Big Data: особенности обработки и использования больших данных в маркетинге

Big Data — это массивы структурированной или неструктурированной информации, хранящейся на цифровых носителях и помогающей принимать обоснованные управленческие решения и создавать прогнозные модели. К такой информации относятся фото и видеофайлы пользователей, данные о транзакциях и платежах, покупках, перемещениях и так далее.

Впервые о больших данных начали говорить в середине нулевых, когда возникла необходимость в понимании этого явления. Так, в 2008 год журнал Nature писал, что Big Data — это любой массив информации, объем которого превышает 150 Гб. Другие эксперты предлагали относить к большим данным информацию от 8 Гб, хотя с учетом современных реалий — это крайне маленький объем. Сегодня специалисты заявляют, что к 2025 году Big Data увеличится до 175 зеттабайт.

Рассмотрим ключевые характеристики больших данных, помогающие определить понятие Big Data. Чаще всего используется система «три V», но в этой статье мы представим расширенный вариант с 6 требованиями:

• Объем (Volume): большие данные включают огромные объемы информации, которые генерируются в разных форматах и постоянно растут. Это могут быть данные от социальных сетей, IoT-устройств, транзакции в банках и т.д;
• Скорость (Velocity): большие данные поступают с высокой скоростью, и их обработка требует технологий реального времени или близкого к нему анализа. Например, данные от сенсоров или потокового видео;
• Разнообразие (Variety): информация поступает в разных форматах: структурированные (таблицы), полуструктурированные (XML, JSON) и неструктурированные данные (тексты, изображения, видео);
• Достоверность (Veracity): качество данных может быть неоднородным, что требует тщательной фильтрации, чтобы исключить ошибки и недостоверную информацию;
• Ценность (Value): главная цель работы с большими данными — извлечение полезной информации и создание ценности для бизнеса, анализа или исследований;
• Вариабельность (Variability): контекст данных может постоянно меняться, что усложняет их анализ. Например, настроения пользователей в социальных сетях;
• Взаимосвязанность (Visualization): данные требуют современных инструментов визуализации, чтобы облегчить понимание сложных паттернов и взаимосвязей.

Эти характеристики описывают, как Big Data меняет подход к обработке информации и внедряется в разные индустрии для создания конкурентных преимуществ.

Сегодня большие данные применяются практически во всех digital-сферах:

• Персонализированные рекомендации: платформы, такие как Netflix, YouTube и Spotify, анализируют миллионы данных о просмотренных фильмах, видео или прослушанных треках и, на основе этих данных, предлагают пользователям рекомендации, соответствующие их вкусам;
• Навигация и транспорт: карты Google и «Яндекс.Навигатор» используют Big Data для анализа пробок, построения оптимальных маршрутов и прогнозирования времени прибытия, анализируя данные GPS от миллионов устройств в реальном времени;
• Интернет-магазины: маркетплейсы Amazon, Wildberries и Ozon собирают данные о покупках, просмотрах и предпочтениях пользователей. Это помогает не только предлагать персонализированные товары, но и предугадывать потребности клиента;
• Приложения для фитнеса и здоровья: например Fitbit или MyFitnessPal, собирают данные о физической активности, питании и сне. На основе больших данных пользователи получают персонализированные рекомендации по улучшению здоровья;
• Финансовые сервисы: банки и приложения, такие как Сбербанк или Тинькофф, анализируют данные о транзакциях и привычках клиентов, что помогает предлагать подходящие финансовые продукты и предотвращать мошенничество;
• Социальные сети: например, VK анализирует лайки, комментарии и время просмотра контента, используя эти данные для формирования ленты новостей и показа рекламы, оптимально релевантной интересам пользователя;
• Смарт-дома и голосовые помощники: устройства, такие как «Яндекс.Станция» или Amazon Alexa, собирают данные о запросах пользователей, температуре в доме, и привычках. Это позволяет автоматизировать управление умным домом и давать точные рекомендации;
• Погода: сервисы, такие как Weather.com или «Гисметео», используют большие данные с тысяч метеостанций, спутников и сенсоров, выстраивая на основе полученной информации точные прогнозы;
• Образование: онлайн-платформы, такие как Duolingo или Coursera, анализируют прогресс пользователей и адаптируют программы обучения, чтобы они подходили под конкретные потребности учащегося;
• Электронная почта: сервисы вроде Gmail применяют Big Data для автоматической фильтрации спама и рекомендаций писем, которые могут быть важными.

Большие данные все чаще используются в повседневной жизни, улучшая сервисы, экономя время и делая взаимодействие человека с технологиями более удобным.

Рассмотрим принцип работы технологии Big Data на примере анализа данных из социальных сетей для выявления потребительских предпочтений.

Этап 1. Сбор данных (Data Collection): процесс начинается со сбора данных, которые могут поступать из различных источников, включая социальные сети, онлайн-торговлю, транзакции и устройства Интернета вещей (IoT). В случае анализа соцсетей это могут быть посты, комментарии, лайки, репосты и т.д. Для сбора таких данных часто используются API (Application Programming Interfaces), которые позволяют автоматизировать процесс извлечения информации в реальном времени.

Пример используемого технического инструмента: Apache Kafka — распределенная система для потоковой передачи данных, которая позволяет обрабатывать информацию в реальном времени.

Этап 2. Хранение данных (Data Storage): после того как данные собраны, их нужно хранить. В случае Big Data это не просто база данных, а масштабируемая система для хранения больших объемов информации. Стандартный подход — использование распределенных файловых систем, таких как HDFS (Hadoop Distributed File System), или облачные решения, например, Amazon S3. Они позволяют надежно хранить данные в огромных объемах и обеспечивают быстрый доступ.

Пример используемого технического инструмента: Hadoop — популярная платформа для хранения и обработки больших данных, разделяет данные на маленькие блоки и распределяет их по нескольким серверам.

Этап 3. Обработка данных (Data Processing): для обработки данных используется параллельная обработка, которая позволяет анализировать данные гораздо быстрее. Важно, что обработка происходит в реальном времени или с минимальными задержками. Применяются распределенные системы обработки, такие как Apache Hadoop или Apache Spark, которые делят задачи на маленькие части и обрабатывают их одновременно, ускоряя общий процесс.

Пример используемого технического инструмента: Apache Spark — быстрое средство обработки данных, которое работает в памяти и значительно быстрее традиционного Hadoop.

Этап 4. Анализ данных (Data Analysis): для анализа Big Data используется несколько подходов: от статистической обработки до машинного обучения. Например, если компания хочет предсказать покупательские предпочтения на основе анализа данных о поведении пользователей в интернете, она может использовать алгоритмы машинного обучения для построения моделей, прогнозирующих поведение.

Пример используемого технического инструмента: Apache Mahout — фреймворк для создания машинного обучения и аналитики больших данных. С его помощью можно строить алгоритмы для классификации, кластеризации и предсказания.

Этап 5: Визуализация и Интерпретация (Data Visualization): после того как данные проанализированы, важно представить результаты таким образом, чтобы их было легко интерпретировать. Для этого используются инструменты визуализации данных, которые показывают информацию в виде графиков, диаграмм или инфографики.

Пример используемого технического инструмента: Tableau — один из популярных инструментов визуализации, который позволяет создавать динамичные и информативные графики на основе больших данных.

Большие данные (Big Data) — это ключевой ресурс эпохи цифровизации бизнеса, который помогает маркетинговым агентствам принимать более эффективные решения. Вот основные причины их значимости:

• Глубокое понимание аудитории: Big Data помогает компаниям анализировать предпочтения, интересы и поведение клиентов, создавая детализированные портреты целевой аудитории. Это позволяет разрабатывать более эффективные рекламные кампании и персонализированные предложения;
• Персонализация маркетинга: с помощью больших данных бренды могут предлагать персонализированный контент и продукты. Например, стриминговые сервисы, такие как Netflix, используют анализ данных для рекомендаций контента, а интернет-магазины подстраивают витрины под конкретного пользователя;
• Прогнозирование трендов и потребностей: анализ больших объемов информации помогает предсказать изменения на рынке и готовиться к ним. Компании могут заранее адаптировать свою стратегию, опираясь на изменения предпочтений покупателей или сезонные тенденции;
• Оптимизация рекламных расходов: Big Data позволяет находить каналы продвижения с максимальной отдачей. Например, технологии анализа данных помогают оценивать эффективность рекламных кампаний в реальном времени и перенаправлять бюджет туда, где он принесет больше прибыли;
• Улучшение клиентского опыта: сбор и анализ данных помогают брендам улучшать взаимодействие с клиентами на всех этапах пути покупателя — от привлечения до удержания. Это снижает риск потери клиентов и повышает их лояльность;
• Оценка ROI маркетинговых кампаний: большие данные позволяют измерить точную окупаемость (ROI) маркетинговых инвестиций. Например, с помощью технологий отслеживания кликов, конверсий и поведения клиентов бренды могут точно понять, что приносит доход.

В современном маркетинге большие данные стали неотъемлемой частью стратегии, давая компаниям инструменты для адаптации к динамичному рынку и укрепления позиций.

Работа с Биг Дата в маркетинговых агентствах имеет свою специфику, которую важно учитывать.

Сбор больших данных для маркетинговых целей осуществляется из множества каналов: социальных сетей, CRM-систем, мобильных приложений, веб-аналитики, онлайн-опросов и офлайн-источников. Необходимо собирать любую информацию о клиентах, начиная от поведения пользователей на сайте до их покупательской истории.

Большие данные не собирают вручную. Для этого используют автоматизированные решения, которые выгружают информацию из источника и сохраняют в базе, где уже с ними начинает работать ИИ. Стоит учитывать, что наладить корректную и быструю передачу сведений — это непростая задача. Для ее выполнения обычно привлекают data-инженеров, работающих на аутсорсе или в штате. Они по техническому заданию от маркетологов выбирают источники больших данных и настраивают интеграции, чтобы база данных постоянно наполнялась.

Нужно отметить, что в Big Data входит различная информация:

• фото и видео;
• сообщения, отзывы, хештеги и другая текстовая информация;
• данные профилей в социальных сетях;
• истории действий пользователей;
• информация персональных профилей и т.д.

Выбор информации зависит от поставленной задачи. Например, если нужно составить персональные рекомендации, то будут учитываться последние покупки, оценка товаров, добавления в «Корзину», средняя стоимость заказа и т.д.

Хранение больших данных (Big Data) связано с огромными объемами информации, высокой скоростью обработки и разнообразием форматов, ввиду чего их физические невозможно держать на традиционных устройствах. Для этих целей используются специализированные инструменты, такие как распределенные файловые системы (например, HDFS в Apache Hadoop), облачные хранилища (Amazon S3, Google Cloud Storage) или гипермасштабируемые базы данных (Snowflake, Cassandra).

При хранении важно учитывать и скорость доступа и записи (Velocity). Поскольку данные в системах Big Data поступают в реальном времени или с высокой частотой, требуются высокопроизводительные технологии хранения и обработки, такие как NoSQL базы данных (MongoDB, Couchbase) или потоковые платформы (Apache Kafka).

Кроме того, данные могут быть структурированными (таблицы), полуструктурированными (JSON, XML) или неструктурированными (видео, изображения, текст). По этой причине хранилища должны поддерживать работу с разными форматами. Для этого можно использовать базы данных Elasticsearch или базовые хранилища данных на основе Lakehouse (Databricks, Delta Lake), позволяющие интегрировать и анализировать разнотипную информацию.

Для обеспечения масштабируемости и отказоустойчивости данные часто хранятся в распределенной инфраструктуре, где информация разбивается на блоки и хранится на разных серверах. Такая архитектура снижает риск потери данных и ускоряет их обработку. Ну а поскольку объемы Big Data огромны, важно использовать технологии сжатия (compression) для уменьшения занимаемого пространств, а также методы дедупликации для исключения повторяющихся данных.

Чтобы обеспечить удобство работы с Big Data, необходимо интегрировать хранилище с инструментами анализа и визуализации данных. Для этого подойдет платформа Apache Spark, позволяющая одновременно хранить и обрабатывать данные, а также системы BI (Power BI, Tableau), способные подключаться к хранилищам для построения отчетов.

Ну и, наконец, не стоит забывать об обеспечении надежной защиты больших данных. Для этого рекомендуется применять методы шифрования, аутентификации пользователей и контроля доступа.

Пример систем для хранения Big Data:

• HDFS (Hadoop Distributed File System): популярная распределенная файловая система;
• Amazon S3: облачное хранилище для хранения и анализа данных;
• Google BigQuery: облачная платформа для хранения и обработки аналитических данных;
• MongoDB: NoSQL база данных для работы с полу- и неструктурированными данными.

После сбора информацию необходимо обработать, т.е. очистить от «мусора» и структурировать по заданным параметрам. Это требует не только комплексного подхода и использования специфических инструментов и методов, но и знания следующих ключевых особенностей этого процесса:

• Масштабируемость: одной из главных особенностей обработки больших данных является необходимость работы с огромными объемами информации. Стандартные методы обработки не подходят, и используются распределенные вычислительные системы, такие как Hadoop или Apache Spark, которые позволяют параллельно обрабатывать данные на множестве серверов;
• Реальное время: в отличие от традиционных данных, которые можно анализировать постфактум, Big Data часто обрабатываются в реальном времени. Например, в системах мониторинга социальных сетей или в интернет-торговле, где необходимо моментально реагировать на поведение пользователей;
• Неоднородность данных: данные могут поступать в разных форматах — структурированных, полуструктурированных и неструктурированных. Это включает текст, изображения, видео, логи и другие типы информации. Чтобы эффективно их обработать, используются технологии обработки различных типов данных, такие как NoSQL базы данных;
• Качество данных: в больших данных часто встречаются ошибки или дубликаты, а также информация может быть частичной. Очистка данных и их нормализация становятся важными этапами обработки, чтобы результаты анализа были точными и полезными;
• Аналитика и машинное обучение: большие данные часто используются для выявления скрытых закономерностей и прогнозирования будущих событий. Методы машинного обучения и искусственного интеллекта применяются для классификации, кластеризации и построения предсказательных моделей;
• Безопасность и защита данных: при работе с большими данными необходимо особое внимание уделить безопасности. Для этого используются специальные алгоритмы шифрования и защиты, чтобы обезопасить данные от утечек и несанкционированного доступа;
• Инструменты и технологии: для обработки больших данных используются специализированные инструменты и платформы, такие как Hadoop, Apache Spark, и облачные решения от Amazon Web Services (AWS), Google Cloud и Microsoft Azure. Эти технологии позволяют управлять данными, производить их анализ и интегрировать с другими системами.

Обработка больших данных — это сложный и ресурсоемкий процесс, но он приносит огромные выгоды, включая улучшение принятия бизнес-решений, персонализацию обслуживания клиентов и создание инновационных продуктов.

Анализ Big Data — это не только очистка и структуризация, но и выявление закономерностей и аномалий, которые помогут маркетологу или сервису принять верное решение (например, предложить подходящую рекламу). Для аналитики больших данных часто используют 3 метода:

• Статистический анализ, т.е. подсчет данных по заданным критерием с получением результата в процентах;
• Имитационное моделирование благодаря которому, в ходе обработки Big Data, можно создать модель ситуации и проанализировать, как она изменится в результате корректировки параметров;
• Смешение и интеграция, в ходе которого аналитик объединяет и стандартизирует разнородную информацию для создания комплексной картины.

Для работы с массивами разнородных сведений и визуализации результатов необходим специалист Big Data Analyst. Он способен извлечь ценную информацию и представить ее в понятном виде.

Для сбора, хранения и анализа Big Data вам потребуются специальные инструменты. Мы собрали топ-5 решений, работающих в России.

Это система для хранения, структурирования и обработки данных любых типов. Разработчик предлагает готовое решение для работы со своими массивами информации, а также продает доступ к готовым аудиторным базам, что поможет новому бизнесу быстро запустить рекламную компанию без больших временных и денежных расходов.

Данная платформа используется для сбора и упорядочивания информации о клиентах компании из онлайн- и офлайн-источников. Благодаря такой системе вы узнаете все об интересах ЦА, отследите историю взаимодействия человека и бренда, построите карту пути клиента, а таке сможете анализировать потребительский спрос и прогнозировать покупательское поведение.

В результате вы получите персонализированный и точный портрет клиента, что позволит в будущем создавать индивидуальную рекламу и повышать эффективность инвестиций в маркетинг.

Это облачная платформа, позволяющая реализовать все процессы работы с Big Data на сторонних серверах. Вы можете хранить и проводить анализ данных, используя собственные и готовые решения, включая уникальные разработки Яндекса.

Облачный сервис, обрабатывающий информацию о покупателях интернет-магазинов, размещенных в 1С-Битрикс. Он анализирует большие данные и создает релевантные предложения в реальном времени. Особенность данного инструмента — простая интеграция. Вам потребуется только подключить и настроить модуль, а не создавать сложные ИТ-решения с нуля.

Разработчики создали облачную экосистему Cloud Big Data, состоящую из комплекса сервисов для хранения и обработки данных. Разработчики VK помогут адаптировать платформу под задачи digital-агентства и настроить рабочие инструменты.

Особенность платформы — универсальность. Она подойдет для работы с любыми объемами и типами данных. При этом пользователи платят только за фактическое потребление, т.е. между крупными проектами агентство сможет изменять условия подписки для минимизации расходов.

В рамках цифровой трансформации бизнеса анализ Big Data дает точные данные, которые позволят существенно улучшить бизнес-показатели рекламных кампаний, запусков новых продуктов и т.д. Получив объективные сведения, маркетолог сможет принять верное и обоснованное решение, опирающееся на факты, а не на догадки и гипотезы.