Как получить максимальную отдачу от больших данных

Одна из самых распространенных ошибок, которую я видел в организациях, пытающихся внедрить большие данные в свои аналитические процессы, состоит в подходе к большим данным как совершенно отдельной и самостоятельной проблеме. Многие компании даже создают специальные подразделения, занимающиеся только большими данными{19}. А некоторые доходят вплоть до того, что открывают в Кремниевой долине офисы, призванные заниматься реализацией проектов в области больших данных. Однако такой подход может встретиться с трудностями, поскольку большие данные всего лишь один из аспектов общей корпоративной стратегии управления данными и аналитикой. Необходима единая согласованная стратегия, охватывающая все данные, большие и малые, как это проиллюстрировано на рис. 2.5 и 2.6.

Давайте рассмотрим историческую параллель, которая наглядно показывает, почему отсутствие единой стратегии управления данными и аналитикой может привести к проблемам. Когда электронная коммерция уже достигла зрелости, многие ретейлеры все еще рассматривали ее не в качестве аспекта своих стратегий розничного бизнеса, а как совершенно новое направление деятельности. В результате многие из них создавали специальные подразделения электронной коммерции, иногда даже придавая им статус отдельных юридических лиц. Эти отдельные организации создавали собственные цепочки поставок, иерархии продуктов, политику ценообразования и т. д.

Теперь перенесемся в сегодняшний день. Те же самые ретейлеры сейчас желают, чтобы их бизнес воспринимали как единое целое, включая традиционные стационарные магазины и электронную коммерцию. Более того, они хотят обеспечить потребителям плавное переключение между различными каналами торговли. Однако, для того чтобы объединить в некоторых случаях совершенно несовместимые системы, ретейлерам требуются миллионы долларов инвестиций и годы работы.

Разработайте общую стратегию в области данных и аналитики

Вы должны рассматривать большие данные как один из аспектов общей стратегии управления данными и аналитикой. В противном случае вы столкнетесь с теми же проблемами, с которыми сегодня сталкиваются ретейлеры, изначально не включившие электронную коммерцию в свои стратегии розничной торговли.

10–15 лет тому назад ретейлеры справедливо признали, что электронная коммерция имеет свою специфику. Но им также нужно было бы признать, что ее следовало вписать в их общую стратегию розничной торговли. Если бы они развивали электронную коммерцию в интеграции с основным бизнесом, то это немного растянуло бы процесс поначалу, зато в долгосрочной перспективе сэкономило бы много денег и времени.

Убедитесь, что ваша организация не совершает ту же ошибку в отношении больших данных. Потратьте время на то, чтобы продумать, как большие данные могут быть интегрированы в вашу общую стратегию управления данными и аналитикой. Это важный момент, поскольку ни один источник данных сам по себе не способен обеспечить оптимальные результаты. Сочетание различных источников данных – единственный способ извлечь из них максимальную ценность. Например, для того чтобы составить представление о потребителе, нужно совместить данные о продажах и поисковых запросах в веб-браузере, демографические данные и другие.

Если же организация внедрит отдельные системы и процессы для больших данных, не подумав о необходимости интеграции, ей будет гораздо труднее добиться в итоге искомой оптимизации. Компании должны стремиться создать единое аналитическое окружение, которое позволяет его пользователям осуществлять любой тип анализа с использованием любого типа и объема данных в любой момент времени. Далее в книге мы подробнее рассмотрим, как создать такое окружение. Читателям, желающим больше узнать о том, как получить максимальную отдачу от использования больших данных в маркетинге, я рекомендую прочитать книгу моей коллеги Лайзы Артур «Маркетинг на основе больших данных: как эффективнее привлечь потребителей и извлечь ценности» (Big Data Marketing: Engage Your Customers More Effectively and Drive Value){20}.