КАК ПРЕВРАТИТЬ БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В БОЛЬШИЕ ДЕНЬГИ?
КАКИЕ БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ ЕСТЬ И КАК С НИМИ РАБОТАТЬ?
Зачем нам вообще нужны технологии? Чтобы улучшить нашу жизнь. А в бизнесе? Чтобы дать новые инструменты для эффективного труда. А также чтобы сделать то, что человек не может сделать физически – к последнему относится область обработки Больших данных (big data).
Большие данные – это по сути таблицы с десятками или сотнями колонок и тысячами или даже миллионами записей. У нас в стране живет более 146 млн. человек. Любые сведения о них – большие данные. И как их обрабатывать? Как извлекать из них информацию, если человек физически ограничен в своих возможностях вручную прочесть их? Например, чтобы одному человеку просто прочесть таблицу с данными о всех жителях страны, тратя не более 1 секунды на 1 строчку – понадобится почти 5 лет.
С помощью информационных технологий данная задача становится решаемой в течение секунд/минут.
КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ ИХ ДЛЯ БИЗНЕСА?
Отлично! Все это понятно – госорганам такая штука точно нужна. Но какая выгода для бизнеса? Да и базы данных закрыты и защищены – где взять данные для обработки?
В России созданы и функционируют множество открытых сервисов онлайн – они отдают данные по запросу. Это более шестидесяти источников общего назначения, таких как ЕГРЮЛ, ФНС, ФССП, база арбитражного делопроизводства, база сертифкатов и тп и тд. Кругом данные по гражданам, по компаниям или, например, по действующим сертификатам на продукцию.
Доступ к базам осуществляется вручную. Пишете поисковый запрос – база выдает данные. Но сколько таких запросов напишет менджер? Десятки. А в базах данные на миллионы записей. А ведь данные не только надо найти, надо понять, что с ними сделать, поставить задачи для работы менеджерам, проконтролировать. Можно делать вручную – но производительность и эффективность будет крайне низкой…
Как превратить набор Больших данных в эффективный инструмент для бизнеса? Для этого требуется несколько шагов:
1. Настройка парсера – программного средства автоматического сбора базы и обновления данных.
2. Вы получили миллионы строк – по ним нужно настроить поиск, например, по кодам ВЭД, по датам и тп. Для этого нужно Приложение, которое обращается к базе и делает выборку.
3. Выборка готовы – нужно обработать. Для этого база должна попасть в CRM-систему. Нужна интеграция с CRM
4. Внутри CRM с данными работают Бизнес-процессы – они ставят задачи уже конкретным менеджерам, выдавая им базу построчно и ставя задание на прозвон, отправку писем или любую другую активность.
5. Также в CRM работают отчеты и другие средства контроля продаж.
Итак: Парсер-База данных -Приложение-Интеграция с CRM-Бизнес-процессы CRM-Отчеты и контроль – такова архитектура решения для работы с Большими данными из сети.
КЕЙС: БАЗА ФСА
Рассмотрим реальный кейс – работа с Большими данными на примере базы Федеральной службы аккредитации (ФСА). База, содержащая данные про все действующие в стране сертификаты, декларации и органы сертификации и лаборатории располагается по адресу https://fsa.gov.ru/
В базе 8,2 млн записей-строк (по 120 колонок в каждой), ежедневно обновляются данные в среднем по 10 тысячам записей. Ручная обработка таких данных невозможна. Только точечные запросы, чем и занимаются участники рынка.
• Например, выбирались данные по органам сертификации и лабораториям, которые утратили аккредитацию.
• Далее смотрелись действующие сертификаты, которые были выпущены этими органами,
• Отправлялось письмо уведомление компании заявителю о том, что их сертификат прекратил действие ввиду прекращения аккредитации органа сертификации.
• Далее сотруднику отдела продаж ставилась задача на коммуникацию с этим потенциальным клиентом чтобы сделать продажу услуг по перевыпуску аннулированного сертификата.
Другой пример процесса - приложение отбирало сертификаты срок действия которых заканчивается через 2 месяца и ставила сотруднику отдела продаж задачу на коммуникацию с этим потенциальным клиентом, чтобы сделать продажу услуг по выпуску нового сертификата. После реализации проекта за 6 месяцев:
• Выросла выручка по одному из направлений (инспекционного контроля) с 15 до 75 млн.руб. в месяц.
• Выросло количество обрабатываемых специалистом по продажам потенциальных клиентов в 3 раза.
• Продажи у специалистов выросли почти в два раза.
• В 3 раза сократилось количество сотрудников, которые выполняли рутинные задачи по инспекционному контролю.
• Вырос средний чек по уже существующим клиентам так как стало понятно какие услуги им еще можно дополнительно предложить.
Общий экономический эффект от внедрения решения дал рост выручки на 15%. Окупаемость инвестиций исчислялась буквально днями.
Ну хорошо, по базе ФСА результаты очевидны, но где еще и для кого еще можно использовать подобное решение?
КАКИЕ ОТРАСЛИ МОГУТ ИСПОЛЬЗОВАТЬ БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ?