A globális adatpiac növekszik, és naponta milliók generálnak információt
Jelenleg Oroszország kevesebb mint 2,29%-át teszi kiAz adattudományi megoldások globális piacának mérete. Összehasonlításképpen, az Egyesült Államok adja a mennyiség 35%-át. 2020-tól különböző szakértők 10–65 milliárd rubelre becsülik az orosz piac méretét. 2024-re a Big Data Market Participants Szövetségének (BDA) előrejelzése szerint ez a szám eléri a 300 milliárd rubelt.
A fejlődést hátráltató fő tényezőkAz orosz nagyadat-piac elemzői szerint a megoldások magas költségei, a megvalósítás gyors eredményeinek hiánya, a szakemberek hiánya, valamint az adatok minőségével és titkosságával kapcsolatos problémák. Ezen akadályok jelenléte az ilyen megoldások piacának egyenetlen fejlődéséhez vezet. Leggyakrabban a bankok, a telekommunikáció, a kiskereskedelem, az ipar és az állami szektor hajtják végre őket. Más iparágak messze elmaradtak.
Nézzünk meg több vezető iparágat az adattudományi megoldások megvalósításában, valamint azokat az iparágakat, amelyekben nagy lehetőségek rejlenek az adatelemzésen alapuló eszközök alkalmazásában.
Aki már használja az adattudományt
- Bankok.Pénzügyben adattudományon alapuló megoldásoksegít például a hitelfelvevők értékelésében (kreditpontszámítás), a felhasználók ellenőrzésében és a csalárd tranzakciók megelőzésében; elemzi a hitelfelvevők portfólióinak teljesítményét, és előrejelzi az ATM-ek készpénzigényét.
A bankszektorban a legtöbb vállalat létrehozsaját részlegeket az adattudományi megoldások fejlesztésére, nem pedig külső beszállítóktól rendelni. Az adatelemzésen alapuló termékeket a VTB, a Sberbank, a Tinkoff Bank, a Raiffeisen, az Uralsib, az OTP Bank, a Leto Bank és mások használják.
Például a Sberbank eszközöket készített aaz ügyfelek hitelképességének, a kiberbiztonságnak, a személyzeti menedzsmentnek a szegmentálása és értékelése, a fióktelepek sorainak előrejelzése és az alkalmazottaknak járó jutalmak kiszámítása. A Tinkoff Bank megoldást dolgozott ki a kockázatkezelésre és a meglévő és a jövőbeni hitelfelvevők igényeinek felmérésére. Ezenkívül a bank megvalósította az „Oleg” hangsegédet, amely a felhasználó kérésére átutalhat pénzt, elektronikus dokumentumokat rendelhet és küldhet postán, valamint asztalt foglalhat egy étteremben és mozijegyeket vásárolhat.
- Telecom.Az információk gyűjtése és elemzése lehetővé teszi a vállalatok számáraebben az iparágban megjósolni az előfizetők kiáramlását és megtalálni a módját ezek megtartására, személyre szabott ajánlatokat készíteni, és az előfizetők mozgása alapján meghatározni a hálózat jövőbeli terhelését.
A legnagyobb szolgáltatók, mint a bankok, rendelkezneksaját csapatok az adattudományi megoldások fejlesztésében. Ilyen eszközöket már használnak a „nagy három” operátorai: az MTS, a Beeline és a MegaFon. Például az MTS létrehozott egy olyan rendszert, amely a forgalomfogyasztásra, a használt eszközökre és az előfizető vásárlásaira vonatkozó adatok alapján személyre szabott ajánlatokat generál számára. A MegaFon pedig az adattudományt használja a szolgáltatások minőségének javítására és a költségek optimalizálására. Ezen túlmenően az üzemeltetőnek van egy leányvállalata, amely az üzleti vállalkozások számára adattudományi megoldásokat fejleszt.
- Ingatlan.Az építőiparban, az üzembe helyezésben és a beszerzésbenaz ingatlan hagyományosan nagy mennyiségű dokumentációt halmoz fel: szerződések, pályázatok, építési projektek és a földjogok. Ezen a területen az adattudományi megoldások felhasználhatók az objektumok iránti kereslet pontos előrejelzésére, a kockázatok felmérésére az építkezés helyszínének kiválasztásakor és az ügyfelek viselkedésének előre meghatározása érdekében.
Ilyen megoldásokat a CIAN cégek hajtottak végre,ROSEKO és DomClick. Ez utóbbi gépi tanulás-alapú rendszert használt a bejövő feldolgozás felgyorsítására és a konverziók javítására. Az Agroholding Miratorg megoldást vezetett be a raktárak és a gazdaságok ingatlanszerzésének folyamatának automatizálására.
- Biztosítás.A biztosítási ágazatban az interakció gyakoriságaügyfeleinek és a problémák megoldásának sebessége lényegesen alacsonyabb, mint a banki ágazatban. A biztosítótársaságok által felhalmozott adatok azonban elegendőek a technológiai megoldások megvalósításához. Például az adattudományt használják a CASCO és az OSAGO tarifák kiszámítására az egyes ügyfelek számára, valamint az egészségügyi biztosítási kötvényekhez kapcsolódó szolgáltatások listájának létrehozásához.
Az ipar képviselői közül az ezen a technológián alapuló megoldásokat az AlfaStrakhovanie, a RESO-Garantia, a SOGAZ, a Tinkoff Insurance, a Renaissance Insurance cégek valósították meg.
Például a SOGAZ a gépi tanulást használjaa nyújtott orvosi ellátás költségeinek indokolatlan túlértékelésének eseteinek azonosítása. Az automatizálás megkönnyítette az orvosi szakértők terhelését, és lehetővé tette a vállalat számára a költségek csökkentését.
- Jogtudomány.Ezen a területen a technológiák segítenek az automatizálásbana dokumentumok feldolgozásának, a vállalkozók ellenőrzésének, a szerződések kidolgozásának és a verziók összehasonlításának folyamatai, a bírósági gyakorlat kiválasztása az ügyben, valamint az állampolgárok teljesebb hozzáférésének biztosítása a jogi szolgáltatásokhoz.
Az ezen a területen található megoldásokat a Pravo cégek alkalmazzák.ru, a BrandMonitor, az Amulex, a bírósági behajtási ügynökség, valamint a Business Car Group jogi támogatási és jogi kockázatkezelési osztálya és mások.
Például a Pravo portál fejlesztő csapata.A ru létrehozott egy rendszert, amely a tipikus felhasználói kéréseket az ügyvédek közvetlen bevonása nélkül dolgozza fel, és függetlenül nyújt jogi támogatást. A BrandMonitor kifejlesztett egy megoldást a hamisított termékek értékelésére az interneten logó, leírás és védjegy alapján. A rendszer észleli a jogsértést, és automatikusan értesíti róla a tárhelyszolgáltatót, amelynek bejegyzett weboldala van a hamisított termékek értékesítésére. Az Embedika vállalat pedig intelligens rendszert fejleszt a munkaszerződések ellenőrzésére, amelyet az aktív tanulás és az online tanulás módszerein alapulva átképeznek a folyamat során.
- Logisztika.Ez az ipar a világ GDP-jének 5% -át, illtöbb mint 4 billió dollár pénzben kifejezve. Az éves 7-10% -os éves növekedéssel együtt az adatok mennyisége is növekszik: ha 2017-ben ez az adat 16,2 ZB volt, akkor 2020-ban körülbelül 44 ZB lesz.
Adatvezérelt megoldások ezen a területensegít az útvonalak hatékonyabb tervezésében, a szállítás jövedelmezőségének előrejelzésében, valamint a berendezések kopásából eredő balesetek előrejelzésében és a zárt létesítmények biztonságának biztosításában.
A légitársaságok hasonló megoldásokat vezettek be OroszországbanAeroflot, S7 és Utair. Az S7 arcfelismerő rendszert használ az utasok számára a Domodedovo repülőtéren és egy rendszert az üzleti társalgók látogatóinak személyre szabásához, míg az Aeroflot a jövőbeni vásárlások előrejelzéséhez eszközöket használ az ügyfelek vásárlóerejük alapján történő szegmentálására.
- Állami szektor.A kormányhivatalok halmozzák fel a legnagyobb mennyiségű adatot - feldolgozásuk, elemzésük többszörösére növelheti a munka hatékonyságát és a nyújtott szolgáltatások minőségét.
Adattudományi termékek valósultak megSzövetségi Adószolgálat (FTS), az orosz kormány elemző központja, nyugdíjalap, moszkvai kormány, kötelező egészségbiztosítási alap, szövetségi biztonsági szolgálat, nyomozóbizottság és a külföldi hírszerző szolgálat.
Az FTS adattudományi megoldásokat használ az ellenőrzésheza hozzáadottérték-adó (HÉA) megfizetésére, és a moszkvai kormány - a városi közlekedési rendszer "Általános terv" javítását célzó projekt keretében. Ebben a modellek a felszíni közlekedés és a metró utasforgalmát elemzik. A Távközlési és Tömegkommunikációs Minisztérium kidolgozza az "Ellenőrzési és felügyeleti tevékenységek digitális platformját", amelyben az adattudományi megoldások optimalizálják a szabályalkotási folyamatot.
- Kitermelő ipar. A nagy adatelemzés ebben az iparágban lehetővé teszirészlegesen automatizálja a terepfejlesztés hatékonyságának felmérését, figyelemmel kíséri a berendezések állapotát és meghatározza a javítás idejét, valamint optimalizálja a szállítási útvonalakat és az eszközellátási sémákat.
Például egy tudományi megoldást valósítottak mega Gazprom Neft és a Surgutneftegaz társaságok. Az első esetben a rendszer elemzi a berendezés meghibásodásait és megjósolja, hogy ezek mikor fordulhatnak elő, a másodikban optimalizálja az üzleti folyamatokat és lerövidíti a jelentések elkészítéséhez szükséges időt.
- Mezőgazdaság.2050-re a globális kereslet aaz élelmiszerellátás csaknem megduplázódik, így a gazdálkodók kénytelenek növelni a termelési mennyiséget. Az adattudomány segít a mezőgazdasági termelőknek előre jelezni a terméskiesést, vagy éppen ellenkezőleg, a raktári termékek túlkínálatát, és jobban kiszámítani a szükséges vetőmagok és műtrágyák mennyiségét, figyelembe véve az éghajlat és a talaj sajátosságait. Ez javítja a termelékenységet és csökkenti a költségeket.
Oroszországban hasonló megoldást vezet be a cégAz EkoNiva, a mezőgazdasági gépeket gyártó John Deer legnagyobb regionális partnere. A Cognitive Technology által kifejlesztett számítógépes látásrendszerről beszélünk, amely a hagyományos betakarítógépeket pilóta nélkülivé alakítja.
Mely iparágak rendelkeznek potenciállal
- Közüzemi szolgáltatások.A lakás- és közműszektorban a felhalmozott adatok elemzése lehetővé teszi a berendezések meghibásodásának előrejelzését, a víz-, gáz- és áramfogyasztás automatikus nyomon követését, valamint a jogi funkció technológiáját.
Még mindig csak néhány végrehajtási eset van ezen a területen.Például a Mosenergosbyt egy adattudományi megoldást vezetett be, amely automatizálja a villamos energia késedelmes fizetéseinek beszedésének kiszámítását. Ez lehetővé tette az ügyvédi állomány bővítésének elkerülését és a költségek csökkentését.
- Élelmiszeripar.Big Data elemzése az élelmiszeriparbansegít megőrizni a pontosságot a kínálat tervezésében az áruk keresletével kapcsolatos információk alapján, figyelemmel kíséri a termékek minőségét és frissességét, és piacelemzés segítségével nyereségesebben értékesítheti a termékeket.
Eddig ilyen megoldásokat csak nagy nemzetközi szereplők - Nestle, AB InBev Efes és mások - hajtanak végre. Oroszországban ebben az iparágban nem fordult elő technológia alkalmazása.
- Gyógyszer.A nagy adatelemzés az orvostudományban segíteni fog az orvosoknakmegalapozottabb döntéseket hozzon a diagnózis felállításakor és előírja a legmegfelelőbb kezelést; az egészségi állapotára vonatkozó eltérő adatokból elektronikus betegnyilvántartást hozzon létre, és gyorsan feldolgozza a hordható eszközök adatait orvos közreműködése nélkül.
Nagyon kevés példa található az orvostudományon alapuló, tudományon alapuló termékek megvalósítására Oroszországban - ezeket csak a telemedicina szolgáltatók használják, például a DocDoc és a Doc +.
A nagy adat már a jövő.Elemzésük segíti a vállalkozásokat abban, hogy jobban megértsék közönségüket, és személyre szabhassák az egyedi ügyfeleknek szóló ajánlatokat; információkat gyűjt a termék előnyeiről és értékeli a valós felhasználói élményt; a kockázatok pontos kiszámítása és a csalás elleni küzdelem, valamint az üzleti folyamatok optimalizálása.
Ha ma már vannak olyan iparágak, ahová nem hatolt benagy adatelemzésen alapuló folyamatok automatizálása, intellektualizálása, majd öt év múlva a gazdaság legkonzervatívabb szektoraiban is megszokottá válik az adattudományi megoldások bevezetése.
A nagy adatok felhatalmazzák a szervezeteket a csökkentésreköltségeket a munka rendszerének globális megváltoztatása nélkül. Ez további versenyelőnyt jelent az ilyen megoldásokat megvalósító vállalatok számára - ez a legjobb ösztönző a piac fejlődésére.
Lásd még:
A csillagászok felfedeztek egy holdgyorsítót a 60-as évekből. A Föld felé tart
A tudós olyan festéket készített, amely helyettesítheti a drága napelemeket
A CHEOPS misszió olyan bolygót talált, amely a világegyetem legsúlyosabb körülményeivel rendelkezik. a fő dolog