Big Data для бізнесу: хто може користуватися даними?

Big Data для бізнесу: хто може користуватися даними?

На початку свого існування великі дані здавалися чимось підозрілим та сумнівним. Але пройшло вже понад десять років з того моменту, як видавництво New York Times заявило про початок нової ери big data.

Використання доступних у цьому секторі інструментів допомагає застосовувати великі дані для кращого вивчення клієнтів та детального аналізу потенційної аудиторії.

Як використовувати Big Data: можливі варіанти

Аналітика дозволяє перетворити масиви великих даних у корисну та упорядковану інформацію. Інструменти Big Data допомагають бізнесу більше дізнатися про свою аудиторію, її потреби. Оператор мобільного зв’язку Київстар пропонує власні алгоритми обробки масивів даних та виокремлення з них важливої інформації.

Для аналізу залучається 40 фільтрів, за якими можна сегментувати аудиторію. Наприклад, можуть застосовуватися телекомунікаційні та демографічні дані як основний критерій для фільтрації:

  • вік та стать абонентів;
  • використання інтернету;
  • найчастіші місця та локації перебування;
  • мандрівки тощо.

На основі таких анонімних даних можна створювати портрет клієнта, модель Look-aLike тощо. В майбутньому таку інформацію можна використовувати для формування нового сегменту аудиторії, розширення клієнтської бази тощо.

Київстар суворо дотримується Законів України «Про інформацію» та «Про захист персональних даних», не передає дані абонентів третім особам. Усі аналітичні моделі з використанням Big Data будуються на основі неперсоніфікованих даних.

Бізнес, для якого корисні великі дані

У 2019 році вже 91,6% компаній світу використовували великі дані. Big Data корисні для малого, середнього та великого бізнесу в різних сегментах. Вигідно це, наприклад, для наступних галузей:

  • ритейл — можливість особистої комунікації та персональних пропозицій;
  • банківська справа — можна змінювати розташування відділень для зручного доступу до них клієнтів;
  • страхування — побудова додаткової моделі для скорингу та оцінки клієнтів.

В обробці даних використовується машинне навчання для роботи без помилок. Це важливо для фінансового сектору, допомагає запобігати шахрайству в роботі з новими клієнтами.

На правах реклами
Якщо ви знайшли помилку, виділіть текст і натисніть Ctrl + Enter, щоб повідомити про це редакцію.
Коментарі -
Зачекайте...