Den Reymer Resilience_2014
-
Upload
cleverdata -
Category
Technology
-
view
88 -
download
0
Transcript of Den Reymer Resilience_2014
Big Data Как принести пользу Бизнесу
Денис Реймер h=p://denreymer.com
26.11.2014
2000
2006
2011
2013
Денис Реймер
РУДН, прикладная математика, бакалавр ЛАНИТ, программист РУДН, Магистратура, Аспирантура
ЛАНИТ, Директор Департамента Интегрированных Бизнес Решений
LANIT-‐BPM, Генеральный Директор
hCp://denreymer.com
РАНХиГС ИБДА, ExecuSve MBA
2014 ЛАНИТ, Вице-‐Президент, Digital InnovaSon CleverDATA, Председатель Совета Директоров
cleverdata.ru | [email protected]
Make your data clever
Развитие бизнеса на международном рынке с 2012 года
Входит в тройку лидеров российских ИТ компаний 43 подразделения в России и за рубежом Более 5500 сотрудников 100 тыс.проектов для 10 тыс.заказчиков
Инновационная платформа управления данными
«Биржа» данных Облачный сервис
Собственная разработка
Создана в 2014 г. Фокус на работе с «Big Data»
Собственные центры разработки Партнерство с мировыми лидерами
и научными институтами Центр экспертизы по технологиям
Big Data и Digital MarkeSng
cleverdata.ru | [email protected]
Немного о Big Data
ВЫСОКАЯ СКОРОСТЬ БОЛЬШОЙ ОБЪЕМ ЗНАЧИТЕЛЬНАЯ ВАРИАТИВНОСТЬ
Web логи Финансовые транзакции Социальные сети Web контент Машинные данные Открытые данные
Hadoop MPP (VerSca, Exadata, Greenplum, Teradata) NoSQL (Key-‐Value, Document-‐oriented, Column-‐based, Graph-‐oriented) In-‐memory Data Grids, CalculaSon Grids Data Mining Machine Learning / StaSsScs / Natural Language Processing Event-‐Stream Processing
Значимость данных в том, как вы анализируете и применяете эти данные для развития своего бизнеса Понимание клиента и его поведения Информационная безопасность Управление рисками Повышение операционной эффективности
Crea�ve/Business Cases
“Потенциал Big Data раскрывается в полной мере при взаимодействии с другими данными организации.” Билл Фрэнкс.
Понимание клиента и его поведения
Выборы Папы Римского Бенедикта
Выборы Папы Римского Франциска
Современный потребитель
• Живет в Digital мире • Всегда Онлайн & Всегда доступен • Отсутствие фокуса, постоянно переключается • Невосприимчив к рекламе
Интернет за 1 минуту • Youtube – 145 782
1 минута в Интернете
Что мы знаем о клиенте? Персональные
данные История контактов
Платежи
Карточные транзакции
Продукты
Взгляд 360о на все, что уже БЫЛО!
Web-‐аналитика
Результаты маркетинговых
кампаний
Что мы НЕ знаем о клиенте?
Чем он интересуется? Что планирует покупать? Что изучает? Куда планирует поехать? Что планирует делать?
Что может
произойти
Шаг №1
Организуем хранение и обработку данных
Big Data – это потоки информации
Которые нужно уметь слушать, обрабатывать и
сохранять в реальном времени
Private DMP Data Management Pla�orm
Не существует DMP из коробки!
Профиль и интересы вашего клиента,
в реальном времени
DMP – это набор правильно подобранных компонентов.
Профиль клиента -‐ Таксономия
Занятость
• Безработныи
• На пенсии
• Работаете
• Студент
• Свой бизнес Профессиональная сфера
• Гос. Служба
• Обслуживание
• Преподавание
• Продажи и маркетинг
• Технологии
• Финансы
• Юриспруденция Уровень образования
• Высшее
• Другое
• Среднее
• Учёная степень
Предпочтения
• Финансы (клиент каких банков, уровень дохода, кредитная нагрузка, страховка)
• Брендовые предпочтения авто (по маркам) • Модельные предпочтения авто (по типам автомобилей) • Жилищные предпочтения (свой дом, своя квартира, аренда
жилья) • Здоровье (диеты, традиционная медицина, питание) • Интернет и ТВ (предпочтения по каналам, тематикам передач и
тд) • Мобильные телефоны (какие мобильные приложения
использует) • Путешествия (частота, направления, командировки, класс
отдыха) • Развлечения (театр, кино, клубы, искусство) • Спортивные предпочтения • Магазины (в магазинах какого класса обслуживается)
Сервис классификации DMP
• Определение собственной таксономии; • Подготовка обучающей выборки для алгоритмов
машинного обучения; • Построение профилей интересов и классификация
Клиентов организации!
Шаг №2
Где еще взять данные о наших клиентах?
Социальные сети
Медийный контент
Машинные данные
История серфинга
Offline данные
Посещение веб-‐сайтов Поисковые запросы Покупки в интернете Просматриваемые фильмы
Пол/возраст/ семейное положение Список друзеи Like/Check-‐in Интересы/Посты
eCommerce
Мобильные приложения Покупки в магазинах Парковки Кредитная история Программы лояльности
Какие данные о наших клиентах существуют?
Проблемы сбора • Незрелый рынок обмена
данными; • Готовые профили аудитории
чаще бесполезны; • Отсутствуют стандарты
сбора и предоставления «сырых» данных;
• Необходимость работы с потоком данных (преобразование, очистка, хранение, интеграция)
Биржа данных 1DMP.RU Поставщики Потребители
• Web-‐логи • Соц. Сети • Web-‐контент • БКИ • Мобильные
операторы • Платежные
системы • eCommerce
• Банки • Ритэйл • eCommerce • Телеком • Госсектор
Облачная сервисная платформа для обмена и хранения больших объемов разнородной информации Монетизация данных путем использования для решения бизнес-‐задач в области маркетинга, управления
рисками, формирования программ лояльности и других.
cleverdata.ru | [email protected]
Безопасное хранение данных Real-‐�me доступ к данным Big Data хранилище Мониторинг, статистика и контроль
Депозитарий данных
Биржа данных
Обработка данных
Сервисы активации данных Различные режимы торгов Уникальные возможности монетизации Биллинг операций
Платформа для создания аналитических сервисов для разных предметных областей Алгоритмы машинного обучения и статистики Подключение к сторонним инструментам анализа данных
Накопление и хранение
Обогащение и монетизация
Анализ и преобразование
Биржа данных 1DMP.RU
Собираем все вместе
Private DMP
Web-‐
аналитика
Шаг №3
DMP
MarkeSng RTB Scoring
Сырые данные
CRM и внутренние
транзакционные системы
Аналитические данные
• Профиль клиента
AnS Fraud
Построение единого профиля клиента
Медийный контент
Машинные данные
История серфинга
Offline данные
Социальные сети
eCommerce
Данные web аналитики, campaign management систем
DMP -‐ Центральный хаб данных организации
3D модель Клиента
Внутренние данные Online данные
Открытые данные
Данные БКИ
Offline данные партнеров
КАК ПОМОЧЬ БИЗНЕСУ?
cleverdata.ru | [email protected]
Клиенты
Научное сообщество
1. Определить Цели 2. Предоставить данные
1. Подобрать инструменты 2. Обеспечить внедрение
1. Сформулировать гипотезы 2. Проработать варианты
• RTB реклама • Скоринг физических лиц • Активная матрица кросс-‐предложений • Формирование предложений на события в реальном
времени • Формирование профиля типового потребителя
продукта • Поведение клиента на сайте компании при звонке в
call-‐center • Гибкое сегментирование клиентов • Целевые продажи • Верификация места проведения транзакции • Идентификация клиента по поведению • Антифрод и анализ мошенничества • Адаптация контента и анкеты …
Data Scien�st
Сегодня Data Scien�st может стать Data Предпринимателем.
Рынок данных не принадлежит компаниям. Он открыт для каждого.
IT Predic�ons 2015
“Now that data scienXsts can in effect publish algorithms to an ‘app store’,
they can moneXze their research, knowledge, and creaXvity.”
«Для того, чтобы завтра извлечь пользу из данных,
нужно накапливать их уже сегодня и учиться с ними работать»
[email protected] www.cleverdata.ru
Денис Реймер
h=p://denreymer.com h=p://cleverdata.ru h=p://lanit.ru
26.11.2014