Где взять большие данные, если они доступны всем

Каждая секунда и доля секунды несёт в себе миллионы данных. Но не стоит думать, что собирать их могут только такие гиганты, как Google или Amazon.

Еркин Бердалин, соучредитель компании BAK International, уверен, что большие данные доступны всем тем, кто смог найти способ их хранить, обрабатывать и подвергать различным способам анализа. 

Зачем нужны большие данные, когда многие маркетологи уверены, что могут обойтись своими силами в привлечении новых клиентов. Ведь таких «суперспециалистов» на московском рынке очень много. И это в то время, когда зарубежные компании вовсю заключают крупные сделки с ресторанными группами, ретейлерами, и другими, кто решил автоматизировать свой бизнес.

Один отчет обработанных данных способен сменить годовую работу 10 маркетологов и заложить в бюджет возможные риски.

Откуда берутся большие данные?

1. Большие данные покупают

Ещё в 2014 году американская компания, брокер в области отелей, авиабилетов, проката автомобилей Priceline объявила, что планирует заключить сделку с приложением Open Table на $2,6 млрд, выкупив права на сервис, чтобы узнать своих клиентов получше с помощью обработки данных.

По итогам 2015 года генеральный директор компании Priceline Group Даррен Хьюстон в своем интервью поделился успехами и перспективами Оpen Table, включая расширение проекта в странах персидского залива и Ближнего Востока.

Только в 2015 году Priceline извлек из 55 миллиардных валовых заказов более $9 млрд выручки только купленных компаний. Что лишний раз подтверждает стратегическую нацеленность Priceline.

2. Большие данные добывают

Группа компаний SMB, эксперт в области аналитики и бизнес-консалтинга, занимается инерцией рыночных трендов в сфере малого и среднего бизнеса. По данным группы компании 57% малого бизнеса используют анализ и обработку больших данных для увеличения показателей и роста бизнеса.

Среди таких видов предпринимательства оказалось немало HoReCa сегмента. Бары и рестораны используют обработку данных для составления портрета своих клиентов и фокус групп, их любимые блюда и напитки. Также на основе полученных данных формируются программы лояльности для посетителей.

3. Большие данные собирают самостоятельно

Компания Venga, разработчик в области хранения и обработки данных сумела сформировать четкий портрет аудитории своих клиентов и увеличить вероятность их повторного визита в заведение. И всё это с помощью анализа данных POS-терминала, полученных от резервирования столов через отдельный сервис.

Данные с POS-систем, маркетинга, бухгалтерского учета, инвентаризации и системы планирования являются основой для создания больших данных. Но ключевой особенностью больших данных должно быть огромное количество информации, география данных, и их выдержанность.

Недавно компания удостоилась премии Timmy Awards как «Лучший IT-стратап проект» по улучшению бизнеса. А также за заслуги в выстраивании эффективной CRM системы, способствующей улучшению обратной связи и взаимодействия с клиентом и анализа больших данных.

Что анализируют в качестве больших данных?

В итоге большие данные не перестают находить всё новые резервуары. А крупные компании всё чаще задумываются о создании своих каналов получения и анализа необходимой информации.

Так примерно выглядит взаимосвязь данных, в результате сбора которых можно получить большие, но относительно неглубокие данные.

Таким образом, большие данные начинаются с обработки комбинированной информации различных форматов структурированного и неструктурированного характера (от ежемесячных бухгалтерских учетов, заканчивая показателями данных, полученных с камер наблюдения).

При наличии всех возможных источников, big data не ограничивается ничем в своей выборке. Получается, чем больше доступных данных, тем точнее показатели и модели вычислений становятся.

Ключевым вопросом на повестке дня является вопрос о защите данных и построении надежной инфраструктуры для хранения и передачи больших данных, где немалую роль играет и интеграция технологий блокчейн для полной защиты и эффективности накопленных данных.