Big Data и Data mining

[ММКЦ 5 0]

Yakovlev Sergey, [28.11.18 23:23]
Почему Big Data и Data mining сейчас такие же хайповые темы, как и нейросети?

Вместе с нейросетями многомиллиардной индустрией сейчас становится и Big Data. Суть этой технологии в том, чтобы собрать побольше данных, структурировать их и найти какие-либо закономерности. Тем самым получив из некоего объема «сырых» данных новые следствия и выводы. Эти следствия и выводы становятся в свою очередь новыми данными, на основе которых вы можете продолжать делать новые выводы. Процесс извлечения новых закономерностей как раз и называется Data mining (добыча данных). 
Самое интересное в нише сбора и работы с большими данными - это факт того, что они являются фундаментом для работы нейросетей. Чтобы нейросеть начала самостоятельно принимать решения, ее нужно обучить, а чтобы ее обучить, нужно достаточное количество данных. Поэтому Big Data - это базовый фундамент для построения «умных» программ и роботов.

Еще одним важным аспектом того, насколько сейчас стал важен сбор и структурирование данных, является банальное осознание того, что данные мы применяем всегда и везде, чтобы принимать эффективные решения. Данные о том, сколько шагов вы делаете в день, как часто занимались спортом за последний год и каков ваш пульс в спокойном и активном состоянии, дают вам осознание реального состояния вашего организма. Люди, которые не придают этому значение, могут пить пиво по выходным, вообще не ходить пешком и по 12 часов в сутки проводить в кресле. Когда их живот становится достаточно большим, а бока рыхлыми, они решают «начать новую жизнь» и пробежать 3 километра с утра. Обычно это заканчивается больницей или вовсе смертью от инфаркта. 
Показатели здоровья можно заменить на финансовые показатели человека. Люди не следят за своими расходами, а когда начинают это делать, то оказывается, что они тратят на кофейни по 20% своего месячного дохода, или что обслуживание автомобиля обходится в такую сумму, что ездить на такси выходит в 2-3 раза дешевле.

Самое интересное, что аналогии с человеком точно так же переносятся и на бизнес. В современном мире главный актив любого бизнеса - это собираемые и анализируемые данные о его работе. Потому что когда в бизнесе в очередном квартале падают продажи, то руководство начинает танцы с бубнами и гадания на кофейной гуще. «Почему мы плохо продаем? Наверное, нужно ввести KPI в отдел продаж или нанять бизнес-тренера. А давайте устроим черный четверг!» Если бы такие компании собирали данные о своей деятельности и рынке, то подобных плясок просто не было бы. Достаточно было бы изучить отчеты и понять, что форма на сайте просто теряет половину заявок из-за слабого сервера.

Как я сказал в начале поста, ниша сейчас дико растет, и возможность качественно работать с данными получает даже малый бизнес. Например, продукт компании CallTouch (https://goo.gl/6HHR8D) позволяет малому бизнесу за 990 рублей в месяц собирать кучу важных данных и отображать их в простых и наглядных отчетах для быстрого получения выводов. Вы можете подключить данные о трафике из поисковых и рекламных систем, данные о продажах из вашей CRM-системы, звонки, заявки и диалоги в чатах, чтобы проследить весь путь клиента и понять, где бизнес теряет деньги.
Здесь можно посмотреть примеры того, как компании используют возможности данных для улучшения своего бизнеса: раз (https://goo.gl/GHjoJn) и два (https://goo.gl/8sd3VS).

А самое главное - попробовать работу CallTouch (https://goo.gl/6HHR8D) можно бесплатно в течение 14 дней, и оценить пользу инструмента. Если вы еще не используете глубокий анализ в работе вашего бизнеса, то самое время начать. Иначе сердце может остановиться прямо во время пробежки. 
Попробовать бесплатно

 (https://goo.gl/6HHR8D)#реклама

Yakovlev Sergey, [28.11.18 23:23]
Я не осилю, но может быть это кому-то интересно

Асия Крот Технологии Управления, [29.11.18 07:08]
Судя по тому, что спрос на QlikView не ажиотажный, не смотря на огромную базу клиентов ММКЦ, то эта тема нашим людям еще не очень актуальна. Возможно сказывается то, что не все учили экономический анализ в ВУЗе и просто не видят за цифрами выводов. Может просто текучка заедает.

Svetlana Svetlichnaya, [29.11.18 07:51]
Да, Асия, очень согласна.. образования не хватает)) обычный вывод из всех анализов : А, ну я и так об этом знал))

Евгений Геншпринг, [29.11.18 10:44]
Коллтач - неплохой сервис, хотя и не более, чем один из многих. Но вот за пассаж «упали продажи, потому что форма на сайте теряет заявки из-за слабого сервера» автору надо отрубить его основной писательский орган, то есть, интернет. Дабы не дискредитировал тему.

Алина Дорошук, [29.11.18 11:06]
Не уловила мысль А можно подробнее почему? Мне реально интересно ✌

Алина Дорошук, [29.11.18 11:10]
Да хорошая продающая статья. Вначале хорошо разъяснилиЕсли аналитика настроена так что туда стекаются ТОЧНЫЕ данные, то это полезно. Например как Роистат в интернете делает сбор данных о том откуда клиент пришёл. А если консультанты ручками вбивают «бигдату» из серии вобью любой ответ на вопрос Откуда о нас узнали. То это ложная «бигдата». И такие ситуации я кстати наблюдаю много где. Поэтому где есть хоть 1 процент человеческого фактора (а мы от этого пока не уйдём) там все эти бигдаты надо перепроверять.

Евгений Геншпринг, [29.11.18 11:23]
Есть десятки причин, по которым могут теряться заявки с сайта: от криво настроенного скрипта или интеграции с CRM до непроверенной перед запуском фильтрации писем у получателя.  Но никогда не из-за слабого сервера.  Отправка заявок - процесс предельно нетребовательный к серверным ресурсам.

Алина Дорошук, [29.11.18 11:30]
Да согласна. Утверждение взято с неба

Юлия Дыбкина, [29.11.18 12:22]
Крутую и очень актуальную тему подняли, молодцы! Имея детей бакалавров/студентов на магистратуре, а также уже имея опыт участия в госкомиссии по защите дипломов студентами Высшей школы менеджмента ГосУнивера в СПб , по специализации «международный менеджмент», могу сказать, что BigData в ВШМ и ВШЭ ( Москва и Питер) даже вынесена в отдельную специализацию! И опыт применения зарубежными компаниям тоже учитывается будущими выпускниками, так что все будет внедрено в ближайшем будущем, хотим мы того или нет! Неизбежно. #BigData