Время прочтения - 5 мин.
Все мы слышали о понятии Big Data (большие данные). У кого-то оно вызывает ассоциации с огромными листами Excel, у кого-то — с тысячами строчек кода, для заядлых любителей сериалов — с шоу «Карточный домик». Последний был снят именно по результатам анализа огромного массива данных о предпочтениях кинозрителей, их любимых актерах, сюжетных поворотах, соотношении драмы с экшеном и политикой. Получилось, кстати, неплохо — к просмотру советуем.
Но сегодня речь о другом. Что такое Big Data в экономике? Как эту технологию используют крупные корпорации — и можно ли на ее основе принимать более глобальные решения? К примеру, определять размер процентных ставок или наиболее выигрышные для экономики законы на уровне государства? Разберемся в новом материале.
Big Data в экономике
Новое использование данных способно преобразовать каждую отрасль хозяйственной деятельности. Вот некоторые из способов влияния использования этих технологий на экономику:
- Производство новых товаров и услуг по индивидуальному заказу;
- Оптимизация бизнес-процессов;
- Более целенаправленный маркетинг, который внедряет отзывы клиентов в дизайн продукта;
- Лучшее организационное управление;
- Ускорение инноваций за счет более короткого цикла исследований и разработок.
Согласно отчету McKinsey Global Institute, Big Data может приносить дополнительно $3 трлн в год только в семи отраслях экономики. В отчете также указывается, что более половины этой суммы придется на непрямое воздействие на ежедневную жизнь: уменьшение количества пробок на дорогах, упрощение формирования цен и более равномерный уровень школьной и университетской подготовки.
Некоторые из этих аспектов не влияют на ВВП или личные доходы, как мы их видим. Они, однако, подразумевают лучшее качество жизни.
Эта тенденция в анализе данных также влияет на рынок труда. Занятость в Big Data была названа «самой привлекательной работой 21-го века». В США уже насчитывается около 500 000 рабочих мест в этой сфере. Но, по оценкам McKinsey, существует нехватка от 140 000 до 190 000 специалистов с учеными степенями в области статистики, вычислительной техники и других прикладных областях.
Возможно, еще более важной является нехватка 1,5 млн менеджеров и аналитиков, которые занимают традиционные рабочие места, но способны интегрировать Big Data в процесс принятия решений. Необходимость понимать и действовать на основе улучшенных данных может повысить производительность труда и оплату труда.
Преимущества Big Data
Благодаря Big Data, государственные и частные компании получают беспрецедентную информацию о поведении клиентов, рыночных предпочтениях и эффективности бизнеса. Такие знания помогают продумывать правильную стратегию поведения, чтобы лучше обслуживать своих клиентов, улучшать бизнес-процессы, увеличивать доходы и многое другое.
Одним из ярких примеров является немецкая розничная компания Otto. Данные показывали, что клиенты реже возвращали товары, если они доставлялись в течение двух дней и приходили все сразу, а не по отдельности. Благодаря анализу информации о 3 млрд проведенных транзакций, компания смогла выстроить бизнес-модель, которая с точностью до 90% предсказывала, что клиенты захотят купить в ближайшие 30 дней. В результате, возврат продукции сократился более чем на 2 млн единиц в год.
А вот другой пример. Компания PepsiCo использовала Big Data для стимулирования продаж нового продукта Quaker Overnight Oats. Были выявлены наиболее ценные для реализации продукта на рынке покупатели. Выбор делали из 110 млн семей, оставив в итоге только 24 млн. После тщательно спланированной стартовой кампании эти приоритетные клиенты обеспечили 80% продаж продукта в течение первых 12 недель после запуска.
«Темная сторона» Big Data
Несмотря на очевидную пользу Big Data, их внедрение сопряжено с рядом трудностей.
Как и с блокчейном, для реализации алгоритмов анализа огромных массивов данных необходимы специалисты высокого класса. Их количество на рынке труда на данный момент достаточно низкое, да и оплата услуг подобных сотрудников обходится недешево. Это пугает некоторых предпринимателей, которые предпочитают использовать старые и проверенные модели бизнеса.
Безопасность — еще один вопрос, окончательного ответа на который пока не получено. Поскольку данные, на сегодняшний день, становятся важным бизнес-активом, необходимость их защиты выходит на первый план.
К сожалению, есть много примеров того, что компании передают приватную информацию третьим лицам, а то и вовсе собирают ее без согласия пользователей.
Стандарты регулирования
Введение Европейским Союзом Общего регламента защиты персональных данных (GDPR) в 2018 году показывает, что законы о конфиденциальности данных начинают ужесточаться. Ключевыми принципами регламента являются:
- законность, справедливость и прозрачность — использовать данные только на легальных основаниях;
- ограничение целью — обработка должна сводиться только к тому, что было заявлено субъекту данных;
- минимизация данных — использовать только необходимое количество информации;
- целостность и конфиденциальность — хранить данные в безопасном месте и уделять достаточное внимание их сохранности.
Будущее Big Data
Неужели стремление сократить расходы на операционную деятельность на фоне пандемии приведет к упадку развития технологий Big Data? И да, и нет. Для среднего бизнеса такие затраты могут и вправду показаться излишними — но в случае с корпорациями использование Big Data станет необходимостью.
Источники: forbes, cambridge, ced
Подпишись на наш телеграм канал
только самое важное и интересное
