Сайт функционирует при финансовой поддержке Федерального агентства по печати и массовым коммуникациям

11.03.2018

У читателей растут запросы

Издатели хотят внедрить лаборатории «больших данных»

Созданием лаборатории «больших данных» (от англ. big data) озаботились в российском издательском бизнесе. Предполагается, что она позволит перейти от «плоских» отчетов к прогнозной аналитике, которая снизит финансовые риски, изучив конкретного потребителя и рынок в целом, и увеличит прибыль. Кадры для таких целей компаниям придется «выращивать» самостоятельно, а так как работа подобных лабораторий связана с персональными данными, система должна быть еще и юридически компетентной, считают эксперты.

О создании собственной лаборатории «больших данных» объявили в «Эксмо-АСТ». Наем специалистов, настройка инфраструктуры, наполнение баз данных и апробация будут проходить в течение всего 2018 года. Ввиду сложности используемых подходов на получение первых бизнес-результатов может уйти еще не менее 9-12 месяцев с момента запуска лаборатории, говорится в концепции проекта.

Смысл лаборатории в том, чтобы научиться предугадывать практически все. Наибольший экономический эффект принесет прогнозирование производства и сбыта продукции. На второе место издатель ставит лучшее понимание предпочтений читателя, изучив которого, можно создать эффективные рекомендательные сервисы, влиять на продажи в Интернете, повышать лояльность потребителей. На третьем месте – повышение эффективности поддерживающих функций, например, анализ рисков по договорным документам.

Такие компании, как Nasdaq, Facebook, Google, IBM, Visa, MasterCard, Bank of America, HSBC, AT&T, Coca Cola, Starbucks и Netflix, были у истоков применения «больших данных» и сейчас тоже активно работают в этом направлении. Как правило, потребность в обработке таких данных возникает у компаний, которые сталкиваются со значительным и регулярным потоком информации. Чем он больше и интенсивнее, тем выше потребность в специфических технологиях обработки информации.

Большинство людей пользуются онлайн-сервисами, которые генерируют огромное число запросов. Формируется большой объем неструктурированных данных, которые необходимо обрабатывать, поэтому компании задумываются о создании лабораторий для анализа, поясняет руководитель проектного департамента Bell Integrator Михаил Лапин. При этом big data – это не какой-то определенный массив данных, а совокупность методов их обработки. Работа с данными не похожа на обычный процесс бизнес-аналитики. В этом случае результат получается в процессе их очистки путем последовательного моделирования: сначала выдвигается гипотеза, строится статистическая, визуальная или семантическая модель, на ее основании проверяется верность выдвинутой гипотезы и затем выдвигается следующая.

Данные о пользовательских действиях собирают с онлайн-ресурсов, далее их обрабатывают с использованием отдельного программного обеспечения, методов анализа данных и искусственного интеллекта, после чего формируют статистические отчеты, которые предоставляют подробную информацию о том, чем пользователи интересуются, что ищут, покупают. Процесс анализа идет в режиме реального времени, тем самым позволяя бизнесу более гибко подходить к стратегии развития и увидеть продукты и услуги, которые пользуются популярностью, а какие – нет, объясняет Лапин.

Спрос на технологии обработки «больших данных» есть и в традиционных отраслях. Его подстегивает расширение использования датчиков и устройств, которые позволяют собирать информацию с большей скоростью и в большем объеме. Например, страховые компании в Европе и США сейчас изучают возможность установки сенсорных устройств на автомобили клиентов. Это позволит сделать более гибкой ценовую политику, рассказывает ведущий специалист отдела аналитических исследований Института комплексных стратегических исследований Дмитрий Плеханов.

Для развития big data в России законодательство о персональных данных придется сделать более гибким

В России «большие данные» могут быть востребованы в финансовом секторе, интернет-коммерции, сотовых компаниях, возможны проекты на пересечении нескольких отраслей (есть примеры сотрудничества финансового сектора с соцсетями). На уровне городского хозяйства можно использовать «большие данные» для принятия решений о развитии транспорта, коммунальных сетей, охраны общественного порядка. Здесь интересен опыт Сан-Франциско, который размещает в открытом доступе большие объемы сведений о самых различных процессах, происходящих в городе, рассказывает Плеханов. Идея в том, чтобы сторонние разработчики могли использовать это на благо жителей (разрабатывать приложения и проводить исследования).

Спрос на информацию требует интеграции данных из разных источников и создания детальных баз о потребителях, ввиду чего все более актуальными становятся вопросы обеспечения безопасности персональных данных и недопущения их использования для дискриминации потребителей. С мая этого года в Евросоюзе вступит в силу закон, контролирующий эти процессы, говорит Плеханов. Основные претензии госрегуляторов к компаниям, собирающим досье на потребителей, связаны с тем, что компании, как правило, не информируют о том, каким образом будут использовать персональную информацию. Можно предположить, что со временем давление на участников рынка из-за этого будет только увеличиваться.

Источник: rg.ru



Еще новости / Назад к новостям