Nowadays, marketing is becoming more and more personalized, and the collection, processing and analytics of big data facilitates that. This paper examines the advantages and disadvantages of using big data in marketing, as well as the level of their use in Moldova. The research method is a qualitative study. The research results show that the main suppliers of big data in Moldova are search engines. They have access to primary data, sufficient technological base for their processing, as well as creating new services for analytics and algorithms for developing conclusions and trends. The company's clients do not collect big data. Simple data is rarely processed using learning algorithms or neural networks (AI). Basically, big data (secondary) is available only that which is collected by the search and analytical systems like Google, Yandex. Clients order analytics of simple (homogeneous, formalized) data, which the company's specialists process in MS Power Bi. Machine learning technologies, artificial intelligence, and big data are currently less in demand in Moldova than abroad. Banks of Moldova possess large amounts of data, but due to the structure of their storage, security issues are not processed by neural networks and machine learning. Simpals uses machine learning to analyze, evaluate and moderate comments on their web platform Point.md and for advertisement texts on 999.md. For these purposes, they use third-party services like Google Query. Orange and Moldcell collect, store and analyze data, for which they use technologies such as HDFS, MapReduce, YARN, Flume, Scoop, Oozie, Spark.

В настоящее время маркетинг становится все более персонализированным, а сбор, обработка и аналитика больших данных способствует этому. В данной работе рассматриваются преимущества и недостатки использования больших данных в маркетинге, а также уровень их использования в Молдове. Метод исследования – качественное интервью. Результаты исследования показали, что основными поставщиками больших данных в Молдове являются поисковые системы. Они имеют доступ к массивам первичных данных, обладают достаточной технологической базой для их обработки а также создания новых сервисов для аналитики, а также синтеза выводов и трендов. Молдавские компании клиенты не проводят сбор больших данных, а имеющиеся стандартные данные, редко обрабатываются при помощи обучающихся алгоритмов или нейросетей (AI). Большие данные, причем вторичные, доступны только те, которые собирают поисково-аналитичсекие системы Google, Yandex. Клиенты заказывают аналитику простых (однородных, формализированных) данных, которые специалисты обрабатывают в MS Power Bi. Технологии машинного обучения, искусственного интелелкта, Big Data на данный момент менее востребованы в Молдове, чем за рубежом. Банки РМ владеют большими массивами данных, но из-за структуры их хранения вопросов безопасности не обрабатывают их по средством нейросетей и машинного обучения. Компания Simpals испоьзуют машинное обучение для анализа, оценки и модерации комментариев на своей платформе Point.md и для текстов объвлений в 999.md. Для этих целей используются сторонние сервисы – Google Query. Orange и Moldcell собирают, хранаят и анализируют данные, используя такие технологии, как HDFS, MapReduce, YARN, Flume, Scoop, Oozie, Spark.