Практические рекомендации для управления качеством клиентского портфеля “по- умному” .Биг Дата в маркетинге,продажах, клиентинге, CRM, 360 градусов клиентa. Видео по данным слайдам можете найти по ссылке внизу https://www.youtube.com/watch?v=7rDQrQK1Mvc&list=PLHTVj-msOEIB6uCBd6PcGTBmhvGGZrARI&index=13 Содержание: 1. Исторические формы производственно-технологического процесса 2. BIG DATA и цифровые технологии в жизни 3. Этапы работы над проектом “BIG DATA в моем бизнесе“ 4. Примеры иконографики и журналистики больших данных 5. Трудности в работе с большими данными 6. Инструментарий для работы с большими данными (краткий обзор) 7.Кто владеет информацией – владеет миром 8.Заключение и ссылки на полезные источники

1. Практические рекомендации для управления качеством
клиентского портфеля “по- умному”
Биг Дата в маркетинге,продажах, клиентинге, CRM, 360
градусов клиентa
И.К.Мухина,
Москва, май, 2017.

2. Содержание
 Исторические формы производственно-технологического процесса
 BIG DATA и цифровые технологии в жизни
 Этапы работы над проектом “BIG DATA в моем бизнесе “
 Примеры иконографики и журналистики больших данных
 Трудности в работе с большими данными
 Инструментарий для работы с большими данными (краткий обзор)
 Кто владеет информацией – владеет миром
 Заключение и ссылки на полезные источники

3. Исторические формы организации производственно -
технологического процесса.
 Кустарное производство
 Мануфактурное производство
 Массовое промышленное производство - по типу фордизм – доминирование крупномаштабных
конвейрных технологий, обеспечивающие массовое производство однотипной продукции, основа
специализация, стнадартизация и алгоритмизация, экономия от маштаба, было эффективно пока
существовал стабильный рынок и “стандартизированный потребитель” и значит прогнозируемый
спрос, вертикальное разделение труда - функции
 В условиях насущенного рынка возник тойтоизм, гибкое производство для дифференциации
продукции, малые партии, разнообразие, экономия от разнообразия, горизонтальное разделение
труда – компетенции, высокодинамичные рынки индивидуального потребления, сетевая
организация для создания гибких производств с универсальными характеристиками.
 На основании тойтоизма стало развиваться бережное производство ( lean )
 Сейчас все большее развитие преобретает активное производство ( agile), основное его отличие от
бережливого заключается в том, что оно способно работать в непредсказуемых и
быстроменяющихся условиях в отличие от бережливого, которое работает в относительно
стабильных условиях.

4. Информационно-технологическая парадигама производства в
условиях пост-индустриальных рынков
 Мы переживаем очередной этап модернизации производственных сил и значит производственных
отношений, обеспеченный революцией в области информационных технологий
 Максимально гибкое производство требует максимальной корреляции между потоками данных о
состоянии рынка и бизнесс процессами предприятия
 Производство товаров и услуг оказывается очень чувствительным к точности и скорости обработки
поступающей информации
 Ключевыми инновационными моментами развития предприятий сейчас являются инфомационное
обеспечение и иформационная безопасность технологических процессов, такие как системы
комплексного управления предприятий ERP, системы управления цеповхакми поставок SCM, систе
управления знанием KMS и системы обеспечения стратегий работы с потребителем CRM
 Отличительной особенностью инновционных производств является управление клиентским
портфелем, которое становится невозможным без создания специализированных баз данных о
клиенте, без систем мониторинга и обработки в реальном времени информации о состоянии рынк
без мгновеннойобратной связи с клиентом.

5.  Мировой объем оцифрованной информации
растет по экспоненте. По данным компании
IBS, к 2003 году мир накопил 5 эксабайтов
данных (1 ЭБ = 1 млрд гигабайтов). К 2008
году этот объем вырос до 0,18 зеттабайта (1
ЗБ = 1024 эксабайта), к 2011 году — до 1,76
зеттабайта, к 2013 году — до 4,4 зеттабайта. В
мае 2015 года глобальное количество данных
превысило 6,5 зеттабайта.
 К 2020 году, по прогнозам, человечество
сформирует 40-44 зеттабайтов
информации.На каждого живущего на Земле
человека будет приходиться по 5200 Гб.
 Сможем ли мы совладать с ней? По расчетам
IBS, в 2013 году только 1,5% накопленных
массивов данных имело информационную
ценность.
 Как изменится производство в связи с этим ?
1 МБ – одно фото
1 ГБ – память
небольшого MP
плейра
1 ТБ – память
среднего хард диска
в 2014
1 ПБ – память всех
дата центров в мире в
2002
1 ЭБ – 5 раз инфо
всех книг, когда
либо напечатанных
1 ЗБ – 1.5 раза
число всех
песчинок на всех
пляжах мира
Измерения в байтах
ГОСТ 8.417—2002
Название Обозначени
ие
Степень
байт Б 10
0
килобайт Кбайт 10
3
мегабайт Мбайт 10
6
гигабайт Гбайт 10
9
терабайт Тбайт 10
12
петабайт Пбайт 10
15
эксабайт Эбайт 10
18
зеттабайт Збайт 10
21
иоттабайт Ибайт 10
24
BIG DATA в жизни

6. Цифровые технологии в жизни
www.pwc.com/industry4.0
и людей
и сенсоры
iii.

7. Как посредством использования Биг Дата можно
управлять портфелем “по-умному” ?
 Биг Дата - это новая крипто-валюта и работать с ней нужно "по-умному". Данные и
информация становятся все более важным активом. Если у вашего бизнеса есть любые данные:
о клиентах, о поставщиках, о жалобах, о посещении веб-сайта, о транзациях, о конкурентах и т.
д вы можете превратить ее в доход.
 Биг Дата позволяют быть более внимательным к нуждам, ожиданиям и потребностям каждого
клиента, находить более конкурентноспособные рынки сбыта продуктов, индивидуализировать
бизнес предложения, подбирать удобные для клиента каналы и время общения и улучшать
процесс обслуживания.
 Биг Дата помогают наладить операционную цепочку бизнеса, принимать более эффективные
унправленческие решения, нанимать более подходящий персонал, отладить качество
производства товаров и услуг, организовать обратную связь с клиентом, для улучшения его
лояльности и значит увеличения прибыльности.
 Биг Дата становятся неотьемлемой частью качества предлагаемых продуктов, т.к.
образовательная составляющая в современном сложном и быстроменяющемся мире позволяет
наставлять клиента и после покупки, в этом случае данные используются чтобы понять, как
применяются продукты и где еще требуются участие, для того чтобы гарантировать повторный
визит, покупку, контакт и т.д для закрепления положительного опыта общения клиента /
покупателя с Вашим бизнесом.
i.

8.  Понимание стратегии бизнеса
 Источники данных и этапы работы с данными
 Основные этапы анализа данных и рекомендации
Этапы работы над проектом «Большие данные в моем бизнесе» на примере
общей задачи CRM «Управление качеством клиентского портфеля»: от четкой
постановки бизнес-цели
до моделирования процесса разработки решения:
i. ii. iii.

9. 1. Понимание стратегии бизнеса и формулировка цели
цифрового/аналитического решения
5 % времени проекта.
i.

10.  Финансы:
 финансовые отчеты и управление рисками
 прибыльность продуктов и клиентов,
 Отношения с клиентами
 сегментирование портфеля и кросс-продажи
 удовлетворение нужд клиента и программа лояльности
 Внутренние бизнес процессы:
 системы для персонала и для клиентов
 системы коммуникаций
 Наем, обучение и рост персонала
 мотивация, инновации , изменения,
Понимание бизнеса, измерение показателей бизнеса,
управление бизнес процессами
Деятельность любой компании имеет стратегию
и четыре стратегически важных аспекта.i.

11. Поэтапное планирование проекта цифрового
решения для любого бизнеса с использованием данных.
www.pwc.com/industry4.0
Обратная связь
i.

12. Дело не в данных, дело в вопросах и ответах
 Чёткая постановка бизнес задачи - например: увеличение прибыльности портфеля или
уменьшение оттока клиентов к конкурентам или уменьшение издержек.....
 Глубокое понимание бизнес процесса – визуализация шагов в торговом бизнесе
продаж/покупок/клиентов/поставщиков, на пример – кредитных карочек.
 Разработка стратегии анализа –например: рост сегмента прибыльных клиентов в
портфеле
 Поиск возможных источников вариации ( неравномерности качества, шума ) в бизнесе –
обсуждение разброса в качестве процессов, товаров, поставщиков, 6 сигма и тд
 Поиск, оценка источников и качества данных – внутренние, внешние данные, социальные
сети, опросники, финансовые отчеты, росстат по индексу, ...
 Глубокое знание предметной области- изучение работы конкурентов, пример лучшего
производителя индустрии, изучение зарубежного опыта подобных бизнесов ...
 Последовательный и системный подход к разработке цифрового решения - программа
лояльности клиента с учетом всех возможных партнеров, поставщиков, поинтов и т д
 Моделирование процесса для разработки цифрового решения – сегментация портфеля,
построение модели прибыльности клиента, утечки ( attrition ) клиентов , удержание
прибыльных клиентов ( retention ), модель предсказания возвращения тех клиентов,
которые ушли к конкурентам ( win back ) и т.д.
Бизнес
5 %
i.

13. Поиск и подготовка данных:
 Основные типы данных – открытые/закрытые. Государственные/ частные/ корпоративные.
Платные/бесплатные. Числовые/семантические
 Источники данных о клиенте
 Этапы: сбор, хранение, сливание, подготовка, представление и анализ данных
 Инструментарий для работы с большими данными ( краткий обзор )
 Этические и правовые аспекты использования больших данных
 Роли необходимые для участия в проекте: архитектор данных, администратор баз данных, ученный
информатик, бизнес аналист, маректолог, постановщих задачи, управляющий проектом ....
Основные этапы анализа данных:
 Дискрептивный анализ – Исторические КПЭ клиентского портфеля?
 Диагностический анализ – Почему так происходило ? – наши продукты, каналы сбыта, ниши
возможностей, время, конкуренты, рынок, финансовые показатели региона
 Предиктивный анализ – Что будет происходить с портфелем дальше?
 Рекомендательный анализ – Что надо поменять и что для этого надо делать ?
 Визуализация результатов, инфографика и журналистика данных
 Пересказ результов анализа на языке бизнеса
ИТ&Б
75-80 %
ИТ&Б&А
15-20 %
ii. iii.

14. Жизненный цикл клиентов.
Потенциальные клиенты — это клиенты, требующие привлечения, они еще
только могут принести вашей компании прибыть.
Посетители — клиенты, которые уже знают о вашей компании и возможно
воспользовались вашими продуктами/услугами, но Вы не можете никаким
образом их идентифицировать. Внедрение Дисконтной системы или
Программы Лояльности позволяют не только собирать данные обо всех
покупках и посещениях, но и формировать правильные предложения
для различных групп клиентов.
Случайные — это клиенты, которых можно идентифицировать,
и которые зафиксировали у вас одну-две покупки. Эту группу клиентов
следует переводить в группу постоянных, для этого существуют различные
механики, в том числе купоны, приглашения на следующую покупку и др.
Постоянные — это клиенты, которые идентифицировали себя несколько раз.
О них вы уже можете узнать многое — их предпочтения, ценность, частоту
покупок, иногда — даже дату следующего заказа. Используя ретроспективные данные и
историю взаимоотношений,сформировать правильное и уместное предложение для
клиента намного проще, чем ориентируясь на "черный ящик".
Лояльное ядро — это ваши самые ценные клиенты. Они давно с вами, покупают много,
часто и регулярно. Кроме этого, они рекомендуют вашу компанию друзьям и знакомым. О
таких клиентах нужно знать все — предпочтения, особенности поведения, дни рождения,
уместный канал коммуникации. Такие клиенты не толькоприносят вам прибыль,но могут
быть агентами вашего Бизнеса, т.е привлекать к вам новых посетителей.
Вернувшиеся клиенты – это клиенты, которые пробыв с вами некоторое время ушли к
конкурентам, но через некоторое время, разочаровавшись и сравнив, они вернулись к
обратно к вам. Могут стать наиболее лояльными.
Случайных, постоянных и тем более лояльных клиентов нужно удерживать.
Вернувшиеся
i.

15. ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫЕ СВЯЗИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА
« Управления клиентского портфеля »
i.

16. Маркетинг, продажи, клиентинг, CRM, 360 градусов “по –умному” или
качественное управление клиентским портфелем
 Управлять портфелем “по умному” это значит иметь комплексный,
системный подход, основанный на фактах с использованием обратной связи для принятия
бизнес решений по всем четырем стратегическим важным направлениям.
 Например, теория сбалансированной системы показателей (СПП), разработанная Робертом
Капланом и Дэвидом Нортоном для задач маркетинга и сбыта, использует понятие KPI или
ключевые показатели эффективности (КПЭ).
 Под системой КПЭ понимается система финансовых и нефинансовых показателей, влияющих на
количественное или качественное изменение результатов по отношению к стратегической цели
(или ожидаемому результату). Система сбалансированных показателей включает КПЭ в каждой
контролируемой сфере и методику их оценки. Данные системы или методики составляют основу
при принятии решений, базирующихся на оценке эффективности деятельности предприятия, и
направлены на достижение стратегических целей организации.
i.

17. Количественные показатели:
 по результатам:
 продажи;
 прибыль;
 продажи на клиента;
 количество заказов;
 количество новых заказов;
 по активности:
 контакты;
 контакты на клиента;
 количество предложений;
 комбинированные:
 по результатам и активности
 отношение продаж к контактам;
 отношение количества заказов к количеству
предложений;
 по компенсации и расходам:
 отношение комиссионных к продажам;
 отношение комиссионных к прибыли;
 отношение расходов к прибыли;
 отношение расходов к контактам
Качественные показатели:
 навыки и умения:
 идентификация запросов потенциальных заказчиков;
 качество презентаций;
 способность снимать возражения;
 отношения с потребителями:
 удовлетворенность внешним видом продавца;
 эффективность рекомендаций;
 количество жалоб на продавца;
 организованность:
 подготовка к презентации;
 разработка маршрута поездок;
 ведение карточки покупателя;
 знание продуктов / услуг:
 знание собственно продуктов / услуг;
 знание потребительских выгод продуктов/ услуг;
 знание сильных и слабых сторон своих и конкурентных
продуктов / услуг.
КПЭ
Примеры ключевых показателей эффективности:
i.

18. Статистика лояльности клиентов и ее влияние
на показатели деятельности компании.
 Затраты на привлечение клиента в среднем от 5 до 30 раз больше, чем на его удержание
 Большая часть клиентов окупается только после полугода работы с ними.
 Увеличение процента удержания клиентов на 1% дает рост прибыли не менее чем на 3%
 И еще одна группа — это отток. Такие клиенты присутствуют в любой компании, они по каким-то причинам
прекратили взаимоотношения с вашим брендом. Важно выяснить эти причины, и по возможности устранить
их.
 Большая часть компаний Fortune 500 теряет 50% клиентов каждые 5 лет
 Тезисы из книги "Роман с покупателем" (Пол Темпорал, Мартин Тротт):
 68% клиентов уходит из-за отсутствия к ним персонального внимания
 14% клиентов уходит из-за неумения реагировать на жалобы
 9% клиентов уходит из-за предложения лучшей цены
 5% клиентов просто переманивается конкурентами
 4% клиентов перестают нуждаться в продукте или сервисах
 Возврат клиентов реален, это вполне благодарное дело с точки зрения финансовых показателей и
поддержки бренда компании. Важно определять % оттока клиентов из компании с определенной
периодичностью, контролировать этот показатели и корректировать маркетинговые инициативы в
зависимости от его значения.
i.

19. i.

20. Правило Парето для клиентского портфеля:
"20% клиентов приносят 80% прибыли”.
 всегда ли верно это утверждение или 30 % - 70 % более часто ? Бывает 0.4 % - 120 %
 Как извлечь пользу из факта, что есть ВИП-клиенты используя Биг Дата ?
 как правильно определить эти 20% ВИП клиентов;
На что обращать внимание анализируя, Биг Дата когда список ВИП-клиентов сформирован?
 вопросы безопасности в отношении информации по работе с ВИП-клиентами.
 отслеживать действия конкурентов и/или функции определения удовлетворенности клиентов (например,
интернет - опросники), в первую очередь, такие процедуры должны быть задействованы для ВИП-
клиентов.
 автоматическую переадресацию телефонных звонков (и других видов связи), для того чтобы контакты
ВИП-клиентов обрабатывались обязательно, приоритетно и самыми качественными агентами.
 отслеживать не только текущее состояние клиентов, но и динамику изменения списка клиентов.
Необходимые отчеты "ВИП-клиенты, которых мы потеряли" с полем "ответственный менеджер", "ВИП-
клиенты, которых мы приобрели«
i.

21. Предпочтения:
Что можно предложить
клиенту,
учитывая то, что он уже
имеет с нами ?
Поведение:
Есть ли у нас данные о
действиях клиента, чтобы
предсказать его следующую
потребность в продукте ?
Намерения:
Что мы о них знаем и
можем ли мы на
них повлиять ?
i.
"Роман с покупателем"

22. 2. Источники данных и этапы работы с данными:
сбор,
хранение,
сливание,
подготовка,
представление,
анализ данных
75-80% времени проекта

23. Успех внедрения результатов разработки цифрового решения:
роли, компетенции, сферы ответственности.
ИТ
Дата
Аналитики
Бизнес
Ученый информатик
Какие аналитические
методы выбрать?
Правильные бизнес вопросы
Знания бизнес ограничений:
юридических, рыночных, рекламных ...
Принятие решений
Модель “черного ящика”
или прозрачная?
Нужные КПЭ
Должна ли модель
калибрироваться на
Новых данных?
Подготовка и анализ данных
Защита,регулирование,
Доступ, хранение данных
Купить, заказать,
сделать самим?
Нахождение и получение
данных для проекта
Управление проектом
Железо и софт
Логистика данных
Перформансе, тестирование,
прототипы, внедрение
Документация, требования,
коммуникации, креативность
Примеры для тестирования
i. ii. iii.

24. Источники данных о клиентах.
irina-chubukova.blogspot.ca/p
ii.

25. Источники больших данных о клиентах.
Демография
Контактная
Информация
Продукты
Транзакции
Взаимодействия
Требования
Клиента
Отношения
Клинента
Данные из
социальных
сетей
Настроение
Важные события
в жизни клиента
Психологические
характеристики
Внимание у
Клиента нечто!
Риски, непонятки,
возможности
История клиента
с вами
Предположения
о клиенте;
Прокси событий
близко от клиента
Влиятельные
фигуры
ii.

26. ii.
Данные медия контент машинные способы соцсети
Внутренние
Данные
Внешние
Данные
Аналитика
https://ibm.biz/howto360
360градусовклиента

27. 3. Основные этапы анализа данных:
описательный анализ,
диагностический анализ,
предсказательный анализ,
рекомендательный анализ,
пересказ результов на языке бизнеса
визуализация результатов,
инфографика,
журналистика данных.
15-20% времени проекта.

28. Сегментация клиентского портфеля.
iii.
Целевые сегменты.
Массовый маркетинг
Все как один,
один как все
Сегменты по прибыли.
Целевой маркетинг. ВИП клиенты.

29. Варианты сегментации клиентского портфеля
iii.

30. Пример сегментации банковского портфеля
www. mckinsey.com
iii.

31. Основные этапы анализа данных
iii.
Исторические
КПЭ клиентского
портфеля?
Почему так
происходило ? –
продукты, каналы
сбыта, ниши
возможностей,
время, конкуренты,
рынок, финансовые
показатели региона
Что будет
происходить
с портфелем
дальше?
Что надо улучшить
и что для этого
надо знать ?
Описательный
анализ
Диагностический
анализ
Предсказательный
анализ
Рекомендатель-
ный анализ
Пересказ
результов
анализа на
языке бизнеса
ПРОШЛОЕ
ИНСАЙТ
фОРСАЙТ
ИНЕРЦИЯ
СЛОЖНОСТЬ АНАЛИЗА
ЦЕННОСТЬАНАЛИЗА
ЦЕЛЬ

32. 6 принципов понимания аналитики для
бизнесменов .iii.
irina-chubukova.blogspot.ca

33. Источник контекста:
Демографические данные,
История покупок, браузер,
месторасположение
Источник контекста:
браузер, размер кофейни,
длина очереди, стиль жизни
Источник контекста:
Социальные сети, друзья,
стиль жизни, окружение
Индивидуальные предложения
клиенту в
ситуационном контексте.
iii.

34. Визуализация анализа на язык бизнеса:
1. Какая цель и какая аудитория ?
iii.
2. Визуальные предпочтения
Менее эффективные
Помните: никто не видит мир,
так как видите его Вы !!!

35. Визуализация анализа на язык бизнеса:
3. Шкалы для измерения результатов
Интервальные
зарплата < 2 тыс, <5 тыс, <10 тыс,
Дискретные:
женщина, мужчина
Категориальные:
да, нет, не знаю
iii.
Несколько измерений
На шкале времени
Разные измерения
на одной шкале
4. Примеры
временной шкалы

36. Визуализация анализа на язык бизнеса:
7. Тепловая карта, диаграмма размаха, гистограммаiii.
8. Корреляции
9. Карты

37. Визуализация анализа на язык бизнеса:
5. Сравнение
iii.
6. Целое и его части

39. Инфографика и журналистика данных
iii.
Документы с иллюстрациями:
- более 60 % населения визуалы
- люди имеют возможность
обсудить разницу в понимании
смысла иллюстраций, а не
расхождение во мнениях
- людям легче запоминать и
интерпретировать графические
изображения, нежели тексты.
Документы или тексты:
- людям труднее понимать
смысл аналитических выводов
- легче забывают, отвлекаются,
теряют аналитическую нить
-люди часто по разному понимают
смысл аналитических терминов,
в зависимости от образования.

40. iii.

41. Примеры иконографики и журналистики
больших данных

42. iii.

43. iii.

44. iii.
iii.

45. Фирмы, компании и корпорации Биг Дата
iii.

46. iii.

47. Трудности в работе с Биг Дата.

48. 1. Проблема выбора обрабатываемых
данных : то есть определение того, какие
данные необходимо извлекать, хранить и
анализировать, а какие – не принимать во
внимание
2. Нехватка специалистов: маркетологов
аналитиков и ученых информатиков
3. В связи с большим объемом и высокой
скоростью потока данных, процесс их сбора
предполагает процедуры ETL в режиме
реального времени (extract, transform, load )
4. Безопасность данных, поступающих
из внешних источников,
5. Свойство аналитических платформ
использовать новые методы подготовки,
свертки и агрегирования данных.

49.  Натан Ротшильд — основатель английской ветви Ротшильдов
успешно торговал британским текстилем и через какое-то время
основал собственный банк. Самый успешный бизнес Натана
Ротшильда начался в 1814 году, когда британское правительство
привлекло его банк к финансированию военной кампании против
Наполеона. Крупные суммы золотом (за год свыше 11 млн.
фунтов) переводились из Англии маршалу Веллингтону и
союзникам через этот банк. Натан и его брат Якоб
ворочали огромными суммами в неспокойной Европе, избавляя
клиентов от рисков перевозки денег и просрочки платежа.
 Кроме финансовых забот, братья Ротшильды имели одно хобби –
они страстно любили голубей. В средние века хорошо обученный
почтовый голубь стоил не дешевле арабского скакуна. В XIX веке
они помогли Ротшильдам сделать самое крупное состояние того
времени.
 О том, что Наполеон проиграл битву, на бирже узнали лишь через
день. Многие держатели ценных бумаг покончили с собой, а
Натан за один день заработал 40 миллионов фунтов стерлингов и
овладел большой долей британской экономики.
Кто владеет информацией – владеет миром.

50. Некоторые полезные ссылки:
 http://rb.ru/howto/big-data-in-russia/ - большие данные в России
 http://rb.ru/services/retail/ Здесь вы найдете специалистов, которые работают как в сферах
логистики и безопасности, а также разрабатывают сервисы для ритейла на основе большие
данные.
 http://rb.ru/howto/big-data-in-8-terms/ Мир большие данные в 8 терминах
 http://irina-chubukova.blogspot.ca/p/blog-page_28.html блог Ирины Чубуковой
 http://salesgu.ru/tag/klientskij-portfel/ блог Чинарьяна Рубена Арташесовича
 Прайснер А. Сбалансированная система показателей в маркетинге и сбыте. Планирование и
контроль на базе ключевых показателей эффективности. — М.: Издательский Дом Гребенникова,
2006.
 http://www.monitor-crm.ru/aboutcrm/aboutcrm2/ - аналитическая CRM система.
 https://basegroup.ru/community/camp - сообщество аналитиков
 Книга "Роман с покупателем" Пол Темпорал, Мартин Тротт
 http://www.marketing.spb.ru/lib-research/methods/Big_Data.htm работа с большими данными:
основные области и возможности
 http://dv.ee/novosti/2016/04/26/kto-vladeet-informaciej-tot-vladeet-mirom