世界のデータ市場は、毎日何百万もの情報が生成され、成長しています。
現在、ロシアが占める割合は2.29%未満です。データサイエンスソリューションの世界市場規模。これに対し、米国はその量の 35% を占めています。 2020 年の時点で、さまざまな専門家はロシア市場の規模を 100 ～ 650 億ルーブルと推定しています。ビッグデータ市場参加者協会 (BDA) の予測によると、2024 年までにこの数字は 3,000 億ルーブルに達すると予想されています。
開発を妨げる主な要因ロシアのビッグデータ市場、アナリストは、ソリューションの高コスト、実装からの迅速な結果の欠如、専門家の欠如、およびデータの品質と機密性の問題を述べていますこれらの障壁の存在は、そのようなソリューションの市場の不均一な発展につながります。ほとんどの場合、それらは銀行、通信、小売、産業、および公共部門によって実装されます。他の業界ははるかに遅れています。
データ サイエンス ソリューションの導入における主要な業界と、データ分析に基づくツールの使用に大きな可能性を秘めている業界を見てみましょう。
すでにデータサイエンスを使用しているのは誰か
- 銀行。金融分野ではデータサイエンスに基づくソリューションたとえば、借り手の評価 (信用スコアリング)、ユーザーの確認、不正取引の防止などに役立ちます。借り手のポートフォリオのパフォーマンスを分析し、ATM での現金需要を予測します。
銀行部門では、ほとんどの企業がデータ サイエンス ソリューションをサードパーティのサプライヤーに発注するのではなく、独自の部門で開発します。データ分析に基づく製品は、VTB、ズベルバンク、ティンコフ銀行、ライファイゼン、ウラルシブ、OTP 銀行、レト銀行などで使用されています。
たとえば、Sberbankは顧客の信用度、サイバーセキュリティ、人事管理、支店のキューの予測、および従業員のボーナスの計算のセグメンテーションと評価。 Tinkoff Bankは、リスク管理と既存および将来の借り手のニーズの評価のためのソリューションを開発しました。さらに、銀行は音声アシスタント「オレグ」を実装しました。これは、ユーザーの要求に応じて送金したり、電子文書をメールで注文および送信したり、レストランのテーブルを予約したり、映画のチケットを購入したりできます。
- テレコム。情報の収集と分析により、企業は次のようなことが可能になります。この業界では、加入者の流出を予測して加入者を維持する方法を見つけ、パーソナライズされたオファーを作成し、加入者の動きに基づいてネットワークへの将来の負荷を判断します。
銀行のような最大の事業者はデータサイエンスソリューション開発の独自のチーム。このようなツールは、「ビッグスリー」のオペレーターであるMTS、Beeline、MegaFonによってすでに使用されています。たとえば、MTSは、トラフィックの消費、使用されたデバイス、および加入者の購入に関するデータに基づいて、パーソナライズされたオファーを生成するシステムを作成しました。また、MegaFonはデータサイエンスを使用してサービスの品質を向上させ、コストを最適化します。さらに、オペレーターには、ビジネス向けのデータサイエンスソリューションを開発する子会社があります。
- 不動産。建設、試運転、購入業界不動産は伝統的に、契約、申請、建築プロジェクト、土地の権利など、大量の文書を蓄積します。この分野のデータサイエンスソリューションを使用して、オブジェクトの需要を正確に予測し、建設用地を選択する際のリスクを評価し、顧客の行動を事前に決定することができます。
このようなソリューションは、CIAN企業によって実装されました。ROSEKOとDomClick。後者は、機械学習ベースのシステムを使用して、インバウンド処理を高速化し、変換を改善しました。 Agroholding Miratorgは、倉庫や農場の不動産を取得するプロセスを自動化するソリューションを実装しました。
- 保険。保険業界では、顧客とのやりとりの頻度は、顧客と問題を解決する速度は銀行業務に比べて大幅に遅いです。ただし、保険会社が蓄積するデータは、技術的なソリューションを実装するのに十分です。たとえば、データ サイエンスは、個々の顧客の CASCO および OSAGO 料金を計算したり、医療保険契約のサービス リストを生成したりするために使用されます。
業界の代表者の中で、このテクノロジーに基づくソリューションは、AlfaStrakhovanie、RESO-Garantia、SOGAZ、Tinkoff Insurance、RenaissanceInsuranceの各企業によって実装されました。
たとえば、SOGAZは機械学習を使用して提供された医療費の不当な誇張の事例を特定する。自動化により、医療専門家の作業負荷が軽減され、会社はコストを削減できるようになりました。
- 法学。この分野のテクノロジーは自動化に役立ちます文書の処理、請負業者の確認、契約書の起草とバージョンの比較、訴訟における法廷慣行の選択、および市民に法務サービスへのより完全なアクセスを提供するプロセス。
この分野のソリューションは、Pravo 企業によって使用されています。ru、BrandMonitor、Amulex、司法徴収庁、およびビジネス カー グループの法務サポートおよび法的リスク管理部門など。
たとえば、Pravoポータル開発チーム。ruは、弁護士の直接の関与なしに典型的なユーザーの要求を処理し、独立して法的サポートを提供するシステムを作成しました。 BrandMonitorは、インターネット上の偽造品をロゴ、説明、商標で評価するためのソリューションを開発しました。システムは違反を検出し、偽造品の販売用に登録されたWebサイトを持っているホスティングプロバイダーに自動的に通知します。また、Embedika社は、労働契約をチェックするためのインテリジェントなシステムを開発しています。このシステムは、アクティブラーニングとオンラインラーニングの方法に基づいて、使用プロセスで再トレーニングされます。
- Логистика. この業界は世界のGDPの5％を占めるか金銭的には4兆ドル以上。年間7〜10％の成長に加えて、データの量も増加しています。2017年にこの数値が16.2 ZBだった場合、2020年には約44ZBになります。
Решения на основе анализа данных в этой области помогут эффективнее планировать маршруты, прогнозировать рентабельность перевозок, а также предсказывать аварии из-за износа оборудования и обеспечивать безопасность закрытых объектов.
航空会社はロシアでも同様のソリューションを実装していますAeroflot、S7およびUtair。 S7は、ドモデドボ空港の乗客の顔認識システムとビジネスラウンジへの訪問者向けのサービスをパーソナライズするシステムを使用し、Aeroflotは、購入力に基づいて顧客をセグメント化するツールを使用して、将来の購入を予測します。
- Госсектор. Государственные структуры аккумулируют самый большой объем данных — их обработка и анализ может в несколько раз повысить эффективность работы и качество оказываемых услуг.
実装されたデータサイエンス製品連邦税務局（FTS）、ロシア政府分析センター、年金基金、モスクワ政府、強制医療保険基金、連邦安全保障局、調査委員会および外国諜報機関。
FTSは制御にデータサイエンスソリューションを使用します付加価値税（VAT）の支払い、およびモスクワ政府-都市輸送システム「一般計画」を改善するプロジェクトの枠組みの中で。その中で、モデルは地上輸送と地下鉄の乗客の交通を分析します。テレコム・マスコミュニケーション省は、データサイエンスソリューションがルール作成プロセスを最適化する「制御および監視活動のためのデジタルプラットフォーム」を開発しています。
- 採掘産業. Анализ больших данных в этой отрасли позволяет частично автоматизировать оценку эффективности разработки месторождений, отслеживать состояние оборудования и определять время его ремонта, а также оптимизировать маршруты транспорта и схемы поставок оборудования.
たとえば、データサイエンスソリューションが実装されましたGazpromNeftとSurgutneftegazの会社。前者の場合、システムは機器の故障を分析し、いつ発生するかを予測します。後者の場合、システムはビジネスプロセスを最適化し、レポートの作成時間を短縮します。
- 農業。 Ожидается, что к 2050 году глобальный спрос на продовольствие вырастет почти вдвое, поэтому фермеры вынуждены увеличивать объемы производства. Data science поможет сельхозпроизводителям предсказать неурожай или, напротив, переизбыток продукции на складах, лучше рассчитывать объем необходимых семян и удобрений с учетом особенностей климата и почвы. Это позволит повысить производительность и сократить издержки.
В России подобное решение внедряет компания «ЭкоНива», крупнейший региональный партнер производителя сельхозтехники John Deer. Речь идет о разработанной Cognitive Technology системе компьютерного зрения, которая превращает обычные комбайны в беспилотные.
どの産業に可能性があるか
- Коммунальные службы. В сфере ЖКХ анализ накопленных данных позволит прогнозировать поломки оборудования, автоматически вести учет расхода воды, газа и электричества, а также технологизировать юридическую функцию.
Кейсов внедрения в этой сфере пока единицы. Например, Мосэнергосбыт внедрил data science решение для автоматизации расчета взысканий просроченных платежей за электроэнергию. Это позволило отказаться от расширения штата юристов и сократить издержки.
- Пищевая промышленность. Анализ больших данных в пищевой промышленности поможет соблюдать точность в планировании поставок на основе информации о спросе на товары, следить за качеством и свежестью продуктов и выгоднее продавать продукцию с помощью анализа рынка.
これまでのところ、このようなソリューションは、Nestle、AB InBevEfesなどの大規模な国際的プレーヤーによってのみ実装されています。ロシアでは、この業界でテクノロジーを使用するケースはありません。
- Медицина. Анализ больших данных в медицине поможет врачам принимать более обоснованные решения при постановке диагноза и назначать максимально подходящее лечение; создавать электронную карту пациента из разрозненных данных о состоянии его здоровья и быстро обрабатывать данные с носимых устройств без участия врача.
ロシアの医療におけるデータサイエンスベースの製品の実装の例はほとんどありません。これらは、DocDocやDoc +などの遠隔医療サービスプロバイダーによってのみ使用されています。
ビッグデータはすでに未来です。それらを分析することは、企業が彼らの聴衆をよりよく理解し、個々の顧客へのオファーをパーソナライズするのに役立ちます。製品の利点に関する情報を収集し、実際のユーザーエクスペリエンスを評価します。リスクを正確に計算し、不正と戦い、ビジネスプロセスを最適化します。
Если сегодня существуют отрасли, куда не проникла автоматизация и интеллектуализация процессов на основе анализа больших данных, то через пять лет внедрение data science решений станет нормой даже для самых консервативных секторов экономики.
ビッグデータは組織に削減を可能にします作業スキームをグローバルに変更せずにコストをかけます。これは、そのようなソリューションを実装した企業に追加の競争上の利点を与えます-これは市場開発のための最良のインセンティブです。
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