Примеры использования Big Data – часть 1
Популярный онлайн-журнал datamation.com, посвященный вопросам аналитики и данных, рассказывает о некоторых примерах индустрий, где использование больших данных привело к радикальным переменам.
Мы ожидаем увидеть большие данные в технологическом секторе, в приложениях, в социальных сетях, и так далее. Известны примеры использования больших данных в медицине, туризме, рознице, телевидении.
Но есть несколько примеров применений больших данных и аналитики там, где это изначально кажется странным или как минимум малоприменимым. Эти «странные» примеры использования больших данных тем не менее, привели к гигантскому росту выручки или экономии затрат в этих индустриях.
ПАРКОВКИ
Ситуация с парковками в разных странах имеет разные особенности, но уж как минимум это не кажется такой проблемой, которую можно решить с помощью данных и аналитики. Но компании, наподобие Smarking думают иначе.
Возможно, вас удивит, но компании, имеющие собственные парковки или обслуживающие «чужие» платные и бесплатные парковки, теряют большие деньги из-за незанятых мест на парковках.
Решения, которые предлагает Smarking позволяет таким компаниям улучшить свои бизнес-показатели и удовлетворенность клиентов. В частности, данные помогают менеджерам оптимизировать использование наемного/временного персонала – предсказывать пики занятости парковок и «спокойные» периоды, на основе чего оптимизируется выход персонала на работу и заказ спецтехники. Клиенты получают информацию о наличии свободных мест онлайн, через сайт или приложения. Причем предиктивная система может показывать людям, например, отсутствие свободных мест даже тогда, когда они еще есть – чтобы они заранее искали другие места для парковки, потому что алгоритм предсказывает, что свободные места будут заняты в течение нескольких минут.
ГОРНЫЕ ЛЫЖИ
В 2003 году исследование журнала SKI Magazine показало, что недополученная выручка горнолыжных курортов может составлять до 8% из-за фрода.
Теперь курорты внедрили RFID в свои билеты, ски-пассы и карты клиентов. В результате их менеджеры видят в онлайне загруженность различных склонов и заведений, а фрод сведен почти к нулю.
Постоянно поступающие данные о погоде позволяют менеджерам управлять загрузкой склонов, предупреждать клиентов о проблемах и управлять машинами искусственного снега и ратраками для обеспечения минимального времени простоя и повышения удовлетворенности клиентов.
Но наиболее удивительным примером является производство горных лыж. Производственный цикл сократился до двух недель. Technica Group, куда входят такие бренды как Blizzard и Nordica, использует IBMC ognos, чтобы вносить изменения в свои производственные процессы. По их данным, им удалось на 48% улучшить предсказание спроса с помощью big data, и на 30% снизить простои производственных линий.
НАРУЖНАЯ РЕКЛАМА
Ярким примером использования больших данных в наружной рекламе служит компания Route в Великобритании. Компания провела вероятно самое крупное и подробное исследования рынка наружной рекламы. В ходе него были проведены собеседования с 28 000 людей, а также на их телефоны было установлено специальное программное обеспечение, которое отслеживало их перемещения.
Были собраны данные по 1600 населенным пунктам, а общее количество записей в базе данных составило 160 миллионов.
С использованием этих данных агентствам наружной рекламы больше не придется продавать «рекламные места», а конкретную аудиторию, которую они смогут «достать» с определенной частотой для заказчика.
Агентства смогут планировать размещение рекламы на основании того, как передвигается в течении дня нужная им аудитория, куда едет или идет, где стоит на светофорах, куда скорее всего смотрит в этот момент.
Другие примеры будут рассмотрены в следующей статье.
По материалам Datamation.
