Big Data пользуется все большим спросом на рынке бизнес-услуг, а дополнительный импульс к этому дали изменения в российском законодательстве. С января будущего года одним из источников больших данных в РФ становятся ОФД – «операторы фискальных данных». Этот статус получат крупные высокотехнологичные компании, прошедшие официальную аккредитацию в Федеральной налоговой службе.
Анализ и средства аналитики становятся привычным инструментом компаний и госструктур. Однако еще совсем недавно было затруднительно получить данные, описывающие деятельность торговых предприятий, и зачастую подобная аналитика не выходила за пределы информационных систем арендодателя в торговых центрах, куда она поступала с указанием месячного оборота торговой точки. Похоже, что в ближайшее время эта ситуация изменится.

Схема работы

По новым требованиям каждый кассовый аппарат по-прежнему обязан сохранять чек в электронной форме. Эти данные шифрует и хранит «фискальный накопитель», но теперь практически в режиме реального времени он передает их через интернет оператору фискальных данных. Аппаратура ОФД данные декодирует в электронный чек, проверяет их на легальность, сообщая о результате проверки кассовому аппарату, а данные передает на сервера ФНС.

В чем преимущества?

Данные требования обязательны с 1 июля 2017 года, согласно подписанному Президентом Федеральному закону № 290-ФЗ от 02.06.2016, который внес изменения в 54-ФЗ. Новые требования создают позитивные тренды, например, повышают прозрачность розничной торговли и существенно затрудняют мошенничество. Удобней становится и работа самих магазинов – например, постановка на учет кассовых аппаратов уже не требует личного присутствия в ФНС, а может быть выполнена онлайн в личном кабинете налогоплательщика. Более того, новые требования создают дополнительные удобства для покупателей, которые смогут получать чеки в электронной форме — по электронной почте или на абонентский номер, загружать по уникальному QR-коду и т.д. — для дальнейшей обработки, например, программами персональной бухгалтерии. Об этом мы еще поговорим, но вернемся к ОФД.

Новые возможности

ОФД — независимые коммерческие организации, которые будут конкурировать друг с другом по ценам услуг, предоставляемых ритейлу, дополнительным сервисам, гибкости условий сотрудничества и т. д. Для нас важно, что согласно закону № 290-ФЗ, у ОФД появляется возможность использовать для исследований обезличенные данные чеков, а этот массив информации представляет собой классические большие данные.

Дело непростое, но стоящее

Чтобы из Big Data получить практически значимые выводы, придется затратить немало времени и средств. Процесс потребует от аналитиков сочетания базовых знаний в традиционных дисциплинах — от математики до маркетинга — с эвристическими подходами, некоторые из которых специалисты создают «на лету». Благодаря применению машинного обучения и интеллектуальному анализу данных получаемые результаты могут открывать интереснейшие закономерности, которые помогут экономить ресурсы, оптимизировать бизнес-процессы и т. д.
Извлеченная из фискальных данных информация может составить колоссальную коммерческую ценность. Поступающая с кассовых терминалов информация о продажах достоверна и позволит осуществлять аналитику в различных срезах: временных (утро, день, время после обеда, дни недели), по величине среднего чека, количеству товаров, а также по их корреляции от смежных параметров.
Не стоит забывать и о других подгружаемых данных, таких как курс валют, индексы фондовых рынков, либо цены на нефть. С развитием IoT можно будет расширить набор изучаемых данных. Например, зависимость спроса от изменения погоды подскажет, когда выставить на витрины оптимальное количество зонтиков, либо, наоборот, пляжных принадлежностей.
Геопространственный анализ позволит объединить в кластеры магазины по схожим характеристикам, таким как: сумма и количество товара в чеке, общие покупательские предпочтения. Это в итоге поможет принять эффективное решение о коррекции ассортиментной и рекламной политики.
Нововведения не только предоставят клиентам ОФД доступ к маркетинговым исследованиям и бизнес-аналитике, но и принесут практическую пользу конечным потребителям, которые смогут консолидировать свои чеки, в том числе оплаченные наличными в одном месте, а также хранить важные платежные документы в электронном виде.

Кто будет этим заниматься?

Квалифицированных специалистов по Data Science пока крайне мало. Такие кадры — большая редкость. Поэтому профильные маркетинговые исследования стоит заказывать в компаниях, где есть соответствующие команды профессионалов, уже имеющие необходимый опыт в обработке больших данных.