Big Data и их влияние на бизнес
Большие данные трансформируют бизнес. Их объем растет, и их использование становится ключевым для конкурентоспособности. Они улучшают качество продуктов и услуг, оптимизируют процессы, а также предоставляют аналитику и инсайты. Большие данные применяются в рознице, финансах, логистике и других отраслях, управляя индустриальными процессами и повышая безопасность.
Вы слышали о термине "большие данные"? Вероятно, да. Это привлекательная тема, которая вызывает жаркие обсуждения уже почти десять лет. Однако никогда раньше она не была так актуальна, как сегодня, когда каждый день генерируется огромное количество новых данных. В то время как инструменты, которые мы разработали для обработки данных, борются с постоянным потоком информации, бизнесмены и специалисты по данным размышляют над тем, как извлечь максимум из больших данных. В этой статье мы хотели бы обсудить несколько важных вещей о больших данных:
- Что такое большие данные?
- Большие данные и возможности для бизнеса
- Основные проблемы больших данных
- Несколько практических примеров использования больших данных в бизнесе
Что такое Big Data в бизнесе?
Обычные системы управления данными и приложения для их обработки больше не могут эффективно справляться с растущим объемом данных, создаваемых человечеством. Вот откуда происходит термин "большие данные". Он не относится к какому-то конкретному числу; скорее, он используется для подчеркивания основных характеристик данных:
Большие данные - это данные, которые слишком объемные, слишком быстро поступают и слишком сложно обрабатываются с помощью обычных или доступных ресурсов.
Это означает, что объем данных и скорость их накопления растут, а время, в течение которого данные остаются актуальными, сокращается. Поскольку большинство данных в бизнесе генерируется в реальном времени, их необходимо быстро обрабатывать, чтобы они оставались ценными.
Существуют три основных источника, создающих большие данные:
Таким образом, большие данные в основном относятся к большим наборам данных, собранным из различных источников. Они могут использоваться для выявления закономерностей, ассоциаций или тенденций, для их анализа и составления сложных прогнозов. Имея это понимание в виду, давайте рассмотрим влияние больших данных на бизнес.
Существуют три основных источника, создающих большие данные:
- Бизнес: данные производятся компаниями в огромных объемах ежедневно. Это могут быть финансовые данные (счета, транзакции, данные по выставлению счетов), внутренняя и внешняя документация (отчеты, деловая переписка, планы производства) и т. д. Создание больших данных особенно актуально для организаций, которые переходят от аналоговых к цифровым рабочим процессам.
- Коммуникация: это данные, которые создаются вами как личностью. Социальные сети, блоги и микроблоги - все это основные источники коммуникационных данных. Новое фото, текстовое сообщение или поисковый запрос, собранные в больших объемах, добавляются к растущим объемам больших данных.
- Интернет вещей (IoT): это данные, создаваемые датчиками. Умные устройства используют свои сенсоры для сбора данных и загрузки их в Интернет в огромных объемах. Несколько примеров данных, создаваемых датчиками, включают журналы видеонаблюдения, робот-пылесосы, данные с метеостанций и т. д.
Таким образом, большие данные в основном относятся к большим наборам данных, собранным из различных источников. Они могут использоваться для выявления закономерностей, ассоциаций или тенденций, для их анализа и составления сложных прогнозов. Имея это понимание в виду, давайте рассмотрим влияние больших данных на бизнес.
Влияние Big Data на бизнес
Большие данные определяют современный информационный ландшафт, и их влияние на бизнес достигло невиданных ранее уровней. По данным исследования AI Executive Survey от New Vantage Partners, 98,8% ведущих компаний подтверждают инвестиции в искусственный интеллект и возможности больших данных. Более того, к 2023 году доходы от больших данных и бизнес-аналитики достигнут 274,3 миллиарда долларов по всему миру, согласно исследованию Statista. Это в полтора раза больше доходов, чем в 2019 году, и более четырех раз больше, чем в 2018 году.
В некотором смысле, большие данные определяют золотое правило современного искусственного интеллекта: чем больше данных у вас есть, тем лучше будут ваши прогнозы. Преимущества, которые приносят большие данные, многочисленны, однако наиболее важно упомянуть три основных, которые мотивируют большинство инвестиций в большие данные.
В некотором смысле, большие данные определяют золотое правило современного искусственного интеллекта: чем больше данных у вас есть, тем лучше будут ваши прогнозы. Преимущества, которые приносят большие данные, многочисленны, однако наиболее важно упомянуть три основных, которые мотивируют большинство инвестиций в большие данные.
Качество
В современном мире компании всегда стремятся получить конкурентные преимущества, и большие данные помогают с более точным и эффективным таргетированием рекламы благодаря передовым методам анализа данных и улучшенному принятию решений. Они предлагают способы улучшения качества продуктов и услуг. Большие данные упрощают монетизацию, предоставляя лучшее понимание потребностей клиентов. Они помогают принять более персонализированный и целенаправленный подход, сократить время и повысить эффективность бизнес-процессов. В целом, применение больших данных приводит к повышению качества продуктов, улучшению опыта клиентов и увеличению их удовлетворенности.
В современном мире компании всегда стремятся получить конкурентные преимущества, и большие данные помогают с более точным и эффективным таргетированием рекламы благодаря передовым методам анализа данных и улучшенному принятию решений. Они предлагают способы улучшения качества продуктов и услуг. Большие данные упрощают монетизацию, предоставляя лучшее понимание потребностей клиентов. Они помогают принять более персонализированный и целенаправленный подход, сократить время и повысить эффективность бизнес-процессов. В целом, применение больших данных приводит к повышению качества продуктов, улучшению опыта клиентов и увеличению их удовлетворенности.
Стоимость
Проекты искусственного интеллекта, основанные на данных, обычно разрабатываются для автоматизации рабочих процессов. Передача утомительных и скучных задач машинам освобождает человеческих экспертов и позволяет им сосредоточиться на целях, приносящих добавленную стоимость бизнесу. Большие данные помогают искать новые способы снижения издержек, улучшая эффективность существующих бизнес-процессов. Это улучшает управление временем, повышает скорость выхода на рынок. В сочетании с высоким качеством, большие данные открывают путь к увеличению доходов и устойчивому экономическому развитию для бизнеса.
Проекты искусственного интеллекта, основанные на данных, обычно разрабатываются для автоматизации рабочих процессов. Передача утомительных и скучных задач машинам освобождает человеческих экспертов и позволяет им сосредоточиться на целях, приносящих добавленную стоимость бизнесу. Большие данные помогают искать новые способы снижения издержек, улучшая эффективность существующих бизнес-процессов. Это улучшает управление временем, повышает скорость выхода на рынок. В сочетании с высоким качеством, большие данные открывают путь к увеличению доходов и устойчивому экономическому развитию для бизнеса.
Аналитика
Здесь начинается важная часть о лучших прогнозах. Большие данные позволяют увидеть не только шаблон в отрасли или процессе, который вы рассматриваете. И когда мы говорим "увидеть", мы буквально имеем в виду: визуализация данных - одно из преимуществ, доступных только с большими данными. Она показывает большую картину и, основываясь на более широком спектре ассоциаций и тенденций, помогает ответить на самый важный вопрос: почему что-то происходит так, как происходит. Большие данные дают контекст, показывая данные постоянно, круглосуточно. Они открывают путь к улучшенному принятию решений, поскольку большие данные предоставляют понимание скрытых шаблонов. По этой причине большие данные широко используются бизнесом для прогнозного анализа и принятия обдуманных, взвешенных решений.
Здесь начинается важная часть о лучших прогнозах. Большие данные позволяют увидеть не только шаблон в отрасли или процессе, который вы рассматриваете. И когда мы говорим "увидеть", мы буквально имеем в виду: визуализация данных - одно из преимуществ, доступных только с большими данными. Она показывает большую картину и, основываясь на более широком спектре ассоциаций и тенденций, помогает ответить на самый важный вопрос: почему что-то происходит так, как происходит. Большие данные дают контекст, показывая данные постоянно, круглосуточно. Они открывают путь к улучшенному принятию решений, поскольку большие данные предоставляют понимание скрытых шаблонов. По этой причине большие данные широко используются бизнесом для прогнозного анализа и принятия обдуманных, взвешенных решений.
Большие данные позволяют получить информацию о бизнесе, которая сулит не только экономические, но и социальные выгоды. Вполне естественно, что спрос на большие данные со стороны бизнеса растет.
Проблемы Big Data
Несмотря на то, что преимущества больших данных безусловно привлекательны, важно отметить, что они часто сопровождаются набором проблем. Во-первых, большие данные сложно обрабатывать. Как мы уже упоминали, они объемные и быстрые, что означает, что для полезного использования в бизнесе требуются специальные инструменты. Однако правильные инструменты не так легко освоить, да и они не дешевы. Это означает, что бизнес должен быть готов к финансовым, человеческим и временным затратам на правильную интеграцию больших данных в операционные процессы.
Кроме того, большие данные также характеризуются высокой изменчивостью. Они могут представляться в виде фотографий или текстов, быть структурированными или неструктурированными. Изменчивость больших данных увеличивает их потенциальную ценность за счет расширения возможностей извлечения шаблонов, но также усложняет их обработку, аннотацию и обучение. Если вас интересует более подробная информация о проблемах, которые большие данные могут вызвать в бизнес-процессах, мы уже говорили об этом в нашей статье о больших данных и кризисе искусственного интеллекта.
Также стоит помнить, что существуют риски, связанные с неопределенностью больших данных. Поскольку становится сложнее предварительно обрабатывать поступающий поток данных, уровень уверенности в их достоверности резко снижается. Большие данные, которым нельзя доверять, бесполезны для обучения, а также вредны для автоматизированных алгоритмов машинного обучения, направленных на обработку данных и обучение моделей.
Тем не менее, сегодня утверждается, что самая серьезная проблема больших данных заключается не в их характеристиках, таких как разнообразие или неопределенность. 90,9% компаний, которые сделали первые шаги в принятии культуры больших данных, указывают на людей и процессы как основные препятствия для полноценного перехода к ориентации на данные. Навыки в области науки о данных не так легко получить, и людям требуется время для их понимания и мотивации к обучению. Кроме того, большие данные и искусственный интеллект все еще не имеют процедурной поддержки, необходимой для их широкого внедрения. Пока многие компании принимают ожидающее отношение, так как не могут позволить себе впечатляющие затраты на инвестиции в большие данные. Это все еще область с высоким риском и высокой наградой, требующая должного регулирования для того, чтобы стать недвусмысленно прибыльной.
Кроме того, большие данные также характеризуются высокой изменчивостью. Они могут представляться в виде фотографий или текстов, быть структурированными или неструктурированными. Изменчивость больших данных увеличивает их потенциальную ценность за счет расширения возможностей извлечения шаблонов, но также усложняет их обработку, аннотацию и обучение. Если вас интересует более подробная информация о проблемах, которые большие данные могут вызвать в бизнес-процессах, мы уже говорили об этом в нашей статье о больших данных и кризисе искусственного интеллекта.
Также стоит помнить, что существуют риски, связанные с неопределенностью больших данных. Поскольку становится сложнее предварительно обрабатывать поступающий поток данных, уровень уверенности в их достоверности резко снижается. Большие данные, которым нельзя доверять, бесполезны для обучения, а также вредны для автоматизированных алгоритмов машинного обучения, направленных на обработку данных и обучение моделей.
Тем не менее, сегодня утверждается, что самая серьезная проблема больших данных заключается не в их характеристиках, таких как разнообразие или неопределенность. 90,9% компаний, которые сделали первые шаги в принятии культуры больших данных, указывают на людей и процессы как основные препятствия для полноценного перехода к ориентации на данные. Навыки в области науки о данных не так легко получить, и людям требуется время для их понимания и мотивации к обучению. Кроме того, большие данные и искусственный интеллект все еще не имеют процедурной поддержки, необходимой для их широкого внедрения. Пока многие компании принимают ожидающее отношение, так как не могут позволить себе впечатляющие затраты на инвестиции в большие данные. Это все еще область с высоким риском и высокой наградой, требующая должного регулирования для того, чтобы стать недвусмысленно прибыльной.
Использование Big Data в бизнесе
Если внедрение больших данных сопряжено с такими множеством проблем, зачем вообще вкладываться в такой сложный проект? Прежде чем вы примете решение, позвольте нам рассказать вам больше о том, как получить максимальную выгоду от больших данных в различных бизнесах.
Big Data в розничной торговле и электронной коммерции
Главная цель любого розничного магазина, будь то онлайн или офлайн, - научиться предсказывать поведение клиентов. Вооружившись такими знаниями, бизнес может справиться с растущим потоком конкуренции. Однако, по мере того как мир становится все более глобализированным, все труднее понять разнообразие данных, которые циркулируют вокруг.
Вот почему большие данные играют огромную роль в розничной торговле и электронной коммерции. Мелкие детали, такие как лайк, репост или комментарий, могут иметь ключевое значение для понимания поведения клиентов. Кроме того, объем данных, собранных с помощью датчиков (например, с POS-терминалов), могут пролить свет на скрытые тенденции, что позволяет контролировать текущую ситуацию и прогнозировать будущие.
Кроме того, по мере того как потребители становятся все более требовательными и осведомленными о своих возможностях, очень важно искать способы сделать путь клиента более персональным и привлекательным. Иммерсивные клиентские впечатления приобретают вес в современной рознице именно потому, что люди приходят не только за покупками. Шопинг на основе использования больших данных может быть превращен в забавное занятие само по себе, где элементы дополненной реальности и геймификации играют значительную роль в построении отношений с клиентами.
Главная цель любого розничного магазина, будь то онлайн или офлайн, - научиться предсказывать поведение клиентов. Вооружившись такими знаниями, бизнес может справиться с растущим потоком конкуренции. Однако, по мере того как мир становится все более глобализированным, все труднее понять разнообразие данных, которые циркулируют вокруг.
Вот почему большие данные играют огромную роль в розничной торговле и электронной коммерции. Мелкие детали, такие как лайк, репост или комментарий, могут иметь ключевое значение для понимания поведения клиентов. Кроме того, объем данных, собранных с помощью датчиков (например, с POS-терминалов), могут пролить свет на скрытые тенденции, что позволяет контролировать текущую ситуацию и прогнозировать будущие.
Кроме того, по мере того как потребители становятся все более требовательными и осведомленными о своих возможностях, очень важно искать способы сделать путь клиента более персональным и привлекательным. Иммерсивные клиентские впечатления приобретают вес в современной рознице именно потому, что люди приходят не только за покупками. Шопинг на основе использования больших данных может быть превращен в забавное занятие само по себе, где элементы дополненной реальности и геймификации играют значительную роль в построении отношений с клиентами.
Big Data в маркетинге и рекламе
Персонализация - ключ к успеху. Современные бизнесы полагаются на восприимчивые клиентоориентированные стратегии на основе данных, которые учитывают то, что клиенты хотят и нуждаются. Сегодня сегментация рынка и нацеливание на него являются важными практиками для любого типа бизнеса.
Умное использование больших данных позволяет поднять игру на новый уровень. Благодаря огромным объемам данных, собранных от клиентов (включая их поведение при покупках, запросы в поисковиках, историю в социальных сетях и т. д.), можно делать точные прогнозы, которые могут быть применены в различных сценариях. Большие данные позволяют бизнесам понять, какие продукты рекламировать, кому и как, чтобы информировать клиентов превентивно и привлекательно.
Сложные алгоритмы машинного обучения, созданные для обработки больших данных, помогают строить маркетинговые стратегии, которые приносят пользу не только бизнесу, но и отдельным потребителям. Люди могут находить нужные им продукты и услуги быстрее и более удобным способом, не просматривая тысячи доступных вариантов.
Персонализация - ключ к успеху. Современные бизнесы полагаются на восприимчивые клиентоориентированные стратегии на основе данных, которые учитывают то, что клиенты хотят и нуждаются. Сегодня сегментация рынка и нацеливание на него являются важными практиками для любого типа бизнеса.
Умное использование больших данных позволяет поднять игру на новый уровень. Благодаря огромным объемам данных, собранных от клиентов (включая их поведение при покупках, запросы в поисковиках, историю в социальных сетях и т. д.), можно делать точные прогнозы, которые могут быть применены в различных сценариях. Большие данные позволяют бизнесам понять, какие продукты рекламировать, кому и как, чтобы информировать клиентов превентивно и привлекательно.
Сложные алгоритмы машинного обучения, созданные для обработки больших данных, помогают строить маркетинговые стратегии, которые приносят пользу не только бизнесу, но и отдельным потребителям. Люди могут находить нужные им продукты и услуги быстрее и более удобным способом, не просматривая тысячи доступных вариантов.
Big Data в финансовой и банковской сфере
Искусственный интеллект давно уже стал партнером финансовой индустрии. Крупные хедж-фонды и ведущие банки используют ИИ для прогнозирования и анализа, которые невозможно выполнить без помощи машин. С помощью больших данных финансовая индустрия получает доступ к новым возможностям.
Алгоритмическая торговля - одна из областей финансов, которая использует ИИ с момента его изобретения. Однако, если традиционные инструменты машинного обучения могли выполнять быстрые сделки, большие данные дали им необходимый контекст. Торговля переходит к новому пониманию: от покупки по низкой цене и продажи по высокой до осознания, как внешние обстоятельства влияют на самые мелкие транзакции. Социальные, экономические и политические факторы играют роль в формировании цен, а модели, работающие на больших данных, выявляют тайные связи, которые помогают с долгосрочными стратегиями.
Аналогично созданию торговых стратегий на основе более прочного прогноза, частные клиенты выигрывают от внедрения больших данных в финансовые и банковские услуги. Анализ, проведенный с доступом к большим объемам данных, вводит новые подходы к оценке и продвижению финансового здоровья. Алгоритмы, использующие данные из различных областей (не только банковские и инвестиционные данные, но и социальное и покупательное поведение), помогают разрабатывать персонализированные планы, чтобы находить прошлые ошибки и нарушения, а также избегать потенциально рискованных поведений в будущем.
Искусственный интеллект давно уже стал партнером финансовой индустрии. Крупные хедж-фонды и ведущие банки используют ИИ для прогнозирования и анализа, которые невозможно выполнить без помощи машин. С помощью больших данных финансовая индустрия получает доступ к новым возможностям.
Алгоритмическая торговля - одна из областей финансов, которая использует ИИ с момента его изобретения. Однако, если традиционные инструменты машинного обучения могли выполнять быстрые сделки, большие данные дали им необходимый контекст. Торговля переходит к новому пониманию: от покупки по низкой цене и продажи по высокой до осознания, как внешние обстоятельства влияют на самые мелкие транзакции. Социальные, экономические и политические факторы играют роль в формировании цен, а модели, работающие на больших данных, выявляют тайные связи, которые помогают с долгосрочными стратегиями.
Аналогично созданию торговых стратегий на основе более прочного прогноза, частные клиенты выигрывают от внедрения больших данных в финансовые и банковские услуги. Анализ, проведенный с доступом к большим объемам данных, вводит новые подходы к оценке и продвижению финансового здоровья. Алгоритмы, использующие данные из различных областей (не только банковские и инвестиционные данные, но и социальное и покупательное поведение), помогают разрабатывать персонализированные планы, чтобы находить прошлые ошибки и нарушения, а также избегать потенциально рискованных поведений в будущем.
Big Data в логистике и перевозках
Логистика - это очень тонкая индустрия. Подобно этому, транспорт занимается огромным объемом данных, учитывая такие факторы, как объем, вес, наличие ресурсов и, самое главное, время. Основная цель бизнесов в этих областях - рассчитать все и убедиться, что нет простоев или простоев. Естественно, большие данные лежат в основе операционного планирования, так как постоянно растущие объемы сбора данных требуют сложных алгоритмов и большой вычислительной мощности для их обработки, анализа и предоставления наиболее эффективных решений.
Безопасность - еще одна проблема, с которой помогают справиться большие данные, особенно в области частного транспорта. Самоуправляемые автомобили - отличный пример технологии, для разработки которой абсолютно необходимы большие данные. Множество факторов, влияющих на оценку ситуации на дороге, делают эту задачу невозможной для обычных моделей машинного обучения. Для облегчения принятия решений ИИ требуются точные и всесторонние данные. Введение таких систем, как LiDAR, расширяет объем данных и позволяет лучше и быстрее контролировать окружающую среду, что обеспечивает безопасность пассажиров. Если вас интересует узнать больше об этой теме, перейдите по ссылке на нашу статью о больших данных как движущей силе автономных транспортных средств.
Логистика - это очень тонкая индустрия. Подобно этому, транспорт занимается огромным объемом данных, учитывая такие факторы, как объем, вес, наличие ресурсов и, самое главное, время. Основная цель бизнесов в этих областях - рассчитать все и убедиться, что нет простоев или простоев. Естественно, большие данные лежат в основе операционного планирования, так как постоянно растущие объемы сбора данных требуют сложных алгоритмов и большой вычислительной мощности для их обработки, анализа и предоставления наиболее эффективных решений.
Безопасность - еще одна проблема, с которой помогают справиться большие данные, особенно в области частного транспорта. Самоуправляемые автомобили - отличный пример технологии, для разработки которой абсолютно необходимы большие данные. Множество факторов, влияющих на оценку ситуации на дороге, делают эту задачу невозможной для обычных моделей машинного обучения. Для облегчения принятия решений ИИ требуются точные и всесторонние данные. Введение таких систем, как LiDAR, расширяет объем данных и позволяет лучше и быстрее контролировать окружающую среду, что обеспечивает безопасность пассажиров. Если вас интересует узнать больше об этой теме, перейдите по ссылке на нашу статью о больших данных как движущей силе автономных транспортных средств.
Big Data в сфере природных ресурсов
Хотя отрасли, такие как маркетинг, розничная торговля или транспорт, могут иметь своих крупных игроков, для малых предприятий, возможно, самым сложным вхождением является добыча природных ресурсов. В результате лишь небольшое количество крупных компаний, добывающих в основном энергетические ресурсы (уголь, нефть и газ), конкурируют за свою долю рынка. Масштаб этих предприятий определяется многочисленными шахтами, скважинами, буровыми установками, которые все работают в сложных экосистемах, а рабочие процессы усложняются хранением, логистикой, транспортировкой и другими операциями.
Использование машин для управления операциями - это естественно. Однако на таких объемах важно оптимизировать каждый незначительный кусочек данных, который может стать источником как больших сбережений, так и сравнимых потерь из-за экономии масштаба. Алгоритмы, обученные на больших данных, помогают взять под контроль огромный поток операционных данных для этих компаний.
Кроме того, стратегии расширения и прогнозирование производства также поддерживаются большими данными. Поиск месторождений природных ресурсов крайне дорог, и большие данные с их точным прогнозированием позволяют сэкономить много времени, денег и усилий, которые в противном случае были бы потрачены на бурение бесплодной породы. Большие данные охватывают широкий спектр информации от существующих баз данных до колебаний цен и прогнозов погоды для расчета целесообразности инвестиций в развитие платформ и добычу природных ресурсов.
Хотя отрасли, такие как маркетинг, розничная торговля или транспорт, могут иметь своих крупных игроков, для малых предприятий, возможно, самым сложным вхождением является добыча природных ресурсов. В результате лишь небольшое количество крупных компаний, добывающих в основном энергетические ресурсы (уголь, нефть и газ), конкурируют за свою долю рынка. Масштаб этих предприятий определяется многочисленными шахтами, скважинами, буровыми установками, которые все работают в сложных экосистемах, а рабочие процессы усложняются хранением, логистикой, транспортировкой и другими операциями.
Использование машин для управления операциями - это естественно. Однако на таких объемах важно оптимизировать каждый незначительный кусочек данных, который может стать источником как больших сбережений, так и сравнимых потерь из-за экономии масштаба. Алгоритмы, обученные на больших данных, помогают взять под контроль огромный поток операционных данных для этих компаний.
Кроме того, стратегии расширения и прогнозирование производства также поддерживаются большими данными. Поиск месторождений природных ресурсов крайне дорог, и большие данные с их точным прогнозированием позволяют сэкономить много времени, денег и усилий, которые в противном случае были бы потрачены на бурение бесплодной породы. Большие данные охватывают широкий спектр информации от существующих баз данных до колебаний цен и прогнозов погоды для расчета целесообразности инвестиций в развитие платформ и добычу природных ресурсов.
Big Data и бизнес: Итоги
Каждый день объем данных, создаваемых человечеством, растет экспоненциально. Социальные медиа, датчики интернета вещей, данные, собранные бизнесами - все это добавляется к явлению больших данных, которое охватывает каждую мелочь нашей жизни. Изучение того, как использовать эти большие данные, является вызовом для современных бизнесов, в основном потому, что их трудно обрабатывать, и они быстро утрачивают актуальность. Однако, если делать все правильно, большие данные могут принести значительные конкурентные преимущества.
Большие данные помогают повысить качество продуктов и услуг, снизить затраты. Они делают процессы более эффективными и позволяют создавать всесторонние клиентские пути для улучшения опыта потребителей через персонализацию и точное нацеливание. Кроме того, большие данные используются для улучшенного анализа и поиска скрытых закономерностей и ассоциаций. Это приносит пользу не только с экономической, но и с социальной точки зрения как для бизнесов, так и для отдельных потребителей.
И практически нет отрасли, которая бы не обращала внимания на большие данные. Розница использует их для прогнозирования поведения потребителей. Реклама персонализирует предложения в поисках идеального клиента. Финансы разрабатывают более сложные и всесторонние алгоритмы торговли. Логистика и транспорт зависят от больших данных для управления операционными мелочами и повышения безопасности. Большие данные влияют на каждый бизнес, и кажется, что эта тенденция будет только расти.
Большие данные - это сложный, но гибкий и по своей природе выгодный инструмент в правильных руках. Он предлагает многое тем, кто может преодолеть его сложную природу. Бизнес, ищущий возможности, предоставляемые большими данными, должен быть готов изучать, как собирать и обрабатывать их, а также как использовать их для аннотации и обучения своих алгоритмов. Мы продолжим обсуждать тему больших данных в будущем.
Большие данные помогают повысить качество продуктов и услуг, снизить затраты. Они делают процессы более эффективными и позволяют создавать всесторонние клиентские пути для улучшения опыта потребителей через персонализацию и точное нацеливание. Кроме того, большие данные используются для улучшенного анализа и поиска скрытых закономерностей и ассоциаций. Это приносит пользу не только с экономической, но и с социальной точки зрения как для бизнесов, так и для отдельных потребителей.
И практически нет отрасли, которая бы не обращала внимания на большие данные. Розница использует их для прогнозирования поведения потребителей. Реклама персонализирует предложения в поисках идеального клиента. Финансы разрабатывают более сложные и всесторонние алгоритмы торговли. Логистика и транспорт зависят от больших данных для управления операционными мелочами и повышения безопасности. Большие данные влияют на каждый бизнес, и кажется, что эта тенденция будет только расти.
Большие данные - это сложный, но гибкий и по своей природе выгодный инструмент в правильных руках. Он предлагает многое тем, кто может преодолеть его сложную природу. Бизнес, ищущий возможности, предоставляемые большими данными, должен быть готов изучать, как собирать и обрабатывать их, а также как использовать их для аннотации и обучения своих алгоритмов. Мы продолжим обсуждать тему больших данных в будущем.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи