Сегодня DataReview беседует с руководителем направления контроля качества интеграции и внедрений 1С-Битрикс Александром Сербулом.
— Александр, что большие данные, на Ваш взгляд, могут дать бизнесу?
— Пользу.
— А в чем она проявляется?
— Увеличение прибыли. В принципе, все. Оно достигается за счет многих вещей — удержания клиентов, таргетирования, релевантности и выработки правильных предложений.
— Что лично Вы понимаете под термином “большие данные”?
— Сегодня появилась возможность собирать и анализировать большой объем информации. Раньше такой возможности не было — люди могли только собирать данные. Не было технологий и дешевых вычислительных мощностей. Сейчас все это появилось, наступила эпоха сложной математики, эпоха высоких кластерных технологий. И оказалось, что их может использовать бизнес с целью увеличения прибыли. Все, что связано с этим и относится к большим данным.
Здесь на самом деле сочетаются 4 вещи. Первая — профессиональное системное администрирование кластеров. Вторая — разработка программного обеспечения, которое способно работать на кластере и обрабатывать данные. Это отдельная специфическая область, требующая многолетней практики и знаний. Третья —
математика (она здесь немного с краю, но ее роль очень важна). И, наконец, четвертая — маркетинг. Нужно понимать, как все эти приемы использовать для продаж.
Все это составляет понятие Big Data. То есть фактически большие данные — это просто свалка, а вот набор из этих четырех “китов”, их сочетание приводит к успеху.
— Раньше бизнес полагался в основном на интуицию. Сейчас, с появлением математики, можно отбросить этот фактор и полагаться только на цифры?
— Хороший вопрос. Насколько я понимаю, предприниматели всегда пользуются интуицией. Но при этом они должны хорошо знать своего клиента, а когда клиентов много — одна только интуиция не поможет, нужно анализировать. Раньше проводился ручной анализ типов и групп клиентов, их лояльности и т.д. После этого принималось какое-то решение. Все это выполнялось регулярно, скажем, раз в квартал или в год и требовало больших трудозатрат.
Математика же позволяет выполнить все это за несколько часов, делать такой анализ с большей частотой и с большим количеством инструментов. Поэтому сейчас существует тренд автоматизации маркетинговых стратегий с помощью больших данных так, чтобы можно было сделать следующий шаг, просто нажав кнопку. Это некая автоматика, в которую мы заводим маркетинговые акции с определенным сроком действия, и она сама анализирует данные, работает с клиентами. При этом бизнес анализирует только рост конверсий или кластеризацию клиентов, смотрит, как эта система работает и немножко ее корректирует.
— То есть операционные задачи сейчас могут решаться автоматизированно?
— Не операционные, а скорее задачи увеличения прибыли. Это как в фильме “Аватар”, где человек сидит внутри робота. Естественно, анализ остается, но всю остальную механику и рутину делает робот. В итоге бизнес выходит на новый уровень.
— Какими Вы видите перспективы развития Big Data в ближайшие 10 лет?
— Эта область развивается очень активно. Достаточно посмотреть на объем фотографий, хранимых на наших мобильных устройствах — он огромен. То есть за несколько дней человек способен заполнить память устройства, снимая видео и фото. А если говорить о бизнесе, здесь потоки информации просто невообразимы. Что будет дальше? Объемы данных будут расти. Будут улучшаться алгоритмы, развиваться технологии. Как я уже говорил, для эффективного анализа необходимо сочетание 4 вещей. Простой разработчик, который понимает бизнес-задачу и знает базовые алгоритмы, уже не справится. Здесь есть несколько базовых пластов. Поэтому возможно, появится некий менеджер, модератор этих пластов, который с точки зрения бизнеса будет способен выжимать прибыль.
— Бытует мнение, что в ближайшие годы data scientist’ов и бизнес-аналитиков заменят компьютеры. Как Вы думаете, можно ли организовать весь этот процесс без участия человека?
— Я сомневаюсь. Дело в том, что компьютер мыслит специфически, он в чем-то быстрее, но все-таки это цифровая система. А человек, в свою очередь, — аналоговая. Например, в ракетах в военном вооружении до сих пор используется аналоговая система наведения, потому что так они работают намного быстрее. Человек способен интуитивно, образами решать задачи гораздо эффективнее. Поэтому, я думаю, компьютер никогда не заменит роль человека. Но при этом всю рутину он возьмет на себя.
Мне кажется, бизнес начнет читать мысли клиентов, подстраиваться под них, собирать всю возможную информацию (частоту дыхания, рост, вес…). Человека полностью покроют датчиками. И если он “зазомбирован” обществом и маркетинговыми шаблонами, его будет легко предсказать. Таких большинство, так что основная рутина будет решаться машинами.
— Если руководитель решить внедрить в компании технологии Big Data, с чего ему следует начать?
— С оценки прибыльности. Прежде всего нужно понимать конечную цель, подсчитать прибыль.Большие данные помогают только тогда, когда бизнес клиентоориентирован — когда он выстраивает отношения с клиентом, хочет сделать все для него. Если же бизнес работает по-другому, большие данные помогут, но в значительно меньшей степени.
— Ваша компания использует большие данные. Расскажите вкратце историю успеха 1С-Битрикс.
— Мы начали с больших нагрузок. У нас в компании есть ряд активно посещаемых облачных сервисов. Мы измеряем скорость работы сайтов клиентов. Через счетчик к нам поступает информация о транзакциях, заказах, просмотрах. Так мы начали сбор больших данных и научились давать персональные рекомендации — какой товар купить в какое время. Сейчас у нас есть два сервиса — “1С Битрикс Big Data: Персонализация” и “1С Битрикс: Скорость сайта”. Мы понимаем, что обладая такими данными, способны принести большую пользу: предложить скидки, маркетинговые акции. Мы активно работаем в этом направлении и, я думаю, в ближайшее время представим новый спектр услуг для клиентов, от которого выиграют они.
Лариса Шурига, DataReview