SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  19
BIG DATA
БИЗНЕС
CRM
Науменко Александр
Генеральный директор
Progressive Media
2014
10 трлн. гигабайт
ежегодный объем данных, обрабатываемый в 2012 году
Facebook
хранит и обрабатывает свыше
50 Тб
90% всей информации сгенерировано за последние 2 года
Рост объемов данных в мире
Twitter
генерирует в сутки
8 Тб
— SINTEF
— Калифорнийский университет
40 трлн.
гигабайт
информации накопится
в мире к 2020 году
5200 Gb данных каждому
Рост объемов данных в мире
ТРИ V
1. Volume (Объем)
2. Velocity (Скорость)
3. Variety (Разнородность)
огромные массивы неструктурированной
информации из самых разных
источников
Что такое BIG DATA?
2. Машинные данные
Источники Big Data
Можно разделить на текущие и исторические, получаемые из открытых и закрытых
источников, структурированные и неструктурированные.
1. Социальные сети
3. Данные о
транзакциях
Анализ и обработка Big Data
• Data Mining;
• краудсорсинг;
• смешение и интеграция;
• машинное обучение;
• искусственные нейронные
сети;
• распознавание образов;
Базовый принцип обработки SN-архитектура (Shared Nothing
Architecture), обеспечивающый массивно-параллельную обработку,
масштабируемую без деградации на сотни и тысячи узлов обработки.
Технологии: NoSQL, MapReduce, Hadoop, R
• прогнозная аналитика;
• имитационное
моделирование;
• пространственный анализ;
• статистический анализ;
• визуализация аналитических
данных.
Новое качество управления
бизнесом
Возможность узнать практически все о
своем клиенте и его поведении.
• увеличить дополнительные и перекрестные продажи в общем объеме
продаж на 2—3%,
• на 10—20% сократить отток клиентской базы,
• на 30—50% уменьшить затраты времени на подготовку финансовой
отчетности,
• на 70—90% — затраты времени на ее анализ.
Это очень круто!
Реальный пример
Пилотный проект IBM для крупного российского банка.
Система провела анализ сообщений в социальных сетях и сайтах. Отсеяла
неподходящих для данного маркетингового предложения пользователей и
определили потенциальную аудиторию маркетинговых рассылок.
Затем проанализировали посты этих пользователей, ориентируясь на ключевые
слова, например, «коплю на учебу», «хочу купить квартиру», «выбираю
новую машину».
На основании это информации у банк провел точечные маркетинговые кампании,
предлагая определенные банковские продукты.
Использование Big Data в
интернет-проектах
Использование Big Data в
интернет-проектах
Реальный пример Sports.ru и
Tribuna.com
по материалам статьи на habrahabr.ru
750 000 уникальных посетителей,
5 000 000 заходов в сутки.
700новостей
500текстов
30 000 комментариев
120 000 оценок
2 000 статусов
Каждый день →
через 100 000 тегов по 160 мобильным приложениям и 1200 группам в соц.сетях
Реальный пример Sports.ru и
Tribuna.com
Реальный пример Sports.ru и
Tribuna.com
Рекомендации для пользователей
Реальный пример Sports.ru и
Tribuna.com
Мониторинг бизнес-метрик
Реальный пример Sports.ru и
Tribuna.com
Дистрибуция и производство контента
Реальный пример Sports.ru и
Tribuna.com
Персонализированные приглашения
Реальный пример Sports.ru и
Tribuna.com
Почтовые рассылки
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

Contenu connexe

Tendances

1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат
1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат
1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат
antishmanti
 
графовый грааль для фрии (2014)
графовый грааль   для фрии (2014)графовый грааль   для фрии (2014)
графовый грааль для фрии (2014)
Vic N
 

Tendances (20)

Big data must ife
Big data must ifeBig data must ife
Big data must ife
 
OSPconf. Big Data Forum 2015
OSPconf. Big Data Forum 2015OSPconf. Big Data Forum 2015
OSPconf. Big Data Forum 2015
 
Применение Big Data в маркетинге
Применение Big Data в маркетингеПрименение Big Data в маркетинге
Применение Big Data в маркетинге
 
1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат
1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат
1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат
 
BigData в онлайн-маркетинге для малого и среднего бизнеса
BigData в онлайн-маркетинге для малого и среднего бизнесаBigData в онлайн-маркетинге для малого и среднего бизнеса
BigData в онлайн-маркетинге для малого и среднего бизнеса
 
Особенности разработки для подключенных устройств
Особенности разработки для подключенных устройствОсобенности разработки для подключенных устройств
Особенности разработки для подключенных устройств
 
Презентация Big data
Презентация Big dataПрезентация Big data
Презентация Big data
 
Большие Данные
Большие ДанныеБольшие Данные
Большие Данные
 
Мобильная разработка и IoT, machine learning, VR. Специфика проектов с точки ...
Мобильная разработка и IoT, machine learning, VR. Специфика проектов с точки ...Мобильная разработка и IoT, machine learning, VR. Специфика проектов с точки ...
Мобильная разработка и IoT, machine learning, VR. Специфика проектов с точки ...
 
Что такое Big Data ?
Что такое Big Data ?Что такое Big Data ?
Что такое Big Data ?
 
графовый грааль для фрии (2014)
графовый грааль   для фрии (2014)графовый грааль   для фрии (2014)
графовый грааль для фрии (2014)
 
Графовый Грааль - для ФРИИ (2014)
Графовый Грааль - для ФРИИ (2014)Графовый Грааль - для ФРИИ (2014)
Графовый Грааль - для ФРИИ (2014)
 
тенденции развития смарт грид 2013
тенденции развития смарт грид 2013тенденции развития смарт грид 2013
тенденции развития смарт грид 2013
 
TAdviser - BI-Big Data - Макаров
TAdviser - BI-Big Data - МакаровTAdviser - BI-Big Data - Макаров
TAdviser - BI-Big Data - Макаров
 
Big data как конкурентное преимущество в условиях кризиса
Big data как конкурентное преимущество в условиях кризисаBig data как конкурентное преимущество в условиях кризиса
Big data как конкурентное преимущество в условиях кризиса
 
Кластер ИТ Сколково - итоги первого полугодия 2015
Кластер ИТ Сколково - итоги первого полугодия 2015Кластер ИТ Сколково - итоги первого полугодия 2015
Кластер ИТ Сколково - итоги первого полугодия 2015
 
презентация Fintech v2.0 мартин пилецки
презентация  Fintech v2.0 мартин пилецкипрезентация  Fintech v2.0 мартин пилецки
презентация Fintech v2.0 мартин пилецки
 
Skolkovo grant funding 2015-1h2016
Skolkovo grant funding 2015-1h2016Skolkovo grant funding 2015-1h2016
Skolkovo grant funding 2015-1h2016
 
200216 слайды по iot_санатов
200216 слайды по iot_санатов200216 слайды по iot_санатов
200216 слайды по iot_санатов
 
SAP on Big Data Russia
SAP on Big Data RussiaSAP on Big Data Russia
SAP on Big Data Russia
 

Similaire à Big data, бизнес, CRM

Digital & New Media Trends 2009
Digital & New Media Trends 2009Digital & New Media Trends 2009
Digital & New Media Trends 2009
Jul Evdokimchik
 
новые инструменты в маркетинге
новые инструменты в маркетингеновые инструменты в маркетинге
новые инструменты в маркетинге
Natalia
 
ит тренды Gartner
ит тренды Gartnerит тренды Gartner
ит тренды Gartner
Expolink
 

Similaire à Big data, бизнес, CRM (20)

аналитики про 2015 год наталья бердыева для апкита
аналитики про 2015 год   наталья бердыева для апкитааналитики про 2015 год   наталья бердыева для апкита
аналитики про 2015 год наталья бердыева для апкита
 
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?
 
Digital & New Media Trends 2009
Digital & New Media Trends 2009Digital & New Media Trends 2009
Digital & New Media Trends 2009
 
Тренды сегодня: Big Data
Тренды сегодня: Big DataТренды сегодня: Big Data
Тренды сегодня: Big Data
 
Draft m2 new version_v07
Draft m2 new version_v07Draft m2 new version_v07
Draft m2 new version_v07
 
Презентация Андрея Чернышова и Марии Донских, Dentsu Aegis Network, на Izmeni...
Презентация Андрея Чернышова и Марии Донских, Dentsu Aegis Network, на Izmeni...Презентация Андрея Чернышова и Марии Донских, Dentsu Aegis Network, на Izmeni...
Презентация Андрея Чернышова и Марии Донских, Dentsu Aegis Network, на Izmeni...
 
Диджитал тренды для новых денег
Диджитал тренды для новых денегДиджитал тренды для новых денег
Диджитал тренды для новых денег
 
Андрей Чернышов, People & Screens — «Digital-тренды для новых денег»
Андрей Чернышов, People & Screens — «Digital-тренды для новых денег»Андрей Чернышов, People & Screens — «Digital-тренды для новых денег»
Андрей Чернышов, People & Screens — «Digital-тренды для новых денег»
 
Черный Василий
Черный ВасилийЧерный Василий
Черный Василий
 
Cnews Forum 2016. Цифровые Двойники - Как повысить продажи не выходя из офиса.
Cnews Forum 2016. Цифровые Двойники - Как повысить продажи не выходя из офиса. Cnews Forum 2016. Цифровые Двойники - Как повысить продажи не выходя из офиса.
Cnews Forum 2016. Цифровые Двойники - Как повысить продажи не выходя из офиса.
 
Cвятослав Штумпф, Петер-Сервис: Грамотное использование Big Data
Cвятослав Штумпф, Петер-Сервис: Грамотное использование Big DataCвятослав Штумпф, Петер-Сервис: Грамотное использование Big Data
Cвятослав Штумпф, Петер-Сервис: Грамотное использование Big Data
 
Draft m2 new version_v10
Draft m2 new version_v10Draft m2 new version_v10
Draft m2 new version_v10
 
новые инструменты в маркетинге
новые инструменты в маркетингеновые инструменты в маркетинге
новые инструменты в маркетинге
 
11 saginov
11 saginov11 saginov
11 saginov
 
Лучшие финансовые мобильные и интернет сервисы.
Лучшие финансовые мобильные и интернет сервисы.Лучшие финансовые мобильные и интернет сервисы.
Лучшие финансовые мобильные и интернет сервисы.
 
Александр Шестаков и Дмитрий Буров, Sape и Likeberi: "Bigdata"
Александр Шестаков и Дмитрий Буров, Sape и Likeberi: "Bigdata"Александр Шестаков и Дмитрий Буров, Sape и Likeberi: "Bigdata"
Александр Шестаков и Дмитрий Буров, Sape и Likeberi: "Bigdata"
 
Конкурентная разведка в Интернете _ Инна Юрик _ Школа бизнес-исследований_ bu...
Конкурентная разведка в Интернете _ Инна Юрик _ Школа бизнес-исследований_ bu...Конкурентная разведка в Интернете _ Инна Юрик _ Школа бизнес-исследований_ bu...
Конкурентная разведка в Интернете _ Инна Юрик _ Школа бизнес-исследований_ bu...
 
пр Прогнозы и перспективы развития ИТ и ИБ 2013 02-10
пр Прогнозы и перспективы развития ИТ и ИБ 2013 02-10пр Прогнозы и перспективы развития ИТ и ИБ 2013 02-10
пр Прогнозы и перспективы развития ИТ и ИБ 2013 02-10
 
Konstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
Konstantin Obukhov - Customer Experience TechnologiesKonstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
Konstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
 
ит тренды Gartner
ит тренды Gartnerит тренды Gartner
ит тренды Gartner
 

Big data, бизнес, CRM

  • 2. 10 трлн. гигабайт ежегодный объем данных, обрабатываемый в 2012 году Facebook хранит и обрабатывает свыше 50 Тб 90% всей информации сгенерировано за последние 2 года Рост объемов данных в мире Twitter генерирует в сутки 8 Тб — SINTEF — Калифорнийский университет
  • 3. 40 трлн. гигабайт информации накопится в мире к 2020 году 5200 Gb данных каждому Рост объемов данных в мире
  • 4. ТРИ V 1. Volume (Объем) 2. Velocity (Скорость) 3. Variety (Разнородность) огромные массивы неструктурированной информации из самых разных источников Что такое BIG DATA?
  • 5. 2. Машинные данные Источники Big Data Можно разделить на текущие и исторические, получаемые из открытых и закрытых источников, структурированные и неструктурированные. 1. Социальные сети 3. Данные о транзакциях
  • 6. Анализ и обработка Big Data • Data Mining; • краудсорсинг; • смешение и интеграция; • машинное обучение; • искусственные нейронные сети; • распознавание образов; Базовый принцип обработки SN-архитектура (Shared Nothing Architecture), обеспечивающый массивно-параллельную обработку, масштабируемую без деградации на сотни и тысячи узлов обработки. Технологии: NoSQL, MapReduce, Hadoop, R • прогнозная аналитика; • имитационное моделирование; • пространственный анализ; • статистический анализ; • визуализация аналитических данных.
  • 7. Новое качество управления бизнесом Возможность узнать практически все о своем клиенте и его поведении. • увеличить дополнительные и перекрестные продажи в общем объеме продаж на 2—3%, • на 10—20% сократить отток клиентской базы, • на 30—50% уменьшить затраты времени на подготовку финансовой отчетности, • на 70—90% — затраты времени на ее анализ.
  • 9. Реальный пример Пилотный проект IBM для крупного российского банка. Система провела анализ сообщений в социальных сетях и сайтах. Отсеяла неподходящих для данного маркетингового предложения пользователей и определили потенциальную аудиторию маркетинговых рассылок. Затем проанализировали посты этих пользователей, ориентируясь на ключевые слова, например, «коплю на учебу», «хочу купить квартиру», «выбираю новую машину». На основании это информации у банк провел точечные маркетинговые кампании, предлагая определенные банковские продукты.
  • 10. Использование Big Data в интернет-проектах
  • 11. Использование Big Data в интернет-проектах
  • 12. Реальный пример Sports.ru и Tribuna.com по материалам статьи на habrahabr.ru 750 000 уникальных посетителей, 5 000 000 заходов в сутки. 700новостей 500текстов 30 000 комментариев 120 000 оценок 2 000 статусов Каждый день → через 100 000 тегов по 160 мобильным приложениям и 1200 группам в соц.сетях
  • 14. Реальный пример Sports.ru и Tribuna.com Рекомендации для пользователей
  • 15. Реальный пример Sports.ru и Tribuna.com Мониторинг бизнес-метрик
  • 16. Реальный пример Sports.ru и Tribuna.com Дистрибуция и производство контента
  • 17. Реальный пример Sports.ru и Tribuna.com Персонализированные приглашения
  • 18. Реальный пример Sports.ru и Tribuna.com Почтовые рассылки