Хотя понятие “большие данные” подразумевают наличие большого количества данных, оно не относится только к объему данных. Большие данные характеризуются возросшей скоростью их передачи, сложностью и разнообразием по сравнению с источниками данных прошлого. Такие факторы, разумеется, усложняют работу с большими данными, поскольку вам приходится иметь дело не просто с большим количеством данных, а с тем, что они поступают к вам очень быстро, в сложных формах и из разнообразных источников.

Дело не в объеме данных, а способе их использования! Значимость большим данным придает вовсе не то, что они большие, и даже не то, что они представляют собой данный. Важно то, как вы анализируете эти данные для развития своего бизнеса.

С большими данными связаны большие проблемы конфиденциальности. Принимая во внимание природу многих источников больших данных, нетрудно понять, что конфиденциальность представляет собой серьезную проблему. При наличии подобных объемов данных всегда найдутся нечестные люди, которые попытаются использовать их без вашего согласия или таким образом, который вам вряд ли понравится. Правила обработки, хранения и применения больших данных должны развиваться наряду с аналитическими возможностями. С самого начала пересмотрите подход вашей организации к вопросам конфиденциальности. Ваша позиция должна быть совершенно ясной и практичной.

Будьте готовы отбросить данные. Одна из главных задач при укрощении больших данных – определить фрагменты, которые имеют ценность. Большие данные содержат информацию, пригодную для долгосрочного стратегического применения; данные, которые могут использоваться в краткосрочной перспективе, а также данные, которые вообще ничего не значат. Удаления множества данных может показаться странным, однако при работе с большими данными это в порядке вещей. Вам потребуется время, чтобы к этому привыкнуть.

Как попить из шланга. Работу с большими данными можно сравнить с попыткой попить из шланга. Большая часть данных будет пропущена, как и большая часть воды. Цель в том, чтобы отхлебнуть нужное количество данных из потока, а не выпить его полностью. Если вы сосредоточитесь на важных фрагментах данных, то работать с большими данными будет проще.

Для сегментации клиентов используются различные источники данных, например, данные о продаж, демографические данные и результаты опросов. Теперь можно сегментировать клиентов и на основании просматриваемых ими страниц. Это дает представление о стилях покупательского поведения и процессах принятия решения, а также позволяет расширить список критериев сегментации. Анализ производится мыслью.

Анализ может привести к созданию отчетов, а отчеты – к анализу.  Можно произвести анализ, основываясь исключительно на отчетах. Например, вы можете создать 10 отчетов, расположить их на столе, определить содержащиеся в них ключевые сведения и написать заключение: что вы обнаружили и что это означает. Это и будет анализом. Анализ создается мыслью аналитика, с помощью которой он оценивает значение данных или статистики для конкретного дела. Без интерпретации данные и статистика бесполезны.

Ваша организация должна потребовать от аналитической команды выйти за рамки и создать инновационную, беспримерную аналитику, которая отличалась бы от используемой в данный момент. Тогда у Вас и будут результаты. Однако если это останется простым предложением или пожеланием, то ничего не изменится. Для достижения успеха организация должна сосредоточить все силы на единой цели.

Многие IT-организации создают отчеты, пытаясь включить в них как можно больше тем. Это может быть обусловлено запросами бизнес-пользователей, которые охватывают все, что может когда-либо потребоваться, а не то, что они на самом деле будут использовать. В результате пользователи теряются среди большого числа отчетов и не находят того, что им нужно. Следует сосредоточиться на предоставлении более ограниченного набора актуальных отчетов. 

Успех в области аналитики определяется не инструментами и технологиями. Главным фактором успеха являются люди, которые применяют эти инструменты и технологии. 

Укрощение больших данных, Б. Фрэнкс
Издательство “Манн, Иванов и Фербер”, 2014

Підписуйтеся на наш Telegram-канал: https://t.me/proideicom
Просувайтеся в кар’єрі з нами: Події для маркетологів в Україні: Календар


Читати більше: Наталія Вільчинська, Helen Marlen Group: Діджитал-маркетинг керує продажами у 2020
Читати більше: Amazon скрывает бета-версию новой люксовой e-commerce платформы VRSNL