Big Data

Big Data или большие данные означает управление и анализ каких-либо очень больших объемов информации. Под этим термином часто подразумевается информация, которую невозможно обработать какими-либо классическими методами из-за ее слишком большого объема.

Современные цифровые технологии проникли буквально в каждую сферу жизнедеятельности человека. Объемы файловых хранилищ постоянно растут — нужно обеспечивать соответствующие условия для хранения и обработки больших объемов информации, разрабатывать новые решения для наращивания объема.

ИТ-эксперты полагают, что современное расширение Big Data — это объективная реальность. Ведь каждую секунду генерируются гигантские объемы данных (соцсети, новостные порталы, файлообменники и др.). Все эти ресурсы — лишь малая часть от общего числа поставщиков информации.

Технология больших данных

Технология Big Data представляет собой методику обработки больших объемов информации, которая базируется на 3 составляющих:

1. для удобства Big Data переводится в гигабайты, терабайты и зеттабайты.
2. разрозненный контент структурируется (видео, фото, тексты и т. д.).
3. проводится анализ и создаются аналитические отчеты.

Использование технологии подразумевает работу с разрозненной информацией, которая постоянно обновляется и находится в разных источниках. Цель метода — обеспечить максимально эффективную работу, внедрить новые решения и обеспечить рост конкурентоспособности.

Big Data и маркетинг

Данные — основа успешного прогнозирования и разработки маркетинговой стратегии. Анализ Big Data активно применяется для решения определенных маркетинговых задач. Отчасти для определения активности клиентов, целевой аудитории продукта, спроса на конкретное рыночное предложение и т. д.

Big Data — один из самых точных маркетинговых инструментов для определения будущего, которое ждет бизнес. С помощью анализа Big Data можно показывать рекламные объявления исключительно тем пользователям, которые уже интересуются конкретным продуктом.

Используя Big Data в маркетинге, можно добиться следующего:

• научиться лучше и глубже понимать целевую аудиторию;
• эффективнее привлекать потребителей из интернета;
• точно оценивать уровень удовлетворенности потребителей;
• выявлять и внедрять новые методы увеличения доверия клиентов;
• реализовывать проекты, которые реально пользуются спросом;
• анализировать соответствие продукта ожиданиям потребителей.

Рассмотрим в качестве примера площадку Google.trends. С помощью этого сервиса маркетолог может максимально точно определить сезонный спрос на определенный товар или услугу, а также получить данные о колебаниях кликов и их геоданные. После получения этой информации достаточно будет сопоставить ее с продвигаемым сайтом, а после — разработать эффективную стратегию распределения бюджета на рекламу для каждого региона и месяца.