Крупнейшая в мире транспортная компания Uber не владеет автомобилями, популярная социальная сеть FB не генерирует контента, а на балансе самого богатого в мире ритейлера Alibaba нет товарно-материальных ценностей. Основатели стартапов, инициировавших эти бизнесы ни умнее, ни богаче других, однако они оказались более эффективными, зная, что для генерации новых идей не обязательно быть гением, но обязательно уметь анализировать все имеющиеся у компании данные.
В ближайшие годы стратегию развития всей ИТ-индустрии будет определять Цифровая трансформация: мобильность, облака, Большие Данные, Интернет вещей и предиктивная аналитика способны предоставить компаниям конкурентные преимущества и существенно снизить цену вывода на рынок новых продуктов и сервисов. Большинство руководителей компаний согласны, что промедление при адаптации бизнеса к работе в цифровой эпохе смерти подобно, однако, как отмечается в статье, чтобы избежать краха компании в новых условиях надо изменить ИТ-инфраструктуру, защитить цифровые активы, адаптировать сотрудников к работе в цифровой эпохе и, наконец, — эффективно использовать все имеющиеся данные.
Цифровая трансформация требует уже не просто складирования данных для последующего неспешного анализа, а их обработки в режиме реального времени. К 2020 году, благодаря только Интернету вещей, объем хранимых данных увеличится в 6-7 раз, однако эффективность их использования будет зависеть от того как предприятия трансформируются в предприятия, управляемыми данными. Создатели Uber, FB и Avito осознали это раньше других, вовремя распознав, что ценность приносит анализ комбинаций различных сведений, собрать, понять, проанализировать которые, установив скрытые связи можно с помощью подхода Empower the Data-Driven Organization – обеспечение организаций новыми возможностями на основе анализа данных.
Все упомянутые компании используют платформу HPE Big Data Platform, которую с полным основанием можно назвать платформой монетизации данных. В ее основе – два интегрированных между собой продукта: HPE Vertica – работа со структурированными данными (SQL), поддержка Python, языка R, а также всех средств ETL от ведущих игроков рынка и IDOL – обработка неструктурированных данных, позволяющая заказчикам и партнерам быстро строить из унифицированных блоков композитные аналитические приложения для решения конкретной бизнес-задачи. При работе с этой платформой от компаний не требуется специальной экспертизы по работе с данными — их время расходуется на поиск новых идей. Сегодня появляется все больше стартапов, которые строят свой бизнес только на данных, но технологии Data Driven появляются и в традиционных компаниях, получающих возможность за счет аналитики предлагать новые продукты и сервисы.
Известный российский телеком-оператор применяет анализ сырых данных с базовых станций для сегментации абонентов по возрасту, наличию конкретной модели смартфона и на машине либо общественным транспортом едущих на работу с 9 до 10 часов утра.
Платформа монетизации позволяет по маршруту следования этих людей выводить целевую рекламу на билбордах, ориентированную именно на конкретную группу клиентов. Ясно, что это существенно повышает эффективность кампаний по продвижению товаров и услуг, по сути, открывая новую страницу на рынке B2B и B2C.
Крупнейшие ритейловые компания с помощью платформы монетизации анализируют данные с 3D-камер, оценивая потоки покупателей для выявления их запросов и определения «горячих» зон в торговом зале. В результате, меняют порядок расположение товаров в зале, корректируют режим работы касс, в реальном времени формируют предложения по скидкам, а если в какой-то момент в магазине увеличивается число детей, то в зале либо транслируется, либо на мониторах выводится реклама товаров, соответствующих данной возрастной группе. Кроме этого, в результате распознания эмоционального состояния покупателей им могут быть предложено участие в различных промоакциях.
Собирая показания датчиков с автомобилей страховые компании оценивают стиль вождения своего клиента, а затем предлагают ему скидки на полис или направление на курсы экстремального вождения.
Компании электронной коммерции и торговые площадки, например Avito, с помощью Vertica могут фильтровать содержание объявлений, устранять дублирование и выполнять требования регуляторов.
Список примеров конкретной монетизации данных, сделанных на основе систем Operational Analytics (Vertica) и Service Manager Smart Analytics (IDOL) можно продолжить, однако ясно, что традиционная аналитика вряд ли позволит находить аналогичные бизнес-решения, предлагая пользователям лишь «археологические» сведения, обычно мало влияющие на оперативное ведение бизнеса. Только на поиск нужных сведений по всем корпоративным информационным системам у аналитика может уйти весь рабочий день, а Vertica и IDOL могут стать инструментами нахождения новых идей в реальном времени, помогая обнаружить ценные данные и сразу автоматически сформировать, например, презентацию руководству компании.
Что же конкретно нужно стартапу, обычно знающему все о своем клиенте, для монетизации этого знания в реальном времени? Требуется простой инструмент проверки гипотез и генерации идей, не требующий больших ресурсов на освоение и внедрение. Любой стартап может сегодня бесплатно получить полнофункциональную конфигурацию Vertica, а бесплатная, для начинающих бизнесменов, версия IDOL On Demand из облака позволит анализировать медиаданные с поддержкой русского языка и полнофункциональных средств поиска. Сегодня уже более 50 российских компаний и свыше десятка корпораций применяют аналитические средства HPE Big Data Platform для монетизации доступных данных, как собственных, так и полученных из внешних источников.
Любой бизнес сегодня — клиентоориентированный, а значит, клиента можно заполучить только сделав ему предложение, от которого трудно отказаться, например, предложив ниже цену, либо гарантировав возврат товара или услуги, а для этого надо научится эффективно работать с сырыми данными, понимать их смысл, чтобы знать о клиенте все. Нужна не аналитика, получаемая на почту раз в месяц, а постоянная аналитика в реальном времени («ad hoc»), обогащенная ретроспективными сведениями и позволяющая неспециалистам в ИТ принимать решения, основанные на данных.
Как организации управлять своими данными и учитывать данные из внешних источников? Как не потерять нужные сведения? Как удержать клиента, собрав всю открытую информацию о нем? Как не упустить момент вывода на рынок нового продукта или услуги? Как узнать когда следует, а когда нет предлагать конкретные услуги конкретному клиенту? Как повысить лояльность клиента? Ответы на эти и подобные вопросы позволяет получить платформа монетизации данных.
Цифровая трансформация изменяет бизнес — даже в России 3% ВВП сегодня уже приносит цифровая экономика, иначе говоря 2,2 трлн руб. в бюджет дают не углеводороды, а данные. Пришло ли время всем отечественным предприятиям задуматься над этим? Управление бизнесом на основе устаревших данных можно и дальше считать нормой, а бизнес-пользователям не ставить перед ИТ задачу обеспечения систем поддержки принятия решений данными в реальном времени. Однако, к 2018 году 67% разработчиков во всем мире будет акцентироваться внимание именно на бизнес-инновациях, хотя пока их лишь 33%. Уже сегодня такие бывшие стартапы, как Square, Stripe, Landing Club, Prosper и SoFi, «едят ланч банкиров традиционных финансовых учреждений», и, если вы не хотите повторить участь последних, присмотритесь к средствам обнаружения новых идей для своего бизнеса,., основанных на основе анализа данных.
В ближайшие годы стратегию развития всей ИТ-индустрии будет определять Цифровая трансформация: мобильность, облака, Большие Данные, Интернет вещей и предиктивная аналитика способны предоставить компаниям конкурентные преимущества и существенно снизить цену вывода на рынок новых продуктов и сервисов. Большинство руководителей компаний согласны, что промедление при адаптации бизнеса к работе в цифровой эпохе смерти подобно, однако, как отмечается в статье, чтобы избежать краха компании в новых условиях надо изменить ИТ-инфраструктуру, защитить цифровые активы, адаптировать сотрудников к работе в цифровой эпохе и, наконец, — эффективно использовать все имеющиеся данные.
Цифровая трансформация требует уже не просто складирования данных для последующего неспешного анализа, а их обработки в режиме реального времени. К 2020 году, благодаря только Интернету вещей, объем хранимых данных увеличится в 6-7 раз, однако эффективность их использования будет зависеть от того как предприятия трансформируются в предприятия, управляемыми данными. Создатели Uber, FB и Avito осознали это раньше других, вовремя распознав, что ценность приносит анализ комбинаций различных сведений, собрать, понять, проанализировать которые, установив скрытые связи можно с помощью подхода Empower the Data-Driven Organization – обеспечение организаций новыми возможностями на основе анализа данных.
Все упомянутые компании используют платформу HPE Big Data Platform, которую с полным основанием можно назвать платформой монетизации данных. В ее основе – два интегрированных между собой продукта: HPE Vertica – работа со структурированными данными (SQL), поддержка Python, языка R, а также всех средств ETL от ведущих игроков рынка и IDOL – обработка неструктурированных данных, позволяющая заказчикам и партнерам быстро строить из унифицированных блоков композитные аналитические приложения для решения конкретной бизнес-задачи. При работе с этой платформой от компаний не требуется специальной экспертизы по работе с данными — их время расходуется на поиск новых идей. Сегодня появляется все больше стартапов, которые строят свой бизнес только на данных, но технологии Data Driven появляются и в традиционных компаниях, получающих возможность за счет аналитики предлагать новые продукты и сервисы.
Известный российский телеком-оператор применяет анализ сырых данных с базовых станций для сегментации абонентов по возрасту, наличию конкретной модели смартфона и на машине либо общественным транспортом едущих на работу с 9 до 10 часов утра.
Платформа монетизации позволяет по маршруту следования этих людей выводить целевую рекламу на билбордах, ориентированную именно на конкретную группу клиентов. Ясно, что это существенно повышает эффективность кампаний по продвижению товаров и услуг, по сути, открывая новую страницу на рынке B2B и B2C.
Крупнейшие ритейловые компания с помощью платформы монетизации анализируют данные с 3D-камер, оценивая потоки покупателей для выявления их запросов и определения «горячих» зон в торговом зале. В результате, меняют порядок расположение товаров в зале, корректируют режим работы касс, в реальном времени формируют предложения по скидкам, а если в какой-то момент в магазине увеличивается число детей, то в зале либо транслируется, либо на мониторах выводится реклама товаров, соответствующих данной возрастной группе. Кроме этого, в результате распознания эмоционального состояния покупателей им могут быть предложено участие в различных промоакциях.
Собирая показания датчиков с автомобилей страховые компании оценивают стиль вождения своего клиента, а затем предлагают ему скидки на полис или направление на курсы экстремального вождения.
Компании электронной коммерции и торговые площадки, например Avito, с помощью Vertica могут фильтровать содержание объявлений, устранять дублирование и выполнять требования регуляторов.
Список примеров конкретной монетизации данных, сделанных на основе систем Operational Analytics (Vertica) и Service Manager Smart Analytics (IDOL) можно продолжить, однако ясно, что традиционная аналитика вряд ли позволит находить аналогичные бизнес-решения, предлагая пользователям лишь «археологические» сведения, обычно мало влияющие на оперативное ведение бизнеса. Только на поиск нужных сведений по всем корпоративным информационным системам у аналитика может уйти весь рабочий день, а Vertica и IDOL могут стать инструментами нахождения новых идей в реальном времени, помогая обнаружить ценные данные и сразу автоматически сформировать, например, презентацию руководству компании.
Что же конкретно нужно стартапу, обычно знающему все о своем клиенте, для монетизации этого знания в реальном времени? Требуется простой инструмент проверки гипотез и генерации идей, не требующий больших ресурсов на освоение и внедрение. Любой стартап может сегодня бесплатно получить полнофункциональную конфигурацию Vertica, а бесплатная, для начинающих бизнесменов, версия IDOL On Demand из облака позволит анализировать медиаданные с поддержкой русского языка и полнофункциональных средств поиска. Сегодня уже более 50 российских компаний и свыше десятка корпораций применяют аналитические средства HPE Big Data Platform для монетизации доступных данных, как собственных, так и полученных из внешних источников.
Любой бизнес сегодня — клиентоориентированный, а значит, клиента можно заполучить только сделав ему предложение, от которого трудно отказаться, например, предложив ниже цену, либо гарантировав возврат товара или услуги, а для этого надо научится эффективно работать с сырыми данными, понимать их смысл, чтобы знать о клиенте все. Нужна не аналитика, получаемая на почту раз в месяц, а постоянная аналитика в реальном времени («ad hoc»), обогащенная ретроспективными сведениями и позволяющая неспециалистам в ИТ принимать решения, основанные на данных.
Как организации управлять своими данными и учитывать данные из внешних источников? Как не потерять нужные сведения? Как удержать клиента, собрав всю открытую информацию о нем? Как не упустить момент вывода на рынок нового продукта или услуги? Как узнать когда следует, а когда нет предлагать конкретные услуги конкретному клиенту? Как повысить лояльность клиента? Ответы на эти и подобные вопросы позволяет получить платформа монетизации данных.
Цифровая трансформация изменяет бизнес — даже в России 3% ВВП сегодня уже приносит цифровая экономика, иначе говоря 2,2 трлн руб. в бюджет дают не углеводороды, а данные. Пришло ли время всем отечественным предприятиям задуматься над этим? Управление бизнесом на основе устаревших данных можно и дальше считать нормой, а бизнес-пользователям не ставить перед ИТ задачу обеспечения систем поддержки принятия решений данными в реальном времени. Однако, к 2018 году 67% разработчиков во всем мире будет акцентироваться внимание именно на бизнес-инновациях, хотя пока их лишь 33%. Уже сегодня такие бывшие стартапы, как Square, Stripe, Landing Club, Prosper и SoFi, «едят ланч банкиров традиционных финансовых учреждений», и, если вы не хотите повторить участь последних, присмотритесь к средствам обнаружения новых идей для своего бизнеса,., основанных на основе анализа данных.