Вчера операторы «большой четверки» рассказали о росте выручки проектов с применением big dataПрименение больших данных

​​Вчера операторы «большой четверки» рассказали о росте выручки проектов с применением big data
Применение больших данных (big data) в проектах «Вымпелкома» принесло компании 8 млрд руб. выручки с января по август, а МТС планирует заработать на этом десятки миллиардов рублей по итогам года. Продажи продуктов на основе big data в чистом виде пока формируют лишь 0,1% выручки сотовых операторов, оценивают эксперты. Более значительный вклад в бизнес вносит применение аналитики с использованием этих данных. Подробнее: http://bit.ly/2PPlNMM

Финансовые институты как обладатели больших объемов данных о клиенте так же пытаются монетизировать их. Управлять активами, оценивать риски, сохранять и наращивать клиентскую базу — ключевые потребности кредитных организаций нельзя будет удовлетворить, не научившись пользоваться инструментами big data.
Несмотря на явные преимущества, которые дает бигдата-аналитика в банковском бизнесе, сегодня большинство российских кредитных организаций используют во благо лишь ничтожную долю хранящейся у них информации.

Путь каждой кредитной организации к бигдата-аналитике нельзя назвать уникальным. Аналитики McKinsey выявили основные этапы использования анализа данных в клиентском сервисе и проблемы, с которыми сталкиваются инноваторы.
Прежде всего, специалистам, только начинающим использовать анализ данных, приходится убеждать и добиваться поддержки топ-менеджмента. Это представляет особую сложность: как правило, отсутствуют инструменты диагностики и приоритизации инициатив, и имеет место банальная нехватка компетенций. Здесь важно заручиться поддержкой руководства и показывать хоть и не глобальные, но убедительные результаты. На следующем этапе все еще ощущается нехватка навыков и инструментов. Отсутствие хорошо проработанных дорожных карт и четкого плана создания ценности приводят к неполному использованию имеющегося потенциала. Третий этап – это компании, находящиеся в процессе цифровой трансформации, но нуждающиеся в поддержке. Здесь проекты часто наталкиваются на привычные методы ведения бизнеса, что препятствует выходу аналитики на более высокий уровень. Отсутствие опыта не позволяет определять ориентиры и ускорять реализацию проектов. Подробнее в материале McKinsey: https://mck.co/2JWo1EZ

1. Тинькофф-банк и Сбербанк внедряют технологию распознавания лиц в АТМ

Предыдущая новость

Российский венчурный рынок пошел в рост по количеству сделок и объему инвестиций после нескольких лет стагнации

Следующая новость