Великі дані — це набори структурованої та неструктурованої інформації настільки великих розмірів, що традиційні способи та підходи, як бізнес аналітика чи системи управління базами даних, не можуть бути застосовані до них. 

Додатковим каталізатором у створенні великих даних, особливо фінансових, стала Велика фінансова криза (GFC) 2007-2009 років. Поява великих даних збігається з квантовим стрибком у технологіях та програмному забезпеченні, що використовується для їх аналізу: штучний інтелект (AI) є темою сьогодення і дає змогу дослідникам знаходити значущі закономірності у великих обсягах даних. Наприклад, методи обробки природної мови (NLP) перетворюють неструктурований текст у структуровані дані, які інструменти машинного навчання можуть аналізувати для виявлення прихованих зв’язків. Аналіз мережі може допомогти візуалізувати зв’язки в цих високовимірних даних. Вперше в історії можна створити картину в режимі реального часу економічних показників, таких як споживчі витрати, ділові настрої або рух людей.

Для прикладу розглянемо застосування моделі великих даних та машинного навчання для фермерів, а саме: прогнозування врожайності та управління ризиками. 

Прогнозування врожайності здійснюється із застосуванням математичного моделювання для аналізу даних щодо врожайності, погоди, хімікатів, індексу біомаси тощо. Завдяки інструментам машинного навчання опрацьовуються статистичні дані для прийняття управлінських рішень. Це дозволяє фермеру, який має лише смартфон з встановленим додатком, отримати інформацію про те, які культури краще посадити, на якому полі, у якій кількості і де саме використовувати добрива. Використання датчиків для збору даних означає, що кожен фермер може отримати інструкції, дотримання якої гарантуватиме найкращий прибуток від своїх культур.

Використовуючи модель великих даних, фермери можуть оцінити шанси неврожаю певної культури на прийдешній рік і своєчасно переорієнтуватися на вирощування іншої культури. Застосування моделі великих даних дозволяє миттєво виявити мікроби та випадки зараження харчових продуктів й унеможливлює негативні наслідки для людини та інших живих істот, а також зменшує кількість відходів.

У фінансовій галузі великі дані використовуються з додатками машинного навчання в різних сферах, включаючи дослідження, монетарну політику та фінансову стабільність. Центральні банки також використовують великі дані для нагляду та регулювання (додатки suptech та regtech).

Ви можете використовувати технології штучного інтелекту, великих даних та машинного навчання у бізнесі для:

• Покращення обслуговування клієнтів — наприклад, використовуйте програми віртуальних помічників для надання підтримки користувачам у режимі реального часу (наприклад, з виставленням рахунків та іншими завданнями).
• Автоматизації робочі навантаження — наприклад, збирайте та аналізуйте дані з розумних датчиків або використовуйте алгоритми машинного навчання (ML) для категоризації роботи, автоматично маршрутизуйте запити на обслуговування тощо.
• Оптимізації логістики — наприклад, використовуйте інструменти розпізнавання зображень на основі штучного інтелекту для моніторингу та оптимізації інфраструктури, планування транспортних маршрутів тощо.
• Збільшення продуктивності і ефективності виробництва — наприклад, автоматизуйте виробничу лінію, інтегруючи промислових роботів у свій робочий процес і навчаючи їх виконувати трудомісткі або повсякденні завдання.
• Запобігання відключенням — наприклад, використовуйте методи виявлення аномалій, щоб визначити закономірності, які можуть порушити роботу вашого бізнесу, наприклад, відключення ІТ. Спеціальне програмне забезпечення для штучного інтелекту також може допомогти вам виявити та запобігти вторгненням у систему безпеки.
• Прогнозування продуктивності — наприклад, використовуйте програми AI, щоб визначити, коли ви можете досягти цілей продуктивності, наприклад, час відповіді на виклики служби підтримки.
• Прогнозування поведінки — наприклад, використовуйте алгоритми ML для аналізу моделей поведінки в Інтернеті, щоб, наприклад, обслуговувати спеціальні пропозиції продуктів, виявляти шахрайство з кредитними картками або таргетувати відповідну рекламу.
• Керування та аналізу своїх даних — наприклад, AI може допомогти вам інтерпретувати та видобувати ваші дані ефективніше, ніж будь-коли раніше, а також надавати повне уявлення про ваші активи, ваш бренд, персонал або клієнтів.
• Покращення маркетингу і реклами — наприклад, ефективно відстежуйте поведінку користувачів і автоматизуйте багато рутинних маркетингових завдань.

Якщо ваш бізнес або проєкт має ознаки даної економічної моделі, викладіть їх у Канві вашої бізнес-моделі та керуйтесь принципами ведення імпакт-підприємництва на цих економічних засадах, що допоможе вам зробити ваше підприємство продуктивним, конкурентним, інвестиційно привабливим та таким, що створює позитивний вплив.