У час стрімкого розвитку інформаційних технологій, обсяг інформації, що «проходить» через всесвітню мережу, зростає в геометричній прогресії. Для опису цього процесу, у 2008 році журналіст видання Nature ввів у обіг поняття Big Data. І якщо ви знаєте, як збирати, структурувати та аналізувати дані з мережі, ви зможете передбачати майбутні тренди та тенденції в електронній комерції, отримуючи перевагу над конкурентами.
Але незважаючи на користь, неписьменна робота з Біг Дата може принести безліч проблем та невдач. (Особливо біг дата в маркетингу) Тому ми вирішили розповісти, як великі дані вплинули на роботу великих корпорацій і що потрібно знати перш, ніж приступити до роботи з ними.
Більше даних – більше відповідальності
Big Data стала основою для створення алгоритмів машинного навчання, здатних передбачати тренди та тенденції у режимі реального часу. Яскравий приклад – відеоаналітика, що виводить результати моніторингу та обробки отриманих даних у реальному часі. Інша справа, що таке рішення актуально далеко не завжди і при неправильному використанні може стати необґрунтованим, неконтрольованим і вкладенням коштів, що не окупається.
А що кажуть скептики?
Попри незаперечну користь, скептики вважають, що великі корпорації нічого не винні впроваджувати ІІ бездумно, т.к. алгоритми машинного навчання знаходяться на стадії тестування та будуть ефективні далеко не скрізь. Так, експерти рекомендують не ризикувати, а також використовувати перевірені та протестовані рішення лише у випадку, якщо проблема може зникнути лише після автоматизації того чи іншого процесу.
«Пастки» великих даних
Незважаючи на безмежний доступ до інформації, придатної для проведення різних досліджень, більшість компаній не здогадуються, коли та як використовувати отримані результати. Більше того, далеко не всі дбають про «збереження» всіх необхідних даних за певний період часу, через що надалі застосування «сміттєвої» інформації впливає на точність результатів роботи алгоритмів нейромереж.
До чого слід готуватись?
По-перше, компаніям слід «продумувати» нюанси та тонкощі майбутньої бізнес-моделі задовго до запуску проекту, що саме по собі досить складне завдання.
По-друге, важливо використовувати виборчий підхід при розгортанні бізнес Біг Дата, оскільки далеко не всі існуючі рішення здатні стати ефективними для тих чи інших бізнес-процесів, які, як і раніше, потребують людської участі.
По-третє, важливо розуміти, що Big Data – не «чарівна паличка», а експериментальний (але вже встиг довести свою життєздатність) інструмент, здатний стати «порятунням» для компаній, які практикують грамотний підхід до впровадження інноваційних технологій, або «смертью» в у разі необдуманого інвестування у обраний напрямок розробки.
При цьому варто зазначити, що ще з десяток років тому для збору інформації компаніям доводилося утримувати великі відділи фахівців. Сьогодні ж її можна отримувати автоматично, в режимі реального часу, вибравши правильний скрипт або онлайн-сервіс, за типом проекту «Спарсим». При грамотному налаштуванні Біг Дата в маркетингу, наші боти будуть збирати вам необхідну інформацію, надаючи файли у форматі, придатному для подальшої роботи з будь-якими системами. При цьому ми намагатимемося зробити все, щоб ви змогли інтегрувати наші скрипти у свою систему, а також підключити їх до алгоритмів машинного навчання для підвищення ефективності роботи ІІ.
