Проблемы обработки большого объема данных (Big data)

Проблема решаема, но в каждом индивидуальном случае, свой алгоритм — нет общего стандарта, способного удовлетворить любого заказчика и дающего превосходные ожидания в части касающейся анализа данных о потенциальных покупателях. Данный тренд раскрывается больше не в самом факте использования больших данных, а в усилении роли этих данных, так как они растут в геометрической прогрессии — их становится все больше, а связи между ними все сложнее, поэтому это ценнейшая информация для маркетинга любой компании, а если правильно собирать и использовать эти данные, мы можем повысить конверсию и средний чек в пять — десять раз и это не предел, причём в разных векторах — это и товарные рекомендации, и реклама, и всеобщая персонализация — все строится на основе Big Data. Кратко опишем смысл: для развития электронной коммерции сбор информации происходит с разных источников: компьютер, телефон, внешние сайты и т. д. С каждого из источников мы можем собирать очень разнообразные данные: история посещения, поведение, средний чек, частота покупок, предпочтения и сотни других параметров. Далее, все эти параметры мы можем связать в единую систему, продумать алгоритмы прогнозирования и выдавать ту информацию пользователю и в том момент, когда она ему нужна. Вплоть до того, что Big Data даёт возможность любой магазин электронной торговли настроить под каждого потребителя — то есть эта технология умеет не просто понимать человека — предсказывать его поведение и развитие этой технологии продолжается.