Chat with us, powered by LiveChat

Big Data для вашего бизнеса: от А до Я

анализ больших данных

Анализ больших неоднородных объемов данных стал возможным благодаря развитию технологий.

Где человек видит хаос, технологии машинного обучения помогают систематизировать и кластеризировать информацию.

За этой сферой закрепился английский термин big data (биг дата). В переводе — “большие данные”.

Теория вероятности и матстатистика из классической высшей математики перешли в прикладную сферу и получили 2 направления развития: big data analysis и big data engineering.

  • Big data analysis (Анализ данных) отвечает за обработку массивов информации, формирование трендов и построение прогнозов.
  • Big data engineering обеспечивает формирование структур баз данных, сбор и хранение информации. Строит выборки и кластеры из обрабатываемых данных и дает оперативный доступ к базе программам, которые помогают интерпретировать результаты в понятные бизнес-аудитории тенденции.

Операционная аналитика

Операционная аналитика позволяет оптимизировать работу предприятия. Бывает двух видов: аналитика промышленных данных и бизнес-процессов.

Аналитика промышленных данных 

Регулярный сбор и анализ массивов данных позволяют компаниям:

  • диагностировать пограничное состояние машин и агрегатов и вовремя проводить техобслуживание;
  • выявлять и измерять риски связанные с простоем оборудования и управлять ими;
  • регулировать загрузку мощностей и оптимизировать складские запасы сырья и готовых изделий;
  • предсказывать тренды на рынке ценных бумаг и оптимизировать управление активами.

Аналитика бизнес-процессов

На основании наблюдений за посетителями вашего интернет-ресурса вы можете:

  • сегментировать целевую аудиторию;
  • оптимизировать предложение в соответствии с потребностями отдельных категорий клиентов;
  • планировать маркетинговые кампании и повышать их эффективность;
  • увеличивать лояльность клиентов и стимулировать их повторные покупки.

Все вместе эти факторы позволяют снизить себестоимость производства, улучшить качество продукции и услуг, повысить объемы продаж и прибыльность компании.

Примеры Big Data в бизнесе

В коммерции

Рассмотрим применение анализа данных на примере крупного интернет-магазина с трафиком в тысячи посетителей за день. 

Нужно обработать социально-демографические данные посетителей: пол, возраст, образование, семейное положение, уровень дохода. Учесть их интересы и хобби, поисковые запросы, местоположение и последовательности переходов между различными интернет-ресурсами.

Анализ данных помогает выделить классы пользователей с похожими поведенческими факторами и спрогнозировать их потребности в определенных товарах. 

В медицине

В медицине с помощью big data можно более точно предсказывать предрасположенность к заболеваниям на основе результатов анализов и динамики их изменения.  

В банковском секторе

В банковской сфере с помощью разделения заемщиков на когорты можно снизить риски при предоставлении кредитов или выделить сегмент платежеспособных клиентов при ипотечном кредитовании.

Анализ поведения пользователей помогает предотвратить хакерские атаки, взлом и мошенничество. 

В логистике

В логистике анализ больших массивов данных помогает прогнозировать транспортные потоки, оптимизировать заказ товаров, управлять складскими запасами. Результат: снижение издержек и улучшение планирования операционной деятельности компании. 

Решения Big Data для наших клиентов

Мы помогаем клиентам выбрать оптимальный вариант для внедрения анализа больших объемов данных. В зависимости от ваших задач, это может быть облачное или серверное решение, индивидуальная архитектура или настройка готового фреймворка. 

Наши консультанты готовы помочь вам в реализации задач, связанных с обработкой больших объемов данных. Опишите свою идею, и мы ее воплотим.