Застосування Data Science, BigData і Data Mining в бізнесі

Сучасний світ наповнений даними в усіх його сферах. Наука, економіка, екологія, медицина, фінанси, промисловість - все навколо будується на зборі та аналізі великої кількості даних і досвіду. Накопичення даних допомагає виявити якісь закономірності і на підставі цих даних приймати рішення.

Детальніше

карта

Торгові мережі збирають дані про ваші покупки і візити в магазини.

автомобиль

Автомобілі знають ваші уподобання по температурі в салоні, швидкості руху на різних ділянках дороги і в різний час доби.

Фитнес трекер

Фітнес додатки можуть збирати дані з фітнес-трекерів. Грунтуючись на вашій активності та переміщених, вони можуть вважати витрата калорій і складати персональні рекомендації по тренувань і харчування.

Телефн

Розумний автомобіль зіставивши частоту пульсу, температуру тіла і виклики з телефону може визначити що у водія був неприємний дзвінок. А оцінивши погодні умови, дорожню ситуацію і швидкість руху - може зробити водієві попередження про створення аварійної ситуації. Запропонувати знизити швидкість і сконцентруватися на дорозі.

Самі по собі дані не несуть цінності для того, хто не вміє ними користуватися. Просто знати скільки покупців приходять в твій магазин за день мало - потрібно провести глибокий аналіз своїх споживачів: хто вони, що купують, чим керуються при виборі товарів або магазину. І тільки зробивши правильні висновки, можна використовувати цю інформацію для удосконалення своєї діяльності.

Навіть дуже розумна і спостережлива людина не впорається з цим завданням, тому на допомогу бізнесу приходить data science service (сервіси для аналізу даних).

Що таке Data science і data mining?



Data science - наука про методи аналізу даних і вилучення з них цінної інформації, знань.

Рішення з Data science відповідають не тільки за аналіз великого обсягу даних (big data analytics), але і визначають сам підхід до обробки, сортування, вибірці, і пошуку нових даних.

Основна цінність data science and analytics в тому, що часто людському мозку складно розгледіти закономірності там, де їх з легкістю знаходить машина.



За допомогою data science можна:



против воров

вирахувати шахрайство з банківськими картами

персонализированный маркетинг

змоделювати ризики для інвестицій або кредитування

Моделирование рисков

персоналізувати маркетинг і підвищити його ефективність



финансовые прогнозы

робити фінансові прогнози

сегментация клиентов

сегментувати клієнтів

персонализация маркетинга

створювати системи рекомендацій для максимально релевантних пропозицій клієнтам

Data Mining не має загальноприйнятого російськомовного терміна, але його трактують як витяг або видобуток інформації. Ще кажуть "глибинний аналіз" або "інтелектуальний аналіз даних".

Його суть в пошуку нових інтерпретацій відомих раніше знань, необхідних для прийняття рішень. Людина обробляє інформацію зі звичною йому і суспільству точки зору, а Data Mining не має рамок і стереотипів.



Що таке великі дані - big data і при чому тут машинне навчання?



Великі дані, або big data відповідають за зберігання і управління обсягом даних в сотні терабайт або петабайт. Там, де не справляються реляційні бази даних застосовується набір підходів і методів "великі дані". Вони можуть ефективно організувати роботу з важко структурованою інформацією, такий як: тексти, зображення, відео, і інше.



З точки зору комп'ютерної обробки даних важливо те, що якщо їх обсяг дуже великий, то обробити їх традиційними алгоритмами не представляється можливим. З великими даними потрібен інший підхід - їм стало машинне навчання (machine learning).

У цьому випадку людина дає комп'ютера ввідні дані, визначає спосіб навчання машини (визначає алгоритми), але машина вчиться "сама" і в підсумку видає рішення. Для того щоб машина могла щось "вирішувати" і чогось "вчитися" потрібні правильно підготовлені дані і правильно вибрані (в простих випадках) або створені математичні моделі.




Отже, big data відповідає за організацію, структурування і зберігання великої кількості даних, а data mining обробляє масиви big data для отримання причинно-наслідкових зв'язків, небанальних інтерпретацій, классифицирования, висновків і навіть прогнозів.



Приклади data science business solutions

В e-commerce

— Зберігши інформацію про минуле замовленні, рішення засноване на data science може передбачити що захоче купити цей користувач при наступному відвідуванні сайту.

Перевага подібних систем в тому, що вони можуть зберігати величезну кількість інформації про всі відвідини користувача, і проводити такі паралелі які людському мозку не властиві.
У результаті - користувач швидше робить покупку, і саме в тому інтернет магазині, який ніби зрозумів його потреби.

У сфері обслуговування

— Страхові компанії, банки, туроператори, і багато інших компаній використовують data science.

Страхові і банки можуть використовувати глибокий аналіз даних для оцінки ризиків при видачі кредиту або страхування життя. Туроператори, і інші компанії в сфері розваг з метою реклами та складання персональних пропозицій.
У результаті - істотно скорочуються ризики, і заощаджуються ресурси.

В офлайн торгівлі:

— Всі картки, анкети, опитування - це великі масиви даних, які регулярно збирають безліч мережевих магазинів.

Але зібрати інформацію мало, а ефективно обробити її і зробити точні прогнози про потреби користувачів можуть саме data science solutions.
У результаті - покупець через месенджер стимулюється до чергового відвідування офлайн магазину.

В медіа

— Використовують data science для оцінки і прогнозування попиту.

Для прийняття рішення які фільми/передачі будуть цікаві в певний час, цільовій аудиторії конкретного каналу, або музика на радіо. У кіно прогнозується попит на майбутній фільм, щоб прийняти рішення чи окупляться зйомки.
У результаті -одержання максимальних рейтингів при менших витратах.

Статті та кейси по темі

— дійзнайтеся більше про Data Science

Штучний інтелект, машинне навчання та нейронні мережі – у чому різниця і для чого їх використовують

Штучний інтелект, машинне навчання та нейронні мережі – у чому різниця і для чого їх використовують

У цій статті ми раз і назавжди розберемося як не змішувати в одну купу машинне навчання, штучний інтелект і нейромережі. Розбираємо що до чого на картинках і простих прикладах.

Як збільшити продажі на 25%, використовуючи дані про покупців. Metro Cash & Carry ділиться досвідом

Як збільшити продажі на 25%, використовуючи дані про покупців. Metro Cash & Carry ділиться досвідом

Хочете дізнатися, як уміле використання даних може принести успіх підприємству? Читайте історію про те, як офлайн магазину вдалося створити повністю автоматизовану CRM систему

Інноваційний маркетинг: як системи розпізнавання покращують результати маркетингу і реклами

Інноваційний маркетинг: як системи розпізнавання покращують результати маркетингу і реклами

Визначити цільову аудиторію, провести аналіз магазину, підібрати правильне розташування товару в магазині і оцінити ефективність банерної реклами можна за допомогою системи розпізнавання образів.

Цікавить розробка data science? Є ідея, але не знаєте як її реалізувати?

Розкажіть нам, який проект ви хотіли б створювати або розвивати. Почувайтеся вільно - ми раді проконсультувати з будь-якого професійного питання і зробимо це абсолютно безкоштовно, просто зателефонуйте нам або заповніть форму.