Большие Данные — это не маркетиновый слоган, а реальный источник конкурентных преимуществ при умелом использовании

09:15 30.01.2012   |   1834 |  Брайан Хопкинс |  CIO Magazine, США

Рубрика Предприятие



По оценкам аналитической компании Forrester Research, организации используют менее 5% доступных им данных. С другой стороны, объем данных увеличивается примерно на 40-50% ежегодно. И из этого объема в распоряжении организаций оказывается только 25-30%. А значит, увеличивается и объем данных, которые ваша компания не получила и не смогла использовать себе во благо. Что же из этого следует?

Из этого следует, что те, кто сможет использовать данные, которые прошли мимо вас, со временем вырвутся вперед в гонке, называемой бизнесом, и вам останется лишь глотать пыль из-под их колес. Конечно, часто разнообразные маркетинговые материалы пестрят словами «Большие Данные», — и это не более чем маркетинговый прием. Но отсюда не следует, что нельзя недооценивать саму проблему. Будущее вашей компании зависит от того, насколько внимательно вы будете относиться к данным.

Данные, формируемые системами, с которыми взаимодействуют клиенты, — настоящая сокровищница для целевого маркетинга и сохранения лояльности клиентов — если, конечно, компания располагает ноу-хау, как эти сокровища использовать. Если же ничего не делать, чтобы заполучить эти данные, конкуренты выйдут вперед.

По определению Forrester, Большие Данные — это методы и технологии, делающие экономически выгодным использование данных в крупных масштабах. Фактически, речь идет о трех вещах.

1. Методы и технологии — это специалисты, которые знают, что делать с накопленными данными и которые нужны вашей компании.

2. Масштабы использования — это уровень развития технологий, которые определяют объем данных, скорость их обработки и изменения.

3. Доступность решений и предсказуемость результатов — тогда можно говорить об экономической выгоде, без чего не получить финансирования.

Директор ИТ-службы должен прагматично подходить к крупным объемам данных. Необходимо установить базовый набор правил, определяемых спецификой требований к Большим Данным. Можно и не выявить, и не защитить абсолютно все элементы в тысячах терабайт, собранных в рамках проекта обработки Больших данных.

Оптимальных методов пока не создано, поэтому следует начинать с выработки политик и продвигаться постепенно. Как только проект начнет давать реальную отдачу, дела пойдут гораздо быстрее. Не следует выстаивать заслон из чрезмерно сложных правил, и обязательно нужно быть готовым к быстрому наращиванию масштаба.

Брайан Хопкинс — старший аналитик компании Forrester Research.


Теги: