Технологии обработки больших данных требуют монетизации
Все реже компании внедряют новые технологии, потому что это модно, и все чаще обращаются к ним, потому что это выгодно. Как монетизировать технологии анализа больших данных, обсудили участники круглого стола «Большие данные: тренд новых ИТ», организованного 4 декабря 2014 г. агентствами CNews Conferences и CNews Analytics.
Сегодня бизнес не интересуют технологии сами по себе. Важен результат, который они могут принести, иначе владельцы не готовы вкладывать деньги в новые ИТ-инструменты, считает Евгений Буслов, руководитель направления «Петер-сервис». Его компания разработала целый ряд сценариев монетизации больших данных, которые предлагает своим клиентам. Они включают кейсы по анализу покупательских аномалий, борьбе с пробками в супермаркетах, выявлению лидеров мнений и взаимодействию с ними, повышению эффективности интернет-рекламы и другие. Эксперт убежден, что неправильно просто продавать технологии, надо предлагать решения, нацеленные на конкретные задачи, например, удержание клиентов. По словам Буслова, большие данные позволяют сохранять до 50% клиентов, склонных к оттоку.
Нельзя просто купить коробку с надписью «Big Data», прежде необходимо тщательно проработать проект по внедрению технологий анализа больших данных, рассматривая его как инвестиционный, уверен Дмитрий Буканов, директор по ИТ компании «Коттон Вэй». Начинать эксперт рекомендует с «денежной» оценки внедрения и просчета рисков. Компании вкладывают в технологии обработки больших данных, так как они дают преимущества, недостижимые иными способами, убежден Буканов. Под этими преимуществами он подразумевает возможность обработки неструктурированных данных. Другого способа, за исключением большого объема ручного труда, нет. Компании «Коттон Вэй» внедрение технологий анализа больших данных позволило реализовать сложный проект по обеспечению крупного медицинского учреждения текстилем с RFID-метками.
Как рассказал Николай Валиотти, руководитель отдела стратегического анализа и сценарного планирования «Юлмарт», благодаря информации, основанной на анализе данных, в прошлом году компании удалось увеличить объем продаж на i3 млрд при сравнительно небольших затратах – i150 млн, в том числе и на онлайн-рекламу. Весь оборот Юлмарта в прошлом году превысил i40 млрд. Эксперт также привел пример компании Amazon, в которой 35% продаж производится благодаря рекомендациям, предложенным системой, анализирующей большие данные о пользователях.
Эксперименты с большими данными, начатые российскими компаниями в последние год-два, уже приносят первые плоды, которые можно оценить в деньгах. Новые технологии, позволяющие снижать расходы и повышать эффективность, скорее всего, будут особенно востребованы в сложных экономических условиях, полагают эксперты.
