7 бизнес-кейсов для Больших Данных

Статистика утверждает:

Организации могут получить 241% возврат инвестиций от использования Больших Данных (Nucleus Research. The Big Return from Big Data)

4 Октября в Москве состоялся первый в России Саммит Исследователей Данных, где представители российского бизнеса данных поделились тем, как они извлекают пользу из Больших Данных, а так же узнали о зарубежном опыте в этой сфере.

Спешу поделиться с Вами своими заметками об успешных примерах применения этой технологии  в бизнесе.

Кейс №1. Большие Данные спасают жизни

Компания CareCore National, здравоохранение США.

Шокирующий факт: в США ежегодно более 100.000 человек умирает от двух миллионов больничных инфекций. Интересно, какая у нас статистика?

Спросите «при чем тут большие данные»? Да при том, что страховые компании США выплачивают на лечение больничных инфекций 45 млрд долларов ежегодно.

И это нелогично. Потому что больницы должны сами заботиться о том, чтобы их пациенты не заражались в больнице новыми болезнями, и не заражали друг друга. А получается, что больницам не важно, где заражаются пациенты, так как они получают деньги в любом случае.

Для того чтобы эту ситуацию исправить, была внедрена система мониторинга и изучения данных о пациентах больниц, которая умеет интеллектуально определять причины появления заболеваний, учитывая инкубационный период болезни, аналогичные заболевания в той же больнице у других пациентов, и т.д. Позволяя, таким образом, с большой вероятностью определить происхождение заболевания – имело ли место заражение в больнице, или нет.

В итоге – страховые компании смогли снизить свои расходы на выплаты, а больницы стали нести большую материальную ответственность перед пациентами, которые у них проходят лечение.

В сухом остатке – спасенные человеческие жизни.

 

Кейс №2. Большие Данные повышают прибыльность розничных сетей

Американский ритейлер «Best Buy».

У BestBuy были серьезные проблемы с продажей потребительской электроники,  из-за конкуренции с интернет-магазинами.  Компания начала нести чувствительные потери.  Была создана рабочая группа, включавшая исследователей данных, которые вместе с представителями бизнес-подразделений заказчика искали пути выхода из кризиса.

Решение проблемы было найдено благодаря внедрению системы онлайн мониторинга складских запасов, автоматизированной разработки промо-акций, и сотрудничества с компаниями, наподобие нашего price.ru.

Естественно, внедренное решение не только решало текущие проблемы, но и обладало необходимыми качествами масштабируемости, чтобы продолжать обеспечивать конкурентное преимущество на высоко конкурентном рынке электронной розницы.

В результате, количество запросов на электронные товары выросло до 250 млн/запросов в месяц, а продажи пошли наверх. 

 Кейс №3. Большие Данные повышают качество производства EMC

Конечно же ЕMC тоже получает выгоду от Больших Данных. Например, внедрение новой системы аналитики журналов событий на производственных линиях, позволило вывести качество продуктов EMC на новый уровень.

Делается это вот как:

Происходит сбой в какой-то  системе EMC. Информация об этом через сервисную заявку становится доступна на заводе ее собравшем. Для поиска возможной причины берется вся информация из журналов,  когда происходила сборка. Все это в определенном виде загружается в базу, и анализируется.

В самой аналитике производственных журналов нет ничего принципиально нового, только раньше для этого использовалось решение на базе традиционной СУБД.  И это вызывало ряд проблем: медленная загрузка, анализ очень ограниченного набора данных, большое время анализа.

С внедрением СУБД Greenplum, спроектированной для аналитики Больших Данных, загрузка происходит почти мгновенно,  анализируется весь набор данных и происходит это почти в онлайн.

В итоге, скорость выявления причин сбоев возросла и появилась возможность введения нового сервиса – кросс-платформенная аналитика. 

Кейс №4:  Home Credit Bank Россия увеличил свою доходность в 5 раз

Home Credit Bank. Алексей Евтушенко, ИТ директор.

«В интернете самое большое количество данных. Тот, кто умеет из них получать пользу — зарабатывает космические деньги»

«Большие данные – очередная веха на пути эволюции и созревания бизнеса компании»

«У ИТ всегда не хватает времени на обработку данных. Чем больше бизнес потребляет данные, тем больше ему это нравится. Когда делали обработку по выходным, стало надо делать обработку раз в сутки, когда начали делать обработку данных ночью, стало надо делать обработку в онлайне, и наконец когда стали делать аналитику в онлайне, возникла проблема сходимости и повышения качества генерируемых отчетов»

«Ни одна организация не может существовать сегодня, не работая с большими данными»

В итоге, постоянно повышая качество работы с Большими Данными Home Credit Bank увеличил свою доходность в 5 раз.

Кейс №5  ГК Связной приобрела за один год 1 млн клиентов и вышла на новый рынок

Анна Андреева (Банк Связной, Главный Аналитик)

«Когда компания развивается и растет — приток клиентов тоже увеличивается и главное быстро перерабатывать транзакции, считать деньги, отгружать товары, вести  складской учет.

Но вот, когда вдруг клиенты приходить перестают — компания оказывается в позиции, когда бизнес не растет, конкуренты обгоняют, и есть море данных, которые непонятно как обработать»

«И вот у кучи подразделений компании есть свои отчеты и все они разные. Бизнес требует эффективных решений, для своего роста, все подразделения  отчитываются о своих успехах, но необходимого роста нет, и отчеты не бьются по цифрам, и очень непонятно как принимаемые меры влияют на положение дел. И что дальше делать тоже непонятно.

Вызвано это тем, что информация хранится таким образом, что ее консистентно обработать невозможно».

В итоге, возникает неизбежная необходимость построения единой версии правды, к которой можно применять методы скоростной обработки и анализа данных. Для того чтобы это делать – необходимы новые подходы к хранению и обработке информации.

«В Связном, проанализировав данные по своей системе лояльности, и клиентскому поведению,  мы вывели на рынок карточку лояльности с возможностью денежных переводов. А потом вообще открыли свой банк, за один год приобретя 1 млн клиентов»

«Раньше Связной вообще не занимался банковским бизнесом, а при помощи Больших Данных мы открыли для себя новые возможности развития, и вышли совсем на новый рынок!»

Кейс №6 Инвитро планирует увеличить свою долю рынка в 4 раза за 5 лет.

Павел Литвинов.  Лаборатории Инвитро, ИТ Директор.

«Компания поняла свой настоящий потенциал, и потенциал Больших Данных начав работать с физлицами»

Павел рассказал о том, планах роста числа пациентов до 40 млн в 2017 году, и о том, как компания собирается их выполнить.

При помощи Аналитики Больших Данных лаборатории Инвитро смогут принять на вооружение проактивный подход работы с людьми. Происходит переход с уровня «анализ по запросу» на уровень домохозяйств, с активным продвижением на рынок новых продуктов, ведением единой базы данных анализов пациентов, хранением и анализом их историй,  возможностью определения групп риска, и учета множества новых факторов связанных с различными заболеваниями.

Согласитесь, знать динамику своих анализов на протяжении нескольких лет – было бы очень полезно для очень многих. А кто у нас сейчас на рынке предлагает такую услугу? Да по сути никто.  Если мы и сохраняем бумажки с результатами, то уж точно их не можем анализировать, или смотреть динамику. А Инвитро собирается это сделать первыми на российском рынке.

Давайте пожелаем Инвитро успеха в этом достойном деле!

 

Кейс №7 Борьба с пробками и рост конкурентного преимущества Мегафона

Денис Ирз (Мегафон, Директор департамента новых технологий и проектов Столичного филиала, МегаФон)

Денис Ирз  поделился опытом ГК Мегафон в сфере Больших Данных.  Ведь телекомы – одни из первых совершили эту поразительную эволюцию, фазовый переход от обычного хранения баланса на счетах клиентов (да, именно с этого все начиналось), до подробной истории разнообразных активностей, их анализу, и выводу на рынок новых инициатив, нацеленных на коммерческий успех.

Сейчас работа с Большими Данными в Мегафон поставлена широко.   Вот пример инновационного применения информации о загруженности GSM сетей:

Большие Данные помогают избегать пробок

Всем известны программы-навигаторы, сообщающие о пробках на дорогах, и использующие для этой цели GPS приемники в мобильных телефонах. Минусы такого метода заключаются в том, что его точность зависит от количества машин с включенными приемниками. Даже в Москве это иногда дает либо серьезную погрешность, либо информации о пробках в каком-то месте (улице) просто нет. Значительно большей точности можно добиться используя данные GSM сетей, ведь мобильные телефоны есть в каждой машине, и они постоянно сообщают о себе ближайшей станции.

Хотя Денис об этом явно и не говорил, ни для кого не секрет, положение мобильного телефона можно определить довольно точно.

В общем, не раскрывая детали know-how, Денис показал, что приложение по навигации от Мегафон дает существенно улучшает точность GPS навигации в определении пробок на дорогах и поиске маршрутов объезда.

И вот, в Мегафоне разработали такое приложение, и дают им пользоваться бесплатно.

Казалось бы, в чем коммерческий смысл этого проекта? Все просто — чтобы привлечь новых абонентов, которые естественно будут пользоваться не только бесплатными, но и платными услугами.

В заключение Денис сказал очень настолько правильную вещь, что хочется сделать ее сухим остатком саммита:

«Вероятно, самое большое богатство компании – это ее данные, которые она собрала о своих клиентах и окружающем мире. А самый большой секрет в том, как она эти данные использует» (С) Денис Ирз

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход / Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход / Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход / Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход / Изменить )

Connecting to %s