|
 |
Укрощение больших данных
Как извлекать знания из массивов
информации с помощью глубокой аналитики
Билл Фрэнкс
По убеждению Билла Фрэнкса, ведущего аналитика
всемирно известной компании Teradata, уже сейчас наступила эпоха совершенно
новых подходов в аналитической сфере и в использовании больших объемов данных.
Наличие большого источника данных само по себе
не является дополнительной ценностью. Возможно, ваши данные больше,
чем мои. Кого это волнует? На самом деле наличие любого набора
данных, вне зависимости от размера, само по себе не добавляет
какой-либо ценности. Собранные, но не используемые данные имеют не
большее значение, чем старый хлам, хранящийся на чердаке или в
подвале.
Данные не имеют значения до тех пор, пока не будут помещены
в контекст и использованы. Мощь больших данных, как, впрочем, любого
источника данных, заключается в том, что с ними делают. Как они
анализируются? Какие действия предпринимаются на основании
полученных результатов? Как эти данные используются для
совершенствования бизнеса?
Вокруг больших данных поднята такая шумиха, что
многие полагают: только благодаря большому объему, скорости передачи
и разнообразию они важнее всех других. Это не так. Как мы увидим
далее в этой главе (в разделе «Бóльшая часть больших данных не имеет
значения»), в больших данных доля бесполезного или малозначимого
контента намного выше, чем в любом привычном источнике данных.
Когда
вы отберете действительно нужную вам информацию, источник больших
данных может показаться вам не таким уж большим. Но это ничего не
значит, поскольку после обработки данных их объем не имеет значения.
Важно то, что вы будете делать с полученными результатами.
Дело не в объеме данных, а в способе их
использования! Значимость большим данным придает
вовсе не то, что они большие, и даже не то, что они представляют
собой данные. Важно то, как вы анализируете и
применяете эти данные для развития своего бизнеса.
Что делает большие данные интересными для вас и
вашей организации? Вовсе не то, что они «большие». Самое интересное
связано с новыми мощными средствами их анализа. Об этом и поговорим.
Самое важное о веб-данных
-
Интеграция подробных веб-данных о
поведении потребителей может кардинально изменить понимание
организациями своих клиентов.
-
Так же как появление данных о транзакциях
сделало анализ более мощным и глубоким, веб-данные позволят
вывести аналитику на новый уровень.
-
Существуют и другие точки соприкосновения
с клиентами, которые можно проанализировать так же, как сайт,
например киоски и приложения для мобильных телефонов. К ним
применимы те же принципы.
-
Все данные, которые могут быть собраны,
должны быть собраны. К таким данным относятся просмотры страниц,
произведение поиска, загрузка файлов, а также любые другие
действия на сайте.
-
Соблюдение конфиденциальности — одна из
основных проблем, связанных с веб-данными, поэтому следует с
осторожностью формировать политику использования этих данных.
Будучи утвержденной, эта политика должна строго соблюдаться.
-
Ценные сведения может дать анализ
обезличенных данных о клиентах, которым присваивается
произвольный идентификационный номер. При этом ни аналитики, ни
кто-либо другой не может определить личность каждого отдельного
человека. В данном случае значение имеют только закономерности.
-
Веб-данные позволяют подробно изучить
покупательское поведение клиентов, их пути к покупке,
исследовательское поведение и обратную связь. Это можно сравнить
с чтением их мыслей.
-
Веб-данные позволяют улучшить
результаты в таких сферах, как следующее наилучшее
предложение, моделирование потерь, моделирование
отклика, сегментация клиентов, а также анализ
эффективности платного поиска и онлайн-рекламы.
-
Возможность опередить конкурентов скоро
исчезнет. Начните работать с этим источником больших данных
прямо сейчас!
Укрощение больших данных: как извлекать знания
из массивов информации с помощью глубокой аналитики / Билл Фрэнкс ;
пер. с англ. Андрея Баранова. — М. : Манн, Иванов и Фербер, 2014. —
352 c.С разрешения издательства, на сайте paralife.narod.ru
публикуются несколько интересных мест из книги, посвященных веб-данным.
Эту книгу хорошо дополняют:
Дата публикации:
15 ноября 2015 г.
|
