Анализ Big Data в коммерческих целях

Сетевые компании работают с миллионной аудиторией и, соответственно, большим количеством данных. Как просматривать в них тенденции — при помощи анализа Big Data.

 

Data в переводе с английского — данные, которые генерирует, собирает и хранит любая компания. Big Data — это совокупность методов и инструментов для обработки большого объема данных: 100 Гб, 1 Тб и далее. Они могут иметь структурированный или хаотичный порядок, быть однообразными или многообразными. Аналитики работают с такими данными при помощи программ класса Business Intelligence.

Количество данных в мире растет с каждым днем: это касается всех сфер жизни, и науки, бизнеса. Из глобального и мирового: большие данные собираются с различных измерительных приборов – данные о погоде, ситуации на дорогах, из космоса. Бизнес заинтересован в получении достоверной информации о том, что происходит с его деятельностью и клиентами не меньше научного сообщества, а поэтому тоже использует big data для анализа больших данных. В бизнесе анализ больших данных происходит по следующим направлениям:

• по данным о покупках в сети магазинов,
• по данным о транзакциях в банке,
• по данным о сотрудниках компании с большой филиальной сетью,
• по данным о продуктах на складах (при условии наличия большого количества товаров или складов).

Важно отметить, что понятие Big Data во многом тождественно понятию Data Mining. Второе лишь предполагает возможность работы с меньшими объемами данных, однако методы используются те же.

Как используют Data Mining в компании Mail.ru?

Методы анализа Big Data

Среди методов анализа Big Data выделяют те же приемы, что используются в Data Mining. Оба направления исследований направлены на поиск новых знаний в имеющейся информации для создания предположений о том, как ситуация будет развиваться в дальнейшем:

• классификация, кластерный и регрессионный анализ и другие метода Data Mining,
• Crowdsourcing (краудсорсинг, или обогащение данных с помощью людей на безвозмездной основе),
• Machine learning (машинное обучение без учителя и с учителем),
• пространственный анализ,
• использование искусственных нейронных сетей,
• статистический анализ,
• визуализация данных.

Методы анализа Big Data позволяют компаниям формулировать из неструктурированного массива информации некоторую определенность, строить гипотезы и на их основе принимать стратегические бизнес-решения.

Инструменты визуализации больших объемов данных Big Data

Анализ Big Data позволяет объединять данные с разных географических локаций и находить в них тенденции:

Интерактивные графики упрощают процесс формулирования гипотез, особенно когда данных много, поэтому они особенно важны при работе с big data для анализа больших данных. Визуализация в некоторых программах позволяют аналитикам «опуститься» в графиках и диаграммах на уровень ниже в представлении информации или, наоборот, на уровень выше, что, естественно, влияет на понимание ситуации. Кроме того, визуализация вмещает необъятный объем данных на одном экране или листе, позволяя охватить для понимания всю картину целиком.

Инструментами такой визуализации выступают профессиональные программы по анализу данных Big Data с уклоном в визуальную подачу информации. Сегодня на рынке всех программ по аналитике представлено более 300. Одна из лучших с визуализацией — Tableau (исследовательская компания Gartner в 2018 году назвала ее лидером среди BI-систем). По сути, это ещё одна ступень прогресса в Big Data, потому что именно с визуализацией в бизнес пришла возможность работать с большими данными, не задействуя технических специалистов.

Цифры о нас

Мы, компания АНАЛИТИКА ПЛЮС, с 2012 года помогаем нашим клиентам работать с данными – находить полезные инсайты и использовать эту информацию для увеличения прибыли компании.

За это время мы разработали и внедрили решения для различных отраслей и направлений бизнеса:

• анализ продаж,
• прогнозирование эффективности промо-акций,
• отслеживание воронки продаж по конкретной кампании с показателями конверсии на каждом этапе,
• сегментация по различным методам: ABC, RFM и т.д.,
• ключевые показатели интернет-маркетинга,
• анализ товара на складах,
• аналитика для отдела кадров (карточки сотрудников, обучение, анализ KPI и т.д.),
• анализ финансовых показателей
• и многое другое.

Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?