Рынок Social Business Intelligence (Social BI) определяется как рынок продуктов и услуг для создания, публикации и совместного использования настраиваемых аналитических отчетов и информационных панелей конечными пользователями облачных технологий. В 2020 г. он составлял $1,7 млрд, в 2027-м достигнет $7,9 млрд, увеличиваясь каждый год примерно на четверть. Что неудивительно — данные из социальных сетей во многих сферах бизнеса, особенно связанных с конечными потребителями, крайне важны для получения обратной связи.

Вот тут я наверно вас уже запутала. Что же такое Social BI – совместное использование BI внутри компании или сбор информации, важной для компании, с просторов интернета? Спойлер для самых нетерпеливых – это и то, и другое.

Во-первых, социальная или совместная бизнес-аналитика — это использование инструментов с выходными данными бизнес-аналитики для принятия коллективных решений. Социальная бизнес-аналитика, впервые появившаяся благодаря быстрому росту сетей социальных сетей в 2009 году, позволяет осуществлять совместную разработку пост-пользовательской аналитики среди бизнес-аналитиков и других специалистов в области интеллектуального анализа данных.

Социальная бизнес-аналитика означает больше совместной работы в BI. Мы привыкли воспринимать BI как инструмент для отчетности, создания дашбордов, спорадических запросов, а также для возможности отслеживания эффективности компании и других показателей. Традиционные системы бизнес-аналитики фокусировались на получении данных из хранилищ данных и других баз данных, а не от других пользователей. Это был единый источник правды и никакому обсуждению он не подлежал.

Социальная бизнес-аналитика привносит существенный элемент совместной работы в области BI. Это означает, что больше и больше решений бизнес-анализа позволяют пользователем уточнять какие-то моменты друг у друга и связывать вопросы с определенными отчетами и дашбордами, которые видны в BI-системе. Таким образом, даже интерфейс BI трансформируется и становится похожим на Facebook, где видны отзывы, лайки и популярность тех или иных данных и отчетов. Но это все, во-первых.

А, во-вторых, социальную бизнес-аналитику можно интерпретировать как предоставление бизнес-аналитики на основе данных социальных сетей. Например, розничной сети, продающей товары бытовой техники и электроники, необходимо знать, как люди реагируют на их последние рекламные объявления или рекламные акции. Отчеты и дашборды, сделанные на основе данных из социальных сетей, представляют то, о чем люди говорят в режиме реального времени. Сбор данных из разных социальных сетей и подготовка понятных отчетов поможет ритейлеру определиться с дальнейшими шагами. Такие информационные панели, визуализации, отчеты, основанные на социальных сетях, помогают компаниям получить эффективную обратную связь и действовать соответствующим образом.

В некотором смысле Social BI — это своеобразный аналог DevOps в мире аналитики, поскольку дает возможность получать отзывы клиентов на ранних этапах внедрения какой-либо услуги или при запуске продукта, а не «задним числом».

Социальная аналитика – это просто использование тех возможностей, которые вам уже предоставляют средства аналитической обработки данных социальных СМИ. Это может быть базовая аналитика или более сложная.

Социальную аналитику считают важнейшим источником данных, который в сочетании с опросами об удовлетворенности клиентов и другими видами отзывов способен дать сведения, определяющие продуктовый ассортимент, рекламные кампании и клиентское обслуживание.

Например, в Nissan аналитики классифицируют и размечают данные из социальных сетей, помогая тем самым предоставлять практические знания бизнес-руководителям. Примеры из американской практики рассказывают о том, как выполнять поиск по ключевым словам и фразам на форумах и в блогах с помощью технологии семантической фильтрации.

И вот этот второй аспект Social BI означает, что он привносит большое количество типов данных из различных источников данных в BI. Огромная зона роста лежит в области использования неструктурированной и полуструктурированной информации из социальных сетей в среде аналитики. Не надо никому говорить, что социальные сети – это неистощимый источник знания. Компании могут узнать, что реально о них думают клиенты, что об их продуктах думают клиенты, и вообще, знают ли о них клиенты. Используя data mining, можно исследовать твиты, апдейты статусов и посты, маркетологи с помощью инструментов обработки естественного языка могут выцеплять нужное знание и понимание из социальных сетей.

То есть правильно будет сказать, что Social BI – это бизнес-аналитика плюс управление знаниями, плюс нетворкинг и совместная работа, плюс мониторинг и аналитика социальных сетей – и все это в новом интерфейсе.

Важная функция, которую ждут все на рынке Social BI, это возможность использовать такие данные в режиме реального времени и заливать их в хранилища данных, чтобы сравнивать с данными из других источников и только после этого отправлять в классические BI-системы. Встраивание этих данных в хранилище данных – сложная задача. Стандартное ХД с не более чем 10 Тб объема хранения не выдержит сотни терабайтов или даже петабайтов, которые каждый день будут заливаться из социальных сетей. Сколько таких данных вы можете позволить себе встраивать в ХД, а затем в BI? Какой процент данных из соцсетей вы предпочтете игнорировать, когда у вас не останется места? 

А если учесть, что эту же информацию можно отправлять в систему предиктивной аналитики для анализа исторических данных и построения прогнозов для будущего поведения клиентов и рынка, то и здесь возникает та же задача: точно ли у вас есть место для хранения и обработки этой информации? И есть ли у вас специалисты, которые готовы решить эту задачу?

Но главный риск, связанный с использованием Social BI – психологический. Как принимать решения на основе не только официальных данных компаний, поступивших из одного источника, но и на базе другой информации, пришедший из других мест? Приведу пример. Руководство компании на встрече смотрит на результаты продаж какого-то товара. Допустим, надо принять решение, расширять ли производство. Дашборд в BI-системе показывает нереальный рост продаж, график уходит в небо. А данные, собранные инструментом Social BI из интернета – форумов и соцсетей, показывают, что 60% покупателей недовольны продуктом. Что делать? И главное, какой источник считать единым источником правды? Такие примеры и сдерживают желание компаний внедрять Social BI.

Кроме того, чтобы использовать Social BI, желательно иметь один инструмент, а не плодить зоопарк. Естественно, на рынке – и на международном, и на российском – есть отдельные продукты, которые собирают, довольно качественно, данные из соцсетей и дают инструменты для их анализа. Но мы, компании, пользователи, ждем от вендоров, чтобы они инкорпорировали в существующие BI-системы элементы social. Аналитики предрекают, что мы такую функциональность получим со дня на день. Некоторые даже указывают на то, что в некоторых системах, - у IBM, Qlik, Microsoft, TIBCO – она уже есть в том или ином виде.

Важный момент – при использовании Social BI люди продолжат играть ключевую роль в социальной аналитике независимо от того, насколько тесно будут интегрированы соответствующие системы с традиционными бизнес-приложениями. Важнейшим фактором превращения простого «прослушивания» социальных сетей в аналитику является наличие глубоких знаний о продуктах и услугах компании, а при полной автоматизации этот фактор утрачивается. Хотя кто знает этот искусственный интеллект…

В любом случае очевидно, что социальный BI помогает в следующих областях: увеличение производительности труда и совместной работы, удерживание баланса между качеством данных и их использованием, увеличение популярности коллективного принятия решений. Кроме того, Social BI дает возможность пользователям делиться, комментировать, популяризировать данные для понимания, какие именно данные требуются в компании.

Источник: TAdviser