მარკეტინგი

დიდი მონაცემები (Big Data) – ვიდეო


ტერმინი “Big Data” პირველად 2008 წელს იქნა გამოყენებული, 2013 წლიდან კი უკვე საგნად ისწავლება.

ციფრულმა სამყარომ შესაძლებელი გახადა უზარმაზარი რაოდენობით ინფორმაციის ელექტრონული ფორმით მოგროვება, რომელსაც Big Data-ს, ანუ დიდ მონაცემებს უწოდებენ.

ამ ყველაფრის სტრუქტურირებული ფორმით დაგროვება, სხვადასხვა ანალიტიკური და ინფორმაციის შემკრები პროგრამული უზრუნველყობების დახმარებით ხდება. რა თქმა უნდა დიდ მონაცემებში არასტრუქტურირებული სახით არსებული მონაცემებიც მოისაზრება, მაგრამ Big Data-ს დამუშავების წილი ისეთი უმნიშვნელოა, რომ ამ ეტაპზე მხოლოთ იმათ განხილვას აქვს აზრი, რომელიც მზა ანგარიშების ფორმით შეგვიძლია მივიღოთ.

დიდი მონაცემების გამოყენებით, მენეჯერებს შეუძლიათ გაცილებით მეტი გაიგონ კომპანიის სუსტი და ძლიერი მხარეების შესახებ. რაც მათ ეხმარებათ სწორი გადაწყვეტილების მიღებაში და კომპანიის განვითარების დაჩქარებასთან ერთად, კონკურენტული უპირატესობის მოპოვებაში. ეს არის ერთერთი საუკეთესო საშუალება რეალობის ადეკვატური სურათის დასანახად და შესაფასებლად.

დიდი მონაცემების ეფექტურად გამოყენების და მათი წყალობით გაყიდვების ავტომატიზაციის მაგალითებია:

  • საიტზე, ვიზიტორთა მიერ განხორციელებულ სესიებზე დაყრდნობით, ონლაინ ჩატის ისეთ დროს გააქტიურება, რომ ხდებოდეს გაყიდვის ხელშეწყობა, ან მინიმუმ ვიზიტორის დაინტერესება.
  • სესიებზე და უკვე შეძენილ პროდუქტებზე დაყრდნობით, ისეთი პროდუქტის შეთავაზება, რომელიც ამ კონკრეტული მომხმარებლის შემთხვევაში ყველაზე დიდი ალბათობით გაიყიდება.

ბევრი მაგალითის მოყვანა შეიძლება, მაგალითად ციფრული მარკეტინგიდან, რომელიც გვიჩვენებს, თუ რა შეუძლია დიდ მონაცემებს და როგორ შეიძლება მათი წყალობით, არა მხოლოდ სწორი გადაწყვეტილებების მიღება, არამედ სპეციალური ალგორითმების შემუშავება.

დიდი მონაცემებს სამი ძირითადი მახასიათებელი გააჩნია, მას როგორც 3V (Volume; Velocity; Variety) მოიხსენებენ:

  • Volumeმოცულობა. კომპანია ღებულობს დიდი მოცულობით ინფორმაციას, რომლის შენახვა და დახარისხებაც ადრე პრობლემას წარმოადგენდა, მაგრამ დღეს, სპეციალური პროგრამული უზრუნველყოფების და პლატფორმების მეშვეობით, ეს ყველაფერი გაცილებით მარტივად, ხშირად კი ავტომატურ რეჟიმში მიმდინარეობს.

2012 წლისთვის დაახლოებით 2.5 ექსაბაიტი (2.5 მილიარდი გიგაბაიტი) მოცულობის ინფორმაცია იქმნებოდა ყოველდღიურად. ეს ციფრი მაშინდელი პროგნოზით დაახლოებით ყოველ 40 თვეში ორმაგდებოდა.

  • Velocityსიჩქარე. ინფორმაციის მიღების ნაკადი და წყაროები უამრავი შეიძლება იყოს. სიჩქარეში იგულისხმება არა მხოლოდ მიღების, არამედ მათი დამუშავების დრო და საჭიროება. ბევრი კომპანიისთვის უმნიშვნელოვანეს კრიტერიუმს, კონკურენტუნარიანობის შესანარჩუნებლად, წარმოადგენს სწორედ დამუშავების სისწრაფე, და არა მოცულობა.
  • Varietyნაირსახეობა. მონაცემები, რომელსაც ვღებულობთ, შეიძლება იყოს სტრუქტურირებული, ანუ ციფრობრივი, ან არასტრუქტურირებული – შეტყობინებები, სურათები, ვიდეო, აუდიო, GPS სიგნალები და ა.შ.

სოციალური ქსელების შექმნამ მნიშვნელოვანი წვლილი შეიტანა, თითოეული მომხმარებლის ჭრილში, სხვადასხვა სახის, უზარმაზარი მოცულობის ინფორმაციის მოგროვებაში.

მიუხედავად დიდი მონაცემების შესაძლებლობებისა, არსებობს გამოუყენებლობის პრობლემა. რა თქმა უნდა ეს მარტო საქართველოს არ ეხება, მაგრამ ვფიქრობ, რომ საქართველოში რატომღაც გონიათ, რომ ეს მსხვილი კომპანიების საქმეა (ისინიც კი, ან იყენებენ, ან არა). მაშ ასე, ეს არის პრობლემების ჩამონათვალი, რომლებიც ამ მხრივ განვითარების სხვადასხვა ეტაპზე შეიძლება წარმოიქმნას:

  1. კომპანიები სრულად ვერ იაზრებენ, ან სულაც არ იციან მონაცემების მნიშვნელობის/შესაძლებლობების შესახებ.
  2. მათ, ვისაც სმენია, ახერხებს მონაცემთა შეგროვებას, მაგრამ გამოუყენებლობის გამო ბაზაშივე დაუხარისხებლად ილექება.
  3. მონაცემები შეიძლება დახარისხებული იყოს ლამაზ ანგარიშებად, მაგრამ არ ხდებოდეს მისი სათანადოდ გამოყენება და მის საფუძველზე გადაწყვეტილებების მიღება.
  4. მონაცემთა დიდი მოცულობის გამო, არ, ან არასწორად ხდებოდეს ძირითადი ანგარიშების გამოყოფა.
  5. სწორი გადაწყვეტილების მიღების პრობლემა.

როგორც Google-ს კვლევების დირექტორი, პიტერ ნორვიგი აღნიშნავს: „ჩვენ არ გვაქვს უკეთესი ალგორითმები, ჩვენ უბრალოდ გვაქვს მეტი მონაცემი“.

დიდი მონაცემების გამოყენების ერთერთი საინტერესო მაგალითია Google-ს ექსპერიმენტი, როდესაც 2004-2009 წლებში, გრიპთან დაკავშირებული ძიების შედეგები შეადარა რეალურ სტატისტიკას და თითქმის იგივე შედეგი მიიღო. ეს ინფორმაციის მოპოვების არც ისე სანდო, მაგრამ ალტერნატიული საშუალებაა, რომლის პროცესინგსაც ბევრად ნაკლები დრო ჭირდება.

კარგით, მონაცემების მნიშვნელობა გასაგებია, მაგრამ როგორ შევძლოთ ყოველდღიურად მისი ავტომატურ რეჟიმში მიღება/დახარისხება/დამუშავება?

პირველ რიგში, საჭიროა თქვენს ბიზნესში მიმდინარე ბიზნეს პროცესების გამოკვლევა და ეფექტურობის მაჩვენებლების დადგენა. თქვენ შეგიძლიათ უამრავი სახის ანგარიშის შექმნა, მაგრამ რა აზრი აქვს ასეთ ანგარიშებს, თუ ისინი რაიმე გადაწყვეტილების მიღებაში ვერ დაგეხმარებათ? ამიტომ, დაიწყეთ ეფექტიანობის მჩვენებლებით დადგენით.

 

ციფრული გარდაქმნა - გიორგი კორძახია

გაიგე როგორ გაყიდო მეტი, ნაკლები დანახარჯებით!

🔥 დავიწყოთ!
მარკეტინგი
რა არის ციფრული მარკეტინგი?
მარკეტინგი
თანამედროვე მარკეტინგი – ახალი ერა!
CRM
რისი გაკეთება შეიძლება ახლავე, საიტზე გაყიდვების გასაზრდელად?