«Большие данные» (Big data) – так называют гигантские массивы информации, размеры которых значительно превосходят размеры традиционных баз данных, до недавнего времени использовавшихся в учебных, научных и бизнес-целях.

Понятие получило широкое распространение в 2010-х годах и отражает сущность информационной эпохи, в которую мы живем.

Данные накапливаются ежесекундно и их объем увеличивается в геометрической прогрессии. Техническое развитие достигло такого уровня, когда разного рода приборы, устройства, компьютеры фиксируют практически любое проявление жизни на нашей планете: эволюция глобальной экосистемы никогда не была задокументирована лучше, чем за последнее десятилетие. Каждый из нас, осознанно или нет, оставляет свой цифровой след: фотографируя, общаясь по телефону или в социальных сетях, совершая покупки, осуществляя поиск информации в Интернете, регистрируясь на рейс, ведя переписку с деловыми партнерами, – перечислять можно очень долго.

По данным исследования IDC Digital Universe, опубликованного в декабре 2012 года, количество данных в мире к 2020 году достигнет 40 зеттабайт (по сравнению с 1,2 Зб в 2010 г.). 40 зеттабайт - это 40 триллионов Гб, что в 57 раз больше, чем количество песчинок на пляжах на всей поверхности Земли. Масштаб поражает.

Закономерный вопрос, возникающий у руководителей предприятий: что делать со всем этим многообразием информации, к которому появился доступ? Какие преимущества для бизнеса дает работа с «большими данными»?

Если говорить о такой отрасли как страхование, то можно выделить, как минимум, 4 направления, по которым анализ «больших данных» принесет существенные конкурентные преимущества и будет способствовать росту бизнеса страховых компаний:

• маркетинг
• противодействие мошенничеству,
• медицинское страхование,
• автострахование.

Big Data и маркетинг. Опыт страховой компании Aviva

Aviva – одна из крупнейших страховых компаний Великобритании, существует более 300 лет, ведет деятельность в 16 странах, специализируется на страховании жизни, здоровья, имущества, автостраховании; число клиентов – 31,4 млн.

Компания использует инструменты прогнозной аналитики (SAP Predictive Analytics) для того, чтобы рационально распоряжаться своим маркетинговым бюджетом, оптимизировать взаимоотношения с клиентами, анализировать, какие из прошедших рекламных кампаний были наиболее успешными и почему (в частности, определить личные особенности людей, которые откликнулись или не откликнулись на рекламу). По словам аналитика Aviva, Маргарет Робинс, подобная информация позволяет более точно определять целевые группы для будущих кампаний, ориентироваться не на субъективные мнения маркетологов, как раньше, а на конкретные факты и на результаты моделирования, используя в модели сотни переменных, характеризующих покупателей.

Противодействие мошенничеству

Традиционный подход к выявлению мошеннических действий заключается в проведении периодических проверок и выборочном анализе бизнес-операций. При таком подходе часть важной информации или определенные детали мошеннического поведения неминуемо теряются, упускаются из вида.

Обработка «больших данных» (т.е. всей информации без исключения, миллионов транзакций в секунду) позволяет страховым компаниям избежать подобных проблем, своевременно выявить отклоняющиеся данные или мошеннические действия, распознать новые поведенческие характеристики мошенников и не допустить причинения вреда.

«Большие данные» в медицинском страховании

Современный человек способен самостоятельно контролировать свое самочувствие, спортивную форму и состояние здоровья. Электронные часы и браслеты измеряют пульс, регистрируют циклы сна, подсчитывают шаги; специальные весы не только измеряют массу, но и процент жира в организме; разнообразные приложения на смартфонах отслеживают диету, эмоциональное состояние и физическую нагрузку в течение дня; и есть еще множество специализированных датчиков и устройств, с помощью которых можно измерить все: давление, содержание кислорода в крови, уровень холестерина, вероятность инфаркта или спортивной травмы.

Сбор и анализ подобных данных способны вывести медицинское страхование на новый уровень. Вместо выявления общих закономерностей, страховые компании смогут получать индивидуализированные данные, а значит и предлагать своим клиентам персональные программы страхования. Специальные приложения, устанавливаемые на смартфон, смогут диагностировать заболевание на раннем этапе (а при необходимости и вызвать врача). Положительный социальный эффект подобного мониторинга проявится в снижении уровня заболеваемости и, быть может, в спасении жизней. Бизнес-эффект (для страховых компаний) – в