Le marché mondial des données est en pleine croissance, tout comme la quantité d’informations générées quotidiennementDes millions
Aujourd’hui, la Russie représente moins de 2,29 % dutaille du marché mondial des solutions de science des données. À titre de comparaison, les États-Unis représentent 35 % de son volume. En 2020, divers experts estiment la taille du marché russe entre 10 et 65 milliards de roubles. D'ici 2024, selon les prévisions de l'Association des acteurs du marché du Big Data (BDA), ce chiffre atteindra 300 milliards de roubles.
Les principaux freins au développementMarché russe du big data, selon les analystes, le coût élevé des solutions, le manque de résultats rapides de mise en œuvre, le manque de spécialistes, ainsi que des problèmes de qualité et de confidentialité des données. La présence de ces barrières conduit à un développement inégal du marché pour de telles solutions. Le plus souvent, ils sont mis en œuvre par les banques, les télécommunications, le commerce de détail, l'industrie et le secteur public. D'autres industries sont loin derrière.
Examinons plusieurs secteurs de pointe dans la mise en œuvre de solutions de science des données, ainsi que les secteurs qui ont un grand potentiel pour utiliser des outils basés sur l'analyse de données.
Qui utilise déjà la science des données
- Banques.En finance, des solutions basées sur la data scienceaider, par exemple, à évaluer les emprunteurs (credit scoring), à vérifier les utilisateurs et à prévenir les transactions frauduleuses ; analyser la performance des portefeuilles des emprunteurs et prévoir la demande d’espèces aux distributeurs automatiques.
Dans le secteur bancaire, la plupart des entreprises créentpropres départements pour développer des solutions de science des données, plutôt que de les commander auprès de fournisseurs tiers. Les produits basés sur l'analyse des données sont utilisés par VTB, Sberbank, Tinkoff Bank, Raiffeisen, Uralsib, OTP Bank, Leto Bank et d'autres.
Par exemple, Sberbank a créé des outils poursegmentation et évaluation de la solvabilité des clients, cybersécurité, gestion du personnel, prévision des files d'attente dans les agences et calcul des primes des employés Tinkoff Bank a développé une solution de gestion des risques et d'évaluation des besoins des emprunteurs existants et futurs. En outre, la banque a introduit l'assistant vocal d'Oleg, qui peut transférer de l'argent à la demande de l'utilisateur, commander et envoyer des documents électroniques par courrier, ainsi que réserver une table dans un restaurant et acheter des billets de cinéma.
- Telecom.La collecte et l'analyse d'informations permettent aux entreprises dedans ce secteur, prédire le taux de désabonnement des abonnés et trouver des moyens de les fidéliser, créer des offres personnalisées et déterminer la charge future du réseau en fonction des mouvements des abonnés.
Les plus grands opérateurs, comme les banques, ontpropres équipes de développement de solutions de science des données. De tels outils sont déjà utilisés par les opérateurs des «trois grands»: MTS, Beeline et MegaFon. Par exemple, MTS a créé un système qui génère des offres personnalisées en fonction des données sur la consommation de trafic, les appareils utilisés et les achats d'un abonné. Et MegaFon utilise la science des données pour améliorer la qualité des services et optimiser les coûts. De plus, l'opérateur dispose d'une filiale qui développe des solutions de data science pour les entreprises.
- Immobilier.Dans l'industrie de la construction, de la mise en service et de l'achatl'immobilier accumule traditionnellement une grande quantité de documentation: contrats, demandes, projets de construction et droits fonciers. Les solutions de science des données dans ce domaine peuvent être utilisées pour prédire avec précision la demande d'objets, évaluer les risques lors du choix d'un site pour la construction et prédéterminer le comportement des clients.
De telles solutions ont été mises en œuvre par les entreprises du CIAN,ROSEKO et DomClick. Ce dernier a utilisé un système basé sur l'apprentissage automatique pour accélérer le traitement entrant et améliorer les conversions. Agroholding Miratorg a mis en place une solution pour automatiser le processus d'acquisition de biens immobiliers pour les entrepôts et les fermes.
- Assurance.Dans le secteur des assurances, la fréquence des interactions avecles clients et la vitesse de résolution des problèmes est nettement inférieure à celle du secteur bancaire. Cependant, les données accumulées par les compagnies d’assurance sont suffisantes pour mettre en œuvre des solutions technologiques. Par exemple, la science des données est utilisée pour calculer les tarifs CASCO et OSAGO pour un client individuel, ainsi que pour générer une liste de services pour les polices d'assurance médicale.
Parmi les représentants de l'industrie, des solutions basées sur cette technologie ont été mises en œuvre par les sociétés AlfaStrakhovanie, RESO-Garantia, SOGAZ, Tinkoff Insurance, Renaissance Insurance.
Par exemple, SOGAZ utilise l'apprentissage automatique pourdétecter les cas de surestimation injustifiée du coût des soins médicaux fournis. L'automatisation a allégé la charge de travail des experts médicaux et a permis à l'entreprise de réduire ses coûts.
- Jurisprudence.Les technologies dans ce domaine aident à automatiserprocessus de traitement des documents, vérification des contractants, rédaction des contrats et comparaison des versions, sélection des pratiques judiciaires dans l'affaire, ainsi que fourniture aux citoyens d'un accès plus complet aux services juridiques.
Les solutions dans ce domaine sont utilisées par les sociétés Pravo.ru, BrandMonitor, Amulex, Judicial Collection Agency, ainsi que le Département de soutien juridique et de gestion des risques juridiques de Business Car Group et d'autres.
Par exemple, l'équipe de développement du portail Pravo.ru a créé un système qui traite les demandes typiques des utilisateurs sans la participation directe des avocats et fournit un soutien juridique de manière indépendante. BrandMonitor a développé une solution pour évaluer les produits contrefaits sur Internet par logo, description et marque. Le système détecte la violation et en informe automatiquement le fournisseur d'hébergement, qui dispose d'un site Web enregistré pour la vente de produits contrefaits. Et la société Embedika développe un système intelligent de contrôle des contrats de travail qui, basé sur les méthodes d'apprentissage actif et d'apprentissage en ligne, est recyclé en cours d'utilisation.
- Logistique.Cette industrie représente 5% du PIB mondial ouplus de 4 billions de dollars en termes monétaires. Parallèlement à une croissance annuelle de 7 à 10% par an, le volume de données augmente également: si en 2017 ce chiffre était de 16,2 ZB, alors en 2020, il sera d'environ 44 ZB.
Solutions basées sur les données dans ce domainepermettra de planifier plus efficacement les itinéraires, de prédire la rentabilité du transport, ainsi que de prévoir les accidents dus à l'usure des équipements et d'assurer la sécurité des installations fermées.
Les compagnies aériennes ont mis en œuvre des solutions similaires en RussieAeroflot, S7 et Utair. S7 utilise un système de reconnaissance faciale pour les passagers de l'aéroport de Domodedovo et un système de personnalisation des services pour les visiteurs des salons d'affaires, tandis qu'Aeroflot utilise des outils de segmentation des clients en fonction de leur pouvoir d'achat pour prédire les achats futurs.
- Secteur public.Les agences gouvernementales accumulent le plus grand volume de données ; leur traitement et leur analyse peuvent augmenter plusieurs fois l'efficacité du travail et la qualité des services fournis.
Produits de science des données mis en œuvreService fédéral des impôts (FTS), Centre analytique du gouvernement russe, Caisse de pension, Gouvernement de Moscou, Caisse d'assurance médicale obligatoire, Service fédéral de sécurité, Comité d'enquête et Service des renseignements étrangers.
FTS utilise des solutions de science des données pour le contrôlepour le paiement de la taxe sur la valeur ajoutée (TVA), et le gouvernement de Moscou - dans le cadre du projet d'amélioration du système de transport urbain "Plan général". Dans ce document, des modèles analysent le trafic de passagers dans le transport de surface et le métro. Le ministère des Télécommunications et des Communications de masse développe une "plate-forme numérique pour les activités de contrôle et de supervision", dans laquelle les solutions de science des données optimisent le processus d'élaboration des règles.
- Industrie extractive. L'analyse du Big Data dans cette industrie permetautomatiser partiellement l'évaluation de l'efficacité du développement des champs, surveiller l'état des équipements et déterminer le moment de leur réparation, ainsi qu'optimiser les itinéraires de transport et les schémas d'approvisionnement en équipements.
Par exemple, une solution de science des données a été mise en œuvreentreprises Gazprom Neft et Surgutneftegaz. Dans le premier cas, le système analyse les pannes des équipements et prédit quand elles peuvent survenir, dans le second, il optimise les processus métier et réduit le temps nécessaire à la préparation des rapports.
- Agriculture.D’ici 2050, la demande mondiale del’approvisionnement alimentaire va presque doubler, ce qui oblige les agriculteurs à augmenter leurs volumes de production. La science des données aidera les producteurs agricoles à prédire les mauvaises récoltes ou, au contraire, une offre excédentaire de produits dans les entrepôts, et à mieux calculer le volume de semences et d'engrais nécessaires, en tenant compte des caractéristiques du climat et du sol. Cela améliorera la productivité et réduira les coûts.
En Russie, une solution similaire est mise en œuvre par l'entrepriseEkoNiva, le plus grand partenaire régional du constructeur de matériel agricole John Deer. Nous parlons d'un système de vision par ordinateur développé par Cognitive Technology qui transforme les récolteuses conventionnelles en récolteuses sans pilote.
Quelles industries ont du potentiel
- Services d'utilité.Dans le secteur du logement et des services publics, l'analyse des données accumulées permettra de prédire les pannes d'équipements, de suivre automatiquement la consommation d'eau, de gaz et d'électricité, ainsi que de technologiser la fonction juridique.
Il n’existe encore que quelques cas de mise en œuvre dans ce domaine.Par exemple, Mosenergosbyt a mis en œuvre une solution de science des données pour automatiser le calcul des recouvrements des retards de paiement pour l'électricité. Cela a permis d'éviter d'augmenter le personnel des avocats et de réduire les coûts.
- Industrie alimentaire.Analyse Big Data dans l’industrie alimentairevous aidera à maintenir l'exactitude de la planification de l'approvisionnement sur la base des informations sur la demande de marchandises, à surveiller la qualité et la fraîcheur des produits et à vendre les produits de manière plus rentable à l'aide de l'analyse de marché.
Jusqu'à présent, ces solutions ne sont mises en œuvre que par de grands acteurs internationaux - Nestlé, AB InBev Efes et d'autres. En Russie, il n'y a aucun cas d'utilisation de la technologie dans cette industrie.
- Médecine.L'analyse des mégadonnées en médecine aidera les médecinsprendre des décisions plus éclairées au moment de poser un diagnostic et prescrire le traitement le plus approprié ; créez un dossier patient électronique à partir de données disparates sur son état de santé et traitez rapidement les données des appareils portables sans la participation d'un médecin.
Il existe très peu d'exemples de mise en œuvre de produits basés sur la science des données en médecine en Russie - ils ne sont utilisés que par des prestataires de services de télémédecine, tels que DocDoc et Doc +.
Le Big Data est déjà l'avenir.Leur analyse aidera les entreprises à mieux comprendre leur audience et à personnaliser les offres pour les clients individuels; recueillir des informations sur les avantages du produit et évaluer l'expérience réelle de l'utilisateur; calculer avec précision les risques et lutter contre la fraude, ainsi qu'optimiser les processus métier.
S'il y a aujourd'hui des industries où il n'a pas pénétrél'automatisation et l'intellectualisation des processus basés sur l'analyse du big data, puis dans cinq ans l'introduction de solutions de science des données deviendra la norme même pour les secteurs les plus conservateurs de l'économie.
Le Big Data permet aux organisations de réduirecoûts sans changement global du schéma de travail. Cela donne aux entreprises qui ont mis en œuvre de telles solutions un avantage concurrentiel supplémentaire - c'est la meilleure incitation au développement du marché.
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