Korzyści analizy Big Data: Wiedza o konsumentach, skuteczniejsza reklama i nowi klienci
Szerokie zastosowanie Big Data w rozwoju biznesu w sieci
Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej komputerów oraz obniżeniem się kosztów przechowywania danych, firmy pozyskują, przetwarzają i analizują coraz większe ilości informacji. W świecie analityki takie duże zbiory danych, nierzadko pochodzące z różnych miejsc, w tym także spoza organizacji, która je analizuje, określa się mianem Big Data. Na czym polega Big Data i jak jest obecnie wykorzystywana w biznesie?
Co to jest Big Data?
Big Data oznacza duże i złożone zbiory danych, których przetwarzanie wymaga wykorzystania skomplikowanych metod oraz specjalistycznych narzędzi. Samo pojęcie nie jest nowe, aczkolwiek w ostatnich czasie, w dobie dynamicznego rozwoju Internetu, ilość możliwych do przetwarzania danych wzrosła do olbrzymich rozmiarów. Dostęp do tylu informacji oznacza dla firm i instytucji szansę na pozyskanie bardzo dużych zasobów wiedzy, którą mogą użyć do realizacji swoich celów. Wiedzę tę wykorzystuje się także w badaniach naukowych. Big Data stanowią przy tym podstawę działania systemów uczenia maszynowego.
Cechy Big Data
Aby dane mogły zostać zaklasyfikowane do Big Data, musi cechować je:
Różnorodność – powinny być zbierane z wielu źródeł i w różnych formach. Będą to na przykład arkusze kalkulacyjne, e-maile, pliki multimedialne, wpisy w mediach społecznościowych czy dane pochodzące z urządzeń IoT (Internet of Things).
– powinny być zbierane z wielu źródeł i w różnych formach. Będą to na przykład arkusze kalkulacyjne, e-maile, pliki multimedialne, wpisy w mediach społecznościowych czy dane pochodzące z urządzeń IoT (Internet of Things). Wielkość – Big Data, jak sama nazwa wskazuje, to bardzo duże zbiory danych, mierzone już nie w gigabajtach, ale terabajtach czy petabajtach. Potrafią one szybko przyrastać, według niektórych badań, nawet podwajać swoją objętość w ciągu trzech miesięcy. Właśnie z powodu wielkości baz do pracy nad nimi niezbędne są specjalistyczne narzędzia.
– Big Data, jak sama nazwa wskazuje, to bardzo duże zbiory danych, mierzone już nie w gigabajtach, ale terabajtach czy petabajtach. Potrafią one szybko przyrastać, według niektórych badań, nawet podwajać swoją objętość w ciągu trzech miesięcy. Właśnie z powodu wielkości baz do pracy nad nimi niezbędne są specjalistyczne narzędzia. Szybkość – cecha ta odnosi się do prędkości przetwarzania danych, które realizowane jest na bieżąco. Krótki czas pobierania i analizy danych jest niezbędny, aby odpowiednio zareagować na pozyskane informacje.
Istnieje wiele narzędzi służących do obsługi Big Data (duża część z nich jest dostępnych w modelu open source). Wykorzystywane są do przechowywania danych oraz ich analizy i przetwarzania. Do najpopularniejszych należą Apache Hadoop, Cassandra, Spark, Kafka, Hive czy OpenStack Swift.
PRZECZYTAJ TAKŻE:
Rodzaje danych w ramach Big Data
Strukturalne
Są to dane uporządkowane i wysoko zorganizowane, o często liczbowym charakterze. W prosty sposób można je przetwarzać, przechowywać i przeglądać za pomocą dedykowanej wyszukiwarki. Należą do nich np. bazy danych gromadzone w hurtowniach danych czy arkuszach kalkulacyjnych, które dotyczą np. klientów organizacji czy pracowników firmy, zawierając wykaz informacji, które tych pracowników określają – np. stanowiska, wynagrodzenia etc.
Nieustrukturyzowane
Dane nieustrukturyzowane, jak sama nazwa wskazuje, nie posiadają określonej struktury i porządku, przez co są trudne do przetwarzania. Należą do nich np. e-maile czy dane pozyskiwane z mediów społecznościowych. Można je umieścić w dokumentach tekstowych i przechowywać w narzędziach obsługujących Big Data.
Dane częściowo ustrukturyzowane
Są to dane zarówno w postaci strukturalnej, jak i niestrukturalnej. Mimo nieuporządkowania można je określić za pomocą pewnych informacji czy znaczników. Zaliczamy do nich np. dzienniki serwera WWW czy dane z czujników IoT (Internetu rzeczy).
Jak działa Big Data?
Podstawowe aspekty Big Data to:
Integracja – dane są zbierane z wielu źródeł, a zadaniem narzędzi Big Data jest je obsłużyć. Integracja takich ilości informacji to wyjątkowo trudne zadanie. Cały proces polega na pobraniu, przetworzeniu oraz sformatowaniu danych, tak aby spełniały potrzeby firmy.
– dane są zbierane z wielu źródeł, a zadaniem narzędzi Big Data jest je obsłużyć. Integracja takich ilości informacji to wyjątkowo trudne zadanie. Cały proces polega na pobraniu, przetworzeniu oraz sformatowaniu danych, tak aby spełniały potrzeby firmy. Zarządzanie – ten aspekt Big Data skupia się na przechowywaniu i organizowaniu danych. Z pomocą przychodzą tu rozwiązania chmurowe, takie jak CloudHosting w nazwa.pl, które są bardziej elastyczne i bezpieczne niż lokalne serwery. Cloud computing pozwala na dynamiczne dostosowywanie przestrzeni dyskowej do potrzeb organizacji. Unika się w ten sposób skutków ewentualnych awarii fizycznych komputerów, gdyż dane są nieustannie kopiowane pomiędzy wieloma urządzeniami.
ten aspekt Big Data skupia się na przechowywaniu i organizowaniu danych. Z pomocą przychodzą tu rozwiązania chmurowe, takie jak CloudHosting w nazwa.pl, które są bardziej elastyczne i bezpieczne niż lokalne serwery. Cloud computing pozwala na dynamiczne dostosowywanie przestrzeni dyskowej do potrzeb organizacji. Unika się w ten sposób skutków ewentualnych awarii fizycznych komputerów, gdyż dane są nieustannie kopiowane pomiędzy wieloma urządzeniami. Analiza – zintegrowane i zapisane dane należy następnie przeanalizować, aby wyciągnąć z nich wnioski pożyteczne dla organizacji. Analiza danych może odbywać się przy użyciu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, co skutkuje uzyskaniem odpowiedniej wiedzy.
Do czego można wykorzystać Big Data?
Możliwości zastosowań Big Data są bardzo szerokie. Praktycznie każda duża organizacja może odnieść korzyści z pracy z dużymi zbiorami danych, a dla wielu korporacji jest to już konieczność. Poniżej przedstawiamy przykładowe sposoby użycia potencjału Big Data.
Marketing
Dzięki Big Data możliwe jest gromadzenie danych na temat zachowania użytkowników i transakcji, które przeprowadzają, a także przewidywanie trendów konsumenckich. Takie działania prowadzą np. Facebook, Google czy Twitter, aby przekazywać informacje reklamowcom. Dostęp do tych danych umożliwia prowadzenie lepiej dostosowanych kampanii, które cechuje wyższy współczynnik konwersji. A zatem za każdym razem, gdy wykupujemy reklamę u któregoś z technologicznych gigantów, wyodrębniając precyzyjnie grupę odbiorców, korzystamy z potencjału Big Data.
PRZECZYTAJ TAKŻE:
Satysfakcja użytkownika
Dzięki gromadzeniu dużej ilości danych i ich analizie firma może zidentyfikować wzorce i trendy zachowań użytkowników. Prowadzi to do lepszego zrozumienia klienta i jego potrzeb. Informacje behawioralne można użyć do personalizacji treści. Wykorzystują to np. media społecznościowe i serwisy VOD. Przeprowadzając operacje na dużych zbiorach danych, można w łatwy sposób przewidzieć, jakie treści mogą zainteresować danego użytkownika. Tak jest w przypadku np. rekomendacji Netflixa, który podpowiada użytkownikom filmy i seriale oparte na ich preferencjach. Podobnie działają mechanizmy Spotify, tworzące dedykowane playlisty z utworami, które mogą przypaść do gustu osobom korzystającym z usługi.
Cyberbezpieczeństwo
Hakerzy od dłuższego czasu korzystają z mechanizmów sztucznej inteligencji, aby doskonalić metody ataków. Eksperci cyberbezpieczeństwa starają się wyprzedzać ich o krok w tej dziedzinie, używając właśnie Big Data. Dostęp do ogromnej ilości danych pozwala przeprowadzać analizy za pomocą algorytmów uczenia maszynowego. Identyfikowane są w ten sposób wzorce zachowań, które mogą wskazywać na działania hakerów. Wykorzystuje się do tego np. metodę obserwacyjną AL (Aplication Learning – uczenia się przez aplikację), polegającą na tworzeniu profili standardowego sposobu korzystania z aplikacji internetowych. Jeżeli zostanie wykryta jakiegoś rodzaju anomalia, klasyfikowana jest jako zagrożenie.
PRZECZYTAJ TAKŻE:
Zarządzanie ryzykiem
Zmniejszanie ryzyka biznesowego ma dla firm kluczowe znaczenie. Dzięki Big Data można modelować i przewidywać zagrożenia oraz łagodzić skutki wystąpienia ewentualnych niebezpiecznych sytuacji. Dzięki temu firma, która skuteczniej wykorzystuje operacje na dużych zbiorach danych, może stać się bardziej konkurencyjna. Mechanizmy te używane są np. w branży ubezpieczeniowej, gdzie analiza przy użyciu Big Data służy do personifikacji ofert. Sprawia to, że np. wykupując OC samochodu wycena polisy będzie zależeć od informacji statystycznych dotyczących danej grupy wiekowej, statusu społecznego czy sytuacji osobistej. Wyciągane są z nich wnioski na temat prawdopodobieństwa wypadków.
Sposobów wykorzystania Big Data jest oczywiście znacznie więcej. Przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych, jako nowa dziedzina analityki, bez wątpienia będzie się dalej rozwijać, ponieważ wykorzystując duże ilości wartościowych danych, można zdobywać cenną dla każdej organizacji wiedzę.
Big data: definicja, korzyści, wyzwania (infografika)
Coraz częściej korzystamy z urządzeń elektronicznych, a procesy produkcji podlegają coraz większej cyfryzacji. Oznacza to, że codzienne w gospodarce oraz w wyniku prywatnej i społecznej aktywności ludzi generowane są ogromne ilości cyfrowych danych.
Komisja Europejska przewiduje, że do 2025 r. całkowita ilość danych na świecie wzrośnie o 530% w porównaniu z 2018 rokiem.
Dane są ważnym elementem transformacji cyfrowej w UE. Sztuczna inteligencja, będąca priorytetem UE, opiera się na danych, a jej rozwój zależy od sposobu zarządzania danymi w Europie. Dane są również integralną częścią usług cyfrowych, które kształtują nasze codzienne życie i gospodarkę. Parlament Europejski przyjął swoje stanowisko dotyczące danych, w celu zapewnienia korzyści ze skutecznej strategii w zakresie danych ludziom, przedsiębiorstwom, odbudowie i zielonej transformacji.
Przeczytaj więcej o możliwościach sztucznej inteligencji i oczekiwaniach Parlamentu.
Korzyści analizy Big Data: Wiedza o konsumentach, skuteczniejsza reklama i nowi klienci
Dzięki dobrym jakościowo danym przedsiębiorstwa mogą ulepszać swoje produkty i usługi, zdobywać nowe rynki, wyprzedzać konkurencję, czy po prostu generować wyższe zyski. Właśnie dlatego odpowiednia analiza i zarządzanie informacją jest dla wielu biznesów ogromną szansą na rozwój. Eksperci Datarino - firmy wyspecjalizowanej w analityce Big Data, zdefiniowali 4 obszary, w których pozyskanie wiedzy na temat klienta może przełożyć się bezpośrednio na zysk przedsiębiorstwa. Każdy z nich opiera się na dokładnej analizie zachowań konsumentów:
1. Możliwość budowania profilu klientów
Bardzo istotną korzyścią, wynikającą z analityki Big Data jest poznanie potrzeb klientów, ich problemów, czy oczekiwań. Jednym ze sposobów na uzyskanie tej wiedzy jest analiza interakcji telefonów komórkowych z routerami Wi-Fi. W efekcie firmy mogą tworzyć profile behawioralne klientów oraz bardziej precyzyjne grupy odbiorców przekazów reklamowych. Reklama dopasowana do potrzeb klienta, osiąga dużo wyższe współczynniki konwersji i w większym stopniu wspiera sprzedaż.
- Dzięki temu, że smartfony wysyłają informacje o swoim położeniu, jesteśmy w stanie powiedzieć w jakim sklepie użytkownik spędza najwięcej czasu, albo co robi przed lub po zakupach w danym punkcie. W efekcie dużo prościej jest poznać jego intencje zakupowe. Umiejętne zarządzanie taką wiedzą to pierwszy krok do zwiększenia sprzedaży - mówi Przemysław Jurgiel-Żyła, wiceprezes Datarino.
2. Lepsze dopasowanie reklamy
Wyniki badania State of the connected customer firmy Salesforce wskazują, że 72% konsumentów oczekuje od marki, że ta zrozumie ich potrzeby dotyczące produktu. Dlatego personalizacja reklamy jest tak istotna. Jak podkreśla Przemysław Jurgiel-Żyła, idealnym narzędziem, żeby to osiągnąć jest właśnie analityka Big Data oparta na monitorowaniu aktywności Wi-Fi, na bazie której tworzona jest mapa lokalizacji.
- Załóżmy że jesteś właścicielem kawiarni. Chciałbyś poinformować swoich klientów o nowej promocji dla osób, które kupią napój w drodze do pracy. Kierujesz więc reklamę tylko do osób, które przechodzą obok twojego punktu codziennie, w godzinach od 6 do 9. Wykorzystujesz do tego dane pochodzące ze smartfonów, które w określonych godzinach pojawią się w zasięgu Twojej sieci WiFi. Istotnym faktem jest to, że nie muszą się do tej sieci logować, wystarczy, że ją “widzą” - mówi wiceprezes Datarino.
3. Zwiększenie skuteczności przekazu
Lepsze dopasowanie reklamy to w dużej mierze ograniczenie liczby osób, do których dociera reklama. W reklamie online nie chodzi o to żeby dotrzeć do każdego, ważne aby trafić do tych, którzy są rzeczywiście zainteresowani danym produktem. Analityka Big Data daje reklamodawcy dostęp do dużo lepiej sprofilowanej grupy odbiorców, co w efekcie przekłada się na wyższą efektywność. Reklama wyświetlana jest mniejszej liczbie zmotywowanych osób, a jej rezultat z reguły jest lepszy niż w przypadku kampanii o szerszym zasięgu, bez pogłębionej analityki grup docelowych.
4. Możliwość pozyskania nowych klientów
Wykorzystanie wiedzy o zachowaniach konsumentów może doskonale sprawdzić się w momencie, gdy chcemy pozyskać klientów, którzy dotąd nie korzystali z naszych usług.
- Idealnie pokazuje to przykład jednej z sieci sklepów stacjonarnych, która skierowała reklamę do osób, które często przechodzą obok ich placówek. Efekty były bardzo dobre - okazało się, że aż 55 proc. osób, którym została wyświetlona reklama weszło do sklepu - mówi Przemysław Jurgiel-Żyła. I zaznacza, że taka forma targetowania nie musi ograniczać się tylko i wyłącznie do osób przebywających blisko Twojego sklepu.
- Wyobraźmy sobie, że prowadzimy sieć siłowni. Chcąc pozyskać nowych klientów kierujemy sprofilowaną reklamę do osób, które kilka razy w miesiącu były w zasięgu sieci Wi-Fi konkurencji. Wyświetlamy im reklamę zawierającą hasło, dzięki którym mogą uzyskać duży rabat na karnet - mówi wiceprezes Datarino.
Jak pokazuje szereg badań, analityka Big Data to jeden z najważniejszych trendów, które zmienią oblicze rynku reklamy. Dzięki rozwojowi nowych technologii, firmy mogą łatwo pozyskiwać wiedzę na temat klienta. A to przekłada się na zwiększenie skuteczności działań marketingowych. A im skuteczniejsze działania marketingowe, tym większa szansa na wzrost przychodów ze sprzedaży.