Файл: Бизнес леміндегі лкен деректер 3дріс.pptx

Инфрақұрылым жеткізушілері-деректерді сақтау және өңдеу міндеттерін шешеді. Мысалы: IBM, Microsoft, Oracle, Sap және басқалар.
Датамайнерлер-тапсырыс берушілерге құнды мәліметтерді алуға көмектесетін алгоритмдерді жасаушылар. Олардың ішінде: Yandex Data Factory, "Алгомост", Glowbyte Consulting, CleverData және т. б.
Жүйелік интеграторлар-клиент тарапынан үлкен деректерді талдау жүйелерін енгізетін компаниялар. Мысалы:" Форс"," Крок " және т. б.
Тұтынушылар-бағдарламалық-аппараттық кешендерді сатып алатын және кеңесшілерден алгоритмдерге тапсырыс беретін компаниялар. Бұл "Сбербанк", "Газпром", "МТС", "Мегафон" және қаржы, телекоммуникация, бөлшек сауда салаларындағы басқа компаниялар.
Дайын қызметтерді жасаушылар-үлкен деректерге қол жеткізу негізінде дайын шешімдерді ұсынады. Олар көптеген пайдаланушылар үшін Big Data мүмкіндіктерін ашады.
Ресейдегі ірі Деректерді жеткізушілер-іздеу жүйелері. Олар деректер массивіне қол жеткізе алады, сонымен қатар жаңа қызметтерді құру үшін жеткілікті технологиялық негізге ие.

Google

Бизнес-сараптама нарығында компания нақты уақыт режимінде Big Data талдауы үшін Google BigQuery — бұлтты сервисті 2012 жылдан бастап іске қосқан. Бір жылдан кейін ол есептегіштің ақылы нұсқасы — Google Analytics Premium-ға біріктірілді. Жақында Google Cloud Bigtable-масштабталатын, бұлтты дерекқор қызметін ұсынды.

«Яндекс»

Компанияның көптеген қызметтері үлкен деректерді талдауға негізделген: "Палех" нейрондық желілеріне негізделген іздеу алгоритмі, машиналық аударма, спамды сүзу, контекстік жарнамадағы мақсатты, кептелістер мен ауа-райын болжау, сөйлеу мен бейнені тану, ұшқышсыз машиналарды басқару.

Біраз уақыт" Яндексте " ірі компанияларға кеңес беру қызметтерін көрсететін Yandex Data Factory жеке бөлімшесі болды. Бірақ кейіннен бұл құрылым іздеу бөліміне енгізілді.

Mail.Ru Group

Веб-талдау жүйесі «Рейтинг Мail.Ru” - үлкен деректерді өңдеу технологиясын қолдана бастаған алғашқы жоба. Қазір Big Data компанияның барлық сервистерінде қолданылады — "Таргет.Mail.Ru", "пошта Mail.Ru", "Одноклассники", "Менің әлемім", "іздеу Mail.Ru" және т.б.
Үлкен деректерді талдау арқылы Mail.Ru жарнаманы таргеттейді, іздеуді оңтайландырады, техникалық қолдау жұмысын жеделдетеді, спамды сүзгіден өткізеді, пайдаланушылардың мінез-құлқын зерделейді және т. б.

"Рамблер"

"Рамблер"
Алдымен Медиа Холдинг үлкен деректерді тек іздеуде қолданды, содан кейін компанияда күн бағыты пайда болды. "Рамблер" мазмұнды жекелендіру, боттар мен спамдарды бұғаттау, табиғи тілді өңдеу үшін технологияларды қолданады. Технологияны бизнесте қолданудың пайдасы
Жоспарлау жеңілдетілген.
Жаңа жобаларды іске қосу жылдамдығы артып келеді.
Жобаның сұранысқа ие болу мүмкіндігі артады.
Пайдаланушылардың қанағаттанушылығын бағалауға болады.
Мақсатты аудиторияны табу және тарту оңайырақ.
Тапсырыс берушілермен және мердігерлермен өзара әрекеттесу жеделдетілді.
Жеткізу тізбегіндегі интеграциялар оңтайландырылған.
Клиенттерге қызмет көрсету сапасы мен өзара әрекеттесу жылдамдығы артып келеді.
Қазіргі тұтынушылардың адалдығы артып келеді.
Ресейде үлкен деректер технологиясына қызығушылық артып келеді, бірақ Big Data драйверлері мен шектеулері бар.

Маркетингтегі Big Data

Неліктен маркетингке үлкен деректер қажет? Компания туралы ақпарат жиынтығын талдау жаңа мүмкіндіктерге жол ашады:
Бизнестің сандармен қалай жұмыс жасайтынын біліңіз.
Бәсекелестеріңізді зерттеңіз.
Клиенттеріңізбен танысыңыз.
Маркетинг шығындарды төмендетуге және сатылымды ұлғайтуға мүмкіндік беретін түсіну мен талдаудың жаңа деңгейіне шыға алады.

Маркетингте технологияны қолданудың артықшылықтары

Мақсатты тұтынушылардың нақты портреттерін құру.
Тұтынушылардың маркетингтік хабарламаларға реакциясын болжау.
Жарнамалық хабарламаларды барынша жекелендіру.
Кросс-сатудың, қайталама сатудың, қайта маркетингтің ұлғаюы.
Танымал тауарлар мен өнімдердің танымалдығының себептерін іздеу және анықтау.
Өнімдер мен қызметтерді жақсарту, тұтынушылардың адалдығын арттыру.
Қызмет көрсету сапасын жақсарту.
Алаяқтықтың алдын алу.
Жеткізушілермен және тұтынушылармен қарым -қатынаста шығындарды азайту.
Үлкен деректер технологиясының арнайы қызметтерінің арқасында Big Data кез келген маркетинг бөлімінде, соның ішінде орта және шағын бизнесте қолданыла алады. Сізге қымбат қондырғыларды орнатып, қызмет көрсетудің қажеті жоқ және маманға қызмет көрсету қажет емес.

Big Data сервисі

Big Data сервисі
«1С-Битрикс BigData»
Мазмұнды басқару жүйесіне енгізілген сауда ұсыныстарын жекелендіруге арналған бұлтты қызмет болуы қажет. Бұл басқару сапасы мен жарнаманың тиімділігін арттыруға, пайдаланушы туралы білімге негізделген жеке ұсыныстар арқылы орташа тексеруді, сату көлемін және конверсияны арттыруға мүмкіндік береді.

RTB Media (Real-time Bidding) RTB аукциондарына тиімді қатысуға көмектесетін сандық жарнама сатып алуды басқару қызметі. Керекті клиенттерді тарту үшін үлкен деректерді пайдаланады. Қызметті қолдана отырып, сіз аралық арнаны, іздеуді және өнімді қайта жоспарлауды орната аласыз.
Оңайлатылған түрде RTB -бұл үш жақ кездесетін биржа, ол: белгілі бір пайдаланушыға жарнаманы көрсету үшін қанша төлеуге дайын екенін шешетін жарнама беруші, нақты уақыттағы аукцион негізінде сатылатын сайттар және пайдаланушы - дәлірек айтсақ, оның анонимді деректері - сауда -саттық объектісі болып табылатын жарнаманы көрсету құқығы.
RTB жарнама берушіге клиентпен дәл кездесуге мүмкіндік береді. Ал пайдаланушылар - олар үшін қызықты жарнамаларды көру. Сонымен қатар, пайдаланушылардың жеке өмірі қауіптен тыс қалады, өйткені, шын мәнінде, RTB пайдаланушының сайттағы мінез -құлқына және оған кіру деректері бойынша қол жетімді «құйрығына» негізделген виртуалды профильдермен жұмыс істейді.

Alytics

Alytics
Мәтінмәндік жарнамалық автоматтандыру және интерактивті есептермен ұштастырылған талдау жүйесі. Мүмкіндіктер: аналитика, интерактивті бақылау тақталары, қоңырауды бақылау, контекстік жарнаманы автоматты басқару. Бұл жарнамалық бюджетті тиімді басқаруға мүмкіндік береді, CPA, ROI, кіріс және т.б. сияқты көрсеткіштер бойынша есеп береді, контекстік контексттік жарнама мамандары, маркетологтар мен менеджерлер үшін қолайлы.

Crossss

Интернет-дүкендерді көпарналы жекелендіру қызметі, электронды коммерцияға арналған мерчандайзинг түрі. Қызмет пайдаланушылардың мүдделері туралы ақпаратты жинайды, оны талдайды және сатып алушының тілектерін болжауға көмектеседі. Crossss сайттың мазмұнын әрбір пайдаланушы үшін оның мінез -құлқына қарай жеке түрде қайта құра алады: каталогтағы өнімдердің көрсетілімін құрады, жекелендірілген және мақсатты жіберу тізімдерін жасайды.

Big Data технологиялары қазірдің өзінде үйреншікті жағдай болып табылады - көптеген компаниялар оларды бизнес мәселелерін шешу үшін автоматтандыру мен CRM -мен бірге қолданады. Үлкен деректердің болашағы - бұл Blockchain технологияларын қолдану, жасанды интеллектті терең енгізу, бұлтты қызметтерге кеңінен көшу және дербес жұмыс үшін платформалар, сонымен қатар Dark Data - компания туралы барлық цифрлық емес ақпарат.

Компанияларда Big Data қолдану мысалдары

Бүгінгі таңда Big Data шетелдік компанияларда белсенді түрде енгізілуде. Nasdaq, Facebook, Google, IBM, VISA, Master Card, Bank of America, HSBC, AT&T, Coca Cola, Starbucks және Netflix сияқты компаниялар қазірдің өзінде үлкен деректер ресурстарын пайдаланады.
Өңделген ақпараттың қолданылу аясы әр түрлі және салаға және орындалатын міндеттерге байланысты өзгереді. Әрі қарай, Үлкен Деректер технологияларын тәжірибеде қолдану мысалдары келтіріледі.
HSBC пластикалық карталардағы алаяқтық операцияларға қарсы тұру үшін үлкен деректер технологиясын қолданады. Big Data көмегімен компания қауіпсіздік қызметінің тиімділігін 3 есеге, алаяқтық оқиғаларды тануды 10 есеге арттырды.
Осы технологияларды енгізудің экономикалық әсері 10 млн. АҚШ. Антифрод * VISA автоматты режимде алаяқтық сипаттағы операцияларды есептеуге мүмкіндік береді, қазіргі уақытта жүйе 2 млрд АҚШ доллары сомасындағы алаяқтық төлемдердің алдын алуға көмектеседі. АҚШ жыл сайын.

Драйверы и ограничители рынка

Эксперты IDC, выделили 3 драйвера рынка Больших Данных 2015 года: Массовые поглощения клиентской базы компаний, предлагающих мобильные приложения и другие дата-платформы;

Развитие облачной инфраструктуры;

Изменения в законах о конфиденциальности данных.

Кроме этого также стоит выделить:

Повышенный интерес на обработку медиа-материалов, относящимися ранее к неструктурированной информации;

Рост популярности обучающих курсов в сфере Big Data;

Инвестиции в визуализацию данных и активное storytelling аналитиками данных;

Постоянные инвестиции в Big Data веб-гигантами, такими как Google, Amazon, Facebook и др.

Среди ограничителей рынка Big Data выделяют:

Все еще высокая стоимость внедрения технологий Big Data;

Необходимость обеспечение защиты данных и их конфиденциальности;

Нехватка квалифицированных кадров;

Недоверие компаний к данным технологиям;

Недостаточный объем накопленной информации;

Поддержка базы данных требует постоянного финансирования, что создает дополнительный барьер на внедрение Big Data;

Сложность интеграции с существующими системами;

Ограниченное число поставщиков данных.