Как превратить необработанные данные в актив для вашего бизнеса

Многие компании имеют в своем распоряжении много данных, но не знают, что с ними делать. Это может быть информация о клиентах, телефоны организаций, данные с GPS-трекеров и так далее. Когда данные собираются, систематизируются и анализируются, они становятся полезными.

Например, компания занимается доставкой различных посылок и грузов физическим и юридическим лицам. В процессе обработки заказов менеджеры ежедневно получают данные о размере/весе посылок, их стоимости и расстояниях доставки, которые преодолевают водители. Вся эта информация без аналитики не представляет никакой ценности.

С помощью небольшого статистического анализа вы можете определить, когда увеличивается количество отгрузок, каково распределение расстояния в пути, какие товары заказываются чаще всего и многое другое. На основе этих данных рекламный отдел компании может создавать персонализированные кампании для целевой аудитории. Это также может помочь, например, подготовить водителей к жаркому сезону (например, в начале осени) или нанять их больше, пропагандировать покупку новых грузовиков и т.д.

Другой пример. Компания, занимающаяся перевозками грузов, ежедневно собирает данные от водителей автомобилей — телематические системы отслеживают количество пройденных километров и расход топлива. Систематизировав эту информацию, можно сделать поездки более эффективными, просчитать более экономичные и безопасные маршруты и так далее — этим занимаются поставщики программного обеспечения в логистике, такие как Twinslash.

В здравоохранении полезные данные также могут значительно ускорить работу. Обработка и анализ медицинских карт и лабораторных данных (особенно данных изображений) позволяют врачам разрабатывать стратегии, которые приведут к более точным диагнозам и новым способам лечения, а алгоритмы машинного обучения замечают закономерности и тенденции, которые люди упускают из виду.

Несомненно, данные являются активом для бизнеса. Это помогает повысить конкурентоспособность на рынке и пересмотреть бизнес-стратегии. Однако, прежде чем необработанные данные — просто различные значения, которые собирает ваша система, неструктурированные и неорганизованные, — станут полезными, их необходимо обработать.

Осмысление необработанных данных с помощью конвейера ETL

ETL (Extract-Transform-Load) — технология, предназначенная для сбора и преобразования данных из разных источников и передачи их на промежуточную базу хранения. Затем эту базу хранения можно использовать в качестве хранилища/пула данных, а данные в них можно передавать в алгоритмы машинного обучения/ИИ для анализа, прогнозирования и т. д.

Как работает метод ETL? Для начала данные берутся из разных источников: веб-страницы, CRM, базы данных SQL и NoSQL, электронные письма и так далее — в зависимости от того, какие данные есть у компании.

Затем данные конвертируются и сортируются. Во время сортировки алгоритмы автоматизации или люди, которые выполняют сортировку вручную, избавляются от всех дубликатов, ненужных данных и т. д. ETL идеально подходит для обработки и раскрытия информации из необработанных данных в устаревших системах, поэтому ETL так полезен для использования в туристической индустрии. , здравоохранение, финтех и другие области, которые разрознены и часто сопротивляются цифровой трансформации.

Затем данные загружаются в целевую систему — опять же вручную или автоматически.

Вы можете использовать ETL:

• если все исходные данные поступают из реляционных баз данных или их необходимо тщательно очистить перед загрузкой в ​​целевую систему;
• при работе с унаследованными системами и реляционными базами данных;
• когда компании необходимо тщательно защищать данные и соблюдать различные стандарты соответствия, такие как HIPAA, CCPA или GDPR (еще один большой плюс для отраслей здравоохранения и финансовых технологий).

Конвейер ETL проверен и надежен, но он довольно медленный и требует дополнительных инструментов: Informatica, Cognos, Oracle и IBM.

Выполняйте проектирование данных быстрее с новым конвейером ELT

Объем информации постоянно увеличивается. И методология ETL не всегда может удовлетворить потребности обработки массивных наборов данных для целей бизнес-аналитики.

Поэтому появился новый, более современный метод — ELT (Extract-Load-Transform). Это также касается сбора, очистки, организации и загрузки данных. Однако он отличается от ETL тем, что данные попадают напрямую в хранилище, где их можно проверять, структурировать и преобразовывать различными способами. Информация может храниться там неограниченное время. Поэтому метод ETL более гибкий и быстрый. Для осуществления такого процесса вам понадобятся инструменты: Kafka, Hevo data и Talend.

Когда использовать ЭЛТ:

• когда вам нужно быстро (!) собрать данные и принять решения для достижения ваших бизнес-целей, что делает ELT очень хорошим для принятия решений на основе маркетинговых данных, например, при масштабировании стартапов/репозиционировании бизнеса.
• когда в компанию постоянно поступает большой объем неструктурированной информации;
• вы имеете дело с облачными проектами или гибридными архитектурами.

ELT — более современный метод, который постепенно заменяет ETL. Это позволяет быстро масштабировать проекты на конкурентных рынках. ELT экономичен, гибок и требует минимального обслуживания. Он подходит для компаний различных отраслей и размеров.

Примеры использования конвейеров данных для принятия лучших решений

Многие крупные компании доказали, что аналитика данных, обеспечиваемая хорошо зарекомендовавшим себя конвейером данных, может успешно использоваться для достижения различных бизнес-целей.

Отличным примером использования конвейера данных в электронной коммерции является система рекомендаций Amazon . Amazon внедрила уникальную динамическую модель рекомендаций в свой продукт для электронной коммерции. Механизм рекомендаций Amazon взаимодействует с покупателем на всех этапах путешествия по сайту, тем самым предлагая целевой продукт и стимулируя покупки.

Компания разработала и внедрила алгоритм, который сопоставляет уже купленные и оцененные пользователем товары с аналогичными или связанными торговыми позициями. Engine собирает их в список, чтобы быть рекомендованным. Система опирается на множество явных и неявных данных: покупки пользователя, рейтинги продуктов, историю просмотров на веб-сайте и добавление в корзину, что позволяет системе генерировать точные персонализированные рекомендации.

Вариантом использования для путешествий и транспорта может быть интеллектуальная машина Отономи . Компания Otonomi, занимающаяся грузовыми перевозками, разработала свое параметрическое решение на основе данных OAG. Это позволяет Otonomi определять и прогнозировать задержки самолетов во времени, более точно рассчитывать цены и рассчитывать возможные риски, используя данные о поездках, предоставленные OAG. Благодаря быстрой обработке данных и получению информации для эффективного управления сбоями компания смогла в значительной степени сократить административные и операционные расходы.

Мы уже говорили о том, как правильное использование медицинских данных может положительно повлиять на исход лечения пациента, так что это тоже преимущество. Агрофирмы могут использовать данные о погоде, о ценах на товары и комплектующие для сельхозтехники для улучшения процесса уборки урожая. Страховые компании могут использовать историю претензий клиентов для выявления мошенничества. В средствах массовой информации анонимные данные клиентов могут использоваться для выявления поведенческих моделей пользователей, чтобы выяснить, где можно изменить UX для повышения конверсии.

Заключительные мысли: не забывайте о доступности и грамотности данных

Все в компании должны понимать результаты анализа данных. Например, предположим, что вы внедряете конвейер данных в свою транспортную компанию. Если вы хотите, чтобы ваша аналитика данных была действительно полезной, водители, менеджеры, специалисты службы поддержки клиентов и другие люди, не являющиеся специалистами по данным, должны иметь возможность видеть выводы из данных и знать, откуда они взялись. Вы должны помнить, что анализ данных полезен, когда его легко найти и понять. Инструмент данных, который понимают только специалисты по данным, бесполезен как инструмент бизнес-аналитики.