Top.Mail.Ru
Что такое Big Data (большие данные) в маркетинге — Postmypost

Big Data (большие данные)

Никифоров Александр
Друг клиентов
Назад

Содержание

Определение больших данных

Большие данные, или Big Data, представляют собой огромные объемы разнообразной информации, хранящейся на цифровых носителях. К ним относятся как общие рыночные статистики, так и личные данные пользователей: информация о транзакциях, платежах, покупках, перемещениях и предпочтениях аудитории. Объем больших данных может достигать терабайтов и включает текстовые документы, изображения и машинный код. Анализ такого массива информации невозможен без использования специализированных инструментов, поскольку традиционные методы и технологии не позволяют справиться с такой сложной задачей.

Характеристики Big Data

Большие данные можно отличить от обычных благодаря наличию нескольких ключевых характеристик, известных как «VVV»:

  • Volume (объем) — физический размер данных и количество места, которое они занимают. Поток таких данных может достигать 100 Гб в сутки.
  • Velocity (скорость) — скорость, с которой увеличивается объем информации, требует быстрой обработки и анализа.
  • Variety (разнообразие) — данные поступают в различных форматах: текст, изображения, аудио. Они могут быть структурированными, частично структурированными или неупорядоченными.

Некоторые IT-компании добавляют еще несколько аспектов к этим характеристикам:

  • Variability (изменчивость) — поток информации может быть нестабильным, что усложняет его обработку.
  • Value (ценность) — важность и сложность обработки данных, особенно для бизнеса.
  • Visualization (визуализация) — возможность визуально представить результаты анализа.
  • Veracity (достоверность) — точность данных и корректность методов их получения.

Значение больших данных

Большие данные находят применение в различных отраслях: банковском деле, страховании, ритейле, здравоохранении, логистике, науке и маркетинге. Везде, где возможно собирать и анализировать большие объемы информации, Big Data приносит значительные преимущества.

Три глобальные задачи, которые стоят перед Big Data:

Postmypost — Первый сервис для ведения СММ-проектов с искуственным интеллектом!
Составляй контент-план с помощью ИИ, планируй посты на месяц вперед — попробуй 7 дней свободы бесплатно!
Попробовать бесплатно
  • Строить модели — систематизация данных и выявление причинно-следственных связей, что делает сложные системы более прозрачными.
  • Оптимизировать процессы — автоматизация рутинных операций, повышение точности расчетов и экономия ресурсов.
  • Делать прогнозы — предсказание поведения покупателей и планирование продаж с помощью аналитики.

Как работает технология больших данных

Работа с большими данными проходит через несколько этапов:

  1. Сбор информации — данные поступают из различных источников, включая социальные сети, поисковые системы и устройства.
  2. Хранение данных — большие объемы информации требуют значительных мощностей для хранения, что может происходить на собственных серверах, в облачном хранилище или на публичных серверах.
  3. Обработка и анализ — данные обрабатываются и анализируются с использованием различных методов и технологий.

Источники Big Data можно разделить на три основные категории: социальные, транзакционные и машинные данные. Социальные данные создаются пользователями, транзакционные данные возникают при выполнении операций, а машинные данные поступают от датчиков и устройств.

Анализ данных

Анализ больших данных можно разделить на четыре основных вида:

  • Описательная аналитика — описывает текущую ситуацию с помощью простых арифметических операций.
  • Диагностическая аналитика — выявляет закономерности и причины событий.
  • Предиктивная аналитика — прогнозирует события на основе исторических данных и алгоритмов.
  • Предписательная аналитика — предлагает оптимальные действия на основе анализа различных сценариев.

Для работы с большими данными применяются разнообразные методы и техники, такие как краудсорсинг, визуализация, машинное обучение и имитационное моделирование.

Big Data в маркетинге

В маркетинге большие данные имеют особое значение, поскольку позволяют:

  • Сегментировать рынок и точно разбить потребителей на группы.
  • Создавать портрет целевой аудитории на основе собранных данных.
  • Персонализировать рекламу для повышения кликабельности и эффективности рекламных кампаний.
  • Прогнозировать поведение потребителей и их реакции на предложения.
  • Оптимизировать издержки и управлять товарными запасами.

Большие данные и персональные данные

Персональные данные составляют значительную часть Big Data. Это информация, которую можно отнести к конкретному пользователю. Компании должны получать согласие пользователей на сбор и обработку таких данных, что часто реализуется через уведомления и согласия на сайтах. Важно отметить, что безопасность персональных данных является критически важной задачей, особенно с учетом частоты утечек данных.