Колонки

«Big Data — это большие деньги». Как начать зарабатывать на данных

Колонки
Сергей Марин
Сергей Марин

Директор и основатель «Школы Данных», основатель «Студии данных»

Виктория Кравченко

Эксперт в области больших данных провел лекцию для студентов Университета Иннополис и рассказал, почему Big Data важна для бизнеса и кому сейчас данные нужнее.

«Big Data — это большие деньги». Как начать зарабатывать на данных
Присоединиться

Большие данные нужны всем

Когда у вас есть данные, вы придумаете, как их монетизировать. Я не могу представить компании, которым большие данные не нужны. Есть компании, у которых своих данных настолько мало, что на них аналитики не построишь. Но можно ведь их закупать? 

Всем компаниям нужно подумать, как использовать свои данные для выгоды. И этот вопрос стоит задать не только топам, но и рядовым сотрудникам.

Идея должна жить внутри корпоративного интеллекта. Из опыта стартапов Кремниевой долины видно, что несколько человек всё не придумают. И когда в компании родится идея, нужно, чтобы люди ее поддержали.

Сами данные роли не играют

Правильнее говорить не о больших данных, а о больших деньгах. И я надеюсь, что в ближайшем будущем мы будем говорить о сверхбольших деньгах. Сами данные и их объем не играют большую роль.

Если у вас есть знания о клиенте, которые вы можете монетизировать за хорошую сумму — это и есть большие данные.

Big Data — это не объем данных, а возможность зарабатывать на том, что имеется. Это включает в себя не только хранение и аналитику данных, а еще и бизнес-процесс. Нужно создать такой механизм, в котором от формирования самой выборки клиентов до реальной конверсии все упаковано в процесс, приводящий к продажам. 

Работа с данными должна начаться с руководства

Важно, чтобы в компаниях появлялось все больше людей, которые разбираются в анализе данных. В первую очередь учиться нужно ключевым руководителям, чтобы понимать, куда они хотят двигаться. Без знаний о работе больших данных это будет абстрактно.

Когда принято решение, куда двигаться, нужно обучить людей, которые влияют на наполнение бизнеса — маркетологи. Многие идеи приходят от них. Затем обучить аналитиков и менеджеров среднего звена.

Полезно использовать разные параметры выборки данных 

Рассмотрим модель оттока. Сначала надо определиться, когда происходит отток. У сотового оператора нет такого, что клиент приходит в офис разрывать договор. Он просто выкидывает сим-карту и начинает пользоваться услугами другого оператора.

Со стороны оператора это выглядит так, что клиент просто исчез. Но если неделю или две он не пользуется сим-картой, то это отток или человек просто уехал в отпуск? Обычно используется для понимания одномесячный и трехмесячный отток.

Следующий вопрос — на какой период строится модель? Нужно закладывать время, необходимое на коммуникацию. Если для обзвона клиентов нужно две недели, то они учитываются. И надо определиться с понятием точности.

Если вы предлагаете удерживающее предложение — звоните и предлагаете клиенту что-то, что может его удержать. В каком количестве случаев можно ошибаться и допускать погрешности. От этого будут зависеть те параметры, которых вы хотите достигнуть в модели. Это те условия, которые нужно учесть для Data Science. Это все бизнес-упаковка моделирования.

Банки и телеком знают о пользователях больше других

Большой разницы нет, но банки более зарегулированы, чем телеком. Закон о банковской тайне жестче, чем закон о связи. Любые процессы в банке, связанные с данными, нуждаются в согласованиях. Согласования важно поставить на поток, чтобы они не занимали много времени. Иначе процессы будут умирать или двигаться очень медленно.

С точки зрения перекрытия сферы влияния, на рынке есть три ключевых игрока.

  • Это банки, через которые проходят все транзакции и где содержится вся информация о том, на что человек тратит деньги.
  • Это телекомы — они знают многое о поведении человека, где он бывает, с кем общается и может также совершать транзакции.
  • И поисковики — им известно, что я хочу в данный момент, что ищу сейчас. Они выходят на рынок связи, покупая мессенджеры, входят в тему с цифровой коммерцией. 

Телекомы могли давно съесть бизнес компаний, занимающихся денежными переводами. Мобильный телефон есть у каждого, но мне непонятно, почему до сих пор деньги переводят через сторонние сервисы? Банки могли бы сделать свои системы переводов более удобными, чтобы было конкуренции меньше. Однако у всех компаний доминирует основной бизнес.

15 сентября в Москве состоится конференция по большим данным Big Data Conference. В программе — бизнес-кейсы, технические решения и научные достижения лучших специалистов в этой области. Приглашаем всех, кто заинтересован в работе с большими данными и хочет их применять в реальном бизнесе. Следите за Big Data Conference в Telegram, на Facebook и «ВКонтакте».


Материалы по теме:

Как заставить большие данные работать на ваш бизнес

Как работа с данными спасет индустрию развлечений

«Яндекс» запускает платный поисковик для бизнеса

Как выявить рак кожи при помощи камеры смартфона

«Дочка» Сбербанка запускает российский аналог Kaggle

Барак Обама составил план действий для Кремниевой долины

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Что большая четверка мобильных операторов делает с нашими данными
  2. 2 Как оценить маркетиговую кампанию: 5 советов и кейсов по работе с Big data
  3. 3 «Покупая хороший шоколад со скидкой, я понял, что Big Data — это полезно»
  4. 4 Игроки ивент-индустрии хотят блокчейн, дополненную реальность и машинное обучение. Зачем?!
  5. 5 Главная технологическая повестка: куда смотрят лидеры индустрии?