Big Data: что это и где применяется?

Big Data. Аналитика по рынку

Ежедневно передается свыше 100 миллионов чеков в ОФД и ФНС. Фискальные данные без обработки – всего лишь цифры. Мы хотим принести пользу вашему бизнесу и предлагаем анализировать фискальные данные вместе, развивая аналитику в глобальном масштабе.

Хотите знать о рынке больше и развивать свой бизнес
Ищете новые инструменты повышения эффективности вашего бизнеса
Хотите быстро адаптироваться к изменяющимся условиям рынка
Работаете для других компаний и делаете их бизнес успешным

Итак, что же такое «большие данные»?

Единого определения Big Data не существует. В широком смысле Big Data – это область, в которой рассматриваются способы обработки больших объемов данных, их систематизации и анализа для решения сложных бизнес-задач. В более узком понимании это большие структурированные или неструктурированные массивы данных, физический объем которых ограничен лишь техническими возможностями систем передачи и хранения информации.

Преимущества бизнеса от внедрения в деятельность аналитики Big Data

Сегодня сложно представить компанию или организацию, которая бы не искала пути к собственному развитию и оптимизации затрат. И аналитика больших данных в этом направлении является одним из важнейших факторов.

Активное использование инструментов аналитики организациями способствует привлечению потенциальных клиентов и их удержанию, помогает спрогнозировать спрос на рынке в зависимости от многих факторов и реакцию аудитории на рекламу, повысить привлекательность товаров и услуг, запустить продукты и сервисы, которые, вероятнее всего, будут востребованы целевой аудиторией, оптимально использовать ресурсы и разрабатывать грамотные бизнес-стратегии, чтобы в конечном итоге прийти к увеличению прибыли компании.

Проблемы и перспективы Big Data

Главной проблемой и сложностью, связанной с обработкой большого массива данных, генерируемых в том или ином бизнесе, является неоднородность, из-за чего без наличия должного опыта достаточно сложно прийти к конкретным статистическим выводам. Чем больше параметров необходимо спрогнозировать, тем больше возникает ошибок в процессе анализа.

Как уже было упомянуто выше, для обработки больших объемов данных в режиме онлайн требуются вычислительные мощности промышленных масштабов. Содержание таких ресурсов обходится очень дорого, зачастую нецелесообразно, а для небольших компаний просто невозможно.

Поэтому решение сложных задач аналитики лучше доверять опытным специалистам компании «Такском» — экспертам в данной области.

ОФД «Такском» – экспертная аналитика

ОФД «Такском» является экспертом в анализе фискальных данных в России. Ежедневно в круглосуточном режиме компания получает данные от контрольно-кассовой техники, установленной в торговых точках на всей территории РФ. «Такском» получает более 1 миллиона чеков в час и хранит информацию о миллиардах покупок по всей стране в специальной базе данных, для работы с которой использует современные технологии и алгоритмы.

В перечень собираемых данных входят более 1,1 миллиарда наименований товаров и услуг, бренды, категории, тип торговых точек. Состав получаемой информации обусловлен спецификой применения кассовой техники, а данные возможно фильтровать по географии покупок, времени, категориям, брендам и товарам.

Возможность обрабатывать и анализировать эти данные позволяет предоставить бизнесу новый источник знаний о продажах товаров и услуг.

На основе анализа чековых данных «Такском» предлагает своим клиентам как типовые отчеты, так и индивидуальные исследования с учетом потребностей заказчика. Наша задача заключается в том, чтобы систематизировать, обработать данные и показать клиенту информацию о продажах интересующих товаров, категорий или брендов для решения широкого спектра задач, таких как маркетинговые исследования о потребителях, финансах и операциях; анализ эффективности рекламных кампаний; вывод нового продукта на рынок; привлечение новой целевой аудитории; поиск инсайтов; оптимизация операционных издержек.

Что мы можем?

1Анализ обезличенных данных продаж по России.
2Предоставление информации в сжатые сроки.
3100% гарантию достоверности результатов.

Наши услуги в зависимости от ваших задач и сферы деятельности компании

Анализ сегментов рынка

Товарный ассортимент
Уровень цен
Потребительские предпочтения через долю продаж
География продаж
Динамика изменений и прогнозирование

Анализ розничных продаж

Категория товара, бренд и товарная позиция (SKU)
Offtake
География продаж и факторы, влияющие на продажи
Связанные товары
Эффективность рекламной кампании

Анализ рынка

Сравнение торговых точек по категориям
Эффективность рекламных акций и специальных предложений
Факторы, влияющие на продажи
Динамика изменений и прогнозирование

Необезличенные данные

С согласия пользователя контрольно-кассовой техники (ККТ):

Бонусные программы и программы лояльности
Контроль за работой франчайзи
Контроль оборотов арендатора для торговых центров

История Big Data

Понятие Big Data («большие данные») появилось сравнительно недавно – в 2008 году, когда его впервые употребил редактор британского журнала Nature – Клиффорд Линч. Активное упоминание бигдата в Интернете начинается с начала 2010-х годов.

К этому времени произошло активное внедрение практически во все сферы жизни компьютеров (от повседневного домашнего применения, до автоматизации производственных процессов), распространение сотовой связи и сети Интернет, неудержимый рост количества пользовательских устройств, таких как мобильные телефоны, планшеты, электронные часы, фитнес-браслеты, а также контрольно-кассовая техника. Все эти и многие другие устройства и системы ежедневно генерируют огромные объемы данных.

На второе десятилетие 21 века приходится все больше процессов, так называемой, цифровой трансформации. Внедрение информационных технологий в деятельность многих организаций в области государственного управления, банковского сектора, экономики, образования, торговли, промышленности, медицины, транспортных услуг и т.д., которая привела к увеличению количества информации в геометрической прогрессии.

Характеристики Big Data

В основе определения «больших данных» лежат признаки VVV:

Volume – большой объем поступающих данных в течение суток;
Velocity – скорость накопления и обработки массивов данных. Значительное увеличение объемов информации в короткий период времени требует ее быструю аппаратную и программную обратку и анализ;
Variety – разнообразие типов данных: обладающие структурой, не имеющие ее, структурированные частично. Например, данные банковских операций являются структурированными (время и размер денежного перевода, реквизиты отправителя и получателя). В то же время информация в социальных сетях таковой не является, так как представлена в разных форматах: текстовые публикации, голосовые сообщения, фото-, видео- или аудиоконтент.

В настоящее время помимо основных трех признаков, принято выделять еще несколько:

Veracity – точность данных и корректность способа, которым они получены обуславливают достоверность анализа;
Variability – изменчивость подразумевает изменение потоков тех или иных данных (пики и спады), например, в зависимости от сезона, времени суток, информационной повестки, социальных явлений, курса валют, биржевых сводок, ситуации на рынке ценных бумаг и др., что значительно усложняет обработку и анализ информации.
Value – ценность и значимость определяют сложность восприятия и обработки полученных данных и целесообразность для бизнеса затрат на обработку тех или иных данных.
Visualization – визуализация – наглядное представление результатов анализа в виде схем, диаграмм, графиков для упрощения восприятие целевой аудиторией.

Источники Big Data

Одновременно с появлением термина Big Data встал вопрос их практического применения. Первыми, кто стал активно внедрять их в свою деятельность, стали крупнейшие мировые компании в области телекоммуникаций и предоставления онлайн сервисов, провайдеры, маркетплейсы, банки, а также государственные структуры.

Перед ними встала задача аккумулирования и обработки больших массивов данных, получаемых от взаимодействия со своими клиентами и гражданами, с целью дальнейшего анализа и учета всех значимых факторов для улучшения своих сервисов и принятия правильных бизнес-решений.

С помощью полученных Big Data специалисты аналитических отделов организаций строят модели, симулирующие, то или иное решение, идею, продукт, позволяющие оценить их влияние на целевой результат.

Основными источниками Big Data являются сотни и тысячи бытовых систем и повседневных процессов, происходящих вокруг нас буквально каждую секунду. Среди источников можно выделить крупнейшие:

интернет вещей (IoT) и подключенные к нему устройства (производственные станки, агрегаты, машины, камеры уличного видеонаблюдения CCTV, системы аварийного и пожарного звукового оповещения, элементы систем «умный дом» и «умное здание», системы регулирования дорожного движения, контрольно-кассовая техника и многое другое);
социальные сети, мессенджеры, блоги, видеохостинги и средства массовой информации;
данные компаний: банковские транзакции, онлайн заказы товаров и оплата услуг, информация о перемещении грузов, автомобилей, поездках на такси, общественном транспорте, каршеринге, покупке билетов на поезда и самолеты, профили клиентов, поисковые запросы;
показания приборов: метеорологические и сейсмостанции, датчики химического состава воздуха и водоемов, радиационная обстановка, мониторинговые данные, получаемые со спутников, показания бытовых счетчиков;
статистика населения городов и государств: плотность населения, данные о перемещениях, миграциях, естественном и миграционном приросте, смертности, национальном, возрастном и половом составе населения;
медицинские данные: информация с фитнес-трекеров, анализы, анамнезы, заболевания, диагностические снимки; технология блокчейн.

Методы хранения и обработки Big Data

Ввиду колоссальных объемов и постоянного экспоненциального роста массивы Big Data не могут быть обработаны и проанализированы традиционно – человеком с использованием бытовых компьютеров. Соответственно, для анализа Big Data требуются специальные методы обработки информации и предоставления выводов.

Так, для оперативного анализа собранных материалов используются передовые вычислительные системы на базе суперкомпьютеров, которые наряду с мощными серверами, используемыми в дата-центрах, способны обеспечить мгновенный доступ к данным. Помимо этого, все чаще к решению данной задачи привлекаются технологии искусственного интеллекта и нейросети.

Существует несколько принятых моделей анализа больших данных:

Описательная (descriptive) аналитика является самой широко применяемой практикой анализа информации, поступающей в реальном времени, и исторических данных для выявления причин и закономерностей успехов или неудач в различных областях. В дальнейшем аналитики определяют причинно-следственные связи для построения наиболее эффективных моделей на базе математических функций.
Прогнозная или предиктивная (predictive) аналитика используется для прогнозирования наиболее вероятного развития событий на базе имеющихся данных. За основу таких прогнозов, как правило, берутся готовые шаблоны с набором объектов или явлений, обладающих аналогичным набором характеристик.
Предписательная (prescriptive) аналитика является следующим уровнем и помогает выявить проблемные точки в бизнесе или любой другой сфере и разработать сценарии, при которых их можно избежать в будущем.
Диагностическая (diagnostic) аналитика применяется для анализа причин произошедших событий на основе полученных данных с целью нахождения аномалий и случайных связей между определенными событиями и действиями.