В России отсутствует законодательно закрепленное определение больших данных (big data), но обычно под ними понимают разнообразные инструменты, подходы и методы обработки данных, направленные на решение конкретных задач. К примеру, на создание персонализированных предложений или оптимизацию бизнес-подразделений. Эти задачи решались и раньше, но теперь благодаря big data выполнять их можно гораздо проще, лучше, быстрее. Более того, их решение стало приносить бизнесу ощутимую прибыль.
Еще двадцать лет назад специалисты сидели и вручную строили в соответствии с теорией вероятности различные сценарии, сравнивали предыдущие периоды продаж и на основании этого прогноза давали рекомендации клиентам. Например, никто не знал, как предложить человеку нужную музыку. Попытки понять предпочтения клиентов предпринимались — анализировались музыкальные рейтинги и продажи альбомов, — но картина все равно получалась неточная. Помимо этого требовалось много времени, чтобы проверить на практике реалистичность полученных прогнозов. Приходилось изучать привычки, предпочтения людей. На это иногда уходили годы. Сейчас предвосхитить желания клиента можно буквально за несколько часов благодаря прогнозам на основе аналитики больших данных, что значительно снижает затраты компании и повышает уровень персонализации.
Огромный эффект бизнесу обеспечивает поиск локации для открытия новой точки продаж при помощи технологий машинного обучения. Такие сервисы позволяют оценить потенциал локаций в интересующем городе/районе и найти ту из них, где товарооборот будет максимальным, а каннибализация существующих точек — минимальной. Многие крупные ритейлеры до сих пор принимают решения такого рода на основании экспертных оценок отдельных менеджеров. Однако технологии машинного обучения позволяют компаниям снизить инвестиционные риски при оценке новой локации до пяти раз.
Еще один пример того, как заметно улучшают жизнь большие данные, — использование big data решений в финансовой области. Раньше поиск аномалий в закупках, транзакциях и других операциях занимал у крупного банка дни или недели. Теперь продукты big data могут вылавливать аномалии в считанные секунды.
