Prościej o big-data i analityce predyktywnej się już nie da.
Zbieranie danych
Wyobraź sobie, że masz czas i z nudy, każdego dnia zapisujesz na osobnej kartce w zeszycie kilka danych: ile mm spadło deszczu, jak długo wiał wiatr, ilu ludzi weszło do sklepu warzywnego na twoim osiedlu, ilu z nich kupiło ziemniaki, ile razy zaszczekał pies sąsiada.
Analiza
Po roku wyrywasz te 365 kartek z zeszytu. Kładziesz je na podłodze. Potem sortujesz karteczki według podobieństwa, im kartka do karki bardziej podobna, tym kładziesz je bliżej siebie – im mniej podobna tym dalej od siebie. W ten sposób tworzy się na podłodze kilka wysp z kartek papieru.
Każda taka wyspa z kartek papieru oznacza, że w tych dniach wystąpiły podobne wydarzenia.
Wnioski
Załóżmy, że największa wyspa składa się z kartek, na których zapisano, że: nie padało, pies nie szczekał, wiał wiatr cały dzień, średnio wchodziło 10 ludzi do sklepu warzywnego i średnio 7 z nich wychodziło z ziemniakami.
Predykcja
Możesz z tego wysnuć wniosek, że w gdy zapowiadają suchy i wietrzny dzień, sąsiad z psem wyjeżdża za miasto, to do sklepu warzywnego wejdzie średnio 10 osób i 7 z nich kupi ziemniaki.
Big-data
A teraz wyobraź sobie, że masz milion takich karteczek, na których zapisujesz średnio 1000 różnych danych, z których wychodzą przeróżne dziwne korelacje.
I tyle
wypada wiedzieć na temat big-data. Reszta to tylko wariacje na ten temat, a ich granicą jest wyobraźnia. Big-data można wykorzystać w marketingu na wiele sposobów, o których wielokrotnie pisałem na tym blogu.