Big data, бизнес, CRM

BIG DATAБИЗНЕСCRMНауменко Александр

Генеральный директорProgressive Media

2014

10 трлн. гигабайт ежегодный объем данных, обрабатываемый в 2012 году

Facebook

хранит и обрабатывает свыше

50 Тб

90% всей информации сгенерировано за последние 2 года

Рост объемов данных в мире

Twitter

генерирует в сутки

8 Тб

— SINTEF

— Калифорнийский университет

40 трлн. гигабайт

информации накопится в мире к 2020 году

5200 Gb данных каждому

Рост объемов данных в мире

ТРИ V 1. Volume (Объем) 2. Velocity (Скорость) 3. Variety (Разнородность)

огромные массивы неструктурированной информации из самых разных источников

Что такое BIG DATA?

2. Машинные данные

Источники Big Data

Можно разделить на текущие и исторические, получаемые из открытых и закрытых источников, структурированные и неструктурированные.

1. Социальные сети

3. Данные о транзакциях

Анализ и обработка Big Data

• Data Mining;

• краудсорсинг;

• смешение и интеграция;

• машинное обучение;

• искусственные нейронные

сети;

• распознавание образов;

Базовый принцип обработки SN-архитектура (Shared Nothing Architecture), обеспечивающый массивно-параллельную обработку, масштабируемую без деградации на сотни и тысячи узлов обработки.

Технологии: NoSQL, MapReduce, Hadoop, R

• прогнозная аналитика;

• имитационное

моделирование;

• пространственный анализ;

• статистический анализ;

• визуализация аналитических

данных.

Новое качество управления бизнесом

Возможность узнать практически все о своем клиенте и его поведении.

• увеличить дополнительные и перекрестные продажи в общем объеме продаж на 2—3%,

• на 10—20% сократить отток клиентской базы, • на 30—50% уменьшить затраты времени на подготовку финансовой

отчетности, • на 70—90% — затраты времени на ее анализ.

Это очень круто!

Реальный пример

Пилотный проект IBM для крупного российского банка.

Система провела анализ сообщений в социальных сетях и сайтах. Отсеяла неподходящих для данного маркетингового предложения пользователей и определили потенциальную аудиторию маркетинговых рассылок.

Затем проанализировали посты этих пользователей, ориентируясь на ключевые слова, например, «коплю на учебу», «хочу купить квартиру», «выбираю новую машину».

На основании это информации у банк провел точечные маркетинговые кампании, предлагая определенные банковские продукты.

Использование Big Data в интернет-проектах

Использование Big Data в интернет-проектах

Реальный пример Sports.ru и Tribuna.comпо материалам статьи на habrahabr.ru

750 000 уникальных посетителей, 5 000 000 заходов в сутки.

700 новостей

500 текстов

30 000 комментариев

120 000 оценок

2 000 статусов

Каждый день →

через 100 000 тегов по 160 мобильным приложениям и 1200 группам в соц.сетях

Реальный пример Sports.ru и Tribuna.com

Реальный пример Sports.ru и Tribuna.com

Рекомендации для пользователей

Реальный пример Sports.ru и Tribuna.com

Мониторинг бизнес-метрик

Реальный пример Sports.ru и Tribuna.com

Дистрибуция и производство контента

Реальный пример Sports.ru и Tribuna.com

Персонализированные приглашения

Реальный пример Sports.ru и Tribuna.com

Почтовые рассылки

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!