В век стремительного развития информационных технологий, объем информации, «проходящей» через всемирную сеть, растет в геометрической прогрессии. Для описания этого процесса, в 2008 году журналист издания Nature ввел в оборот понятие Big Data. И если вы знаете, как собирать, структурировать и анализировать данные из сети, вы сможете предугадывать будущие тренды и тенденции в электронной коммерции, получая преимущество над конкурентами.
Но несмотря на пользу, неграмотная работа с Биг Дата может принести множество проблем и неудач. (особенно биг дата в маркетинге) Поэтому мы решили рассказать, как большие данные повлияли на работу крупных корпораций и что нужно знать прежде, чем приступить к работе с ними.
Больше данных – больше ответственности
Big Data стала основой для создания алгоритмов машинного обучения, способных предугадывать тренды и тенденции в режиме реального времени. Яркий пример – видеоаналитика, выводящая результаты мониторинга и обработки полученных данных в реальном времени. Другое дело, что такое решение актуально далеко не всегда и при неправильном использовании может стать необоснованным, неконтролируемым и неокупающимся вложением средств.
А что говорят скептики?
Несмотря на неоспоримую пользу, скептики считают, что крупные корпорации не должны внедрять ИИ бездумно, т.к. алгоритмы машинного обучения находятся на стадии тестирования и будут эффективны далеко не везде. Так, эксперты рекомендуют не рисковать, а также использовать проверенные и протестированные решения лишь в случае, если проблема может исчезнуть только после автоматизации того или иного процесса.
«Ловушки» больших данных
Несмотря на безграничный доступ к информации, пригодной для проведения различных исследований, большинство компаний не догадываются, когда и как использовать полученные результаты. Более того, далеко не все заботятся о «сохранении» всех необходимых данных за определенный период времени, из-за чего в дальнейшем, применение «мусорной» информации влияет на точность результатов работы алгоритмов нейросетей.
К чему следует готовиться?
Во-первых, компаниям следует «продумывать» нюансы и тонкости будущей бизнес-модели задолго до запуска проекта, что само по себе является довольно сложной задачей.
Во-вторых, важно использовать избирательный подход при развертывании бизнес Биг Дата, поскольку далеко не все существующие решения способны стать эффективными для тех или иных бизнес-процессов, по прежнему нуждающихся в человеческом участии.
В-третьих, важно понимать, что Big Data – не «волшебная палочка», а экспериментальный (но уже успевший доказать свою жизнеспособность) инструмент, способный стать «спасением» для компаний, практикующих грамотный подход к внедрению инновационных технологий, либо «погибелью» в случае необдуманного инвестирования в выбранное направление разработки.
При этом стоит отметить, что еще с десяток лет назад для сбора информации компаниям приходилось содержать крупные отделы специалистов. Сегодня же, её можно получать автоматически, в режиме реального времени, выбрав правильный скрипт или онлайн-сервис, по типу проекта «Спарсим». При грамотной настройке Биг Дата в маркетинге, наши боты будут собирать для вас только необходимую информацию, предоставляя файлы в формате, пригодном для дальнейшей работы с любыми системами. При этом мы постараемся сделать все, чтобы вы смогли интегрировать наши скрипты в свою систему, а также подключить их к алгоритмам машинного обучения для повышения эффективности работы вашего ИИ.
