08 Янв 2014, 07:36

О чем расскажут большие данные

Большие данные (big data) — это понятие, которое сегодня на слуху у всех, кто имеет отношение к использованию цифровых технологий в бизнесе.

О чем расскажут большие данные

Большие данные (big data) — это понятие, которое сегодня на слуху у всех, кто имеет отношение к использованию цифровых технологий в бизнесе. Виктор Майер-Шенбергер, профессор управления и регулирования интернета в Оксфордском институте интернета, ответил на вопросы MMR о практической стороне применения аналитики больших данных.

 

Какие компании становятся лидерами в области аналитики больших данных (big data) и почему?

Зміцніть бренд роботодавця, використавши ефективні стратегії управління талантами понад 30 HR-лідерів на HR Wisdom Summit.

17 липня понад 30 спікерів з Райффайзен Банку, DTEK, ArcelorMittal та інших великих компаній поділяться дієвими практиками розвитку команди, адаптації ветеранів у робоче середовище та використання інновацій.

Забронювати участь

Те, кто обладают мышлением больших данных. Это самый важный ингредиент успеха, за которым следуют наличие самих данных и необходимые навыки. Многие компании говорят о больших данных, но только некоторые действительно понимают, что они значат и что включают в себя. Компании могут пригласить экспертов со стороны для проведения анализа, они даже могут получить права на пользование данными от третьих сторон, но если они не смогут понять ценности и силы анализа больших данных, они никогда не смогут воспользоваться их преимуществами.

Во многих отношениях Google — это пример для подражания среди компаний, которые практикуют аналитику больших данных. Google не только обладает нужными навыками и данными, но и мышлением: в компании понимают, что данные обладают ценностью, которую нужно использовать за рамками первоначальных целей, ради которых они были собраны.

 

С решением каких маркетинговых задач аналитика больших данных сегодня справляется лучше всего?

Главное преимущество больших данных для компаний — это фундаментально другой подход к пониманию и категоризации рынка. В прошлом маркетологи определяли потребительские категории и использовали данные, чтобы определить потребителей в эти категории. Но они редко знали, были ли эти категории правильными с точки зрения имеющейся потребительской базы. С большими данными соответствующие категории возникают в результате анализа и всесторонне охватывают потребительскую базу.

 

Назовите самые сложные примеры аналитики больших данных, с которыми вы сталкивались.

Однажды передо мной стояла задача разобраться в массиве данных всех решений Верховного Суда США и всех перекрестных обращений внутри — кто к кому обращался в течение 100 лет принятия судебных решений. Данные были собраны очень небрежно, и анализ был весьма сложным.

 

Строго говоря, данные — это один из ресурсов, имеющихся у компании. Можно ли определить его ценность?

В некотором роде рынок уже это делает, когда высоко оценивает капитализацию таких крупных владельцев больших данных, как Facebook. Но, конечно, такая оценка относительно неточная. Со временем будут разработаны лучшие способы оценки данных. Но вполне вероятно, что эта задача так и не станет простой, так как неясно, как можно в будущем использовать данные, полученные сегодня.

 

Что бы вы могли посоветовать малому и среднему бизнесу относительно аналитики больших данных?

Большие данные обладают чрезвычайной силой и не требуют огромных начальных инвестиций в data-центры или другую инфраструктуру. Поэтому малый и средний бизнес, особенно стартапы, может очень успешно применять у себя этот подход, если, опять-таки, располагает мышлением больших данных. К примеру, стартап decide.com имел в штате всего 30 сотрудников, но был настолько успешным, что eBay купил его 1 октября.

Расскажите друзьям про новость

Новое видео