Globalno tržište podataka raste s količinom informacija koje svakodnevno generiraju milijuni
Sada Rusija čini manje od 2,29 postoveličina globalnog tržišta za podatkovna znanstvena rješenja. Za usporedbu, SAD čini 35% njegovog volumena. Razni stručnjaci od 2020. procjenjuju veličinu ruskog tržišta na 10–65 milijardi rubalja. Do 2024. godine, prema predviđanju Udruge sudionika tržišta velikih podataka (BDA), ta će brojka dosegnuti 300 milijardi rubalja.
Glavni čimbenici koji koče razvojRusko tržište velikih podataka, kažu analitičari, visoka cijena rješenja, nedostatak brzih rezultata implementacije, nedostatak stručnjaka, kao i problemi s kvalitetom i povjerljivošću podataka. Prisutnost ovih prepreka dovodi do neravnomjernog razvoja tržišta takvih rješenja. Najčešće ih provode banke, telekom, maloprodaja, industrija i javni sektor. Ostale industrije znatno zaostaju.
Pogledajmo nekoliko vodećih industrija u implementaciji data science rješenja, kao i industrija koje imaju veliki potencijal za korištenje alata temeljenih na analizi podataka.
Tko se već koristi znanošću o podacima
- banke.U financijama, rješenja temeljena na znanosti o podacimapomoć, na primjer, u procjeni zajmoprimaca (kreditno bodovanje), provjeri korisnika i sprječavanju lažnih transakcija; analizirati uspješnost portfelja zajmoprimaca i prognozirati potražnju za gotovinom na bankomatima.
U bankarskom sektoru većina poduzeća stvaravlastite odjele za razvoj rješenja za podatkovnu znanost, umjesto da ih naručuju od dobavljača trećih strana. Proizvode temeljene na analizi podataka koriste VTB, Sberbank, Tinkoff Bank, Raiffeisen, Uralsib, OTP Bank, Leto Bank i drugi.
Na primjer, Sberbank je kreirao alate zasegmentacija i procjena kreditne sposobnosti kupaca, cyber sigurnost, upravljanje osobljem, predviđanje redova u poslovnicama i izračun bonusa za zaposlenike. Tinkoff banka razvila je rješenje za upravljanje rizikom i procjenu potreba postojećih i budućih zajmoprimaca. Uz to, banka je uvela Olegovog glasovnog asistenta, koji na zahtjev korisnika može prenijeti novac, naručiti i poslati elektroničke dokumente poštom, kao i rezervirati stol u restoranu i kupiti ulaznice za kino.
- Telekom.Prikupljanje i analiza informacija omogućuje tvrtkama izu ovoj industriji predvidjeti odljev pretplatnika i pronaći načine kako ih zadržati, kreirati personalizirane ponude i odrediti buduće opterećenje mreže na temelju kretanja pretplatnika.
Najveći operatori, poput banaka, imajuvlastiti timovi za razvoj rješenja za znanost o podacima. Takve alate već koriste operateri "velike trojke": MTS, Beeline i MegaFon. Na primjer, MTS je stvorio sustav koji generira personalizirane ponude na temelju podataka o potrošnji prometa, korištenim uređajima i kupnjama pretplatnika. A MegaFon koristi znanost o podacima za poboljšanje kvalitete usluga i optimizaciju troškova. Osim toga, operater ima podružnicu koja razvija poslovna rješenja za znanost o podacima.
- Nekretnina.U građevinarstvu, puštanju u rad i nabavinekretnine tradicionalno skupljaju veliku količinu dokumentacije: ugovore, prijave, građevinske projekte i prava na zemljište. Rješenja za znanost o podacima u ovom području mogu se koristiti za precizno predviđanje potražnje za objektima, procjenu rizika pri odabiru mjesta za izgradnju i predodređivanje ponašanja kupaca.
Takva rješenja implementirale su tvrtke CIAN,ROSEKO i DomClick. Potonji su koristili sustav zasnovan na strojnom učenju kako bi ubrzali ulaznu obradu i poboljšali pretvorbe. Agroholding Miratorg implementirao je rješenje za automatizaciju procesa stjecanja nekretnina za skladišta i farme.
- Osiguranje.U industriji osiguranja učestalost interakcije sklijenata i brzina rješavanja problema je znatno manja nego u bankarstvu. Međutim, podaci koje osiguravajuća društva prikupljaju dovoljni su za implementaciju tehnoloških rješenja. Na primjer, data science se koristi za izračun CASCO i OSAGO tarifa za pojedinog klijenta, kao i za generiranje popisa usluga za police zdravstvenog osiguranja.
Među predstavnicima industrije rješenja temeljena na ovoj tehnologiji implementirale su tvrtke AlfaStrakhovanie, RESO-Garantia, SOGAZ, Tinkoff osiguranje, Renaissance osiguranje.
Na primjer, SOGAZ koristi strojno učenje zaotkrivanje slučajeva neopravdanog precjenjivanja troškova pružene medicinske skrbi. Automatizacija je olakšala teret medicinskim stručnjacima i omogućila tvrtki smanjenje troškova.
- jurisprudencija.Tehnologije u ovom području pomažu u automatizacijiprocesi obrade dokumenata, provjere dobavljača, sastavljanja ugovora i usporedbe verzija, odabir sudske prakse u slučaju, kao i pružanje građanima potpunijeg pristupa pravnim uslugama.
Rješenja u ovom području koriste tvrtke Pravo.ru, BrandMonitor, Amulex, Agencija za sudsku naplatu, kao i Odjel za pravnu podršku i upravljanje pravnim rizicima Business Car Group i drugi.
Na primjer, tim za razvoj portala Pravo.ru je stvorio sustav koji obrađuje tipične zahtjeve korisnika bez izravnog sudjelovanja odvjetnika i neovisno pruža pravnu podršku. BrandMonitor razvio je rješenje za procjenu krivotvorenih proizvoda na Internetu pomoću logotipa, opisa i zaštitnog znaka. Sustav otkriva kršenje i o tome automatski obavještava pružatelja usluga hostinga koji ima registrirano web mjesto za prodaju krivotvorenih proizvoda. Tvrtka Embedika razvija inteligentni sustav za provjeru ugovora o radu koji se, na temelju metoda aktivnog učenja i internetskog učenja, prekvalificira u procesu upotrebe.
- Logistika.Ova industrija čini 5% svjetskog BDP-a iliviše od 4 bilijuna dolara u novčanom iznosu. Uz godišnji rast od 7-10%, povećava se i obujam podataka: ako je u 2017. ta brojka iznosila 16,2 ZB, tada će 2020. biti oko 44 ZB.
Rješenja koja se temelje na podacima u ovom područjupomoći će učinkovitije planirati rute, predvidjeti isplativost prijevoza, kao i predvidjeti nesreće zbog istrošenosti opreme i osigurati sigurnost zatvorenih objekata.
Zrakoplovne tvrtke primijenile su slična rješenja u RusijiAeroflot, S7 i Utair. S7 koristi sustav prepoznavanja lica putnika u zračnoj luci Domodedovo i sustav za personalizaciju usluga za posjetitelje poslovnih salona, dok Aeroflot koristi alate za segmentiranje kupaca na temelju njihove kupovne moći za predviđanje budućih kupnji.
- Javni sektor.Državne agencije akumuliraju najveću količinu podataka - njihova obrada i analiza može nekoliko puta povećati učinkovitost rada i kvalitetu pruženih usluga.
Implementirani proizvodi za znanost o podacimaSavezna porezna služba (FTS), Analitički centar ruske vlade, mirovinski fond, vlada Moskve, fond obveznog zdravstvenog osiguranja, Federalna služba sigurnosti, Istražni odbor i strana obavještajna služba.
FTS koristi rješenja za znanost o podacima za kontroluza plaćanje poreza na dodanu vrijednost (PDV), a vlada Moskve - u okviru projekta za poboljšanje sustava gradskog prometa "Generalni plan". U njemu modeli analiziraju putnički promet u površinskom prijevozu i metrou. Ministarstvo telekomunikacija i masovnih komunikacija razvija "Digitalnu platformu za nadzorne i nadzorne aktivnosti", u kojoj rješenja za znanost o podacima optimiziraju postupak donošenja pravila.
- Ekstraktivna industrija. Analiza velikih podataka u ovoj industriji omogućujedjelomično automatizirati procjenu učinkovitosti razvoja polja, pratiti stanje opreme i odrediti vrijeme njenog popravka, kao i optimizirati transportne rute i sheme opskrbe opremom.
Na primjer, implementirano je rješenje znanosti o podacimatvrtke "Gazprom njeft" i "Surgutneftegas". U prvom slučaju sustav analizira kvarove na opremi i predviđa kada se oni mogu dogoditi, u drugom optimizira poslovne procese i smanjuje vrijeme potrebno za pripremu izvješća.
- Poljoprivreda.Do 2050. globalna potražnja zaopskrba hranom će se gotovo udvostručiti, pa su poljoprivrednici prisiljeni povećati proizvodnju. Znanost o podacima pomoći će poljoprivrednim proizvođačima u predviđanju propadanja usjeva ili, naprotiv, prevelike količine proizvoda u skladištima, te bolje izračunati količinu potrebnog sjemena i gnojiva, uzimajući u obzir karakteristike klime i tla. To će poboljšati produktivnost i smanjiti troškove.
U Rusiji tvrtka implementira slično rješenjeEkoNiva, najveći regionalni partner proizvođača poljoprivredne opreme John Deer. Govorimo o sustavu računalnog vida koji je razvila Cognitive Technology koji pretvara konvencionalne žetelice u one bez ljudske posade.
Koje industrije imaju potencijal
- Komunalne usluge.U stambenom i komunalnom sektoru analiza akumuliranih podataka omogućit će predviđanje kvarova opreme, automatsko praćenje potrošnje vode, plina i električne energije, kao i tehnologizaciju pravne funkcije.
Još uvijek postoji samo nekoliko slučajeva provedbe u ovom području.Na primjer, Mosenergosbyt je implementirao podatkovno znanstveno rješenje za automatizaciju izračuna naplate zakašnjelih plaćanja za električnu energiju. To je omogućilo izbjegavanje širenja odvjetničkog osoblja i smanjenje troškova.
- Industrija hrane.Analiza velikih podataka u prehrambenoj industrijipomoći će vam u održavanju točnosti u planiranju ponude na temelju podataka o potražnji za robom, praćenju kvalitete i svježine proizvoda te pomoću analize tržišta isplativije prodavati proizvode.
Do sada takva rješenja provode samo veliki međunarodni igrači - Nestle, AB InBev Efes i drugi. U Rusiji nema slučajeva korištenja tehnologije u ovoj industriji.
- Lijek.Analiza velikih podataka u medicini pomoći će liječnicimadonositi informiranije odluke pri postavljanju dijagnoze i propisati najprikladnije liječenje; izraditi elektronički karton pacijenta iz različitih podataka o njegovom zdravstvenom stanju i brzo obraditi podatke s nosivih uređaja bez sudjelovanja liječnika.
Primjera primjene proizvoda utemeljenih na znanosti utemeljenih na podacima u medicini u Rusiji ima vrlo malo - koriste ih samo pružatelji telemedicinskih usluga kao što su DocDoc i Doc +.
Veliki podaci su već budućnost. Njihova analiza pomoći će tvrtkama da bolje razumiju svoju publiku i personaliziraju ponude za pojedinačne kupce; prikupljati informacije o prednostima proizvoda i procjenjivati stvarno korisničko iskustvo; precizno izračunati rizike i boriti se protiv prijevara, kao i optimizirati poslovne procese.
Ako danas ima industrija u koje nije prodrlaautomatizacija i intelektualizacija procesa temeljenih na analizi velikih podataka, zatim će za pet godina uvođenje podatkovnih znanstvenih rješenja postati norma čak i za najkonzervativnije sektore gospodarstva.
Veliki podaci omogućuju organizacijama da smanjetroškovi bez globalne promjene u shemi rada. To tvrtkama koje su primijenile takva rješenja daje dodatnu konkurentsku prednost - ovo je najbolji poticaj za razvoj tržišta.
Pogledajte i:
Astronomi su otkrili lunarni akcelerator iz 60-ih. Ide prema Zemlji
Znanstvenik je stvorio boju koja može zamijeniti skupe solarne ploče
Misija CHEOPS pronašla je planet s najtežim uvjetima u svemiru. glavna stvar