Как используются большие данные в бизнесе: примеры и сервисы

Малый бизнес может данные купить, интегрировать и экстраполировать в свои задачи. Например, есть сеть магазинов по продаже настольных игр «Мосигра». Каждая торговая точка продаж - отдельный малый бизнес. В своей работе они используют big data от торгового центра, где представлен магазин. На основе этих данных корректируют продажи и способы привлечении аудитории. У каждого ТЦ эти данные разные, что позволяет каждому магазину быть востребованным.

Дмитрий Спиридонов, Сооснователь, генеральный директор CloudPayments

Есть смысл с самого старта бизнеса собирать максимальное количество данных, накопить как можно больше метрик. Когда бизнес начнет стагнировать, будет достаточно информации, чтобы понять, что происходит.

Константин Баев,

IT-директор компании Domino’s Pizza

Малый бизнес более динамичен, конкуренция в разы больше, чем «у больших». Сложность вызывает стоимость, которую малый бизнес не готов платить за собственную платформу. Поэтому вариант для небольших компаний — покупать сервисы, которые продают готовую аналитику.

Сергей Чернов, Директор по разработке программного обеспечения компании CTI

Большие данные оказывают революционный эффект на бизнес, потому что современная бизнес-аналитика базируется на анализе big data. Например, в маркетинге и рекламе: клиентам могут быть направлены целевые офферы, которые соответствуют их же потребностям. Благодаря аналитике больших данных предложение бизнеса не вызывает у потребителя раздражение, потому что формируется на основе его предпочтений и прошлых покупок.

Илья Соломатин, Руководитель проектов цифровой экосистемы all.me

Нужно понять, что мы включаем в понятие «Большие Данные» с позиции бизнеса. Для нас, практиков, это прежде всего постулат, что идти нужно не от данных, а от решаемых задач. Сбор данных ради самих данных в отрыве от реальной потребности заводит в тупик. Мы видим перспективы от использования Big Data в области предсказательной аналитики, а также операционной аналитики (распределенная обработка данных, потоков и событий). В таком ключе Big data способны превратить «мёртвые» информационные терабайты данных компании в главный бизнес-актив.

Андрей Крехов, Заместитель директора по специальным программам ICL Services

Технологии больших данных способны перевернуть всю суть бизнеса и по-новому взглянуть на ситуацию на рынке. Например, выстроить новую модель продаж, как это сделала Kaeser Kompressoren, производитель сложных компрессоров. Благодаря анализу данных с датчиков на оборудовании компания создала новый подход к продажам: поставка сжатого воздуха вместо продаж самого оборудования. Поставка готового продукта сделала возможным закладывать более высокую маржу, чем при продаже самого оборудования. Kaeser Kompressoren получила контролируемый постоянный денежный поток и зарабатывает больше на поставке кубометров сжатого воздуха.

Юрий Бондарь, Заместитель генерального директора SAP CIS

Наличие больших массивов информации ни в одной компании не гарантирует их ценности, если на их основе не будут приняты стратегические решения.

Какие шаги подготовки предпринять для проекта по big data?

1. Определить проблему;

2. Оценить стоимость использования Big Data: з/п специалистов, затраты на сервера;

3. Поставить KPI на проект;

4. Посчитать ROI на использование Big Data.

Елена Герасимова, Руководитель направления Data Science в «Нетологии»

Сервисы на основе больших данных могут существенно сэкономить рабочее время сотрудников, занятых в выполнении рутинных операций. Например, время на заведение бумажных ТТН сокращается примерно в 3 раза, и это ежедневные операции. Процесс заведения нового товара в каталог позволяет экономить минимум 50% времени операциониста.

Раис Хальфиев, Эксперт компании СКБ Контур

Внедрение анализа больших данных увеличивает средний чек на 7-15% и серьезно влияет на возвратность потребителя (частоту посещения магазина).

Денис Царев, Генеральный директор Моризо Диджитал

Разберем применение больших данных на примере компании «Утконос». «Утконос» создает автоматизированные и триггерные маркетинговые кампании по различным каналам с возможностью получения аналитических данных. В результате использования технологии рост доходов по e-mail каналу составил 41%, а по sms — 8 %, причем количество заказов увеличилось на 2%. А в канале Viber на 18% увеличилась конверсия в покупку. Что касается больших данных в сфере производства — их применение повышают эффективность оборудования на 5-10%.

Юрий Бондарь, Заместитель генерального директора SAP CIS