt, сосредоточьтесь на общедоступной информации, а не на той, что находится за авторизацией или платным доступом, и поддерживайте разумную частоту запросов, чтобы не перегружать серверы, от которых зависите. Когда данные содержат персональную информацию, обращайтесь с ней в соответствии с такими регламентами, как GDPR и CCPA. Ответственный сбор, это не только этический стандарт, но и то, что обеспечивает устойчивость вашего источника данных в долгосрочной перспективе.

Заключение

В современной экономике большие данные влиятельны практически в любом направлении, где вы их применяете, и компании, вырывающиеся вперёд, это те, кто целенаправленно использует их. Каждой организации, малой или крупной, нужны ценные данные и содержащиеся в них инсайты; игнорировать их, медленный способ отстать от конкурента, который этого не сделал. Паттерн одинаков в разных отраслях: соберите нужные данные, очистите их, проанализируйте и пусть они направляют решения, которые раньше опирались на интуицию. Для большинства команд самое сложное, это сбор, поскольку самые полезные публичные данные находятся за отрисовкой, ограничениями скорости и защитой от ботов. Отладьте этот источник, и остальная история с большими данными, лучшие решения, более чёткий таргетинг, стабильный рост, последует за этим.

Часто задаваемые вопросы

Что такое большие данные простыми словами?

Большие данные, это информация настолько большая, быстро меняющаяся и разнообразная, что обычные инструменты большинства компаний не могут комфортно хранить или анализировать её. Они включают как структурированные записи, например строки базы данных, так и неструктурированный контент, например отзывы, публикации в социальных сетях, изображения и логи. Их цель, выявлять паттерны, тенденции и проблемы, которые меньшие наборы данных упустили бы, чтобы бизнес мог принимать более обоснованные решения.

Каковы пять V больших данных?

Пять V: объём (колоссальный масштаб), скорость (насколько быстро данные поступают и меняются), разнообразие (многочисленные структурированные и неструктурированные формы), достоверность (насколько они надёжны и чисты) и ценность (производят ли они что-то, на что стоит опираться). Первые четыре существуют для служения последнему: данные, которые не могут информировать решение, просто затраты.

Почему большие данные важны для малого бизнеса?

Большие данные, не только для крупных предприятий. Малый бизнес может использовать мониторинг социальных сетей, исследование конкурентов и маркетинговую аналитику, чтобы понимать свой рынок и клиентов не хуже, а иногда и лучше, чем значительно более крупный конкурент, поскольку может действовать на основе сигналов быстрее. Преимущество приходит от внимания к нужным данным, а не от наличия самого большого бюджета.

Как большие данные помогают в принятии решений?

Данные позволяют бизнесу ставить цели и подкреплять сложные решения доказательствами, а не интуицией. Они информируют решения о продажах, ценообразовании, удержании клиентов, маркетинговых расходах и направлении продукта, а также выявляют неэффективности, которые незаметно обходятся в деньги. Данные не заменяют человеческое суждение; они не дают суждению действовать вслепую.

Какие отрасли извлекают наибольшую пользу из больших данных?

Электронная коммерция и розничная торговля, недвижимость, здравоохранение, финансы и страхование, а также политика входят в число секторов, наиболее преобразованных большими данными. Каждый использует их по-своему, от ценообразования и рекомендаций в ритейле до выявления рисков и мошенничества в финансах и исследований и исходов пациентов в здравоохранении, но общая нить, агрегирование больших наборов данных для направления решений, которые раньше опирались на догадки.

Откуда берутся данные для анализа больших данных?

Часть поступает из внутренних систем: записи о продажах, логи поддержки и веб-аналитика. Значительно больше, внешние и публичные: каталоги конкурентов, листинги маркетплейсов, сайты отзывов, открытые наборы данных и весь широкий веб. Надёжный сбор этих внешних данных обычно означает веб-кравлинг и скрапинг, поэтому надёжный уровень сбора является практическим фундаментом любой программы больших данных.

FA

Farwa Anees

Технический писатель · Crawlbase

Технический писатель, освещавшая прокси, веб-скрейпинг и инфраструктуру данных в блоге Crawlbase, превращая сложные сетевые темы в руководства, которые инженеры дочитывают до конца.