Большие данные в бизнесе_ возможности и вызовы

1.

Большие данные в бизнесе:
возможности и вызовы
исследовательский проект

2.

Цель
Изучить возможности и вызовы, связанные с использованием больших данных в бизнесе.
2

3.

Задачи
1. Проанализировать современные тенденции на рынке больших данных. 2. Изучить, как большие
данные используются для улучшения бизнес-процессов. 3. Выявить основные вызовы, связанные с
использованием больших данных в компаниях.
3

4.

Проблема
Компании сталкиваются с трудностями в эффективном использовании больших данных из-за
недостатка знаний, навыков и ресурсов.
4

5.

Введение
В последние годы наблюдается рост интереса к большим данным, благодаря их влиянию на бизнес.
В 2023 году объем рынка больших данных достиг 220,2 млрд долларов, с прогнозом роста до 401,2
млрд долларов к 2028 году. Компании сталкиваются с трудностями в использовании этих данных,
несмотря на доступные технологии. Работа исследует ключевые темы: современные тенденции,
применение в бизнес-процессах, анализ потребительского поведения и вызовы. Результатом
станет поэтапный анализ возможностей и рекомендаций для успешной интеграции больших данных
в бизнес-стратегии.
5

6.

Тенденции на рынке больших данных в 2023 году
В 2023 году рынок больших данных демонстрирует уверенный рост, с прогнозом увеличения
объема до 401,2 миллиардов долларов к 2028 году, благодаря технологии ИИ и синтетическим
данным. Эти данные помогают компаниям адаптироваться к изменениям и улучшать точность
моделей. В телекоммуникациях, операторы используют данные для повышения качества
обслуживания и увеличения доходов. Аналитика больших данных также активно развивается, с
прогнозом роста до 745,15 миллиардов долларов к 2030 году, продемонстрировав гибкость и
адаптивность бизнеса.
6

7.

Графики и диаграммы, иллюстрирующие
тенденции на рынке больших данных
7

8.

Графики и диаграммы, иллюстрирующие
тенденции на рынке больших данных
8

9.

Прогнозы роста рынка больших данных и
аналитики
9

10.

Применение больших данных в бизнес-процессах
Большие данные трансформируют бизнес в различных отраслях, предлагая новые возможности
для повышения эффективности. В промышленности предиктивная аналитика помогает
прогнозировать аварии. Финансовый сектор использует анализ транзакций для улучшения
обслуживания и выявления мошенничества. Ритейл применяет персонализированные
предложения, что увеличивает лояльность клиентов. В здравоохранении данные помогают в
прогнозировании эпидемий и повышении качества обслуживания. Медиа и реклама адаптируются к
предпочтениям аудитории, что усиливает их влияние на рынок.
10

11.

Примеры применения больших данных в
бизнес-процессах
11

12.

Примеры применения больших данных в
бизнес-процессах
12

13.

Анализ потребительского поведения с помощью
больших данных
Анализ потребительского поведения с использованием больших данных предоставляет бизнесу
непередаваемые преимущества. Современные компании могут отслеживать и предсказывать
изменения в предпочтениях клиентов, создавая точные профили, что способствует разработке
персонализированных предложений. Основные методы анализа включают исторический анализ и
машинное обучение, что позволяет выделять группы с общими интересами. Примеры, такие как
Amazon, показывают, как данные могут улучшить клиентский опыт. В то же время, компании
сталкиваются с вызовами в обработке и защите данных, но успешная интеграция аналитики в
повседневные решения предоставляет конкурентные преимущества.
13

14.

Вызовы при использовании больших данных
Работа с большими данными в бизнесе сталкивается с целым рядом вызовов. Основными
проблемами являются сложность обработки объемной и разнородной информации, необходимость
четкой стратегии использования данных и высокие затраты на внедрение технологий. Малые
компании часто испытывают нехватку ресурсов для интеграции Big Data, что ограничивает их
возможности. Также важны вопросы защиты данных и квалификации персонала, что требует
инвестиций в обучение. Преодоление этих вызовов возможно благодаря комплексному подходу и
подготовке.
14

15.

Схема анализа больших данных и связанные
вызовы
15

16.

Рекомендации по управлению большими
данными
Управление большими данными требует комплексного подхода и интеграции технологий. Важными
аспектами являются: 1) Определение объема и природы данных, включая шардирование и
индексирование для оптимизации доступа. 2) Внедрение алгоритмов машинного обучения для
анализа данных. 3) Обеспечение безопасности данных через шифрование и разрешённый доступ.
4) Формирование смешанных команд с техническими специалистами и бизнес-аналитиками. 5)
Стратегические инвестиции в технологии Big Data, ориентированные на анализ ROI и
эффективность. 6) Оптимизация путем агрегации и визуализации данных для планирования и
управления.
16

17.

Кейс-стадии успешного применения больших
данных в бизнесе
Компании, такие как Walmart, используют большие данные для прогнозирования запасов и
оптимизации цепочек поставок, что снижает затраты и улучшает качество обслуживания. В
индустрии IoT-системы прогнозируют сбои оборудования, минимизируя простои и затраты.
Ритейлеры, как «Лента», анализируют спрос для рационализации заказов, что улучшает
финансовые показатели. Геоаналитика помогает компаниям персонализировать рекламные
кампании, повышая вовлеченность клиентов. Эти примеры показывают, как большие данные
оптимизируют внутренние процессы и стратегическое планирование.
17

18.

Области применения технологий анализа
больших данных
18

19.

Будущее бизнеса в эпоху больших данных
Будущее бизнеса будет определяться способностью организаций интегрировать большие данные в
свою деятельность. К 2025 году объем данных достигнет 175 зеттабайт, что потребует внедрения
аналитических инструментов для извлечения ценности. Компании должны адаптироваться к
быстроменяющимся условиям, разрабатывать гибкие структуры и обучать кадры. Этические
аспекты обработки данных станут важной частью стратегии. Успешные бизнесы получат
конкурентное преимущество, строя глубокие связи с клиентами через анализ их предпочтений.
19

20.

Заключение
В современном бизнесе большие данные становятся важнейшим инструментом для адаптации к
изменяющимся условиям рынка. Рынок больших данных продолжает расти, предполагая
значительные инвестиции в технологии и обучение. Аналитические инструменты помогают
компаниям улучшать клиентский опыт и принимать обоснованные решения. Однако, вызовы, такие
как управление объемами данных и обеспечение безопасности, требуют комплексного подхода.
Будущее бизнеса зависит от способности компаний интегрировать большие данные в свои
стратегии и преобразовать их в конкурентные преимущества.
20

21.

Список литературы
1. Big Data. Пять тенденций работы с корпоративными данными 2023 // globalcio.ru.
2. Екатерина Ледокол: тренды рынка больших данных // companies.rbc.ru.
3. Top Trends 2023 - Big Data - TechDogs // www.techdogs.com.
4. Big Data: тренды 2023 года // expert-ural.com.
5. Зачем вам большие данные: примеры использования // cloud.vk.com.
6. Как используются большие данные в бизнесе // vc.ru.
7. Примеры использования больших данных // rfpgu.ru.
8. 12 кейсов по биг дате // habr.com.
9. Анализ больших данных как средство управления // E-Scio, 2019.
21