За последние несколько лет большие данные стали важным инструментом развития бизнеса. Сегодня практически любая компания хранит огромные массивы информации, которые благодаря технологиям глубокого анализа превращаются в ценный актив, открывающий новые возможности для продвижения товаров и услуг. Вот лишь несколько примеров того, как большие данные способны сегодня изменить бизнес в лучшую сторону.
Сегодня бизнес-аналитика (BI) тесно связана с большими данными и технологиями искусственного интеллекта. Это сочетание позволяет не только глубже понять проблемы и вызовы, стоящие перед компанией, но и наметить наиболее эффективные пути их решения, выявить скрытые тенденции. Тем более, данных сегодня становится настолько много, что традиционные методы работы с ними, вскоре, могут утратить актуальность и на первый план выйдет продвинутая аналитика на основе моделей ИИ. «Большие данные в значительной мере повлияли на дальнейшее развитие аналитических инструментов и, в частности, ИИ-технологий. Благодаря возможности быстро анализировать массивы данных, выросла точность прогнозов и принимаемых на их основе решений. Появились принципиально новые задачи, а ранее существовавшие стали решаться намного быстрее и с более высоким качеством», — комментирует Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.
Основная задача любого бизнеса — удовлетворить потребности и запросы клиентов. Компании, использующие большие данные, имеют эксклюзивную возможность посмотреть на свой бизнес в самых разных разрезах. Можно получить ценную информацию о клиентах, выявить их предпочтения, потребности и желания, еще до того, как они сами их осознают. В свою очередь, такое проактивное удовлетворение запросов повышает вовлеченность клиентов.
Современные системы клиентской аналитики, которые задействуют большие данные и искусственный интеллект, дают возможность тестировать массу гипотез и вариантов клиентского пути. Если 10 лет назад решение задач управления отношениями с клиентами (CRM) требовало больших усилий и внимания, а какие-то принципы казались теорией, то сейчас речь уже идет не столько о том, чтобы в принципе реализовать, например, процессы удержания клиентов или выбора наилучшего предложения, сколько о том, чтобы сделать механики более разнообразными, чтобы дать маркетологам больше самостоятельности или учитывать в отчетности, например, как клиенты влияют на решения друг друга», — говорит Александр Тихонов.
Компании, активно использующие большие данные, могут значительно сократить расходы за счет использования аналитических платформ, которые помогают изучать рынок, его тенденции и прогнозировать развитие событий. Осведомленность о том, что может с большой вероятностью произойти в ближайшем будущем, повышает эффективность бизнес-планирования. Специалисты компании с помощью больших данных могут изучить поведение отрасли и выработать на основе полученной информации оптимальную стратегию продвижения товаров и услуг — с минимальными издержками и максимальной прибылью.
Большие данные также могут повысить уровень безопасности. Тщательный и глубокий анализ рынка даст возможность своевременно выявить потенциальных мошенников и ненадежных контрагентов, что в итоге позволит избежать потенциальных неприятностей, финансового и репутационного ущерба.
До того, как большие данные вышли на рынок, людям приходилось тратить гораздо больше времени на изучение рынка, анализ текущих тенденций и прогнозирование возможных продаж. Однако, с ростом популярности больших данных у предпринимателей появилась возможность улучшить подходы к управлению запасами, что в конечном счете повышает эффективность бизнеса и позволяет сократить издержки.
SAS Viya: аналитические модели можно сразу запускать в «продакшн» без написания дополнительного кода
Данные — это золотая руда, однако, чтобы добыть из нее полезные знания, необходимы комплексные инструменты, которые включают в себя элементы машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения, интернета вещей. Платформа SAS Viya позволяет решить эту задачу за счет «композитного» искусственного интеллекта, in-memory вычислений и возможности запускать аналитические модели в производство без написания дополнительного программного кода.
Какие преимущества дает технология потоковой аналитики для решения задач по обеспечению безопасности
Пользовательские устройства ежесекундно генерируют триллионы событий, данные о которых оседают в хранилищах. Накапливать такого рода информацию бессмысленно и дорого. Компании ищут способы монетизации сведений, собранных, например, о клиентах. Крупные игроки, инвестирующие в дата-центры и персонал, научились анализировать колоссальные объемы информации, делать выводы и даже составлять прогнозы. Анализ больших объемов данных в режиме реального времени позволяет мгновенно реагировать на происходящее, как того требует ситуация.
Александр Миронов, SAS: Индивидуальные предложения не придумать заранее: их формируют алгоритмы прямо при общении с клиентом
Эффективность маркетинговых кампаний может колебаться в широком диапазоне. Многие клиенты воспринимают звонки и сообщения с предложениями услуг как спам. Изменить ситуацию мог бы индивидуальный подход, когда клиенту предлагают именно то, что ему в данный момент необходимо. Как это сделать, в интервью CNews рассказал Александр Миронов, руководитель практики по клиентской аналитике и CRM, SAS Россия и СНГ.
