Зачем собирать и анализировать данные в бизнесе

анализ данных в бизнесеЧто нужно уметь делать в бизнесе в первую очередь — анализировать данные. Это значит, что необходимо постоянно изучать, упорядочивать, трансформировать, моделировать данные с целью выявления полезных сведений, выводов, выдвижения свежих идей, обоснования новых решений.

Анализирование данных имеет множество применений, подходов, аспектов, методов в бизнесе.

Для чего же конкретно требуется анализ данных? Он необходим для:

  • оценки успешности текущей деятельности, внесения необходимых корректив,
  • правильного выбора дальнейших бизнес-направлений,
  • повышения продуктивности,
  • корректирования расходов, увеличения доходов,
  • выполнения необходимых исследований, например, маркетинговых.

Неудивительно, что стремление эффективно анализировать данные породило новейшие технологии в этой сфере.

Так, модный сегодня термин “Big data” фигурирует практически на всех профконференциях, посвященных многоаспектному анализу данных, прогностической аналитике.

Эта категория используется в областях, где актуальна работа с большими объемами данных и  происходит постоянное увеличение скорости потока информации в организационный процесс: экономике, производстве, банковской деятельности,  телекоммуникациях,  маркетинге, веб-аналитике, и др.

Если буквально пару лет назад можно было только дифференцировать клиентов по группам со схожими предпочтениями, то сейчас возможно конструировать модели для каждого из клиентов в режимах реального времени.

Например, анализируя его перемещение по Интернет-сети  в поисках конкретного товара. Потребительские интересы  могут быть проанализированы, а на основе построенной аналитической модели выводится конкретные предложения, подходящая реклама.

Такая модель тоже настраиваемая, перестраиваемая в режимах реального времени.

Существуют три варианта функций, связанных с Big Data:

  • управление/хранение — объемы данных в сотни терабайт не позволяют легко управлять/хранить их посредством реляционных традиционных  баз данных;
  • неструктурированные сведения — большая часть информации Big Data неструктурированная (текст, фото-, видео- изображения). Отсюда и вытекающие задачи;
  • анализ Big Data — составление простых отчетов, построение, внедрение углубленных прогностических моделей, анализ неструктурированной информации.

В процессе анализа Big Data возникает ряд рабочих вопросов. В том числе:

  • как организовать быстрое и эффективное извлечение анализируемых данных. Ряд практиков предлагает для этого использовать сервис Map-Reduce;
  • составление простых отчетов. Например, для BI-отчетов существует множество продуктов с открытыми кодами, позволяющих вычислять средние, суммарные показатели, пропорции и другое посредством все того же map-reduce;
  • углубленные статистики, прогнозное моделировани. Сокращение фактических данных, используя методы text mining (в том числе представленные в STATISTICA Text Miner), приводит к соответствующему уменьшению объема данных. Последние легко сопоставимы с  структурированными существующими данными (например, фактические продажи). Такой анализ позволяет классифицировать клиентов по группам, изучить их желания, характерные особенности, жалобы и т.п.;
  • построение моделей. Например, существуют реализации инструмента map-reduce для разнообразных алгоритмов прогностической аналитики/data mining, подходящих для  параллельной масштабной обработки данных в  файловой распределенной системе.

Этот способ анализировать данные может поддерживаться платформой STATISTICА StatSoft).

Комментировать