Глобалният пазар на данни расте с количеството информация, генерирано от милиони всеки ден
Сега Русия представлява по-малко от 2,29% отразмер на световния пазар за решения за наука за данни. За сравнение, САЩ представляват 35% от неговия обем. Към 2020 г. различни експерти оценяват размера на руския пазар на 10–65 милиарда рубли. До 2024 г., според прогнозата на Асоциацията на участниците на пазара на големи данни (BDA), тази цифра ще достигне 300 милиарда рубли.
Основните фактори, които задържат развитиетоСпоред анализаторите на руския пазар за големи данни, високата цена на решенията, липсата на бързи резултати от внедряването, липсата на специалисти, както и проблемите с качеството и поверителността на данните. Наличието на тези бариери води до неравномерно развитие на пазара за такива решения. Най-често те се прилагат от банки, телекомуникации, търговия на дребно, промишленост и публичния сектор. Другите индустрии изостават значително.
Нека да разгледаме няколко водещи индустрии в прилагането на решения за наука за данни, както и индустрии, които имат голям потенциал за използване на инструменти, базирани на анализ на данни.
Който вече използва науката за данни
- банки.Във финансите, решения, базирани на науката за даннитепомощ, например, за оценка на кредитополучателите (кредитен скоринг), проверка на потребителите и предотвратяване на измамни транзакции; анализирайте представянето на портфейлите на кредитополучателите и прогнозирайте търсенето на пари в брой на банкоматите.
В банковия сектор повечето компании създаватсобствени отдели за разработване на решения за наука за данни, вместо да ги поръчват от доставчици трети страни. Продукти, базирани на анализ на данни, се използват от VTB, Sberbank, Tinkoff Bank, Raiffeisen, Uralsib, OTP Bank, Leto Bank и други.
Например Sberbank е създала инструменти засегментиране и оценка на кредитоспособността на клиентите, киберсигурност, управление на персонала, прогнозиране на опашки в клонове и изчисляване на бонуси за служители. Tinkoff Bank разработи решение за управление на риска и оценка на нуждите на съществуващите и бъдещите кредитополучатели. Освен това банката представи гласовия асистент на Олег, който може да прехвърля пари по желание на потребителя, да поръчва и изпраща електронни документи по пощата, както и да резервира маса в ресторант и да купува билети за кино.
- Телеком.Събирането и анализирането на информация позволява на фирмите отв тази индустрия, прогнозирайте изтичането на абонати и намерете начини да ги задържите, създавайте персонализирани оферти и определяйте бъдещото натоварване на мрежата въз основа на движенията на абонатите.
Най-големите оператори, като банките, иматсобствени екипи от разработчици на решения за наука за данни. Такива инструменти вече се използват от операторите на „голямата тройка“: MTS, Beeline и MegaFon. Например MTS създаде система, която генерира персонализирани оферти въз основа на данни за потреблението на трафик, използваните устройства и покупките на абонат. А MegaFon използва науката за данни, за да подобри качеството на услугите и да оптимизира разходите. Освен това операторът има дъщерно дружество, което разработва решения за наука за данни за бизнеса.
- Недвижим имот.В строителството, пускане в експлоатация и изкупуваненедвижимите имоти традиционно натрупват голямо количество документация: договори, заявления, строителни проекти и права върху земя. Решенията за наука за данни в тази област могат да се използват за точно прогнозиране на търсенето на обекти, оценка на рисковете при избора на място за строителство и предопределяне на поведението на клиентите.
Такива решения бяха внедрени от компании CIAN,ROSEKO и DomClick. Последният използва система, базирана на машинно обучение, за да ускори входящата обработка и да подобри конверсиите. Агрохолдинг Мираторг внедри решение за автоматизиране на процеса на придобиване на недвижими имоти за складове и ферми.
- Застраховка.В застрахователната индустрия честотата на взаимодействие склиенти и скоростта на разрешаване на проблеми е значително по-ниска от тази в банкирането. Въпреки това данните, които застрахователните компании натрупват, са достатъчни за внедряване на технологични решения. Например, data science се използва за изчисляване на тарифите CASCO и MTPL за отделен клиент, както и за генериране на списък с услуги за медицински застрахователни полици.
Сред представителите на индустрията решения, базирани на тази технология, са внедрени от компаниите AlfaStrakhovanie, RESO-Garantia, SOGAZ, Tinkoff Insurance, Renaissance Insurance.
Например SOGAZ използва машинно обучение, за даидентифициране на случаи на неоправдано завишаване на разходите за предоставена медицинска помощ. Автоматизацията облекчи натовареността на медицинските експерти и позволи на компанията да намали разходите.
- юриспруденция.Технологиите в тази област помагат за автоматизациятапроцеси на обработка на документи, проверка на изпълнители, съставяне на договори и сравняване на версии, избор на съдебна практика по делото, както и осигуряване на по-пълен достъп на гражданите до правни услуги.
Решенията в тази област се използват от компании на Право.ru, BrandMonitor, Amulex, Агенция за съдебно събиране, както и отдела за правна поддръжка и управление на правния риск на Business Car Group и др.
Например екипът за разработка на портала Pravo.ru създаде система, която обработва типични потребителски заявки без прякото участие на адвокати и независимо предоставя правна подкрепа. BrandMonitor разработи решение за оценка на фалшиви продукти в Интернет по лого, описание и търговска марка. Системата открива нарушението и автоматично уведомява доставчика на хостинг за него, който има регистриран уебсайт за продажба на фалшиви продукти. А компанията Embedika разработва интелигентна система за проверка на трудовите договори, която въз основа на методите на активно обучение и онлайн обучение се преквалифицира в процеса на използване.
- Логистиката.Тази индустрия представлява 5% от световния БВП илиповече от 4 трилиона долара в парично изражение. Заедно с годишен ръст от 7-10% годишно, обемът на данните също се увеличава: ако през 2017 г. тази цифра е била 16,2 ZB, то през 2020 г. тя ще бъде около 44 ZB.
Решения, управлявани от данни в тази областще помогне за по-ефективно планиране на маршрути, прогнозиране на рентабилността на транспорта, както и прогнозиране на аварии поради износване на оборудването и гарантиране на безопасността на затворени съоръжения.
Авиокомпаниите са внедрили подобни решения в РусияAeroflot, S7 и Utair. S7 използва система за разпознаване на лица на пътници на летище Домодедово и система за персонализиране на услугите за посетители на бизнес салони, докато Аерофлот използва инструменти за сегментиране на клиенти въз основа на покупателната им способност за прогнозиране на бъдещи покупки.
- Публичния сектор.Държавните агенции натрупват най-голям обем данни - тяхната обработка и анализ могат да повишат ефективността на работата и качеството на предоставяните услуги няколко пъти.
Внедрени продукти за наука за данниФедерална данъчна служба (FTS), Аналитичен център на руското правителство, Пенсионен фонд, правителство на Москва, Фонд за задължително медицинско осигуряване, Федерална служба за сигурност, Следствен комитет и Служба за външно разузнаване.
FTS използва решения за наука за данни за контролза заплащане на данък върху добавената стойност (ДДС), а правителството на Москва - в рамките на проекта за подобряване на градската транспортна система "Генерален план". В него моделите анализират пътническия трафик в наземния транспорт и метрото. Министерството на телекомуникациите и масовите комуникации разработва „Цифрова платформа за дейности по контрол и надзор“, в която решенията за наука за данни оптимизират процеса на вземане на правила.
- Добивна промишленост. Анализът на големи данни в тази индустрия позволявачастично автоматизирайте оценката на ефективността на разработването на находището, наблюдавайте състоянието на оборудването и определяйте времето за ремонта му, както и оптимизирайте транспортните маршрути и схемите за доставка на оборудване.
Например беше внедрено решение за наука за данникомпании Газпром нефт и Сургутнефтегаз. В първия случай системата анализира аварии на оборудването и прогнозира кога те могат да възникнат, във втория оптимизира бизнес процесите и намалява времето, необходимо за изготвяне на отчети.
- Селско стопанство.До 2050 г. световното търсене напредлагането на храни почти ще се удвои, така че фермерите са принудени да увеличат производствените обеми. Науката за данни ще помогне на селскостопанските производители да предскажат липса на реколта или, напротив, свръхпредлагане на продукти в складовете и да изчислят по-добре обема на необходимите семена и торове, като вземат предвид характеристиките на климата и почвата. Това ще подобри производителността и ще намали разходите.
В Русия подобно решение се прилага от компаниятаЕкоНива, най-големият регионален партньор на производителя на селскостопанска техника John Deer. Говорим за система за компютърно зрение, разработена от Cognitive Technology, която превръща конвенционалните комбайни в безпилотни.
Кои индустрии имат потенциал
- Комунални услуги.В жилищния и комуналния сектор анализът на натрупаните данни ще позволи да се предвидят повредите на оборудването, автоматично да се следи потреблението на вода, газ и електричество, както и да се технологизира правната функция.
Все още има само няколко случая на прилагане в тази област.Например Mosenergosbyt внедри решение за наука за данни, за да автоматизира изчисляването на събирането на просрочени плащания за електроенергия. Това позволи да се избегне разширяването на персонала на адвокатите и да се намалят разходите.
- Хранително-вкусовата промишленост.Анализ на големи данни в хранително-вкусовата промишленостще ви помогне да поддържате точност при планиране на доставките въз основа на информация за търсенето на стоки, да наблюдавате качеството и свежестта на продуктите и да продавате продуктите по-изгодно, използвайки пазарен анализ.
Засега подобни решения се прилагат само от големи международни играчи - Nestle, AB InBev Efes и други. В Русия няма случаи на използване на технологии в тази индустрия.
- Лекарство.Анализът на големи данни в медицината ще помогне на лекаритевземат по-информирани решения при поставяне на диагноза и предписват най-подходящото лечение; създаване на електронно досие на пациента от различни данни за неговото здравословно състояние и бързо обработване на данни от носими устройства без участието на лекар.
Има много малко примери за прилагане на научно обосновани продукти в медицината в Русия - те се използват само от доставчици на телемедицински услуги като DocDoc и Doc +.
Големите данни вече са бъдещето.Анализът им ще помогне на бизнеса да разбере по-добре аудиторията си и да персонализира офертите за отделни клиенти; събира информация за предимствата на продукта и оценява реалното потребителско изживяване; точно изчисляване на рисковете и борба с измамите, както и оптимизиране на бизнес процесите.
Ако днес има индустрии, където не е проникналавтоматизация и интелектуализация на процеси, базирани на анализ на големи данни, след пет години въвеждането на решения за наука за данни ще стане норма дори за най-консервативните сектори на икономиката.
Големите данни дават възможност на организациите да намалятразходи без глобална промяна в схемата на работа. Това дава на компаниите, които са внедрили такива решения, допълнително конкурентно предимство - това е най-добрият стимул за развитие на пазара.
Вижте също:
Астрономите са открили лунен ускорител от 60-те години. Той се насочва към Земята
Учен е създал боя, която може да замени скъпите слънчеви панели
Мисията CHEOPS е открила планета с най-суровите условия във Вселената. основното нещо