Категории




График медиаактивности

2019

9 11 6 16 15 12 14 19 15 11 12 12 13 11 14 12 5 6 18 18 20 15 11 12 12 8 7 19 10 14 4 4 1 6 0 2 13 11 6 0 18 15 18 0 1

2018

17 19 24 20 29 17 22 27 17 22 27 29 12 10 15 15 7 9 10 14 22 20 18 20 12 21 16 26 14 13 21 9 11 6 18 12 1 2 18 12 13 21 16 14 23 24 18 21 16 20 9 6

2017

5 20 59 115 97 94 89 82 121 86 142 146 139 148 124 101 91 65 76 127 130 115 93 64 67 24 18 22 25 22 23 20 26 11 16 7 16 29 15 20 21 22 32 16 32 32 30 23 34 37 19 21 6

2016

11 96 160 214 158 200 159 107 147 99 169 5 133 124 167 143 143 52 84 171 153 191 120 1 6 26 157 167 133 122 3 138 81 17 102 54 1 130 115 126 94 107 107 101 124 175 130 121 151 147 135 83

2015

20 67 121 127 108 109 10 40 151 126 227 198 214 187 154 157 152 123 171 112 190 225 170 185 197 190 118 173 178 170 157 179 71 121 195 167 143 142 184 158 162 180 85 103 135 231 215 168 180 176 176 95

2014

82 189 126 242 238 215 224 234 212 184 252 231 192 290 231 231 162 139 127 236 220 241 179 214 209 183 169 232 191 168 160 176 209 153 194 202 196 247 179 235 271 42 98 136 115 219 98 149 199 220 175 59

2013

174 202 234 228 259 233 236 267 226 285 288 284 179 324 298 317 158 85 153 313 164 157 104 246 199 294 275 192 222 218 222 247 258 224 240 255 292 261 295 154 240 254 259 195 293 249 291 266 278 272 231 48

2012

31 179 257 317 335 321 342 284 280 163 2 63 292 100 216 101 282 159 5 265 188 247 254 273 64 219 303 157 286 338 255 322 302 252 217 259 298 335 113 273 382 343 378 290 294 405 319 336 355 335 314 257 33

2011

1 74 36 91 16 317 48 265 18 78 248 47 23 10 16 271 170 92 140 145 272 200 203 129 150 177 240 224 210 225 140 153 188 163 217 277 196 235 297 264 232 3 168 343 203 257 321 231 282 345 246 150

2010

21 58 63 142 157 72 198 7 127 77 61 258 215 149 0 152 28 47 45 153 62 135 229 214 227 232 209 212 236 217 189 165 207 168 250 289 263 281 228 277 286 271 281 248 288 186 265 184 89 169 303 1

2009

23 83 94 147 136 200 210 224 207 177 222 217 193 237 225 184 162 96 177 206 251 217 151 200 204 178 215 119 12 121 160 192 189 165 204 152 188 198 174 206 199 134 148 137 104 23 143 160 90 197 75 72

2008

4 31 23 86 70 110 143 89 81 74 90 122 102 118 139 129 31 71 119 127 142 126 128 93 122 102 129 101 84 110 90 110 111 120 160 154 159 159 158 119 178 151 148 107 133 125 149 141 144 139 88 34

2007

1 1 30 69 62 68 51 53 28 110 129 159 131 119 109 150 37 81 143 98 109 130 161 164 104 117 142 82 82 132 107 141 118 94 90 76 110 102 98 106 98 121 113 94 108 100 71 108 129 96 1

[168] Аналитика Big Data: есть ли у нас право на безопасность персональных данных?

19.04.2013 | Связь и телекоммуникации, Украина

Все больше компаний внедряют технологию прогностической аналитики, чтобы лучше понять своих заказчиков и с выгодой для себя воспользоваться полученной информацией. Анализируя всесторонние данные о заказчиках, организации стремятся получить исчерпывающее представление об их покупательских привычках и предпочтениях.

          Инструменты прогностического анализа предназначены не только для профессионалов-аналитиков. Специалисты по маркетингу используют аналитические ресурсы для получения информации, позволяющей предложить покупателям скидки и купоны, определить наиболее лояльных заказчиков и повысить прибыль.  Розничные торговые компании исходят из того, что для сохранения конкурентоспособности им нужно понимать не только текущие желания и потребности заказчиков, но и прогнозировать будущие тенденции. Однако столь широкое использование персональных данных вызывает вопросы по информационной безопасности. Эти вопросы активно обсуждаются представителями регулирующих и судебных органов, защитниками прав человека и частными компаниями.

          Невысокие темпы экономического развития, рост осведомленности покупателей и бюджетные ограничения – все эти факторы затрудняют разработку стратегий прибыльного роста для розничных торговых компаний США. Это одна из причин, стимулирующих использование аналитических средств для получения информации, которую покупатели, скорее всего, предпочли бы держать при себе, особенно, если б им стало известно о чьих-то настойчивых попытках получить такие  сведения.

          Эта ситуация наиболее характерна для Интернета. Вы наверняка заметили, что если попытаться купить сумку через Интернет, а потом отказаться от этой затеи, то впоследствии назойливая реклама сумок будет сопровождать вас на каждом сайте. Это связано с тем, что розничные торговые компании отслеживают поведение покупателей, присваивают им виртуальные идентификационные номера и затем предлагают каждому покупателю целевую рекламу, пытаясь продать интересующие его продукты.

          В современном мире прочно утвердился принцип многоканальной торговли, включающей продажи через Интернет, с помощью мобильных устройств и в привычных магазинах. При этом покупатели зачастую принимают решения о покупках, находясь одновременно в онлайновой и обычной, физической среде.  

          В онлайновой среде они обмениваются информацией о торговых марках, ищут нужные товары, получают сведения о них и повышают уровень информированности с помощью социальных сетей. В физической же среде они оценивают и проверяют товары, а также связывают их с определенными брендами. При этом, находясь в обычном магазине, покупатели пользуются мобильными устройствами для сравнения товаров и цен. Задача специалистов по маркетингу состоит в том, чтобы вовлечь покупателя в двусторонний диалог, сделать уникальные предложения и в конечном итоге продать продукт или услугу, а не просто передать несколько сообщений и стандартных рекламных предложений на смартфон или планшетный компьютер.

          Развитие технологии смартфонов позволяет получать важную контекстуальную информацию и на ее основе делать пользователям актуальные предложения в правильном месте и в правильное время. В результате системы прогностической аналитики начинают действовать даже в традиционных магазинах.  Анализ поведения покупателей в магазине – как раз та область, где мониторинг пользователей, находящихся в физической среде, может дать весьма ценную информацию.

          Такие аналитические компании, как RetailNext, предлагают решения для мониторинга покупателей в реальном времени и использования полученной информации. Функциональность этих решений включает отслеживание перемещения покупателей в торговых залах, распознавание пола (мужской или женский) и узнавание посетителей, побывавших в магазине хотя бы однажды.

 

          Остается неясным, будут ли покупатели ставиться в известность о том, что за ними столь пристально наблюдают люди, желающие увеличить свою прибыль.  Продавцы пытаются устранить эти опасения, говоря, что полученная информация будет использоваться для персонализации и повышения качества продуктов и услуг.

          Так или иначе, кое-где возникает озабоченность вопросами защиты персональных данных. В недавнем отчете Всемирного экономического форума эти вопросы подробно рассмотрены и сопровождаются рядом рекомендаций по защите персональной информации. При этом выбор уровня защиты будет осуществляться конечными пользователями.

          Идея состоит в том, что все записанные данные будут получать программные метки персональных предпочтений, показывающие, каким образом разрешается использовать эти данные. Персональные данные, включая производную информацию, полученную с помощью прогностической аналитики, будут регистрироваться, а нарушители правил их использования – наказываться.

          Но опора лишь на технологические средства защиты персональных данных не может быть достаточно эффективной. Многие специалисты считают, что для защиты этих данных нужно разработать более строгие правила борьбы со злоупотреблениями персональной информацией в компаниях и торговых предприятиях. Для этого медиалаборатория Массачусетского технологического института (MIT Media Lab), ведущая разработку новых технологий, предложила базовые принципы записи персональных данных.

          Первый из трех предлагаемых принципов утверждает право пользователя на владение своими персональными данными и контроль за методами их использования, а также право на удаление и распространение этих данных по своему усмотрению. С этой целью было создано защищенное хранилище персональных данных openPDS (Privacy-Preserving Personal Data Store), позволяющее контролировать, хранить и проверять потоки персональных данных.  Вполне возможно, что это хранилище подорвет значение брокеров, занимающихся данными, и позволит лучше защитить личную информацию пользователей.

          Совершенно очевидно, что решения о методах использования данных, полученных в результате прогностической аналитики, не могут отдаваться на откуп специалистам по маркетингу и аналитикам розничных торговых компаний в надежде на их честность и порядочность. Как известно, коммерция – процесс двусторонний, и  так было всегда на протяжении многих столетий. Кроме того, совершенно ясно, что продавцам нужна непрерывная обратная связь с покупателями, позволяющая предлагать нужные продукты, услуги и сервисные методы.

          Однако растущий объем данных требует одновременного расширения прав индивидуального пользователя на владение личной информацией. Аналогичные идеи были в ходу в 1960-е годы, когда мэйнфреймы впервые стали собирать финансовую информацию о миллионах жителей США в интересах федерального налогового управления IRS и набирающих силу кредитных бюро. В результате в 1970 году был принят закон о кредитной отчетности (Fair Credit Reporting Act), признавший право гражданина на контроль за использованием данной информации. Очень может быть, что Big Data и прогностическая аналитика выводят этот вопрос на качественно новый уровень.

 

Предыдущая статья К. Дойла:

·        Подключение к мобильному облаку — входной билет в будущее -

http://www.cisco.com/web/RU/news/releases/txt/2012/072512a.html

Комментировать
Facebook ::

O2pr

Контактное лицо: Yevheniia Fastryha
Телефон: 545 77 07
E-mail: [email protected]
Сайт:

Перейти к компании


Недавние релизы