CC BY
147
Шубина В. И., Кузнецова Е. Л. Big Data: граница инноваций, развития и конкуренции // Научно-методический электронный журнал «Концепт». -2017. - № S13. - 0,2 п. л. - URL: http://e-koncept.ru/2017/470161.htm.
ART 470161 УДК 339.138
Шубина Виктория Ильинична,
студентка ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет», г. Краснодар [email protected]
Кузнецова Елена Леонидовна,
кандидат экономических наук, доцент кафедры теоретической ФГБОУ ВО «(Кубанский государственный университет», г. Краснодар Kuz [email protected]
Big Data: граница инноваций, развития и конкуренции
Аннотация. Статья посвящена рассмотрению вопросов развития современных инструментов для анализа данных. Выявлены основные тенденции и перспективы развития экономики при условии использования системы Big Data. Ключевые слова: данные, анализ, маркетинг, Big Data. Раздел: (04) экономика.
Согласно исследованиям многочисленных консалтинговых компаний, объём данных в нашем мире стремительно растёт, и в ближайшее время именно информация станет ключевой основой для конкуренции, подкрепляющей основные волны роста внедрения инноваций. Как известно, существует большое число отраслей экономики, и, как говорят информационные отчёты, трансформация подходов к оценке и обработке информации неизбежна в каждой из них. Ориентированная на данные экономика станет настоящим уже в ближайшем будущем.
Возможность внедрения сбора, анализа данных и машинного обучения является мощнейшим инструментом развития. Компании, располагающие информацией о разных сторонах своей деятельности, способны отслеживать поведение покупателей для составления программы лояльности, проводить эффективные маркетинговых кампаний и в конечном этапе для выявления и анализа покупательских предпочтений, а в целом внедрять пути повышения прибыли в дальнейшем.
Данные охватили все отрасли и бизнес-функции и в настоящее время являются важным фактором производства наряду с трудом и капиталом. Существует пять основных способов использования больших данных для создания ценности.
Во-первых, большие данные могут сделать информацию доступнее, используя её на гораздо более высокой частоте.
Во-вторых, поскольку организации создают и хранят больше транзакционных данных в цифровой форме, они могут собирать более точную информацию о производительности на всех этапах от кадастров продуктов до дней болезни и, следовательно, выявлять изменчивость и повышать производительность.
В-третьих, Big Data позволяют сегментировать потребителей, что в дальнейшем облегчает возможность делать клиентам персонализированные предложения.
В-четвертых, сложная аналитика позволяет оптимизировать процесс принятия решений.
Также, следует сказать, что подобная технология может позволить разрабатывать новые продукты и услуги нового поколения.
Говоря о термине Big Data, обычно используют концепцию 5V:
- volume (означает, что данные действительно объёмные),
ISSN 2304-120Х
ниепт
научно-методический электронный журнал
ISSN 2Э04-120Х
ниепт
научно-методический электронный журнал
Шубина В. И., Кузнецова Е. Л. Big Data: граница инноваций, развития и конкуренции // Научно-методический электронный журнал «Концепт». -2017. - № S13. - 0,2 п. л. - URL: http://e-koncept.ru/2017/470161.htm.
variety (слабо структурированные)
velocity (обработка стремительная, иногда анализ длится пару секунд); veracity (достоверность информации); value (ценность и полезность).
В мире технологии больших данных используются практически во всех инду-стриях, в том числе в медицине. Ниже представлены результаты исследования IBM Institute for Business Value, которые изображают распределение использования больших данных в различных сферах (рис. 1). Очевидно, что разные компании делают ставку на сферы, которые являются релевантными именно для них.
Сферы применения Больших Данных
Г1
1 40% 53% J
L А
■ Клиентский сервис ■ Операционная эффективность
Источник: IBM Institute for Business Value
I Риск-менеджмент
Рис. 1. Сферы применения Больших Данных в настоящее время [2]
Анализируя данные, представленные на диаграмме, можно увидеть, что большинство компаний используют Big Data в сфере клиентского сервиса, после чего можно сделать вывод о том, что показатель в 53 % говорит, что именно взаимоотношения с клиентами играют важнейшую роль в экономической политике компаний.
Следующее направление, которое может сравниться с предыдущим в количественном выражении - это операционная эффективность, которая позволяет оптимизировать работу всего предприятия и отдельных бизнес-процессов в частности. Необходимо сказать, что Big Data является одним из самых быстрорастущих инструментов информационных технологий, согласно статистике, каждые год объём собираемых и хранимых данных увеличивается вдвое каждый год.
В современной конкурентной среде побеждают и занимают лидирующие позиции те компании, которые внедряют в свою деятельность инновации. Важным фактором является интерес к предпочтениям клиентов, ситуации на рынке и скорость принятия решений. Бизнес, который действует на основании данных, может повышать конверсию, так как все решения принимаются на основе машинного обучения, то есть вся информация является обоснованной и коррелирует с интересами клиентов. Такой вид бизнеса называют «data-driven business», то есть основанным на данных.
Интересно, что сами Большие Данные неотделимы от машинного обучения и искусственного интеллекта, поэтому наиболее ёмким термином является Data Sience. Интеллектуальные анализ данных может осуществляться с помощью SQL, MapReduce, SAP HANA.
Для выявления закономерностей в накопленной информации применяются инструменты Data Mining, которые позволяют точно предсказывать вероятность и актуализировать данные. Эти технологии позволяют повышать эффективность принятия решений, а также оптимизировать процессы принятия решений. Стоит отметить, что все
issN 2304-120X Шубина В. И., Кузнецова Е. Л. Big Data: граница инноваций, развития и кон-I II | ^"Ч III куренции // Научно-методический электронный журнал «Концепт». -I—I I IH^I I I 2017. - № S13. - 0,2 п. л. - URL: http://e-koncept.ru/2017/470161.htm.
научно-методический электронный журнал
данные хранятся в обезличенном виде, без имен и идентифицирования конкретных личностей. Информация, релевантная в каждом конкретном случае, собирается с помощью метрик, актуализированных для каждой компании учётом специфики отрасли.
Большие данные начали стремительно развиваться в разных сферах экономики, расширяя своё влияние. Сейчас информация собирается и обрабатывается в медицине, телекоммуникации, розничной торговле, логистике, государственных структурах и даже нефтедобывающих отраслях (рис. 2).
Компании из каких отраслей внедрили технологии Больших Данных?
Тел е коммун и каци онны е п редп ри яти я
Инжиниринг и конструкторские бюро
Государственные предприятия
IT
Финансы и страхование
Логистика и транспорт
FMCG
Бизнес-серви с/Консалтинг
Образование
Здравоохранение
53% 21% 21%
45% 55%
33% 62%
36% 59% 5%
33% 50% 17%
33% 67%
21% 57% 21%
13% 64% 13%
15% 67% 13%
13% 75% 13%
0% 20% 40% 60%
■ Да ■ Нет «Затрудняюсь ответить
80%
100%
Источник: Tech Pro Research
Рис. 2. Разделение использования Big Data по отраслям [2]
Как видно из диаграммы, использование искусственного интеллекта стремительно растет, повышая прибыль компаний и совершенствуя их деятельность.
Эксперты прогнозируют в ближайшее время увеличение затрат на облачные хранилища, сбор данных и их анализ в ближайшие 5 лет. Локальные решения и CRM-системы в то же самое время ожидает спад, так как мы живем в эпоху глобализации, где очень ценится доступность данных. Ускорение внедрения решений Больших Данных стремительно расширяет возможности для стратегического управления, позволяя собирать данные, используя различные метки, а также развивает Интернет Вещей (IoT). К 2018 году более половины пользователей тех или иных продуктов будут иметь дело с когнитивным вычислением. В целом, технологии Big Data подтверждают актуальность того, что информация - это «нефть XXI века».
issN 2304-120X Шубина В. И., Кузнецова Е. Л. Big Data: граница инноваций, развития и кон-I II | ^"Ч III куренции // Научно-методический электронный журнал «Концепт». -I—I I I I 2017. - № S13. - 0,2 п. л. - URL: http://e-koncept.ru/2017/470161.htm.
научно-методический электронный журнал
Ссылки на источники
1. Big Data. - URL: http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation.
2. Аналитический разбор рынка Big Data. - URL: https://habrahabr.ru/company/moex/blog/256747/.
Рекомендовано к публикации:
Горевым П. М., кандидатом педагогических наук, главным редактором журнала «Концепт»^ЯЯ
Поступила в редакцию Received 06.06.17 Получена положительная рецензия Received a positive review 08.06.17
Принята к публикации Accepted for publication 08.06.17 Опубликована Published 13.06.17
© Концепт, научно-методический электронный журнал, 2017 © Шубина В. И., Кузнецова Е. Л., 2017
www.e-koncept.ru
9772304120173
