Внимание! Сайт не гарантирует того, что представленный текст разрешён по возрасту. Не рекомендуется пользоваться сайтом, если вам меньше 18 лет.
" ... «Проблема в том, что все просто стараются выйти на рынок. Они не думают о потребителях и о том, как они развивают свой продукт <...> А мы разрабатывали проект не спеша», — отметил Болт, общаясь с Bloomberg. ... "
" ... Здесь логично перейти к стратегическим перспективам развития мобильных операторов — разработке собственных алгоритмов Big Data. Вложения именно в эту работу позволят получить большое преимущество в эру разветвленного спутникового интернета. Ведь все данные о потребителях контента у большой четверки уже будут — пол, возраст, интересы, покупки, доходы (помним про банки), потребность в связи, наличие подключенных к сети гаджетов (нам же обещают, что холодильник сможет заказывать сам доставку молока из магазина — по крайней мере компания Samsung презентовала такой еще в 2016 году). Умение качественно обрабатывать эти данные — главное, ведь потом это успешно можно монетизировать. ... "
" ... Огромные массивы информации, собранной из самых разных источников, потенциально представляющие ценность. Это могут быть данные из финансово-учетных и всех прочих информационных систем компании, сведения о потребителях из открытых профилей в социальных сетях, информация из публичных источников о рынке, клиентах, конкурентах. Все каналы получения информации, которые можно только представить, могут быть задействованы для сбора больших данных, включая сигналы с оборудования, компьютеров, мобильных устройств и аппаратных датчиков. Все эти террабайты и зеттабайты нужно собирать, хранить и анализировать. Те компании, которые умеют это делать лучше других, получают множество преимуществ, потому что из нагромождения разрозненных данных можно извлекать ценные сведения. Например, об особенностях клиентского поведения определенных групп потребителей или эффективных путях расходования ресурсов. В Wallmart однажды, благодаря анализу больших данных, смогли узнать, почему один из товаров многие покупатели возвращали обратно. Оказалось, что была выставлена ошибочная цена на него, и люди выясняли это уже после покупки. Итальянская ж/д компания Trenitalia использует эти методы для прогноза работы оборудования в своих составах, что позволяет ей производить ремонт еще до реальной поломки. ... "
" ... Рост безналичных платежей в целом отвечает интересам государства: снижаются расходы на поддержание оборота бумажных денег, государству легче контролировать их движение, затрудняется незаконное обналичивание средств. Кроме того, при оплате картами собирается огромное количество данных о потребителях. Интересный факт: Россия является мировым лидером по внедрению карточной оплаты на транспорте в десятках городах, что существенно повышает эффективность общественного транспорта. ... "
" ... Сегодня данные стали новым ключевым активом любого бизнеса. А ученых, которые работают с данными — data-scientist — называют обладателями самой востребованной профессии следующего десятилетия. Все передовые компании уже научились собирать данные. Самые продвинутые умеют их и анализировать, извлекая крупицы знаний, которые дают огромные преимущества по сравнению с конкурентами. Обладатели данных о потребителях учатся их монетизировать. Зарождается новый рынок — индустрия данных, в которой создаются агрегаторы, биржи, встречаются покупатели, продавцы и регуляторы. Например, технологии машинного обучения и больших данных от SAP используются в «Башнефти» для прогноза поведения посетителей магазинов на своей сети заправок – при совершении покупок система идентифицирует клиента, анализирует его прошлые покупки и предлагает товар, который с высокой вероятностью нужен этому конкретному посетителю в это конкретное время – подсказки того, что предложить клиенту выводятся прямо на экран кассового аппарата. В «Северстали» решения SAP в области больших данных используются для прогнозного анализа качества выпускаемой продукции, позволяя повысить качество производства и удовлетворенность клиентов. ... "