20 интересных примеров влияния Big Data на

20 интересных примеров влияния Big Data на крупные компании
Изучение больших данных приносит компаниям больше пользы, чем можно
себе представить, причем все преимущества анализа становятся более
явными спустя некоторое время. Big data вносят вклад в раннее развитие
«озер данных» и машинного обучения, в корне меняют подход компаний к
результатам своей деятельности, ROI, тематическим исследованиям,
открывают новые перспективы в планировании эффективной рекламной
стратегии и повышении продаж, если речь идет о торговых корпорациях.
Согласно результатам исследования Deutsche Bank, новая версия Apache
Hadoop® выведет изучение больших данных на качественно новый уровень.
В 2014 году International Data Corporation (IDC) представила прогнозы
развития изучения big data, новые тренды в области. Ожидалось быстрое
развитие инструментов визуальной аналитики в сравнение бизнесаналитикой на рынке. Также предвидится рост расходов на облачные big data
технологии.
Серьезной проблемой будет нехватка квалифицированных кадров в этой
области и к 2018 году потребность в специалистах вырастит более, чем в пять
раз. Приложения, работающие на основе передовых технологий анализа и
прогнозирования, в том числе и машинного обучения, будут развиваться на
65% быстрее, в сравнение с приложениями без интеллектуальной
составляющей. Более 70% крупных организаций к 2019 году начнут
монетизировать свои данные путем продажи или предоставления платного
контента.
К 2018 году половина потребителей будут постоянно взаимодействовать со
службами на основе когнитивных вычислений. Ведущие на рынке
организации изменят отношение к измерению своей деятельности,
взаимодействию с клиентами и распределению ресурсов. Компании,
использующие результаты аналитики больших данных в работе выбьются в
бесспорные лидеры на рынке.
Представляем недавнюю сводку исследований, посвященную применению
результатов изучения больших данных в улучшении бизнес-процессов.
Исследование влияние результатов изучения Big Data на бизнес
Основываясь на последних наработках Accenture, GE и IBM можно говорить
о значительном влиянии аналитики больших данных на бизнес. Так, 92%
руководителей были полностью удовлетворены результатами исследований и
их влиянием на свой бизнес, 89% назвали аналитику очень важной
составляющей в налаживании бизнес-процессов и прогнозировании. Если
компания завершила хотя бы один проект изучения больших данных и
отметила его впечатляющие результаты и революционное влияние на
дальнейшую стратегию ведения дел, она вряд ли откажется от такого анализа
в дальнейшем в пользу устаревших методов. Это, без сомнений, революция в
мире бизнеса.
Основываясь на отчее GE, большинство опрошенных (84%) считают, что
применение анализа больших данных в их компании способно вытеснить
конкурентов с рынка уже в течение от одного до трех лет. А 89%
респондентов отмечают, что без анализа данных для них существует
значительный риск потери доли рынка. Многие компании уже выделяют
значительные средства из маркетингового бюджета именно на изучение big
data. Результаты анализа данных видны не только в области маркетинга, они
затрагивают многие сферы деятельности компаний.
В аналитическом отчете, посвященном последним Интернет трендам и
технологиям 2015 года от венчурного фонда KPCB аналитик Мэри Микер
рассказала, как изменился Интернет за последние десятки лет. Так, стоимость
компьютерных вычислений и хранения данных заметно снизились, а big data
приносят компаниям невероятную пользу за счет уменьшения расходов на
многие бизнес-операции и инвестиции.
Интересный пример стоимости и ценности изучения больших данных привел
консультант по big data в EMC Педро Десоуза, используя один из алгоритмов
для прогнозирования и предотвращения закрытия счетов клиентов, а
стоимость организации и хранения больших данных удалось снизить с 10
миллион долларов до ста тысяч за год. Это, без сомнений, впечатляющие
результаты применения анализа больших данных.
Многие предприятия уже давно и успешно пожинают плоды от внедрения
анализа big data, а такие современные и доступные технологии, как Apache
Hadoop® дают возможность хранить огромные объемы информации в
сравнение с традиционными хранилищами, что заметно снижает расходы
компаний и одновременно приносит прибыль.
20 наглядных примеров исследований Big Data
Применение анализа больших данных и простота в их хранении позволили
многие области вывести на качественно новый уровень, причем касается это
не только бизнеса. Hadoop дает возможность решать комплекс
инновационных задач в сферах торговли, медицины, науки – любая область
только выиграет от использования такого анализа.
Розничная торговля: Walgreens и Kroger
Walgreens, крупнейшая аптечная сеть в США, успешно внедрила анализ
больших данных в свою работу. Так, результаты исследований помогли
улучшить сервис и снизить расходы, обеспечить клиентов максимально
полезными рекомендациями, улучшить их здоровье, помочь следовать
рецептам врачей, а заодно – повысить собственную прибыль. Компанией
анализируется такая информация, как состояние здоровья клиентов
(основываясь на обращениях к врачам и выписке рецептов), демография,
поставленные диагнозы и многое другое.
Популярная сеть супермаркетов Kroger совместно с английской компанией
Dunnhumby, специализирующейся на оказании аналитической поддержки,
также смогла повысить прибыль за счет внедрения результатов анализа big
data в свою ежедневную деятельность. Так, компания улучшила лояльность
покупателей, а значит и прибыль. Это позволило Kroger оставаться на плаву
во времена кризисов и до сих пор сохранить преданность постоянных
клиентов.
Авиалинии: Southwest и Delta
Для подобных компаний, сконцентрированных на отношении к ним
клиентов, предоставление сервиса на высочайшем уровне является
важнейшим приоритетом деятельности. Southwest Airlines использовала
аналитику для улучшения взаимодействия между персоналом и
пассажирами, а также предоставления более выгодных условий,
повышающих лояльность клиентов с каждым годом.
Компания Delta Air Lines внедрила анализ больших данных с другой целью –
для разрешения самых неприятных ситуаций, происходящих с пассажирами
авиалиний. Речь идет о потере багаже авиакомпанией. Delta стала первой
крупной авиалинией, предоставляющей возможность клиентам отслеживать
местонахождение их багажа в реальном времени через специальное
приложение на телефоне. На данный момент это приложение скачали более
11 миллионов человек. Пассажирам становится намного спокойнее, когда не
нужно беспокоиться о сохранности вещей. Безусловно, это положительным
образом сказывается на лояльности клиентов и прибыли компании.
СМИ: Huffington Post и FT.com
Печатные издания постепенно уходят в прошлое, а их место занимают
онлайн-медиа. Huffington Post за последний год стал номером один среди
новостных сайтов США. Как им это удалось? Всё дело в использовании
данных для управления бизнесом, а именно – оптимизация сайта для более
удобного использования читателями на основе последних социальных
тенденций, полезных рекомендаций.
Финансовый портал FT.com также активно использует анализ больших
данных для лучшего понимания потребностей читателей, более эффективной
целевой рекламы, улучшения предоставляемого контента. По словам
руководителя компании, именно изучение больших данных дало толчок для
преобразования их бизнеса.
Логистика: UPS
Крупнейшая в США курьерская компания работает с начала прошлого века и
за это время смогла развиваться в мега корпорацию с многомиллиардным
оборотом. Каждый день сотрудниками UPS доставляется огромное
количество документов и ценных грузов. Использование больших данных
позволило оптимизировать эти процессы, а точнее – лучше планировать
маршруты для водителей на основе данных цифровых карт. Специалисты
компании постоянно отслеживают местоположение своих автомобилей,
прогнозирует возможные неисправности, оптимизирует работу сотрудников.
Использование больших данных уже сэкономило компании около 39
миллионов галлонов топлива.
Телекоммуникации: Sprint и Anonymous
Известная американская телекоммуникационная компания Sprint стоит в
пятерке лидеров по количеству клиентов – абонентов мобильной связи. С
помощью анализа больших данных компания также достигла впечатляющих
результатов – улучшила качество своих услуг, исправила многие
неисправности в работе сети, увеличила количество пользователей и снизила
отток абонентов. В режиме реального времени обрабатывается до 10
миллиардов операций.
Точно так же, аналитики из EMC изучали до 5 миллиардов CDR сигналов в
день, что помогло сохранить десятки миллионов долларов компаниям,
выявить проблемы с обслуживанием клиентов и предотвратить неполадки
оборудования, что грозили бы дорогостоящими ремонтными работами.
Финансовые услуги: AMEX и AIG
Финансовая компания American Express (AMEX), известная в мире
введением в оборот банковских карт и чеков, использует анализ больших
данных для оптимизации работы. В частности, анализ big data помогает
прогнозировать отток клиентов и защитить их от мошенничества с картами.
American International Group также использует big data и визуализацию
данных для борьбы с мошенничеством. Система анализирует сведения из баз
данных, чтобы идентифицировать потенциальные противоправные действия.
Деятельность компании в области анализа данных помогает
совершенствовать алгоритмы машинного обучения.
Автомобильная отрасль: Tesla и Ford
Завоевать большую лояльность клиентов, повысить продажи, уровень
удовлетворенности сервисом, качество автомобилей и произвести другие
положительные изменения в своей деятельности компания Tesla смогла за
счет использования анализа больших данных. Все транспортные средства
компании оснащены сенсорами, посылающими информацию для сбора и
анализа информации через Apache Hadoop®. Например, если поступают
сведения о неисправностях в автомобиле, клиенту посоветуют произвести
соответствующие профилактические и ремонтные работы.
Руководитель компании Ford поделился информацией о том, как анализ
больших данных уже помог и помогает сделать их организацию более
технологичной, в сравнение с конкурентами на рынке. Благодаря такому
анализу удалось снизить стоимость автомобильного страхования для
покупателей, повысить качество продукции и обслуживания и, конечно же,
улучшить показатели продаж.
Здравоохранение: Kaiser и Emory
Индустрия здравоохранения уже давно использует результаты обработки
данных, а вот анализ big data произвел заметные изменения в данной сфере.
Так, известный медицинский центр Kaiser Permanente активно применяет
анализ больших данных, полученных из медицинских записей более чем 9
миллионов пациентов, чтобы оптимизировать работу, снизить затраты,
повысить качество оказания медицинской помощи. Результаты анализа
невероятно полезны в проведении научных исследований, способных не
только помочь пациентам, но и произвести настоящую революцию в отрасли.
Например, недавно Kaiser Permanente детально изучил образования тромбов
у женщин, которые принимали оральную контрацепцию. В процессе удалось
выяснить, что одно из лекарств повышает риск появления тромбов на 77%.
Еще одно интересное исследование на основе анализа больших данных было
посвящено новорожденным, находящихся в отделении интенсивной терапии.
Благодаря этому младенцы меньше времени проведут в отделении и риск
подцепить инфекцию, вроде сепсиса, заметно снижается.
В больнице Emory University Hospital, расположенной в Атланте, обработка
больших данных помогает вовремя идентифицировать тревожные признаки в
состоянии здоровья пациентов. Ежедневно система обрабатывает такие
данные, как сердцебиение, активность мозговых волн, давление крови и
другие показатели. Основываясь на полученных результатах анализа,
медработники принимают соответствующие решения относительно лечения
пациентов.
Интернет-обучение и игры: Skillsoft и Jagex
Платформа Skillsoft предоставляет качественные образовательные материалы
более чем 19 миллионам пользователей. За счет использования результатов
анализа больших данных удалось индивидуализировать предоставляемый
контент, вывести онлайн-образование на качественно новый уровень
улучшить взаимодействие пользователей на 128%. Руководство компании по
достоинству оценило результаты анализа big data. Аналогичные результаты
использования больших данных в области онлайн-обучения были получены
платформой Pivotal Education.
На конференции Strata + Hadoop представители крупного разработчика
онлайн-игр Jagex поделились своими результатами применения анализа
больших данных в оптимизации деятельности и повышения прибыли. Так,
исследования big data, а именно – 220 миллионов игровых аккаунтов,
зарегистрированных в течение 10 лет позволили предоставлять игрокам
лучшие рекомендации на основе их предпочтений, сделать игровой процесс
более увлекательным, повысить увлеченность игроков, а значит – прибыль
разработчиков.
Путешествия: Red Roof Inn
Американская сеть отелей Red Roof Inn заметно увеличила прибыль за счет
применения анализа больших данных в работе, а также концентрации на
мобильные технологии. Новая маркетинговая политика позволило компании
не только оставаться на плаву в самые суровые времена с экономической
точки зрения, но и предоставить клиентам более качественное обслуживание.
В анализе учитывались данные из государственных и общенациональных
источников относительно погоды, отмены рейсов в аэропортах и т.п. Это
сделало контекстную и мобильную рекламу более эффективной и привлекло
новых клиентов.
Правительство: IRS и Чикаго
Финансовое налоговое управление IRS (США) достигло выдающихся
результатов при использовании возможностей big data. В частности, IRS
удалось эффективнее выявлять случаи краж личных данных и средств,
мошенничества, находить неплательщиков налогов. Всё это позволило
обеспечить практически беспрекословное соблюдение законов и налоговых
правил, а также сэкономило несколько миллиардов долларов только за счет
быстрого обнаружения мошеннических действий.
В Чикаго для превращения города в более безопасное, комфортное место для
жизни пригодился анализ больших данных. А точнее – сведения, полученные
со специальных датчиков, установленных вокруг города. Они неустанно
замеряют и передают информацию о погоде, интенсивности освещения,
чистоте воздуха.
Технические услуги
Анализ данных помогает инженерным компаниям повысить
производительность труда команды. Даже небольшие изменения в
формировании рабочих групп позволяет произвести потрясающие
изменения, повысив производительность более, чем на 22%.