Исследование IBM и Оксфордского университета: основная цель обработки Больших данных - глубже понять клиента

Согласно отчету о новом глобальном исследовании, опубликованному корпорацией IBM (NYSE: IBM) и бизнес-школы Саид при Оксфордском университете (Saїd Business School at the University of Oxford), большинство инициатив, связанных с Большими данными, которые сегодня реализуются организациями, направлены на улучшение обслуживания и расширение возможностей для клиентов. Тем не менее, несмотря на этот приоритет, лишь менее половины опрошенных в ходе исследования организаций, активно реализующих проекты Больших данных, собирают и анализируют данные из внешних источников, таких как социальные медиа.
  
Одним из препятствий к более активному использованию внешних данных является неточность информации, касающейся погоды, экономики или настроений пользователей в социальных сетях. В ходе исследования респондентам задавали вопросы о том, доверяют ли они комментариям, критическим обзорам, твитам, постам в блогах и другим формам высказанных в Интернете взглядов и мнений.

Являясь неопределенными по своей природе, данные социальных медиа, тем не менее, содержат ценную информацию. Организации должны научиться преодолевать неточность подобных данных и определять, как с максимальной эффективностью использовать их в своих интересах.

Еще одна причина того, что информационный потенциал социальных медиа и других внешних источников недооценивается, - дефицит квалификации. Наличие развитых навыков, необходимых для анализа неструктурированных данных, - данных, которые «не вписываются» в традиционные базы данных, таких как текст, показания датчиков, геопространственные данные, изображения, аудио- и видеоматериалы, а также потоковые данные - остаются серьезной проблемой для большинства организаций. Лишь 25% респондентов заявили, что они обладают необходимыми возможностями для анализа неструктурированных данных - возможностями, отсутствие которых является главным препятствием для получения максимальной отдачи от Больших данных.

Растущий бизнес-потенциал и преимущества Больших данных очевидны. Почти две трети (63%) респондентов, принявших участие в опросе, сообщают, что использование информации, в том числе Больших данных, и аналитики создает реальное конкурентное преимущество для их организаций. В аналогичном исследовании 2010 года доля таких респондентов не превышала 37% (таким образом, рост числа респондентов, считающих обладание важной для бизнеса информацией конкурентным преимуществом, составил 70%).

«Большинство компаний признают потенциал Больших данных в поддержке принятия решений и улучшении бизнес-результатов в масштабе предприятия. Проблема, которую они пытаются решить, заключается в том, как начать строить систему обработки Больших данных, - подчеркнул Майкл Шроэк (Michael Schroeck), руководитель подразделения Global Information Management в составе IBM Global Business Services. - Это глобальное исследование, охватывавшее многие отрасли и мировые регионы, показало, что организации используют Большие данные в своей работе. В то время как большинство из них все еще находятся на ранней стадии реализации стратегий по использованию Больших данных, лидирующие компании уже начинают получать существенную выгоду от своих инициатив в области Больших данных».

«Бизнес-школа Саид работает со своими коллегами по Оксфордскому университету над созданием и поддержкой учебных курсов и исследовательских программ, которые будут органично сочетать профессиональные экспертные знания и практический опыт мирового класса в анализе и применении Больших данных», - сообщила Джанет Смарт (Janet Smart), обладатель почетного звания Fellow in Management, бизнес-школа Саид.

Новый отчет, озаглавленный "Analytics: The real-world use of Big Data" («Аналитика: практическое использование Больших данных»), основан на результатах глобального опроса 1144 бизнес- и ИТ-экспертов из 95 стран и 26 отраслей. Отчет дает всеобъемлющее представление о том, как организации во всем мире относятся к Большим данным, как они создают необходимые возможности для использования этого потенциала, и в какой степени они в настоящее время реально используют Большие данные в интересах своего бизнеса.

Сферы применения потенциала Больших данных

Кроме результатов, которые достигаются в сфере повышения качества обслуживания потребителей (в качестве главного приоритета этот пункт указала половина (49%) респондентов), сферы раннего применения Больших Данных охватывают и другие задачи. Почти одна пятая (18%) респондентов назвала главной целью оптимизацию операций. Среди других сфер применения Больших данных: управление рисками и финансовой деятельностью (15% респондентов), реализация новых бизнес-моделей (14%) и поддержка эффективного взаимодействия персонала (4%).  
  
Три четверти (76%) опрошенных специалистов в настоящее время уже занимаются развитием проектов по использованию Больших данных, однако в отчете отмечается, что большинство из них (47%) все еще находятся на ранних стадиях планирования. Тем не менее, 28% респондентов сообщили о разработке пилотных проектов либо заявили о том, что уже внедрили два или более решения для Больших данных. Почти четверть (24%) респондентов не инициировали проекты Больших данных, и до сих пор изучают то, как Большие данные могут быть использованы в интересах их организаций.

Источники Больших данных

Более половины респондентов указали в качестве источника Больших данных в своей организации внутренние данные. Это означает, что компании извлекают из них пользу, но также свидетельствует о существовании огромного неиспользуемого потенциала, по-прежнему «запертого» в этих внутренних информационных системах.

Внутренние данные являются наиболее сформированным, хорошо понятным источником данных для организаций. Эти данные были собраны, интегрированы, структурированы и стандартизированы за годы использования систем ERP и MDM, бизнес-аналитики и т.п. Применение аналитики к внутренним данным - информации  о сделках с клиентами, о взаимодействии с партнерами, содержащейся в сообщениях электронной почты - может обеспечить компанию ценными для бизнеса знаниями.

Возможности для работы с Большими данными

Сегодня большинство организаций, осуществляющих проекты Больших данных, начинают с анализа структурированных данных, используя базовые аналитические возможности, такие как запросы и отчетность (91% респондентов) и глубинный анализ данных (77%). Две трети респондентов (67%) сообщают об использовании прогностического моделирования.

Большие данные, однако, требуют способности анализировать частично структурированные и неструктурированные данные, включая целый спектр типов данных, которые могут быть совершенно новыми для многих организаций.

В отношении более половины активных проектов Больших данных, респонденты сообщали об использовании современных возможностей для анализа текста, в частности, расшифровок переговоров с клиентами в центрах обслуживания телефонных вызовов. Эти аналитические возможности предусматривают способность понимать и интерпретировать различные нюансы разговорной речи, такие, например, как эмоциональная окрашенность, используемый слэнг и намерения говорящего. Такие знания могут помочь компаниям, от поставщиков банковских услуг до телекоммуникационных операторов, оценить текущие потребительские настроения своей целевой аудитории и обеспечить себя ценной информацией, которую можно будет сразу же использовать для реализации эффективных маркетинговых стратегий.

Полная версия отчета опубликована на веб-сайте IBM по адресу http://www.ibm.com/2012bigdatastudy