Der globale Datenmarkt wächst mit der Menge an Informationen, die täglich von Millionen Menschen generiert werden
Jetzt macht Russland weniger als 2,29 % ausglobale Marktgröße für Data-Science-Lösungen. Im Vergleich dazu entfallen 35 % des Volumens auf die USA. Im Jahr 2020 schätzen verschiedene Experten die Größe des russischen Marktes auf 10–65 Milliarden Rubel. Bis 2024 wird diese Zahl laut Prognose des Verbandes der Big-Data-Marktteilnehmer (BDA) 300 Milliarden Rubel erreichen.
Die Hauptfaktoren, die die Entwicklung bremsenAnalysten des russischen Big-Data-Marktes führen die hohen Kosten für Lösungen, den Mangel an schnellen Ergebnissen bei der Implementierung, den Mangel an Spezialisten sowie Probleme mit der Qualität und Vertraulichkeit von Daten an. Das Vorhandensein dieser Hindernisse führt zu einer ungleichmäßigen Entwicklung des Marktes für solche Lösungen. Am häufigsten werden sie von Banken, Telekommunikation, Einzelhandel, Industrie und dem öffentlichen Sektor implementiert. Andere Branchen bleiben weit zurück.
Werfen wir einen Blick auf mehrere führende Branchen bei der Implementierung von Data-Science-Lösungen sowie Branchen, die ein großes Potenzial für den Einsatz von auf Datenanalysen basierenden Tools haben.
Wer nutzt schon Data Science?
- Banken.Im Finanzbereich Lösungen basierend auf Data ScienceHelfen Sie beispielsweise dabei, Kreditnehmer zu bewerten (Bonitätsbewertung), Benutzer zu verifizieren und betrügerische Transaktionen zu verhindern; Analysieren Sie die Leistung der Portfolios der Kreditnehmer und prognostizieren Sie die Nachfrage nach Bargeld an Geldautomaten.
Im Bankensektor gründen die meisten Unternehmeneigene Abteilungen für die Entwicklung von Data-Science-Lösungen, anstatt diese bei Drittanbietern zu bestellen. Auf Datenanalyse basierende Produkte werden von VTB, Sberbank, Tinkoff Bank, Raiffeisen, Uralsib, OTP Bank, Leto Bank und anderen verwendet.
Zum Beispiel hat die Sberbank Tools für erstelltSegmentierung und Bewertung der Kreditwürdigkeit von Kunden, Cybersicherheit, Personalmanagement, Prognose von Warteschlangen in Filialen und Berechnung von Prämien für Mitarbeiter. Die Tinkoff Bank hat eine Lösung für das Risikomanagement und die Bewertung der Bedürfnisse bestehender und zukünftiger Kreditnehmer entwickelt. Darüber hinaus hat die Bank einen Sprachassistenten "Oleg" implementiert, der auf Wunsch des Benutzers Geld überweisen, elektronische Dokumente per Post bestellen und versenden sowie einen Tisch in einem Restaurant reservieren und Kinokarten kaufen kann.
- Telekommunikation.Das Sammeln und Analysieren von Informationen ermöglicht Unternehmen ausPrognostizieren Sie in dieser Branche den Abfluss von Abonnenten und finden Sie Möglichkeiten, diese zu binden, erstellen Sie personalisierte Angebote und ermitteln Sie die zukünftige Auslastung des Netzwerks anhand der Bewegungen der Abonnenten.
Die größten Betreiber wie Banken habeneigene Teams für die Entwicklung datenwissenschaftlicher Lösungen. Solche Tools werden bereits von den Betreibern der „Big Three“ verwendet: MTS, Beeline und MegaFon. Beispielsweise hat MTS ein System erstellt, das personalisierte Angebote basierend auf Daten zum Verkehrsverbrauch, den verwendeten Geräten und den Käufen eines Teilnehmers generiert. Und MegaFon nutzt Data Science, um die Qualität der Dienste zu verbessern und die Kosten zu optimieren. Darüber hinaus verfügt der Betreiber über eine Tochtergesellschaft, die datenwissenschaftliche Lösungen für Unternehmen entwickelt.
- Immobilie.In der Bau-, Inbetriebnahme- und EinkaufsbrancheImmobilien sammeln traditionell eine große Menge an Unterlagen: Verträge, Anträge, Bauprojekte und Grundrechte. Data Science-Lösungen in diesem Bereich können verwendet werden, um die Nachfrage nach Objekten genau vorherzusagen, Risiken bei der Auswahl eines Baustellenstandorts zu bewerten und das Kundenverhalten vorab zu bestimmen.
Solche Lösungen wurden von CIAN-Unternehmen implementiert,ROSEKO und DomClick. Letztere verwendeten ein auf maschinellem Lernen basierendes System, um die Eingangsverarbeitung zu beschleunigen und die Conversions zu verbessern. Agroholding Miratorg hat eine Lösung implementiert, um den Erwerb von Immobilien für Lagerhäuser und landwirtschaftliche Betriebe zu automatisieren.
- Versicherung.In der Versicherungsbranche Häufigkeit der Interaktion mitKunden und die Geschwindigkeit der Problemlösung ist deutlich geringer als im Bankwesen. Die von den Versicherungsunternehmen gesammelten Daten reichen jedoch aus, um technologische Lösungen umzusetzen. Mithilfe von Data Science werden beispielsweise CASCO- und MTPL-Tarife für einen einzelnen Kunden berechnet und ein Leistungsverzeichnis für Krankenversicherungen erstellt.
Unter den Branchenvertretern wurden Lösungen basierend auf dieser Technologie von den Unternehmen AlfaStrakhovanie, RESO-Garantia, SOGAZ, Tinkoff Insurance und Renaissance Insurance implementiert.
Zum Beispiel verwendet SOGAZ maschinelles Lernen, umErmittlung von Fällen ungerechtfertigter Überbewertung der Kosten für die medizinische Versorgung. Die Automatisierung hat die Arbeitsbelastung von medizinischen Experten verringert und es dem Unternehmen ermöglicht, Kosten zu senken.
- Jurisprudenz.Technologien in diesem Bereich helfen bei der AutomatisierungProzesse der Bearbeitung von Dokumenten, der Überprüfung von Auftragnehmern, der Ausarbeitung von Verträgen und des Vergleichs von Versionen, der Auswahl der Gerichtsverfahren in dem Fall sowie der Bereitstellung eines umfassenderen Zugangs der Bürger zu juristischen Dienstleistungen.
Lösungen in diesem Bereich werden von Pravo-Unternehmen genutzt.ru, BrandMonitor, Amulex, Judicial Collection Agency sowie die Abteilung für Rechtsunterstützung und Rechtsrisikomanagement der Business Car Group und andere.
Zum Beispiel das Pravo-Portalentwicklungsteam.ru hat ein System geschaffen, das typische Benutzeranfragen ohne direkte Beteiligung von Anwälten verarbeitet und unabhängig rechtliche Unterstützung bietet. BrandMonitor hat eine Lösung zur Bewertung gefälschter Produkte im Internet nach Logo, Beschreibung und Marke entwickelt. Das System erkennt den Verstoß und benachrichtigt automatisch den Hosting-Anbieter, der über eine registrierte Website für den Verkauf gefälschter Produkte verfügt. Und das Unternehmen Embedika entwickelt ein intelligentes System zur Überprüfung von Arbeitsverträgen, das auf der Grundlage der Methoden des aktiven Lernens und des Online-Lernens im Rahmen des Nutzungsprozesses umgeschult wird.
- Logistik.Diese Branche macht 5% des weltweiten BIP aus odermehr als 4 Billionen US-Dollar in Geld. Mit einem jährlichen Wachstum von 7-10% pro Jahr steigt auch das Datenvolumen: Wenn diese Zahl 2017 16,2 ZB betrug, dann werden es 2020 etwa 44 ZB sein.
Datengesteuerte Lösungen in diesem Bereichwird dazu beitragen, Routen effektiver zu planen, die Rentabilität des Transports vorherzusagen, Unfälle aufgrund von Geräteverschleiß vorherzusagen und die Sicherheit geschlossener Einrichtungen zu gewährleisten.
Fluggesellschaften haben ähnliche Lösungen in Russland implementiertAeroflot, S7 und Utair. S7 verwendet ein Gesichtserkennungssystem für Passagiere am Flughafen Domodedovo und ein System zur Personalisierung der Dienste für Besucher von Business Lounges, während Aeroflot Tools verwendet, um Kunden anhand ihrer Kaufkraft zu segmentieren und zukünftige Einkäufe vorherzusagen.
- Öffentlicher Sektor.Regierungsbehörden sammeln die größten Datenmengen an – ihre Verarbeitung und Analyse kann die Arbeitseffizienz und die Qualität der erbrachten Dienstleistungen um ein Vielfaches steigern.
Data Science-Produkte implementiertFederal Tax Service (FTS), Analytisches Zentrum der russischen Regierung, Pensionskasse, Moskauer Regierung, obligatorische Krankenversicherung, Bundessicherheitsdienst, Untersuchungsausschuss und Foreign Intelligence Service.
FTS verwendet datenwissenschaftliche Lösungen zur Steuerungfür die Zahlung der Mehrwertsteuer und der Moskauer Regierung - im Rahmen des Projekts zur Verbesserung des städtischen Verkehrssystems "Generalplan". Darin analysieren Modelle den Personenverkehr im Landverkehr und in der U-Bahn. Das Ministerium für Telekommunikation und Massenkommunikation entwickelt eine "Digitale Plattform für Kontroll- und Überwachungsaktivitäten", auf der datenwissenschaftliche Lösungen den Regelungsprozess optimieren.
- Rohstoffindustrie. Die Big-Data-Analyse in dieser Branche ermöglicht diesAutomatisieren Sie teilweise die Bewertung der Feldentwicklungseffizienz, überwachen Sie den Zustand der Ausrüstung und bestimmen Sie den Zeitpunkt ihrer Reparatur sowie optimieren Sie Transportwege und Ausrüstungsversorgungspläne.
Beispielsweise wurde eine datenwissenschaftliche Lösung implementiertdie Unternehmen Gazprom Neft und Surgutneftegaz. Im ersten Fall analysiert das System Geräteausfälle und sagt voraus, wann sie auftreten können. Im zweiten Fall optimiert es die Geschäftsprozesse und verkürzt die Zeit für die Erstellung von Berichten.
- Landwirtschaft.Bis 2050 wird die weltweite Nachfrage nachDas Nahrungsmittelangebot wird sich fast verdoppeln, sodass die Landwirte gezwungen sind, die Produktionsmengen zu erhöhen. Die Datenwissenschaft wird landwirtschaftlichen Erzeugern dabei helfen, Ernteausfälle oder im Gegenteil ein Überangebot an Produkten in Lagerhäusern vorherzusagen und die Menge an benötigtem Saatgut und Düngemitteln unter Berücksichtigung der Klima- und Bodeneigenschaften besser zu berechnen. Dadurch wird die Produktivität verbessert und die Kosten gesenkt.
In Russland implementiert das Unternehmen eine ähnliche LösungEkoNiva, der größte regionale Partner des Landmaschinenherstellers John Deer. Die Rede ist von einem von Cognitive Technology entwickelten Computer-Vision-System, das herkömmliche Erntemaschinen in unbemannte verwandelt.
Welche Branchen haben Potenzial?
- Versorgungsdienstleistungen.Im Wohnungsbau und im öffentlichen Versorgungssektor wird die Analyse der gesammelten Daten es ermöglichen, Geräteausfälle vorherzusagen, den Verbrauch von Wasser, Gas und Strom automatisch zu verfolgen und die rechtliche Funktion zu technologisieren.
Bisher gibt es in diesem Bereich nur wenige Umsetzungsfälle.Beispielsweise implementierte Mosenergosbyt eine datenwissenschaftliche Lösung, um die Berechnung der Einziehung überfälliger Stromzahlungen zu automatisieren. Dadurch konnte eine Aufstockung des Anwaltspersonals vermieden und die Kosten gesenkt werden.
- Lebensmittelindustrie.Big-Data-Analyse in der Lebensmittelindustriehilft Ihnen dabei, die Lieferplanung auf der Grundlage von Informationen über die Warennachfrage genau zu planen, die Qualität und Frische der Produkte zu überwachen und Produkte mithilfe von Marktanalysen profitabler zu verkaufen.
Bisher werden solche Lösungen nur von großen internationalen Akteuren implementiert - Nestle, AB InBev Efes und anderen. In Russland gibt es in dieser Branche keine Fälle von Technologieeinsatz.
- Medizin.Big-Data-Analysen in der Medizin werden Ärzten helfenTreffen Sie fundiertere Entscheidungen bei der Diagnosestellung und verschreiben Sie die am besten geeignete Behandlung. Erstellen Sie eine elektronische Patientenakte aus unterschiedlichen Daten zu seinem Gesundheitszustand und verarbeiten Sie Daten von tragbaren Geräten schnell und ohne Beteiligung eines Arztes.
Es gibt nur sehr wenige Beispiele für die Implementierung datenwissenschaftlicher Produkte in der Medizin in Russland - sie werden nur von Telemedizin-Dienstleistern wie DocDoc und Doc + verwendet.
Big Data ist schon die Zukunft.Durch ihre Analyse können Unternehmen ihre Zielgruppe besser verstehen und Angebote für einzelne Kunden personalisieren. Sammeln Sie Informationen über die Vorteile des Produkts und bewerten Sie die tatsächliche Benutzererfahrung. Risiken genau berechnen und Betrug bekämpfen sowie Geschäftsprozesse optimieren.
Wenn es heute Branchen gibt, in die es noch nicht vorgedrungen istAutomatisierung und Intellektualisierung von Prozessen auf Basis von Big-Data-Analysen, dann wird in fünf Jahren die Einführung von Data-Science-Lösungen selbst für die konservativsten Wirtschaftszweige zur Norm werden.
Big Data ermöglicht Unternehmen die ReduzierungKosten ohne globale Änderung des Arbeitsschemas. Dies verschafft Unternehmen, die solche Lösungen implementiert haben, einen zusätzlichen Wettbewerbsvorteil - dies ist der beste Anreiz für die Marktentwicklung.
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