Як наука про роботу із даними змінює світ
У процесі життєдіяльності людство постійно генерує велику кількість інформації. Кількість якої почало збільшуватися експоненціально в останні десятиліття. Відповідно, почали з’являтися нові напрямки в науці (Data Science), які вивчають методи аналізу великих об’ємів даних та способи отримання з них цінної інформації, яку можна було б використати на практиці.
Такі нові знання вже зараз знайшли собі практичні застосування у науці та бізнесі. Так, наприклад, data-driven маркетингова агенція https://maddata.agency/uk, використовуючи технології для роботи з великими даними (Big Data) створює інноваційні рішення в маркетингу та рекламі. Методи роботи з Big Data дозволяють аналізувати та прогнозувати поведінку клієнтів будь-якого бізнесу, що неодмінно призводить до збільшення прибутків компаній.
Використання великих даних у маркетингу
Спосіб керування, що заснований на аналізі даних зветься Data Driven. У маркетингу та менеджменту, щоб його застосувати необхідно вирішити кілька основних задач:
- Дані потрібно зібрати, якимось чином зберегти, провести їх аналіз, відповідним чином проаналізувати, і на останок, представити у зрозумілому вигляді. Для цього знадобляться інвестиції.
- Як було зазначено в попередньому пункті, дані потрібно проаналізувати і візуалізувати. Тут знадобляться фахівці з спеціальними знаннями та досвідом.
- Отримані дані мають бути якомога точними. Якщо не буде довіри до первинної інформації, то це суттєво ускладнить їх аналіз та інтерпретацію.
- Прийняття важливих рішень має ґрунтуватись на виконанні попередніх пунктів.
У результаті бізнес отримує стратегію для свого розвитку: аналіз великих масивів даних дозволяє провести маркетингові заходи, рекламні кампанії та просування продукту чи бренда максимально ефективно.
Способи аналізу великих даних
До основних методів обробки масивів інформації відносять:
- глибинний аналіз на основі математичних алгоритмів;
- краудсорсинг — технології отримання та обробки терабайтів інформації з різних джерел;
- ітеративне почергове порівнювання кількох елементів, наближуючись до точного результату;
- машинне навчання — використання нейронних мереж для обробки великих обсягів несистематизованих даних;
- аналіз соціальних мереж — виявлення взаємовідносин між користувачами, групами та спільнотами, створення цільвих аудиторій за вподобаннями, віку, геолокації, тощо.