Как оценить эффективность проектов Big Data

Вопрос окупаемости проектов Big Data часто оказывается ключевым. Если у вас всего 500 заказов в месяц, будет ли проект экономически целесообразным? Чтобы понять, стоит ли овчинка выделки, сначала нужно разобраться, какие задачи решают алгоритмы машинного обучения на основе данных. Они делятся на три типа. Инсайты – помогают увидеть то, что мы не видим в больших массивах данных: скачки и, главное, закономерности. Машинный анализ поведения пользователей на сайте интернет-магазина выявит, что какая-либо группа товаров популярна у посетителей определенного пола и возраста, и это может стать открытием для маркетологов. Производители антигистаминных препаратов полагали, что рекламу их продукта нужно адресовать молодежи, заботящейся о своей внешности, а анализ данных соцсетей показал, что на самом деле целевой аудиторией являются мамы детей, страдающих от аллергии. Типичным примером инсайтов является выявление закономерностей между товарами в потребительской корзине покупателей – так можно обнаружить группы дополняющих друг друга товаров, которые рационально располагать рядом.