Согласно данным аналитической компании Gartner, количество данных в мире ежегодно увеличивается на 30-50%. Для обработки непрерывно увеличивающегося объема данных в последние годы разработаны специальные аппаратные и программные решения. Они получили название Big Data. Технология Big Data в первую очередь ориентирована на бизнес. В больших данных содержится ценная информация, владея которой, можно преобразовать бизнес.
Она позволяет:
- привлекать и удерживать клиентов, наращивать клиентскую базу. База может содержать ценную аналитическую информацию о клиентах и об особенностях их мотивации. Анализ этой информации позволит найти способы оптимизации взаимодействий с клиентами, создавать дополнительную ценность и построить прочные отношения на длительной основе;
- улучшать планирование и управление, повышать эффективность операций, цепочек поставок и использования ресурсов инфраструктуры. Это приведет к повышению эффективности и продуктивности, а также ограничению количества угроз. Интеграция технологии Big Data с инструментами бизнес-аналитики (Business Intelligence) дает возможность:
- улучшать прогноз потребительского спроса, используя выявление периодов отсутствия товара на полках;
- повышать эффективность закупок, используя интеллектуальный анализ потребительского спроса;
- определять оптимальную величину товарных запасов путем учета влияния изменений розничных цен на товары;
- управлять ассортиментом и ассортиментным планированием,
- управлять поточным торговым пространством;
- планировать программу стимулирования продвижения товаров;
- распределять остатки товарных запасов с наименьшими потерями;
- повышать эффективность и качество торговых операций. По результатам исследований, выполненных компанией Objective Logistics, через торговую РОВ-систему в среднем проводится от 3 до 15 млн транзакций в месяц, что генерирует поток данных до 8 Гб. На основании анализа потока данных можно с высокой степенью вероятности предсказать, что купит клиент вместе с каждым товаром, популярность отдельных видов товаров. Это позволяет подстраивать логистику под отклонения потребности товара (всплески или провалы) и зарабатывать на этом дополнительные деньги;
- осуществлять персонализацию покупок. Многие торговые организации годами накапливают гигабайты информации о торговых операциях своих покупателей. Идентифицировать и отследить их можно по кредитным карточкам покупателей. Аналитическая обработка этих данных позволяет выявить вкусы и предпочтения покупателей, что приводит к новым персонализированным стратегиям торговли.
Кроме того, применение стандартных методов технологии Big Data позволяет выявить 50-60%зафиксированных мошеннических действий в банковской сфере.