Big Data: великі дані для збільшення прибутків

Реклама повинна бути не тільки ефективною, а ще й без зайвих витрат. Для цього складається опис цільової аудиторії. Саме він допомагає зрозуміти потреби потенційних клієнтів. Але для того щоб скласти дійсно точний опис, який буде працювати, потрібно проаналізувати величезну кількість інформації, що майже нереально зробити людині. На допомогу прийде Big Data від Київстар.

Що таке Big Data?

Фактично це набір різноманітних технологій, що здатні аналізувати великий обсяг даних. Програми самостійно обирають та вивчають інформацію за заданими параметрами. Результатом процесу є отримання зовсім нових знань, які можна використати у власних інтересах.

Важливо, що для аналізу використовуються як структуровані, так й не структуровані дані. Уявіть, що в магазині всі товари не розставлені на поличках по групах, а звалені в єдину величезну купу. Знайти саме те, що потрібно, буде неможливо. Але є інструменти, що допоможуть вибрати з купи потрібний товар. Крім того, вони надають ще додаткову інформацію про продукт. Наприклад, вартість, термін придатності, якісні переваги.

Big Data — це технології, що дозволяють зібрати всю необхідну інформацію про вашу цільову аудиторію, проаналізувавши гігантський обсяг даних. Канали збору даних різноманітні. Big Data отримує інформацію, що надходить з гаджетів, комп’ютерів, навіть телевізорів та датчиків (якщо вони під’єднані до інтернету, наприклад, в системі «розумний будинок»). Тобто аналізуються соціальні мережі, пошукові системи та все, з чим контактує потенційний клієнт.

Як працює Big Data?

Самі по собі великі дані марні для людини. Адже відокремити потрібну інформацію з гігантського потоку неможливо. Для роботи цікавий кінцевий результат. А саме це і є підсумок, який Big Data надає після виконаного аналізу. Його застосовують для досягнення поставленої мети.

Щоб зібрати, структурувати та проаналізувати інформацію, використовують різні технології:

1. Crowdsourcing. Для збору даних з різних джерел.
2. Classification. Необхідний, щоб зрозуміти, як поводитимуться клієнти в певному сегменті.
3. Cluster analysis. Застосовують виявлення спільних ознак у групі об’єктів.
4. Змішування та інтеграція. Використовується для перетворення різнопланових даних у єдиний формат.
5. Візуалізація. Показує отримані висновки у форматі графіків та діаграм.
6. Unsupervised learning. Виявляє приховані взаємозв’язки.
7. Data mining. Показує додаткові дані, що можуть знадобитися для прийняття рішення.

Де застосовується Big Data?

Фактично, не існує сфери, де б не знадобилися дані про потенційних клієнтів. Тому користувачами Big Data є великі рітейлери, медичні та фінансові заклади, підприємства, розробники й навіть представники влади.

Big Data майже миттєво знаходить та аналізує різноманітну інформацію. Структурує її, інтерпретує, виявляє закономірності та складає прогнози. Наприклад, Big Data здатна не просто встановити модель поведінки окремої групи осіб, а й з’ясувати, в якій частині міста є попит на певну групу товарів.