ينمو سوق البيانات العالمي ، إلى جانب كمية المعلومات التي يتم إنشاؤها على أساس يوميالملايين
الآن تمثل روسيا أقل من 2.29٪ منحجم السوق العالمي لحلول علوم البيانات. وبالمقارنة، تمثل الولايات المتحدة 35% من حجمها. اعتبارًا من عام 2020، يقدر العديد من الخبراء حجم السوق الروسية بما يتراوح بين 10-65 مليار روبل. وبحلول عام 2024، وفقًا لتوقعات رابطة المشاركين في سوق البيانات الضخمة (BDA)، سيصل هذا الرقم إلى 300 مليار روبل.
العوامل الرئيسية التي تعرقل التنميةسوق البيانات الضخمة الروسي ، يشير المحللون إلى التكلفة العالية للحلول ، وعدم وجود نتائج سريعة من التنفيذ ، ونقص المتخصصين ، فضلاً عن مشاكل جودة البيانات وسريتها. يؤدي وجود هذه الحواجز إلى تطور متفاوت للسوق لمثل هذه الحلول. غالبًا ما يتم تنفيذها من قبل البنوك والاتصالات والتجزئة والصناعة والقطاع العام. الصناعات الأخرى متخلفة كثيرا عن الركب.
دعونا نلقي نظرة على العديد من الصناعات الرائدة في تنفيذ حلول علوم البيانات، بالإضافة إلى الصناعات التي لديها إمكانات كبيرة لاستخدام الأدوات القائمة على تحليل البيانات.
من يستخدم علم البيانات بالفعل
- البنوك.في مجال التمويل، الحلول تعتمد على علم البياناتالمساعدة، على سبيل المثال، في تقييم المقترضين (تسجيل الائتمان)، والتحقق من المستخدمين ومنع المعاملات الاحتيالية؛ تحليل أداء محافظ المقترضين وتوقع الطلب على النقد في أجهزة الصراف الآلي.
في القطاع المصرفي، تقوم معظم الشركات بإنشاءالأقسام الخاصة لتطوير حلول علوم البيانات، بدلاً من طلبها من موردين خارجيين. يتم استخدام المنتجات المستندة إلى تحليل البيانات بواسطة VTB وSberbank وTinkoff Bank وRaiffeisen وUralsib وOTP Bank وLeto Bank وغيرها.
على سبيل المثال ، أنشأ Sberbank أدوات لـتجزئة وتقييم الجدارة الائتمانية للعملاء ، والأمن السيبراني ، وإدارة شؤون الموظفين ، وتوقع قوائم الانتظار في الفروع وحساب المكافآت للموظفين. طور Tinkoff Bank حلاً لإدارة المخاطر وتقييم احتياجات المقترضين الحاليين والمستقبليين. بالإضافة إلى ذلك ، أدخل البنك المساعد الصوتي لـ Oleg ، والذي يمكنه تحويل الأموال بناءً على طلب المستخدم وطلب المستندات الإلكترونية وإرسالها بالبريد ، فضلاً عن حجز طاولة في مطعم وشراء تذاكر السينما.
- اتصالات.جمع وتحليل المعلومات يسمح للشركات منفي هذه الصناعة، التنبؤ بتدفق المشتركين وإيجاد طرق للاحتفاظ بهم وإنشاء عروض مخصصة وتحديد الحمل المستقبلي على الشبكة بناءً على تحركات المشتركين.
أكبر المشغلين ، مثل البنوك ، لديهمفرق تطوير حلول علوم البيانات. هذه الأدوات مستخدمة بالفعل من قبل مشغلي "الثلاثة الكبار": MTS و Beeline و MegaFon. على سبيل المثال ، أنشأت MTS نظامًا يقوم بإنشاء عروض مخصصة بناءً على بيانات حول استهلاك حركة المرور والأجهزة المستخدمة ومشتريات المشترك. وتستخدم MegaFon علم البيانات لتحسين جودة الخدمات وتحسين التكاليف. بالإضافة إلى ذلك ، لدى المشغل شركة فرعية تقوم بتطوير حلول علوم البيانات للأعمال.
- العقارات.في صناعة البناء والتكليف والشراءتجمع العقارات تقليديًا قدرًا كبيرًا من الوثائق: العقود والتطبيقات ومشاريع البناء وحقوق ملكية الأرض. يمكن استخدام حلول علوم البيانات في هذا المجال للتنبؤ بدقة بالطلب على الكائنات وتقييم المخاطر عند اختيار موقع للبناء وتحديد سلوك العميل مسبقًا.
تم تنفيذ هذه الحلول من قبل شركات CIAN ،ROSEKO و DomClick. استخدم الأخير نظامًا قائمًا على التعلم الآلي لتسريع المعالجة الواردة وتحسين التحويلات. نفذت Agroholding Miratorg حلا لأتمتة عملية الحصول على العقارات للمستودعات والمزارع.
- تأمين.في صناعة التأمين، وتكرار التفاعل معالعملاء وسرعة حل المشكلات أقل بكثير مما هي عليه في الخدمات المصرفية. ومع ذلك، فإن البيانات التي تجمعها شركات التأمين كافية لتنفيذ الحلول التكنولوجية. على سبيل المثال، يتم استخدام علم البيانات لحساب تعريفات CASCO وMTPL لعميل فردي، بالإضافة إلى إنشاء قائمة من الخدمات لسياسات التأمين الطبي.
من بين ممثلي الصناعة ، تم تنفيذ الحلول القائمة على هذه التكنولوجيا من قبل شركات AlfaStrakhovanie و RESO-Garantia و SOGAZ و Tinkoff Insurance و Renaissance Insurance.
على سبيل المثال ، تستخدم SOGAZ التعلم الآلي لـالكشف عن حالات المبالغة غير المبررة في تكلفة الرعاية الطبية المقدمة. خففت الأتمتة من عبء العمل على الخبراء الطبيين ومكنت الشركة من خفض التكاليف.
- الفقه.التقنيات في هذا المجال تساعد في الأتمتةعمليات معالجة المستندات ، والتحقق من المقاولين ، وصياغة العقود ومقارنة النسخ ، واختيار ممارسة المحكمة في القضية ، فضلاً عن تزويد المواطنين بوصول أكثر اكتمالاً إلى الخدمات القانونية.
يتم استخدام الحلول في هذا المجال من قبل شركات برافو.ru، وBrandMonitor، وAmulex، ووكالة التحصيل القضائي، بالإضافة إلى قسم الدعم القانوني وإدارة المخاطر القانونية لمجموعة Business Car Group وغيرها.
على سبيل المثال ، فريق تطوير بوابة برافو.أنشأت ru نظامًا يعالج طلبات المستخدم النموذجية دون مشاركة مباشرة من المحامين وتقدم الدعم القانوني بشكل مستقل. طورت BrandMonitor حلاً لتقييم المنتجات المزيفة على الإنترنت من خلال الشعار والوصف والعلامة التجارية. يقوم النظام باكتشاف المخالفة وإخطار مقدم الخدمة المستضيف بها تلقائيًا ، والذي لديه موقع إلكتروني مسجل لبيع المنتجات المقلدة. وتقوم شركة Embedika بتطوير نظام ذكي للتحقق من عقود العمل ، والذي ، بناءً على أساليب التعلم النشط والتعلم عبر الإنترنت ، يتم إعادة تدريبه في عملية الاستخدام.
- الخدمات اللوجستية.تمثل هذه الصناعة 5 ٪ من الناتج المحلي الإجمالي العالمي أوأكثر من 4 تريليون دولار من الناحية النقدية. إلى جانب النمو السنوي بنسبة 7-10 ٪ سنويًا ، يتزايد حجم البيانات أيضًا: إذا كان هذا الرقم في عام 2017 هو 16.2 زيبًا ، فسيكون في عام 2020 حوالي 44 زيبًا.
الحلول المبنية على البيانات في هذا المجالسيساعد في تخطيط الطرق بشكل أكثر فعالية، والتنبؤ بربحية النقل، وكذلك التنبؤ بالحوادث بسبب تآكل المعدات وضمان سلامة المرافق المغلقة.
نفذت شركات الطيران حلولاً مماثلة في روسياايروفلوت ، اس 7 ويوتير. تستخدم S7 نظام التعرف على وجوه الركاب في مطار دوموديدوفو ونظامًا لتخصيص الخدمات لزوار صالات الأعمال ، بينما تستخدم شركة إيروفلوت أدوات لتقسيم العملاء استنادًا إلى قوتهم الشرائية للتنبؤ بالمشتريات المستقبلية.
- القطاع العام.تقوم الهيئات الحكومية بتجميع أكبر حجم من البيانات - حيث أن معالجتها وتحليلها يمكن أن تزيد من كفاءة العمل وجودة الخدمات المقدمة عدة مرات.
تنفيذ منتجات علوم البياناتدائرة الضرائب الفيدرالية (FTS) ، المركز التحليلي للحكومة الروسية ، صندوق التقاعد ، حكومة موسكو ، صندوق التأمين الطبي الإلزامي ، خدمة الأمن الفيدرالية ، لجنة التحقيق وخدمة الاستخبارات الأجنبية.
تستخدم FTS حلول علوم البيانات للتحكملدفع ضريبة القيمة المضافة (VAT) ، وحكومة موسكو - في إطار مشروع تحسين نظام النقل الحضري "الخطة العامة". في ذلك ، تحلل النماذج حركة الركاب في النقل السطحي والمترو. تعمل وزارة الاتصالات والإعلام على تطوير "منصة رقمية لأنشطة المراقبة والإشراف" ، حيث تعمل حلول علوم البيانات على تحسين عملية وضع القواعد.
- الصناعات الاستخراجية. يسمح تحليل البيانات الضخمة في هذه الصناعةأتمتة تقييم كفاءة التطوير الميداني جزئيًا، ومراقبة حالة المعدات وتحديد وقت إصلاحها، بالإضافة إلى تحسين طرق النقل وخطط توريد المعدات.
على سبيل المثال ، تم تنفيذ حل علم البياناتشركات غازبروم نفط وسورجوتنيفتجاز. في الحالة الأولى ، يحلل النظام أعطال المعدات ويتنبأ بموعد حدوثها ، وفي الحالة الثانية ، يحسن عمليات الأعمال ويقلل من وقت إعداد التقارير.
- الزراعة.بحلول عام 2050، الطلب العالمي علىسوف تتضاعف الإمدادات الغذائية تقريبًا، لذلك يضطر المزارعون إلى زيادة أحجام الإنتاج. سيساعد علم البيانات المنتجين الزراعيين على التنبؤ بفشل المحاصيل أو، على العكس من ذلك، زيادة المعروض من المنتجات في المستودعات، وحساب حجم البذور والأسمدة اللازمة بشكل أفضل، مع مراعاة خصائص المناخ والتربة. سيؤدي ذلك إلى تحسين الإنتاجية وخفض التكاليف.
في روسيا، يتم تنفيذ حل مماثل من قبل الشركةEkoNiva، الشريك الإقليمي الأكبر لشركة تصنيع المعدات الزراعية John Deer. نحن نتحدث عن نظام رؤية حاسوبي طورته شركة Cognitive Technology والذي يحول الحصادات التقليدية إلى حصادات غير مأهولة.
الصناعات التي لديها إمكانات
- خدمات المرافق.في قطاع الإسكان والخدمات المجتمعية، فإن تحليل البيانات المتراكمة سيجعل من الممكن التنبؤ بأعطال المعدات، وتتبع استهلاك الماء والغاز والكهرباء تلقائيًا، بالإضافة إلى إضفاء الطابع التكنولوجي على الوظيفة القانونية.
ولا يزال هناك عدد قليل فقط من حالات التنفيذ في هذا المجال.على سبيل المثال، نفذت شركة Mosenergosbyt حلاً لعلم البيانات لأتمتة حساب مجموعات المدفوعات المتأخرة للكهرباء. وهذا جعل من الممكن تجنب توسيع طاقم المحامين وخفض التكاليف.
- صناعة المواد الغذائية.تحليل البيانات الضخمة في صناعة الأغذيةسيساعدك هذا في الحفاظ على الدقة في تخطيط التوريد بناءً على معلومات حول الطلب على السلع ومراقبة جودة المنتجات ونضارتها وبيع المنتجات بشكل أكثر ربحية باستخدام تحليل السوق.
حتى الآن ، لا يتم تنفيذ مثل هذه الحلول إلا من قبل اللاعبين الدوليين الكبار - Nestle و AB InBev Efes وغيرها. في روسيا ، لا توجد حالات لاستخدام التكنولوجيا في هذه الصناعة.
- الدواء.تحليل البيانات الضخمة في الطب سيساعد الأطباءاتخاذ قرارات أكثر استنارة عند إجراء التشخيص ووصف العلاج الأنسب؛ إنشاء سجل إلكتروني للمريض من بيانات متباينة عن حالته الصحية ومعالجة البيانات بسرعة من الأجهزة القابلة للارتداء دون مشاركة الطبيب.
هناك عدد قليل جدًا من الأمثلة على تنفيذ المنتجات المستندة إلى علم البيانات في الطب في روسيا - يتم استخدامها فقط من قبل مقدمي خدمات التطبيب عن بعد ، مثل DocDoc و Doc +.
البيانات الضخمة هي المستقبل بالفعل.سيساعد تحليلها الشركات على فهم جمهورها بشكل أفضل وتخصيص العروض للعملاء الأفراد ؛ جمع المعلومات حول فوائد المنتج وتقييم تجربة المستخدم الحقيقية ؛ حساب المخاطر بدقة ومحاربة الاحتيال ، وكذلك تحسين العمليات التجارية.
إذا كانت هناك اليوم صناعات لم يتم اختراقهاأتمتة العمليات وفكرتها بناءً على تحليل البيانات الضخمة، وبعد خمس سنوات، سيصبح إدخال حلول علم البيانات هو القاعدة حتى بالنسبة للقطاعات الاقتصادية الأكثر تحفظًا.
البيانات الضخمة تمكن المؤسسات من الحدالتكاليف دون تغيير عالمي في مخطط العمل. يمنح هذا الشركات التي نفذت مثل هذه الحلول ميزة تنافسية إضافية - وهذا هو أفضل حافز لتطوير السوق.
انظر أيضا:
اكتشف علماء الفلك مسرعًا قمريًا من الستينيات. إنه يتجه نحو الأرض
ابتكر عالم طلاء يمكنه استبدال الألواح الشمسية باهظة الثمن
وجدت مهمة CHEOPS كوكبًا يعاني من أقسى الظروف في الكون. الشيء الرئيسي