«Большие данные» уступают место «Нужным данным» (блог i-Oblako)

11.11.2016

«Большие данные» - игра, в которую включились все: бизнесы любого размера и направленности, аналитики, производители систем хранения данных и серверного оборудования… все пытаются извлечь пользу из огромных массивов информации. Эксперт SAP Максвелл Вессел (Maxwell Wessel), однако, выступил с кардинально новой идеей: сосредоточиться не на «Больших данных», а на «Нужных данных». Как выбрать, каких именно - разбираемся в статье.

big dataКомпанию Uber часто приводят в пример, когда говорят об успехе больших данных. Сомнений нет: Uber действительно анализирует большие массивы информации. С помощью приложений для водителей и пользователей компания отражает всю транспортную логистику в реальном времени. Однако успех Uber стал возможен не благодаря ее возможности собирать большие данные, а благодаря умению вычленить нужные сведения для простого процесса — распределения машин по клиентам. Кому в городе нужно такси, и где находятся эти люди? Нужные данные позволили ответить на этот вопрос и построить востребованный во всем мире сервис.

Иногда нужные данные — большие, иногда — нет. В IDC подсчитали, что в мире только 35% информации анализируется, и лишь 5% из этого объема действительно важно для бизнеса. То есть, нужно определить главное: какая именно информация может обеспечить конкурентное преимущество. И уже ее искать в массиве Больших данных. Как это сделать? Максвелл Вессел рекомендует ответить на три вопроса.

Вопрос №1. Какие процессы в компании приводят к потерям?

Бизнес большинства компаний так или иначе связан с потерями. Например, в службе доставки цветов такой потерей являются сами цветы. Среднестатистический флористический магазин не может сбыть около 50% товарных запасов. Нужные данные, снижающие количество непроданных цветов, помогли подняться таким компаниям, как UrbanStems и the Bouqs. Потери открывают новые возможности, подталкивают к поиску способов их минимизации, а поэтому являются отличным катализатором для инноваций.

Вопрос №2. Как уменьшить потери?

Как только источник потерь определен, нужно начать поиск путей к улучшению ситуации. Когда речь идет о простых повторяющихся действиях (например, об отправке машины по адресу, ценообразовании или определении объема и состава заказа цветов), рекомендуется отдать бразды правления средствам автоматизации. Приложения по анализу Больших данных, различные облачные разработки уже доказали свою эффективность в решении подобных заданий. Например, банкам установка облачного сервера электронной почты QM-Банк упрощает информирование клиентов и позволяет значительно сэкономить на рассылке уведомлений. Вместо традиционной sms-рассылки банки могут отправлять сообщения по электронной почте, снижая потери, связанные с телефонией.

Вопрос 3. Какие данные вам для этого понадобятся?

В случае с Uber компании нужно было узнать, где находятся потенциальные клиенты, а затем использовать эти данные для автоматизации службы заказа такси. Полезная информация всегда найдется. И вместо того, чтобы стоять перед горой Больших данных и пытаться проанализировать их все, стоит решить для себя, в каких именно сведениях нуждается ваш бизнес. 

Назад к разделу "Публикации"