Кейсы

Монетизация данных

0

Давно хотел поговорить о таком понятии, как монетизация данных или Data monetization. Объем данных в компаниях как правило увеличиваются, стоимость систем хранения данных за 1Гб снижается, но затраты на накопление данных растут. И если данные не использовать в коммерческих целях (т.е. не пытаться их использовать, чтобы на них заработать), то по сути это деньги на ветер.

Кроме этого появляются программно-аппаратные комплексы, которые могут обрабатывать не только структурированные внутренние данные, но и внешние неструктурированные данные сети Интернет, например. Стоимость таких комплексов как правило очень велика. Как правило упоминается Big Data.

Но хотел бы подчеркнуть, что использовать BigData и не монетизировать данные, это просто пустая трата трудоресурсов и денег.  Это на самом деле очень большая проблема, в мире до сих пор достаточно мало кейсов, при которых накопление новых объемов данных прямо пропорционально эффективности. Как правило, такие кейсы придумывают вендоры, чтобы продать новые комплексы. И не всегда они Далее >

Русские идут (Прогноз или Prognoz)

0

Недавно познакомился с очень интересным решением от компании Прогноз. Решение разработано в Перми и история компании очень напоминает историю компании SAS. Решение российского разработчика очень интересно, потому что аккумулируют в себя действительно многие модные фичи. Компания уделяет большое внимание визуалу и функциям управления. Имеет очень симпатичный мобильный клиент. Конечно, буду справедлив и воздержусь о том, чтобы называть эту платформу BI-платформой. Скорее я бы сравнивал его с многими решениями, построенными на базе OLAP. В этом классе решений я бы их особо выделил.

Компания ставит себе действительно амбициозные задачи по превращению себя в глобального мегавендора, и стоит отметить, что попасть в квадрат Гартнера наверное дорогого стоит. Да и спецы Гартнера пока скорее относят эту платформу к нишевым решениям.

Очень хочется надеяться, что компания не затеряется на фоне лидеров.  Посмотрим на динамику в следующем году.

С точки зрения ценовой политики у них все Далее >

Экономим, увеличивая точность (практический кейс)

0

Всем привет, сегодня хочу рассказать об одном инетерсном кейсе как можно экономить, увеличивая точность прогноза. Если вы покупаете оптом, а продаете в розницу, очень важно не покупать слишком много, т.е. важно прогнозировать спрос таким образом, чтобы не платить за хранение излишков. В данном случае под «хранением» я понимаю не только физическое содержание на складе, но и в случае если мы говорим об аренде каналов, аренде какой-то емкости и продажей меньшего объема, именно физические потери, т.е. то, что уже нельзя будет продать.

Отвечая на вопрос одной из своей читательницы, я привел пример о точности прогнозирования электроэнергии в Англии, что увеличение точности на 1% позволяло экономить до 10 млн. фунтов в год.

Самое интересное, но такой кейс релевантен и для российского рынка. Специалисты из Математического бюро занимаются разработкой моделей прогнозирования именно в области энергопотребления.

По результатам весьма нетривиальных вычислений, специфичных, как я понял, именно для рынка электричества, выходит, Далее >

Что Data mining может, а чего нет?

0

Недавно натолкнулся на очень интересное интервью с Питером Фэйдером (Peter Fader) с редактором журнала CIO Insight Алланом Алтером (Allan Alter), мастером по количественным ислледованиям в маркетинге бизнес-школы Wharton, который обращается к IT-директорам компаний: «хватит накапливать множество абонентских данных и не правильно применять алгоритмы Data mining-а».

Несмотря на то, что интервью бралось еще в далеком 2007 году, мне оно кажется очень актуальным, тем более после появления новых трендов, таких как Big Data. Я уже ни раз говорил о том, что не всегда продвинутый инструментарий позволяет получить гораздо лучшие результаты при аналитической обработке данных, чем при построении простейших моделей в том же Excel. После прочтения этого интервью я еще больше укрепился в этом мнении.

Статья на столько понравилась, что решил сделать перевод для читателей блога.

CIO INSIGHT: Питер, расскажите о сильных и слабых сторонах использования инструментария Data Mining и Business Intelligence.

FADER: 

Инструментарий Далее >

А важны ли инструменты при достижении цели?

0

Сегодня имел диалог с коллегой из Вымпелкома. Интересно, но на мой взгляд компания, действительно имеет превосходный набор инструментов, бизнес-ориентированный IT блок. Чего еще желать. НО, если посмотреть на результаты компании в России, то тут явный проигрыш позиций. И если они еще недавно были крепким номером 2 в России, уступая лишь МТС. То сейчас они опустились на 3-ю строчку по финансовым показателям, уступив свою позицию Мегафону. А когда-то компания самой первой запустила целевой маркетинг. И не сказать, что Мегафон имеет лучший инструментарий. Абсолютно нет. И тут у меня все чаще возникает вопрос. А так ли важен набор инструментов? Есть другие более важные вещи чем инструментарий. Пока я не нашел ответ на этот вопрос. Возможно, все дело в людях. Или может акценты компании сместились на глобализацию. А не наращивание своих позиций. Может все дело в целеполагании. Отклик на автоматические целевые кампании в целом с его слов составляет от 1 до 4%. Далее >

Вверх