Зачем бизнесу BigData

Меня зовут Аркадий Фроймчук, и я сооснователь группы ИТ-компаний BPA. Наши проекты малозаметны вам, однако мы наблюдаем за вами постоянно. Мы специализируемся на машинном зрении, обработке больших данных и создании роботизированных продуктов с применением нейросетей.

В этой статье я поделюсь бизнес-секретами о работе с BigData в различных нишах и бизнесах, а также постараюсь объяснить как на всём этом зарабатываются деньги.

Такие корпорации как Meta, Google, Yandex, Sber, Mail и другие торгуют вашими данными в оптовых масштабах и зарабатывают на этом миллиарды, а вы им эти данные отдаете бесплатно и даже не понимаете, где заложен клад.

Например, вот бабушка села продавать семечки в 7:30 утра на другом конце города, уже в 13:30 все семечки закончились, при этом 90% всего товара было раскуплено за последний час. Бабушка может даже не догадываться, почему так получается изо дня в день. А секрет такого резко выросшего спроса в том, что люди, бегущие на работу в 7 или в 8 утра сменяются людьми, которые особо не торопятся и могут обратить внимание на продукцию бабушки у метро. Продвинутая бабушка с excel табличкой уже умеет собирать данные и даже может попробовать «на глаз» сделать какие-то выводы, однако работа с числами — это точная наука и ошибки в выводах могут стоить бабушке потери её небольшой компании.

Если пример с бабушкой и семечками вам показался не очень наглядным, то просто скажу, что умение обрабатывать большие потоки данных могут приводить к тому, что вы сможете правильно выстраивать ценообразование в своём деле, ваши бизнес-процессы будут максимально прозрачными, а расходы начнут существенно сокращаться. О конкретных методах извлечения денег из данных читайте дальше.

Это один из самых частых вопросов, который я слышу от предпринимателей. И ответ на него не так прост, как может показаться на первый взгляд.

Во-первых, нужно понимать, что работа с данными — это не просто найм одного-двух аналитиков. Это целая экосистема, включающая в себя сбор данных, их хранение, обработку и анализ. Для этого нужны разные специалисты — от инженеров по данным до data scientists.

Идеальная команда под ведение небольшого проекта по обработке данных выглядит так.

Во-вторых, важно осознавать, что создание даже небольшой команды с нуля — это долгий и дорогостоящий процесс. Особенно если вы небольшая компания или стартап.

Поэтому я всегда рекомендую начинать с аутсорсинга. Найдите компанию, специализирующуюся на работе с данными. Это позволит вам быстро получить результат и понять, какую ценность данные могут принести вашему бизнесу.

Когда вы увидите реальную отдачу, можно будет задуматься о создании собственной команды. Но даже тогда я бы советовал не торопиться и действовать поэтапно. Начните с найма одного-двух ключевых специалистов, которые смогут выстроить процессы и определить дальнейшие потребности.

Помните, что в работе с данными главное — это не количество людей, а качество их экспертизы. Один толковый дата-сайентист может принести больше пользы, чем целый отдел неопытных аналитиков.

Хранение больших данных — это отдельная и очень важная тема. Многие компании до сих пор хранят информацию в разрозненных Excel-таблицах или примитивных базах данных. Но такой подход уже давно устарел и не позволяет эффективно работать с большими объемами информации.

Современные решения для хранения и обработки Big Data — это специализированные хранилища данных или даже озера данных. Они позволяют собирать информацию из множества источников, хранить петабайты данных и быстро их анализировать.

Малому и среднему бизнесу не обязательно строить собственную инфраструктуру для Big Data. Сейчас есть множество облачных сервисов, которые предоставляют готовые решения по модели pay-as-you-go. То есть вы платите только за фактически использованные ресурсы.

Итак, мы уже разобрались с командой и с тем, где хранить большие объемы данных. Что дальше? Как превратить эти терабайты информации в реальные деньги? Вот несколько проверенных способов.

Персонализация предложений. Изучайте поведение клиентов и предлагайте им именно то, что они хотят купить. Это может увеличить конверсию покупателей в 2-3 раза.

Монетизация данных напрямую. Многие компании готовы платить за обезличенные данные о поведении потребителей. Тут только главное не нарушить закон о персональных данных.

Главное помнить, что данные сами по себе бесполезны. Ценность создают инсайты и решения, которые вы из них извлекаете. Поэтому инвестируйте не только в сбор данных, но и в применение результатов на практике.

Например, к нам обратился представитель крупной компании по дистрибьюции спецтехники в России. Они уже начали обрабатывать большие объемы данных на базе 1с, но аналитику осуществляли специалисты продаж и логистики. С исходными данными было крайне неудобно работать, иногда просто понять свои данные требовало больших временных ресурсов целого отдела. Мы в BPA решили эту проблему тем, что создали к 1с специальный модуль визуализации больших данных, он ещё называется BI- модуль или BI-система.

В BI-системе Заказчик может смотреть перемещение спецтехники между складами и стоянками, может анализировать остатки и продажи, можно смотреть бухгалтерский и финансовый свод в виде интерактивных графиков.

Кроме того, мы внедрили машинное обучение для прогнозирования спроса на различные виды спецтехники в различных филиалах. Это позволило компании более точно планировать закупки и оптимизировать логистику, что в итоге привело к сокращению издержек от не реализуемой товарной базы и увеличению чистой прибыли на 12%.

Итак, подведем итоги. Мы живем в эпоху, когда данные стали новой нефтью. Каждый бизнес, от уличного торговца до международной корпорации, генерирует огромные объемы информации. И умение эффективно собирать, хранить и анализировать эти данные становится ключевым фактором успеха.

Помните: ваши клиенты — это ваши данные, а ваши данные — это ваши деньги. Не упускайте возможность монетизировать этот ценный ресурс. Начните с малого — наладьте систему сбора и хранения информации. Затем переходите к анализу и применению полученных инсайтов на практике.

Не бойтесь экспериментировать и ошибаться. В мире Big Data нет универсальных решений — то, что работает для одного бизнеса, может не подойти другому. Ищите свой путь, пробуйте разные подходы и инструменты.

В заключение хочу сказать: будущее принадлежит тем, кто умеет работать с данными. Не упустите свой шанс стать частью этого будущего. Начните использовать силу Big Data уже сегодня, и результаты не заставят себя ждать.