Прогнозная аналитика станет наиболее быстро растущей областью Big Data
Крупный технологический банк GP Bullhound опубликовал доклад «Итоговое исследование эксабайтов», посвященный инвестициям в Big Data и развитию этой технологии. Согласно результатам исследования, наиболее быстро развивающейся областью Big Data в ближайшее время станет прогнозная аналитика и визуализация данных.
Авторы доклада провели интервью с более чем 30 поставщиками технологии Big Data, ее потребителями и инвесторами, а также провели анализ рынка и вложений в технологии за последние 12 месяцев. Согласно подсчетам аналитиков, в Big Data за отчетный период по всему миру вложили более $1,4 млрд, и в дальнейшем инвестиции только продолжат расти.
Эксперты GP Bullhound поясняют, что раньше самой стремительно развивающейся областью Big Data были хранение и структурирование данных. В дальнейшем же приоритет перейдет к аналитике и визуализации. В 2013 г. около 17% сотрудников, работающих с информацией, использовало аналитические технологии, к 2016 г. их число вырастет вдвое. В докладе не сообщаются цифры по визуализации, однако авторы прогнозируют стремительный рост и для этой технологии.
Главным шагом, который прогнозная аналитика сделает в ближайшие несколько лет, станет ее упрощение и демократизация. По мнению авторов доклада GP Bullhound, аналитические решения должны развиваться в сторону максимально понятных и удобных для бизнеса интерфейсов.
Прогнозная аналитика особенно востребована сегодня в финансовом секторе и телекоме, отмечает Сергей Нестеренко, руководитель отделения интеграции данных, дивизион данных, компания IBS. По его мнению, для российских банков технологии прогнозирования (forecasting, predictive Analysis) позволят лучше анализировать имеющиеся у них данные, найти скрытые взаимосвязи, а также открыть для себя новые классы источников информации, тем самым существенно повысить качество принимаемых решений в таких областях, как: персонализированные клиентские предложения (next best offer), маркетинг, удержание клиента, разработка новых уникальных продуктов, совместные ко-брендинговые программы с партнерами. В качестве примера успешного использования инструментов прогнозной аналитики он приводит опыт финансового холдинга ING, который собирает и анализирует информацию о действиях посетителей своего сайта, решая таким образом задачи по оптимизации пользовательского интерфейса и генерации в реальном времени индивидуальных маркетинговых предложений для клиентов. «В этом случае, технологии Predictive Analysis служат основой для принятия решения о банковских продуктах, которые целесообразно предлагать клиентам, делая эти предложения максимально персонализированными», – говорит Сергей Нестеренко.
Российские эксперты считают интерес к прогнозной аналитике оправданным. «Самые интересные возможности, которые открывают технологии Big Data, связанные с прогнозированием и моделированием, лежат в области анализа транзакций по пластиковым картам, – рассказал руководитель управления программного обеспечения корпоративного бизнеса «Ситибанка» Федор Прохоров. – Внедрение Big Data позволяет значительно увеличить объемы обрабатываемых данных и одновременно многократно увеличить скорость построения моделей. Нам удалось повысить количество обрабатываемых транзакций в 7 раз. В то же время мы увеличили скорость в 40 раз. Еще один успешный проект связан с прогнозированием поведения клиентов и влияния изменений условий кредитования за счет учета множества сценариев развития макроэкономической ситуации. В области работы с корпоративными клиентами интересные результаты дает моделирование взаимоотношений различных клиентов друг с другом в рамках цепочек поставок, а также влияния различных факторов на изменение коэффициентов риска».
Компании Mail.Ru Group прогнозная аналитика помогает выбрать интересное из неинтересного: «Основа бизнеса нашей компании – взаимодействие с пользователем и подбор именно тех предложений, которые могут быть ему интересны в данный момент времени. Это может быть и рекламный баннер в рекламной сети, и статья на актуальную тему, и предложение подружиться в социальной сети. Наши вложения в прогнозную аналитику, безусловно, оправдываются в полной мере», – рассказал Александр Горный, директор по информационным технологиям Mail.Ru Group.
