Два простых шага к BigData

Такого мнения придерживается директор по маркетингу шопинг-клуба LeBoutique Юлия Шилова. Она рассказала о главных трендах в современном еmail-маркетинге.
«BigData подразумевает технологии работы с быстро поступающей информацией из разных источников, огромных объемов, очень разнообразной по своей сути и структурированности. По сути это работа с непрекращающейся лавиной информации», - рассказывает Юлия Шилова.
Сфер применения BigData масса - это может быть полезно и в бизнесе, и в науке, и в управлении дорожным движением.
«Скажем, в бизнесе анализ больших данных помогает предсказать отток клиентов, выявить внезапный скачок спроса на определенную группу товаров, обнаружить мошенничество, разработать системы рекомендаций товаров для кросс-села и повторных покупок, найти перспективных супер-клиентов, персонализировать все коммуникации с покупателем и многое другое», - констатирует Юлия Шилова.
По словам эксперта, в Украине пока нет кейсов с применением BigData. Причина прозаична - у украинских компаний есть много других зон для развития в сфере логистики, сервиса, маркетинга, бизнес-аналитики, IT, управления персоналом.
«И в этом часто кроется кратный рост для бизнеса. А BigData может показать прирост оборота или прибыли всего на несколько процентов. Поэтому время больших данных для украинских компаний еще не настало», - подчеркивает Юлия Шилова.
Директор по маркетингу шопинг-клуба LeBoutique уверена, что за BigData будущее, в том числе и украинского eCommerce.
«Скажем так, понимание BigData постоянно меняется. Однозначно одно: мы все чаще и чаще будем сталкиваться с примерами эффективных решений с помощью больших данных», - резюмирует Юлия Шилова.
Два простых шага, которые приблизят вас к BigData:
Шаг № 1: Определиться с бизнес-целями 
Это, на самом деле, краеугольный вопрос. Не стоит начинать работать с BigData только потому, что все вокруг об этом говорят. Четко сформулированные цели также могут частично, а то и полностью снять вопрос о BigData и сэкономить много времени и денег. Дело в том, что большинство задач может решаться с помощью продвинутой аналитики и/или SaaS-сервисов.
«Если ваша мечта - интеллектуальная рекомендательная система на сайте или персонализация рекламных сообщений в режиме реального времени, то эти функции уже реализованы и доступны в рамках SaaS-продуктов», - подчеркивает Юлия Шилова.
Также, если у вас база в пару десятков тысяч клиентов или меньше, и вы хотите определить наиболее перспективных клиентов или спрогнозировать отток, то это также можно реализовать с высокой степенью точности без BigData, с помощью классного математика.
«Если вы хотите обогатить данные о ваших клиентах информацией из профиля социальных сетей, это тоже довольно просто реализуется с помощью программистов», - уверена Юлия Шилова.
Шаг № 2: Создать инфраструктуру сбора и хранения данных
Даже если у вас пока еще небольшой бизнес или BigData станет актуальна через несколько лет, начать собирать данные имеет смысл уже сейчас.
«Логи, профили социальных сетей (если пользователи используют логин через социальные сети), истории обращений в службу поддержки, ответы на вопросы анкеты, данные из истории покупок - все это может стать очень ценной информацией. Что касается хранения, то на сегодняшний день существует ряд специализированных облачных сервисов для хранения данных», - констатирует Юлия Шилова.