Анализ больших данных в бизнесе: где его применяют и как он помогает увеличить прибыль
7 февраля 2025
Раньше для решения бизнес-задач компаниям хватало аналитических инструментов вроде BI (Business Intelligence). Сегодня этого недостаточно, и для эффективной работы требуется анализ огромного объёма структурированных и неструктурированных данных, в том числе и в реальном времени. Подробнее о том, где применяется аналитика больших данных и какие результаты приносит крупным компаниям — в нашей статье.
В разных отраслях big data аналитику используют по-разному, но есть общие сферы их применения:
- Оптимизация процессов. Анализ больших данных в бизнесе помогает выявлять узкие места в цепочках поставок, производственных процессах, управлении персоналом и не только. Компании могут уменьшить издержки и улучшить качество работы, ориентируясь на точные данные, а не на интуицию.
- Прогнозирование трендов и спроса. Можно предсказывать изменения на рынке, анализируя разнообразные источники: данные о продажах, поисковые запросы, экономические показатели. Предиктивная аналитика позволяет не только реагировать на колебания спроса, но и предвосхищать их.
- Разработка продуктов и услуг. С помощью аналитики больших данных можно находить идеи для новых продуктов, тестировать гипотезы, анализировать рынок и конкурентов. Это сокращает time-to-market и снижает риск неудачи при запуске новинок.
- Повышение эффективности маркетинга. Традиционные инструменты продвижения уже не дают таких результатов, как раньше. На первое место выходят данные, которые позволяют создавать глубокие профили клиентов, точно сегментировать аудиторию и персонализировать предложения.
- Управление рисками и обеспечение безопасности. Можно предвидеть потенциальные угрозы для компании: от финансовых рисков до сбоев в работе оборудования. Прогнозирование и своевременное предотвращение проблем позволяет минимизировать потери.
Ключевые метрики использования больших данных в бизнесе.
Источники: The Global State of CX 2024, Data and AI Leadership Executive Survey (NewVantage Partners), Over 100 Data, Analytics and AI Predictions Through 2030 (Gartner)
Это не все сценарии применения аналитики больших данных, но даже внедрение одного из них принесет бизнесу ощутимый результат.
Рассмотрим на примерах, как гиганты рынка из телекоммуникаций и финансового сектора используют машинное обучение и искусственный интеллект.
Управление качеством обслуживания (QoS). Операторы используют большие данные для улучшения клиентского сервиса. Например, испанский телеком-оператор Telefonica анализирует сетевой трафик и звонки, чтобы выявлять зоны с проблемным качеством связи. Это позволяет быстро реагировать на проблемы, повышая удовлетворенность клиентов и снижая количество жалоб.
Оптимизация маркетинговых кампаний. Анализируя поведение клиентов — от потребляемого ими контента до их геолокации — можно точно сегментировать аудиторию, чтобы предлагать наиболее релевантные услуги. Например, оператор «МегаФон Таджикистан» использует аналитическую платформу EW DataFlow, чтобы составлять глубокий профиль абонентов для повышения конверсии и ARPU.
Управление инфраструктурой и предсказание сбоев. Телекоммуникационная сеть генерирует огромный объём данных, который можно анализировать для её оптимизации. Компания AT&T использует аналитику для разных расчётов, например, чтобы оценить количество потенциальных потребителей на участке сети или определить базовые станции, которые обеспечат связь в случае сбоев на других станциях. Технология больших данных — это мощный инструмент, который позволяет предсказывать и устранять неполадки, делая систему более устойчивой.
Масштабы применения анализа больших данных в телекоме
Источник: Kbvresearch, Telcom Analysis Market, 2020
Выявление мошенничества. Использование big data позволяет выявлять подозрительные транзакции и предотвращать финансовые преступления: кардинг, создание поддельных счетов, фишинг. Например, международная организация SWIFT запустила пилотные проекты по использованию AI, работающего на основе больших данных, для обнаружения мошенничества с платежами. Искусственный интеллект позволяет отслеживать аномальные активности вроде неожиданного изменения пароля в личном кабинете или попытки перевести большие суммы.
Кредитный скоринг. Сейчас финансовые организации применяют скоринговые модели, учитывая не только стандартные параметры вроде доходов и кредитной истории клиента, но и аналитические: социальная активность, геолокация, интересы. Например, финтех-компания FICO анализирует историю оплаты коммунальных услуг и сотовых телефонов. Это позволяет оценивать клиентов, у которых нет кредитной истории, например, молодых людей или недавних иммигрантов.
Прогнозирование оттока клиентов. С помощью big data аналитики банки могут исследовать поведение клиентов, оценивать их удовлетворенность и определять тех, кто собирается уйти к конкуренту. Это позволяет предпринять превентивные меры для сохранения клиентской базы.
Все эти сценарии использования big data можно реализовать с помощью open-source-инструментов, но это потребует высокой квалификации дата-специалистов и может занять до 6 месяцев. Из-за высокого порога входа и риска не окупить вложения компании не всегда готовы внедрять такие инициативы.
Чтобы преодолеть сложности, связанные с использованием open source, организации приобретают готовые решения для работы с большими данными и предиктивной аналитики — такие как EW DataFlow. Low-code платформа от Eastwind оптимизирует распределённые вычисления и сокращает число ошибок благодаря возможностям автоматизации.
Кроме того, команда Eastwind сопровождает клиентов на всем пути внедрения big data инфраструктуры: мы рассчитываем необходимые ресурсы, проектируем решение бизнес-задач, разрабатываем модели. Так, мы помогли одному из банков в СНГ заранее обнаружить 70% всех оттекающих клиентов.
>> Узнать больше о возможностях EW DataFlow
Влияние аналитических моделей на работу банков.
Источник: McKinsey & Company, Designing next-generation credit-decisioning models, 2021
Для работы с данными о миллионах клиентов и их операциях нужны надёжные решения для агрегации, хранения, обработки и анализа больших объёмов информации. Рассмотрим их подробнее.
Чтобы обрабатывать массивы данных относительно быстро, необходимо распределить нагрузку между ресурсами. Для масштабных распределённых вычислений чаще используют две open source системы: Apache Hadoop и Apache Spark.
Hadoop — это фреймворк, в котором используют файловую систему HDFS (Hadoop Distributed File System) для хранения данных и модель MapReduce для их обработки. Hadoop — одна из самых популярных технологий в Data Science, которая подходит для работы со структурированными и неструктурированными данными.
Экосистема Hadoop состоит из множества инструментов, всего их около 15
Для комфортной работы с Hadoop-кластером компании используют готовые решения, в том числе low-code платформу EW DataFlow. Она позволяет агрегировать данные из массы источников в единый Data Lake, настраивать ETL/ELT-процессы, разрабатывать ML-модели, запускать джобы по расписанию, оптимизировать использование вычислительных ресурсов. Это удобный инструмент анализа данных для бизнеса, который позволяет сфокусироваться на аналитике, а не на настройке кластера.
>> Узнать больше о возможностях EW DataFlow
Apache Spark — другой фреймворк, который особенно эффективен для real-time аналитики. Он позволяет производить вычисления в оперативной памяти (in-memory computing), поэтому подходит для сложных задач, например, потоковой обработки данных.
Apache Spark состоит из четырех компонентов и ядра. Есть API для четырех языков программирования
Использование Machine Learning — это следующий шаг после построения инфраструктуры с помощью Hadoop или Spark. Именно AI/ML позволяет компаниям достигать бизнес-целей: прогнозировать поведение клиентов и автоматизировать сложные процессы.
Популярные open source библиотеки для построения моделей машинного обучения, такие как TensorFlow и Scikit-learn, могут анализировать огромные объёмы данных и предоставлять ценные бизнес-инсайты.
Процесс создания ML-модели
При внедрении платформы для обработки данных возникают проблемы, о решении которых стоит подумать заранее.
Обеспечение качества и достоверности данных. Они могут быть неструктурированными, неполными или устаревшими. Для точного анализа необходимо проводить очистку, валидацию и обработку данных. Решить проблему можно с помощью ETL- и ELT-инструментов, которые автоматизируют процесс извлечения, загрузки и трансформации данных. У этих двух методов свои плюсы и минусы, и они подходят для разных задач.
Сейчас анализ больших данных в бизнесе распространяется на новые сферы, которые ранее не считались ключевыми для крупных компаний. Вот несколько примеров.
Big data аналитика открывает большие возможности в разных сферах, от клиентского сервиса до оптимизации инфраструктуры. Несмотря на высокие затраты и сложность внедрения, грамотное использование больших данных дает бизнесу конкурентное преимущество. Однако до сих пор есть заблуждения по поводу работы с большими данными — разберем самые распространенные.
- Чем больше данных, тем лучше инсайты. Это лишь часть успеха — важно сосредоточиться не только на количестве, но и на качестве данных. Низкое качество может привести к неточным выводам и ошибочным решениям, поэтому важно держать фокус на очистке и валидации данных.
- С данными могут работать только топовые дата-сайентисты. Высококвалифицированные специалисты играют важную роль в продвинутой аналитике, но их сложно найти. Чтобы меньше зависеть от таких сотрудников, можно автоматизировать рутину благодаря low-code платформе, чтобы начинающие дата-сайентисты тоже могли легко настраивать ETL/ELT.
- Аналитика данных для бизнеса — это разовая инвестиция. На самом деле это непрерывный процесс, который требует вложений в инструменты и команду. Объемы и сложность данных постоянно растут, и нужно адаптироваться, чтобы извлекать из них максимум и оставаться конкурентоспособными.
Подходить к внедрению big data аналитики нужно стратегически: понять, какие задачи она должна решать, как интегрировать ее с бизнес-процессами, как обучить сотрудников. В этом команда Eastwind готова помочь своим клиентам — мы сопровождаем проекты по внедрению платформы EW DataFlow от расчёта сайзинга до реализации бизнес-кейсов. Также мы можем помочь в формировании инхаус-команды и сами запустим первые ML-модели, пока ваши сотрудники осваиваются с новой системой.
Вернуться к списку новостей
Задачи бизнеса, которые решает анализ данных
В разных отраслях big data аналитику используют по-разному, но есть общие сферы их применения:
- Оптимизация процессов. Анализ больших данных в бизнесе помогает выявлять узкие места в цепочках поставок, производственных процессах, управлении персоналом и не только. Компании могут уменьшить издержки и улучшить качество работы, ориентируясь на точные данные, а не на интуицию.
- Прогнозирование трендов и спроса. Можно предсказывать изменения на рынке, анализируя разнообразные источники: данные о продажах, поисковые запросы, экономические показатели. Предиктивная аналитика позволяет не только реагировать на колебания спроса, но и предвосхищать их.
- Разработка продуктов и услуг. С помощью аналитики больших данных можно находить идеи для новых продуктов, тестировать гипотезы, анализировать рынок и конкурентов. Это сокращает time-to-market и снижает риск неудачи при запуске новинок.
- Повышение эффективности маркетинга. Традиционные инструменты продвижения уже не дают таких результатов, как раньше. На первое место выходят данные, которые позволяют создавать глубокие профили клиентов, точно сегментировать аудиторию и персонализировать предложения.
- Управление рисками и обеспечение безопасности. Можно предвидеть потенциальные угрозы для компании: от финансовых рисков до сбоев в работе оборудования. Прогнозирование и своевременное предотвращение проблем позволяет минимизировать потери.
Ключевые метрики использования больших данных в бизнесе.
Источники: The Global State of CX 2024, Data and AI Leadership Executive Survey (NewVantage Partners), Over 100 Data, Analytics and AI Predictions Through 2030 (Gartner)
Это не все сценарии применения аналитики больших данных, но даже внедрение одного из них принесет бизнесу ощутимый результат.
Где используются большие данные: опыт крупных компаний
Рассмотрим на примерах, как гиганты рынка из телекоммуникаций и финансового сектора используют машинное обучение и искусственный интеллект.
Телекоммуникации
Управление качеством обслуживания (QoS). Операторы используют большие данные для улучшения клиентского сервиса. Например, испанский телеком-оператор Telefonica анализирует сетевой трафик и звонки, чтобы выявлять зоны с проблемным качеством связи. Это позволяет быстро реагировать на проблемы, повышая удовлетворенность клиентов и снижая количество жалоб.
Оптимизация маркетинговых кампаний. Анализируя поведение клиентов — от потребляемого ими контента до их геолокации — можно точно сегментировать аудиторию, чтобы предлагать наиболее релевантные услуги. Например, оператор «МегаФон Таджикистан» использует аналитическую платформу EW DataFlow, чтобы составлять глубокий профиль абонентов для повышения конверсии и ARPU.
Управление инфраструктурой и предсказание сбоев. Телекоммуникационная сеть генерирует огромный объём данных, который можно анализировать для её оптимизации. Компания AT&T использует аналитику для разных расчётов, например, чтобы оценить количество потенциальных потребителей на участке сети или определить базовые станции, которые обеспечат связь в случае сбоев на других станциях. Технология больших данных — это мощный инструмент, который позволяет предсказывать и устранять неполадки, делая систему более устойчивой.
Масштабы применения анализа больших данных в телекоме
Источник: Kbvresearch, Telcom Analysis Market, 2020
Финансы
Выявление мошенничества. Использование big data позволяет выявлять подозрительные транзакции и предотвращать финансовые преступления: кардинг, создание поддельных счетов, фишинг. Например, международная организация SWIFT запустила пилотные проекты по использованию AI, работающего на основе больших данных, для обнаружения мошенничества с платежами. Искусственный интеллект позволяет отслеживать аномальные активности вроде неожиданного изменения пароля в личном кабинете или попытки перевести большие суммы.
Кредитный скоринг. Сейчас финансовые организации применяют скоринговые модели, учитывая не только стандартные параметры вроде доходов и кредитной истории клиента, но и аналитические: социальная активность, геолокация, интересы. Например, финтех-компания FICO анализирует историю оплаты коммунальных услуг и сотовых телефонов. Это позволяет оценивать клиентов, у которых нет кредитной истории, например, молодых людей или недавних иммигрантов.
Прогнозирование оттока клиентов. С помощью big data аналитики банки могут исследовать поведение клиентов, оценивать их удовлетворенность и определять тех, кто собирается уйти к конкуренту. Это позволяет предпринять превентивные меры для сохранения клиентской базы.
Все эти сценарии использования big data можно реализовать с помощью open-source-инструментов, но это потребует высокой квалификации дата-специалистов и может занять до 6 месяцев. Из-за высокого порога входа и риска не окупить вложения компании не всегда готовы внедрять такие инициативы.
Чтобы преодолеть сложности, связанные с использованием open source, организации приобретают готовые решения для работы с большими данными и предиктивной аналитики — такие как EW DataFlow. Low-code платформа от Eastwind оптимизирует распределённые вычисления и сокращает число ошибок благодаря возможностям автоматизации.
Кроме того, команда Eastwind сопровождает клиентов на всем пути внедрения big data инфраструктуры: мы рассчитываем необходимые ресурсы, проектируем решение бизнес-задач, разрабатываем модели. Так, мы помогли одному из банков в СНГ заранее обнаружить 70% всех оттекающих клиентов.
>> Узнать больше о возможностях EW DataFlow
Влияние аналитических моделей на работу банков.
Источник: McKinsey & Company, Designing next-generation credit-decisioning models, 2021
Технологии и инструменты для аналитики больших данных
Для работы с данными о миллионах клиентов и их операциях нужны надёжные решения для агрегации, хранения, обработки и анализа больших объёмов информации. Рассмотрим их подробнее.
Платформы для хранения и обработки данных
Чтобы обрабатывать массивы данных относительно быстро, необходимо распределить нагрузку между ресурсами. Для масштабных распределённых вычислений чаще используют две open source системы: Apache Hadoop и Apache Spark.
Hadoop — это фреймворк, в котором используют файловую систему HDFS (Hadoop Distributed File System) для хранения данных и модель MapReduce для их обработки. Hadoop — одна из самых популярных технологий в Data Science, которая подходит для работы со структурированными и неструктурированными данными.
Экосистема Hadoop состоит из множества инструментов, всего их около 15
Для комфортной работы с Hadoop-кластером компании используют готовые решения, в том числе low-code платформу EW DataFlow. Она позволяет агрегировать данные из массы источников в единый Data Lake, настраивать ETL/ELT-процессы, разрабатывать ML-модели, запускать джобы по расписанию, оптимизировать использование вычислительных ресурсов. Это удобный инструмент анализа данных для бизнеса, который позволяет сфокусироваться на аналитике, а не на настройке кластера.
>> Узнать больше о возможностях EW DataFlow
Apache Spark — другой фреймворк, который особенно эффективен для real-time аналитики. Он позволяет производить вычисления в оперативной памяти (in-memory computing), поэтому подходит для сложных задач, например, потоковой обработки данных.
Apache Spark состоит из четырех компонентов и ядра. Есть API для четырех языков программирования
Библиотеки для машинного обучения
Использование Machine Learning — это следующий шаг после построения инфраструктуры с помощью Hadoop или Spark. Именно AI/ML позволяет компаниям достигать бизнес-целей: прогнозировать поведение клиентов и автоматизировать сложные процессы.
Популярные open source библиотеки для построения моделей машинного обучения, такие как TensorFlow и Scikit-learn, могут анализировать огромные объёмы данных и предоставлять ценные бизнес-инсайты.
Процесс создания ML-модели
Вызовы при внедрении big data
При внедрении платформы для обработки данных возникают проблемы, о решении которых стоит подумать заранее.
Обеспечение качества и достоверности данных. Они могут быть неструктурированными, неполными или устаревшими. Для точного анализа необходимо проводить очистку, валидацию и обработку данных. Решить проблему можно с помощью ETL- и ELT-инструментов, которые автоматизируют процесс извлечения, загрузки и трансформации данных. У этих двух методов свои плюсы и минусы, и они подходят для разных задач.
«В случае обработки больших данных обычно используют ELT, когда сначала их извлекают из различных источников, загружают в централизованное хранилище и преобразуют. Этот подход обеспечивает поступление валидированной и актуальной информации. Без этого возрастает риск некорректного использования big data аналитики, что приводит к принятию некорректных бизнес-решений.»
— Владимир Борковский, продакт-менеджер EW DataFlow
Соблюдение безопасности. Сбор и анализ данных в бизнесе часто связан с информацией о клиентах, что требует строгого соблюдения регуляторных требований. Чтобы избежать штрафов и не подорвать доверие клиентов, компании должны внедрять системы управления доступом на основе ролей (RBAC). Это позволяет реализовать принцип минимальных привилегий, когда сотруднику даются только те права доступа, которые необходимы ему для выполнения обязанностей.
Нехватка специалистов. Для работы с big data бизнесу нужны дата-сайентисты, дата-инженеры, DevOps’ы. Однако внутри компании или на рынке труда не всегда можно найти кандидатов с соответствующей квалификацией, что замедляет процесс внедрения и повышает затраты на подготовку кадров. Чтобы меньше зависеть от высококвалифицированных разработчиков и аналитиков, можно внедрять low-code платформы, например, EW DataFlow.
Нехватка специалистов. Для работы с big data бизнесу нужны дата-сайентисты, дата-инженеры, DevOps’ы. Однако внутри компании или на рынке труда не всегда можно найти кандидатов с соответствующей квалификацией, что замедляет процесс внедрения и повышает затраты на подготовку кадров. Чтобы меньше зависеть от высококвалифицированных разработчиков и аналитиков, можно внедрять low-code платформы, например, EW DataFlow.
«Low-code решения автоматизируют часть процессов, связанных с аналитическими задачами. Например, ускоряют настройку ELT-процессов. С low-code платформой команде не нужно 10 senior-специалистов, и даже они будут эффективнее справляться с работой»— Владимир Борковский, продакт-менеджер EW DataFlow
Интеграция с существующими решениями. Важно подключить к системе управления данными все их источники: CRM, Help Desk, базу знаний. Без надлежащей интеграции данные будут разрозненными, и в компании так и не появится единого источника правды. Для решения проблемы создают Data Lake, в котором можно аккумулировать структурированные и неструктурированные данные из всех систем.
Будущее анализа больших данных в enterprise-компаниях
Сейчас анализ больших данных в бизнесе распространяется на новые сферы, которые ранее не считались ключевыми для крупных компаний. Вот несколько примеров.
| Тренд | Технология | Преимущества для бизнеса | Пример | ||
| Гиперперсонализация | Аналитика массива данных о клиентах в реальном времени |
Повышение конверсии и среднего чека, более эффективное привлечение новых клиентов |
Ford планирует запатентовать систему рекламы в автомобилях, которая будет собирать данные о пассажирах real-time, чтобы показывать релевантную рекламу | ||
| Автоматизированное принятие решений | Машинное обучение и поведенческий анализ | Снижение операционных затрат и количества ошибок, более объективные и точные решения на основе данных | «АльфаСтрахование» использует модель Pay-as-you-drive, основанную на данных о стиле вождения, для формирования гибких страховых предложений. Эта технология позволяет автоматически оценивать риск и предоставлять скидки аккуратным водителям. | ||
| Цифровые двойники | Виртуальная модель компании и ее отдельных процессов, обновляемая в реальном времени | Постоянный мониторинг процессов, оперативное реагирование на сбои, оптимизация ресурсов и моделирование сценариев развития бизнеса | Корпорация Siemens использует цифровых двойников для разработки двигателей, систем коммуникаций и поездов |
Главное о больших данных
Big data аналитика открывает большие возможности в разных сферах, от клиентского сервиса до оптимизации инфраструктуры. Несмотря на высокие затраты и сложность внедрения, грамотное использование больших данных дает бизнесу конкурентное преимущество. Однако до сих пор есть заблуждения по поводу работы с большими данными — разберем самые распространенные.
- Чем больше данных, тем лучше инсайты. Это лишь часть успеха — важно сосредоточиться не только на количестве, но и на качестве данных. Низкое качество может привести к неточным выводам и ошибочным решениям, поэтому важно держать фокус на очистке и валидации данных.
- С данными могут работать только топовые дата-сайентисты. Высококвалифицированные специалисты играют важную роль в продвинутой аналитике, но их сложно найти. Чтобы меньше зависеть от таких сотрудников, можно автоматизировать рутину благодаря low-code платформе, чтобы начинающие дата-сайентисты тоже могли легко настраивать ETL/ELT.
- Аналитика данных для бизнеса — это разовая инвестиция. На самом деле это непрерывный процесс, который требует вложений в инструменты и команду. Объемы и сложность данных постоянно растут, и нужно адаптироваться, чтобы извлекать из них максимум и оставаться конкурентоспособными.
Подходить к внедрению big data аналитики нужно стратегически: понять, какие задачи она должна решать, как интегрировать ее с бизнес-процессами, как обучить сотрудников. В этом команда Eastwind готова помочь своим клиентам — мы сопровождаем проекты по внедрению платформы EW DataFlow от расчёта сайзинга до реализации бизнес-кейсов. Также мы можем помочь в формировании инхаус-команды и сами запустим первые ML-модели, пока ваши сотрудники осваиваются с новой системой.