Зачем бизнесу BigData

Меня зовут Аркадий Фроймчук, и я сооснователь группы ИТ‑компаний BPA. Наши проекты малозаметны вам, однако мы наблюдаем за вами постоянно. Мы специализируемся на машинном зрении, обработке больших данных и создании роботизированных продуктов с применением нейросетей.

В этой статье я поделюсь Т‑Бизнес секретами о работе с BigData в различных нишах и бизнесах, а также постараюсь объяснить как на всём этом зарабатываются деньги.

Как заработать на собственных данных

Такие корпорации как Meta, Google, Yandex, Sber, Mail и другие торгуют вашими данными в оптовых масштабах и зарабатывают на этом миллиарды, а вы им эти данные отдаете бесплатно и даже не понимаете, где заложен клад.

Например, вот бабушка села продавать семечки в 7:30 утра на другом конце города, уже в 13:30 все семечки закончились, при этом 90% всего товара было раскуплено за последний час. Бабушка может даже не догадываться, почему так получается изо дня в день. А секрет такого резко выросшего спроса в том, что люди, бегущие на работу в 7 или в 8 утра сменяются людьми, которые особо не торопятся и могут обратить внимание на продукцию бабушки у метро. Продвинутая бабушка с excel табличкой уже умеет собирать данные и даже может попробовать «на глаз» сделать какие‑то выводы, однако работа с числами — это точная наука и ошибки в выводах могут стоить бабушке потери её небольшой компании.

Если пример с бабушкой и семечками вам показался не очень наглядным, то просто скажу, что умение обрабатывать большие потоки данных могут приводить к тому, что вы сможете правильно выстраивать ценообразование в своём деле, ваши бизнес‑процессы будут максимально прозрачными, а расходы начнут существенно сокращаться. О конкретных методах извлечения денег из данных читайте дальше.

Где взять команду для работы с данными

Это один из самых частых вопросов, который я слышу от предпринимателей. И ответ на него не так прост, как может показаться на первый взгляд.

Во‑первых, нужно понимать, что работа с данными — это не просто найм одного‑двух аналитиков. Это целая экосистема, включающая в себя сбор данных, их хранение, обработку и анализ. Для этого нужны разные специалисты — от инженеров по данным до data scientists.

Идеальная команда под ведение небольшого проекта по обработке данных выглядит так.

Во‑вторых, важно осознавать, что создание даже небольшой команды с нуля — это долгий и дорогостоящий процесс. Особенно если вы небольшая компания или стартап.

Поэтому я всегда рекомендую начинать с аутсорсинга. Найдите компанию, специализирующуюся на работе с данными. Это позволит вам быстро получить результат и понять, какую ценность данные могут принести вашему бизнесу.

Когда вы увидите реальную отдачу, можно будет задуматься о создании собственной команды. Но даже тогда я бы советовал не торопиться и действовать поэтапно. Начните с найма одного‑двух ключевых специалистов, которые смогут выстроить процессы и определить дальнейшие потребности.

Помните, что в работе с данными главное — это не количество людей, а качество их экспертизы. Один толковый дата‑сайентист может принести больше пользы, чем целый отдел неопытных аналитиков.

Где хранить большие данные

Хранение больших данных — это отдельная и очень важная тема. Многие компании до сих пор хранят информацию в разрозненных Excel‑таблицах или примитивных базах данных. Но такой подход уже давно устарел и не позволяет эффективно работать с большими объемами информации.

Современные решения для хранения и обработки Big Data — это специализированные хранилища данных или даже озера данных. Они позволяют собирать информацию из множества источников, хранить петабайты данных и быстро их анализировать.

Малому и среднему бизнесу не обязательно строить собственную инфраструктуру для Big Data. Сейчас есть множество облачных сервисов, которые предоставляют готовые решения по модели pay‑as‑you‑go. То есть вы платите только за фактически использованные ресурсы.

Как монетизировать свои данные

Итак, мы уже разобрались с командой и с тем, где хранить большие объемы данных. Что дальше? Как превратить эти терабайты информации в реальные деньги? Вот несколько проверенных способов.

Персонализация предложений. Изучайте поведение клиентов и предлагайте им именно то, что они хотят купить. Это может увеличить конверсию покупателей в 2‑3 раза.

Монетизация данных напрямую. Многие компании готовы платить за обезличенные данные о поведении потребителей. Тут только главное не нарушить закон о персональных данных.

Главное помнить, что данные сами по себе бесполезны. Ценность создают инсайты и решения, которые вы из них извлекаете. Поэтому инвестируйте не только в сбор данных, но и в применение результатов на практике.

Например, к нам обратился представитель крупной компании по дистрибьюции спецтехники в России. Они уже начали обрабатывать большие объемы данных на базе 1с, но аналитику осуществляли специалисты продаж и логистики. С исходными данными было крайне неудобно работать, иногда просто понять свои данные требовало больших временных ресурсов целого отдела. Мы в BPA решили эту проблему тем, что создали к 1с специальный модуль визуализации больших данных, он ещё называется BI- модуль или BI‑система.

В BI‑системе Заказчик может смотреть перемещение спецтехники между складами и стоянками, может анализировать остатки и продажи, можно смотреть бухгалтерский и финансовый свод в виде интерактивных графиков.

Кроме того, мы внедрили машинное обучение для прогнозирования спроса на различные виды спецтехники в различных филиалах. Это позволило компании более точно планировать закупки и оптимизировать логистику, что в итоге привело к сокращению издержек от не реализуемой товарной базы и увеличению чистой прибыли на 12%.

Заключение

Итак, подведем итоги. Мы живем в эпоху, когда данные стали новой нефтью. Каждый бизнес, от уличного торговца до международной корпорации, генерирует огромные объемы информации. И умение эффективно собирать, хранить и анализировать эти данные становится ключевым фактором успеха.

Помните: ваши клиенты — это ваши данные, а ваши данные — это ваши деньги. Не упускайте возможность монетизировать этот ценный ресурс. Начните с малого — наладьте систему сбора и хранения информации. Затем переходите к анализу и применению полученных инсайтов на практике.

Не бойтесь экспериментировать и ошибаться. В мире Big Data нет универсальных решений — то, что работает для одного бизнеса, может не подойти другому. Ищите свой путь, пробуйте разные подходы и инструменты.

В заключение хочу сказать: будущее принадлежит тем, кто умеет работать с данными. Не упустите свой шанс стать частью этого будущего. Начните использовать силу Big Data уже сегодня, и результаты не заставят себя ждать.