IT Education Academy
18 января 2022 • 4 минуты чтения

Big Data: плюсы и минусы работы с ними

Big Data давно перестали быть просто модными словами, которые у всех на слуху. Теперь это действенный инструмент для собственников бизнеса, которые хотят больше узнать о своих покупателях, оптимизировать процессы внутри компании и выстроить грамотную маркетинговую стратегию.

 

Работа с Big Data предполагает как плюсы, так и минусы. В этой статье мы подробно разберем каждый аспект.

 

Преимущества работы с Big Data

 

1. Скорость обработки и принятия решений

IBM утверждает, что в мире предприятия ежедневно генерируют почти 2,5 квинтиллиона байтов информации! 90% от общего массива было получено только за последние 2 года. И современная техника позволяет сверхбыстро обрабатывать эти немыслимые массивы данных — буквально за миллисекунды!

 

Еще в 2016 году Mersedes-Benz доказал возможность организации успешных беспилотных перевозок. Так беспилотные грузовики проехали колонной 600 километров — из Штутгарта (Германия) в Роттердам (Нидерланды). Казалось бы, причем здесь Big Data? Дело в том, что без постоянного анализа окружающей среды и обстановки на дороге авто не смогли бы так успешно совершить поездку. Для сравнения: скорость реакции человека на сложную дорожную ситуацию равна 1,4 секунды, а скорость системы — 0,1 сек.

 

2. Надежная база для бизнес-решений

Например, как понять, что сеть заведений может быть расширена на тот или иной район? Как минимум, проанализировать релевантную долю адресов, которые заказывают еду от компании. Если покупательная способность этих посетителей и спрос на нужном нам уровне, можно отталкиваться от этих данных и принимать решение.

 

В основе — только факты и цифры, поэтому ошибиться здесь весьма сложно. Понятно, что анализ глобальных, локальных и косвенных конкурентов, а также их преимуществ тоже существенно влияет на общую картину, но это уже больше вопрос бизнес-анализа и маркетинговой стратегии.

 

3. Эффективность результатов

Теперь маркетологи могут не только точно определить, на какую ЦА ориентироваться, но и влиять на потенциальных покупателей именно тогда, когда они способны откликнуться. Таким образом клиентов привлечь проще,  прибыль приумножается, а расходы на вовлекающие механики неуклонно снижаются.

 

Касательно самого клиента, для него система находит наилучшее персонализированное предложение, которое с большей долей вероятности будет принято сразу.

 

Ярким примером служит любая контекстная реклама, которую вы когда-либо встречали. Компания анализирует поведение своих потенциальных клиентов на сайте и формирует индивидуальные предложения на основе их интересов. Так делают абсолютно все крупные ритейлеры.

 

4. Выявление закономерностей

Сложность обработки Big Data человеческим мозгом заключается не только в том, что данных очевидно много, но и в том, что они абсолютно не структурированы и хранятся вразнобой в таблицах, диаграммах, изображениях и других формах. Все это усложняет поиск полезных закономерностей, которые позволяют выявлять причинно-следственные связи на глобальном уровне.

 

Например, тщательный контентный анализ того или иного издания (или их группы) сможет наглядно показать не только повестку дня, но и редакционную политику СМИ, качество их влияния на массы и политическую элиту, и как следствие — на события в мире. Возможность отслеживания таких вещей дает хорошую базу для прогнозов и аналитической деятельности.

 

5. Понятные метрики

 

Работа с большими массивами данных позволяет отвечать на ряд сложных вопросов — почему ход события именно таков и какой прогноз возможно сделать прямо сейчас. В прошлом на эти вопросы отвечала целая команда экспертов (и, к слову, тратила на это очень много времени), однако человеческий фактор всегда приводил к  погрешностям.

 

Автоматический же анализ информации исключает эти досадные явления. Вопрос стоит лишь в том, насколько аналитик компетентен, чтобы сделать правильные выводы из тех данных, которые выдала машина.

 

Недостатки работы с Big Data

 

Сложные технологии требуют соблюдения некоторых условий, при которых они могут работать, а также диктуют миру новые принципы работы и защиты информации.

 

1. Необходимость реорганизации бизнес-процессов

Сбор и анализ информации в непрерывном режиме требует от компании технического развития, набора сильной команды и глобальных новшеств в бизнес-стратегиях.

 

Изменения в стратегии будут сопряжены с новыми данными, ведь информация обновляется, вырисовывается новая картина, а значит корректируются бизнес-решения.

 

Касательно необходимого ПО — сервера должны быть достаточно мощными, чтобы «переваривать» Big Data и хранить информацию. Носители-хранилища — удовольствие не из дешевых, но их необходимость даже не обсуждается.

 

И, конечно, нельзя не упомянуть важность кадров — это аналитики, эксперты по визуализации больших данных и другие специалисты, которые помогают разобраться в информации.

 

Все это в комплексе увеличивает стоимость обработки информации для компаний.

 

2. Угроза конфиденциальности и контроль

Благодаря «Общему положению о защите данных Европейского союза» (GDPR), другим международным нормативно-правовым актам и национальному законодательству некоторых стран, безопасность и конфиденциальность личной информации превосходит желания любого бизнеса.

 

В случае халатного обращения с данными, ненадлежащего хранения и обработки информации компания может быть оштрафована, что непременно скажется на прибыли.

 

Однако еще большая проблема в отношении Big Data касается обычных людей, утечка информации о которых представляет угрозу для конфиденциальности и может привести к серьезным последствиям, в том числе финансового характера.

 

Особенно волнует общественность информация, полученная с беспилотников и камер видеонаблюдения. Нельзя не вспомнить в этом контексте Китай — современное полицейское государство, где камеры и большие данные применяются для отслеживания и анализа поведения граждан.

 

Выводы

 

Работа с Big Data требует осмотрительности и вдумчивого использования информации. Безусловно, автоматический анализ больших массивов данных облегчает жизнедеятельность бизнеса, помогает находить новые закономерности и инсайты, что позволяет «выжимать» максимальную выгоду их текущего положения дел. Это отличный инструмент для создания эффективной бизнес-стратегии.

 

Но, как и любая технология, Big Data имеет свою теневую сторону. Прежде всего, риски связаны с утечкой информации, которая неправильно хранилась. А надлежащее обращение с Big Data требует от компаний больших ресурсов, прежде всего финансовых.