Чтобы представить эту умопомрачительную цифру, можно приравнять ее к 4 триллионам видеоклипов, размещаемых на YouTube, или к 42 трлн изображений, размещенных в Instagram. Но потребители не задумываются о больших числах и о том, что данных становится больше - они просто хотят передавать и получать любые объемы информации "здесь и сейчас". Сверхширокополосный Интернет станет массово доступным через несколько лет, но уже сейчас аналитики фиксируют первые признаки надвигающегося "большого взрыва" в инфопространстве и резкое увеличение объемов и без того "больших" данных.
В этих условиях игроков телекоммуникационного рынка ожидает много работы. А именно - им придется пойти на масштабные инновации в трех направлениях: обновление инфраструктуры до уровня 5G, повышение точности бизнес-аналитики и самое главное для обеспечения конкурентоспособности - выход на новый уровень понимания клиентских предпочтений. В последнем пункте снова возникает Big Data.
Отличительная черта таких данных с точки зрения их применения для развития бизнеса не только в объеме, но и в отсутствии четкой структуры, за что их еще называют неструктурированными. Это и показатели мониторинга оборудования, и информация о местоположении абонентов и совершенных ими операциях, и генерируемый абонентами контент, и данные из информационных систем - например, CRM (управляет взаимоотношениями с клиентами) или биллинга (обработки счетов и платежей).
Мировой опыт свидетельствует, что мобильные операторы уже готовы анализировать такую информацию для повышения качества сервисов. На основе Big Data появляется все больше сервисов, упрощающих жизнь абонентов. Например, в итальянском городе Пиза реализован проект по оптимизации системы городской парковки: специальные датчики, установленные на улицах города, выявляют наличие свободных мест для авто и по мобильным сетям передают эту информацию в единую городскую систему. Данные в реальном времени отображаются на специальных инфодосках, а также доступны водителям через мобильное приложение, с помощью которого можно не только найти место для стоянки, но и оплатить его.
В начале прошлого года испанская телеком-компания презентовала аналитическую систему, основанную на работе с Big Data в сетях 3G и 4G. Система предсказывает поведение скоплений людей на основании информации, передаваемой их смартфонами, причем как на улице, так и в больницах, библиотеках, торговых центрах и других общественных зданиях. Система может использоваться правоохранительными органами, во время концертов и спортивных мероприятий и для организации рекламных кампаний.
Другой пример инфраструктурный - перенос данных мобильного оператора в хранилище. Это позволяет существенно сократить расходы на серверную инфраструктуру и при этом резко увеличить скорость обработки информации. В результате существенно сократилось и время на устранение сбоев, а значит, и абоненты стали более счастливы.
Исследователи Техасского университета в Остине подсчитали, что любая крупная компания, входящая, скажем, в тысячу Fortune, может с легкостью увеличить свою ежегодную выручку в среднем более чем на два миллиарда долларов. Для этого необходимо лишь на 10% тщательней относиться к данным, которые генерируют бизнес-компании. И это соотношение справедливо и для телеком-индустрии.
С инструментами для обработки Big Data для операторов становится возможным увеличить выручку за счет подготовки более персонализированных предложений для абонентов. Можно проследить для чего и как конкретный клиент компании чаще всего использует телефон: возможно, он интенсивно делает это в утренние и вечерние часы, что означает, что его офис находится далеко от дома и, добираясь до рабочего места, он проводит много времени в общественном транспорте - таким абонентам можно предложить в дополнение к тарифному плану набор аудиокниг по специальной цене или подписку на онлайн-видеобиблиотеку по специальной цене и т.п.
Большие данные позволяют более эффективно работать с уровнем сервиса. Представьте, что вы абонент сотовой связи и постоянно сталкиваетесь с разрывами соединения, когда пытаетесь дозвониться бизнес-партнеру или просто знакомому. Иногда такие ситуации вызывают сильнейшее раздражение, и вы стремитесь поделиться негативными эмоциями в своих аккаунтах в социальных сетях, что все-таки хоть и не очень, но сказывается на репутации бренда. А теперь представьте, что каждый раз при разрыве соединения вам звонит представитель оператора и предлагает в качестве извинения за неудобства дополнительные бесплатные минуты? Все это становится реальностью.
Российским телекоммуникационным компаниям приходится также задумываться о работе с большими данными. Наш опыт позволяет сделать вывод о том, что любовь к инновациям и IT-трендам не чужда локальным операторам. Например, МГТС теперь обеспечивает управление техническим персоналом в режиме онлайн. Если коротко - оно позволяет прогнозировать потребности в полевых ресурсах, планировать смены, а также оптимизировать рабочие графики сотрудников. Такая система уже используется крупными зарубежными операторами.
Согласно индустриальному отчету Deloitte, телекоммуникации в 2014 году - одна из отраслей с наиболее высокой конкуренцией. Поэтому операторы сотовой связи вынуждены бороться за своих клиентов, постоянно улучшая уровень своих сервисов, выводя все новые и новые услуги, и с высокой точностью предугадывать возникающие потребности своих абонентов, что станет еще сложней с появлением новых смартфонов и повсеместным распространением 5G Интернета.
Однако, получив возможность и правильные инструменты для анализа предпочтений своих абонентов, операторы могут стать значительно ближе к каждому из них, предлагая таргетированные услуги и акции. То есть применение инновационных инструментов, особенности технологий для обработки больших данных помогут сохранить лояльность клиентов - важнейшее оружие на высококонкурентном телеком-рынке. Так что можно сказать, что вызов Big Data российским телеком-операторам брошен и с большой долей вероятности будет с достоинством принят.