Деньги на данных: три препятствия для монетизации big data в России
Как превратить данные в деньги
Большие данные (big data) — данные, которые собираются в больших объемах, в разных форматах и на больших скоростях (обычно для определения больших данных используются классические три V — Volume (объем), Variety (разнообразие), Velocity (скорость)). Эти три V открывают возможности для монетизации больших данных.
Раньше данные применялись только для описательной аналитики (например, для фиксации выполнения ключевых показателей эффективности — KPI, составления корпоративной отчетности) и повышения операционной эффективности. Эти области монетизации данных продолжают развиваться. Согласно данным нашего опроса, 25% представителей крупного и среднего бизнеса активно используют данные для принятия управленческих решений, а 23% — для повышения операционной эффективности. Однако с появлением big data появились и такие методы применения данных, как:
- поиск инсайтов (полезные для бизнеса закономерности в данных),
- тестирование бизнес-гипотез,
- масштабная визуализацию данных,
- предиктивная аналитика — методы анализа, с помощью которых можно предсказать поведение объекта.
Предиктивную аналитику, в частности, используют для:
- прогнозирования продаж,
- обнаружения мошенничества (например, предиктивные алгоритмы сами определяют, какие из страховых или кредитных заявок мошеннические),
- маркетингового и клиентского анализов,
- создания рекомендательных сервисов,
- предсказания поломок и сбоев в работе оборудования.
Чаще всего большие данные используются для создания персональных предложений.
Все перечисленные способы использования относятся к так называемой внутренней монетизации данных (повышение эффективности ведения бизнеса внутри компании). Однако существует и внешнее направление монетизации. Теперь организации могут продавать свои данные и результаты их аналитики. Три процента опрошенных нами респондентов утверждают, что их компании используют этот способ монетизации.
Как и в любой другой сфере, в монетизации больших данных есть и достижения, и проблемы.