Big Data или по-русски «большие данные», — термин, появившийся совсем недавно – всего шесть лет назад. Но это не значит, что само явление появилось тогда же. Большими данными принято называть огромные массивы информации со сложной неоднородной и\или неопределенной структурой. Иногда о Big Data говорят, как о неструктурированной информации, но это неверно – большие данные всегда имеют структуру, она может быть сложной из-за того, что данные поступают из разных источников и содержат совершенно различные сведения или вовсе неизвестной. То есть, как правило, привести это нагромождение в единую таблицу не представляется возможным.
Большие данные хотя и существуют уже несколько лет, ранее не представляли большой ценности, т.к. их обработка и анализ были затруднены – для этого требовались существенные вычислительные мощности, продолжительное временя и финансовые затраты. Все изменилось, когда появилась технология обработки многогигабайтных массивов информации в быстрой оперативной памяти. Прорыв в этой области связывают с выходом на рынок свободно распространяемой платформы Hadoop, включающей библиотеки, утилиты и фреймворки для работы с Big Data. Компоненты Hadoop используются сегодня в большинстве коммерческих платформ и систем таких компаний, как SAP, Oracle, IBM и так далее.
Сегодня термин Big Data, как правило, используется для обозначения не только самих массивов данных, но также инструментов для их обработки и потенциальной пользы, которая может быть получена в результате кропотливого анализа. Главные характеристики, отличающие Big Data от другого рода данных – три V: volume, velocity, variety. Первая – большие объемы, вторая – необходимость в быстрой обработке и высокая скорость накопления этих данных, третье – разнообразие.
Большие данные в ритейле могут состоять из различных сведений о потребителях, истории их покупок, детальной информации с каждого чека, привлекших внимание скидках, фактов посещении разных магазинов и т.д. Банки и страховые компании также обладают возможностью собирать информацию о клиентах, их действиях, финансовых транзакциях и даже перемещениях как по городу, так и по миру. Банк может определить даты важных событий в жизни своих клиентов – свадьба, рождение ребенка, смена работы, переезд и т.д. Эти сведения можно использовать для увеличения продаж и работы над лояльностью клиентов.
Большие данные определяют развитие и коммунальной отрасли. Возможность собирать и анализировать информацию, поступающую со счетиков учета воды, газа и электроэнергии – это первый и главный шаг на пути к умного потрублению ресурсов как на уровне домохозяйств, так и в масштабе ЖКХ-компаний. Так, например, применение больших данных позволило эстонской распределительной компании Elektrilevi, совместно с Ericsson реализующей запуск интеллектуальной системы учета электроэнергии, всего за первые два года проекта повысить эффективность на 20%, сократить OPEX и CAPEX, и избегать дорогостоящих ошибок за счет оперативного обнаружения неисправностей.
В телекоме большие данные – это вся служебная информация с подключенных устройств, история использования сервисов, геолокационные сведения и даже весь трафик, который может быть проанализирован, вплоть до текстов SMS. У операторов есть доступ к такого рода информации, но по закону «О персональных данных», они не могут использовать ее без согласия владельца устройства. Но могут производить, например, полнотекстовый анализ трафика, очищенного от персональных сведений. Такого рода инструменты пока не используются операторами (разве что только при участии Роскомнадзора, который эксплуатирует систему, позволяющую обнаруживать отдельные ключевые слова и фразы).
Главное, для чего используются большие данные в телекоме – более точная сегментация клиентов по типам, в соответствии с их потребительским поведением и предпочтениями. Маркетологи оператора, зная больше о клиентах, могут делать им более точные предложения, вовлекать их в использование дополнительных услуг, поддерживать лояльность, и тем самым больше на них зарабатывать. Общемировая тенденция такова, что размеры этих клиентских сегментов, которые помогает выявлять Big Data, становятся все точнее и меньше, вплоть до обращения с каждым отдельным клиентом, как с полноценным сегментом. Такой персонифицированный маркетинг – дело будущего, не только для российских операторов, но и для самых передовых иностранных. Но мышление маркетологов, подкрепляемое технологиями, движется именно в этом направлении, т.к. борьба за клиентов усиливается, и выигрывают те, кто умеет наладить личное взаимодействие с каждым потребителем.
Важность инструментов для повышения эффективности работы с клиентами демонстрирует тот факт, что сегмент Big Data растет на фоне спада в ИТ-индустрии в целом. По данным CNews в 2014 году этот рынок вырастет в РФ на 20-25%. Эксперты отмечают, что лишь около 10% компаний в России начали пробовать эти инструменты, тогда как, согласно исследованию Gartner, в мире таких примерно 30%.
Согласно опросу CNews Analytics, проведенному в первом полугодии 2014 года среди представителей банковского сектора, ритейла и телекома 44% компаний не применяют технологии больших данных, 31% применяют, 25% — планируют начать использовать. Аналитики опрашивали только представителей компаний, которые входят в сотню крупнейших в своей отрасли.
Помимо использования Big Data в маркетинговых целях, телеком-операторы (впрочем, как и банки) могут применять такие технологии для обнаружения и предотвращения случаев фрода (мошеннические действия киберпреступников, направленные на воровство финансовых средств). Кроме того, операторы, как обладатели огромного количества информации о потребителях, потенциально могут стать центром экономической экосистемы, предоставляя партнерским компаниям из других сфер доступ к клиентам. В самом простом случае оператор может стать каналом маркетинговых коммуникаций, то есть попросту рассылать рекламу компании-партнера. Но делать это не массово, а адресно, точно направляя сообщение тем людям, которые могут быть в нем заинтересованы. К примеру, скидки на покупки в новом магазине косметики будут предлагаться только женщинам, живущим неподалеку. Тем, кто тратит часы, простаивая в пробках на дорогах, может прийти реклама аудиокниг.
«Большая тройка» операторов мобильной связи – в числе первопроходцев, осваивающих технологии больших данных. По сведениям CNews, «Вымпелком» использует Big Data для повышения качества обслуживания, оптимизации каналов коммуникации с клиентами, аналитики и отчетности, анализа данных для развития сети, анализа М2М-данных, борьбы с мошенничеством и спамом, персонализации услуг. Мегафон – для геоаналитики, в маркетинге и продажах. МТС – в маркетинговых целях и для повышения продаж, для сегментации абонентской базы, персонализации услуг.
Сергей Федечкин, ведущий эксперт систем отчетности оператора «ВымпелКом» сообщает, что компания занимается бизнес-аналитикой уже около 10 лет, однако инструменты Big Data были освоены ею пару лет назад. «Применение технологий Big Data позволяет нам решать несколько задач, в том числе управлять и измерять качество оказания услуг на уровне каждого абонента, бороться со спамом и мобильным мошенничеством, формировать индивидуальные предложения продуктов и услуг, планировать развитие инфраструктуры связи, а также развивать розничную сеть и многое другое. Для работы с «большими данными» мы используем решение компании HortonWorks Data Platform (HDP)», — говорит Сергей Федечкин.
В будущем телекоммуникационным компаниям придется иметь дело с большими данными все чаще – распространение технологий М2М приведет к тому, что к 2020 году на планете будет гораздо больше подключенных устройств, чем людей. Согласно видению компании Ericsson К 2020 году в мире будет насчитываеться более 50 млрд подклбченных устройств. Каждое из таких устройств будет генерировать данные, и ежемесячный трафик только лишь мобильных данных превысит 25 ЭБ. В итоге объемы информации, созданной машинами и людьми, достигнет к 2020 году, по прогнозам IDC, 44 зеттабайт (Зеттабайт = десять в степени 21 байт). И проблемой станет даже их хранение, не говоря уж об обработке. Аналитики IDC считают, что хранилищ данных хватит лишь на 15% от всего объема информации. К апрелю текущего года Россия сгенерировала лишь 155 экзабайт в совокупности, или 2,4% от всего объема мировых данных. И в ближайшие семь лет, по мнению аналитиков, это соотношение сохранится.
Светлана Рагимова