Почему крупные предприятия покупают стартапы, работающие с большими данными

Большие данные стали важным фактором роста, предоставляя компаниям возможность глубокого понимания внутренних бизнес-процессов, а также конкурентов и рынка. Этот экспоненциальный спрос на данные привел к стремительному росту стартапов, занимающихся приобретением, анализом и созданием инновационных продуктов на основе больших данных. Мы также стали свидетелями роста числа приобретений стартапов в сфере больших данных крупными технологическими компаниями. Некоторые из заметных приобретений в этом контексте перечислены ниже.

Microsoft покупает стартап по аналитике больших данных Metanautix

Microsoft приобрела стартап Metanautix для анализа больших данных еще в 2015 году, чтобы решить одну из самых больших задач в области анализа данных — объединить данные для мощной аналитики и открыть возможности роста за счет интеллектуальной автоматизации. Огромный объем информации, созданной компанией, должен был использоваться для поддержки их стратегий и действий, основанных на данных. Технология Metanautix могла сломать границы и соединить «цепочку поставок данных» вне зависимости от размера, местоположения или типа данных организации, что привлекло к ним Microsoft.

SAP приобретает Altiscale

Поставщик корпоративного программного обеспечения SAP приобрел Altiscale , стартап по работе с большими данными с уникальным предложением — облачной версией Hadoop. Решение может быть весьма полезным для хранения, обработки и анализа различных типов данных. Это приобретение было направлено на расширение портфеля облачного программного обеспечения SAP, что даст им явное преимущество в битве с такими же могущественными конкурентами, как Microsoft и IBM. Это также указывает на растущую популярность облачных сервисов больших данных.

Apple приобретает Tuplejump

Технический гигант Apple активно покупает компании, работающие с большими данными. После Perceptio и Turi Apple недавно приобрела еще одну компанию по обработке больших данных Tuplejump . Известно, что Apple скрывает свои цели или планы в отношении компаний, которые они приобретают. Однако Tuplejump работал над проектом с открытым исходным кодом, в котором будут использоваться методы машинного обучения и аналитика огромных объемов данных в режиме реального времени. Учитывая, как это может дать Apple конкурентное преимущество на фронте бизнес-аналитики, мы можем с уверенностью предположить, что именно этого Apple и добивалась.

Почему крупные компании покупают стартапы, работающие с большими данными

Большие данные могут быть такими же мощными, как алмазный диск. Имея подходящие инструменты и технологии для получения, анализа и получения ценной информации, компании могут легко опередить своих конкурентов в кратчайшие сроки. Крупные компании хорошо знают об этом факте. Когда новый стартап предлагает технологические достижения в области больших данных и машинного обучения, никто из крупных игроков не хочет, чтобы их конкуренты завладели ими. Это, наряду с преимуществом наличия лучших инструментов для обработки данных, делает приобретение таких стартапов прибыльным занятием для крупных компаний. Вот основные причины таких приобретений.

Определение новых рынков

Выявление новых возможностей — одно из самых больших преимуществ наличия надежного стека аналитики больших данных. Это то, что всегда ищут крупные компании, и данные могут помочь им в обнаружении таких возможностей. Данные могут дать четкое представление о фирмографическом, демографическом и поведенческом профиле клиентов. Когда обнаруживается большое количество клиентов, которые не соответствуют своим характеристикам покупателей, это может указывать на новый целевой рынок. Это можно определить только с помощью надежных технологий больших данных, которые можно либо создать, либо купить.

Изучение новых рынков иногда может быть похоже на бурение сухой скважины, но не с большими данными. Данные могут показать компаниям, где находятся их клиенты, а где их нет. Такая предусмотрительность чрезвычайно полезна и дает уникальное конкурентное преимущество. Вкладывая время и усилия в новые предприятия, которые обязательно принесут прибыль, компании также могут сократить свои потери и, таким образом, добиться очень высокой операционной эффективности.

Включение маркетинга эффективности доходов

Маркетинг часто может превратиться в черный ящик. Несмотря на то, что в него вкладывается и уходит много денег, многие компании до сих пор не могут понять, как работает этот черный ящик. Используя механизм отслеживания рентабельности инвестиций в маркетинг с использованием машинного обучения и анализа данных, у компаний есть шанс определить, что работает, а что нет в маркетинге. С помощью такой системы компании могут присваивать ценность каждому действию, предпринятому их лидами, и отслеживать/предсказывать результаты маркетинговой кампании. Это то, к чему стремятся многие компании, приобретая стартапы в сфере больших данных.

Генерация лид-аналитики

Каждый лид, который когда-либо вступал в контакт с компанией, оставлял бы следы данных. Эти данные можно хранить и анализировать, чтобы определить закономерность среди высокодоходных лидов, что позволит компаниям сопоставить их с новыми поступающими лидами, чтобы соответствующим образом расставить им приоритеты. Такая расстановка приоритетов помогает им выделять больше времени и усилий на лиды с высоким потенциалом, а не тратить его поровну на всех лидов. Для дальнейшего развития ведущей разведки можно использовать когортный анализ этих данных для получения разных когорт (групп), и каждой когорте могут быть назначены разные персонажи. Это поможет компании увидеть закономерности на протяжении жизненного цикла клиента, а не слепо разделять всех клиентов по отдельности.

Предоставление лучшего клиентского опыта и обслуживания

Предоставление лучшего обслуживания и качества обслуживания клиентов является одним из главных приоритетов любого успешного бизнеса. Иногда это может быть сложной задачей, если клиентская база широка. Большие данные могут оказать здесь большую помощь, поскольку они могут дать им исчерпывающий профиль для каждого из их клиентов. Предвидение их потребностей и обнаружение проблем, с которыми они сталкиваются, может иметь большое значение, когда дело доходит до предоставления более качественных услуг.

Больше данных — лучше данные

Все компании получают больше данных, чем когда-либо, а более крупные даже приобретают компании, которые могут помочь им с большими данными. Эта тенденция, похоже, не исчезнет в ближайшее время. Поскольку данные являются одним из лучших конкурентных преимуществ для компаний в эпоху цифровых технологий, их получение и использование останется в числе главных приоритетов как больших, так и малых компаний.