Pasaulinė duomenų rinka auga, nes kasdien milijonai generuoja informacijos
Dabar Rusijai tenka mažiau nei 2,29 procpasaulinės duomenų mokslo sprendimų rinkos dydis. Palyginimui, JAV tenka 35% jos apimties. Įvairūs ekspertai 2020 m. Rusijos rinkos dydį vertina 10–65 milijardais rublių. Iki 2024 m., Didžiųjų duomenų rinkos dalyvių asociacijos (BDA) prognozėmis, šis skaičius sieks 300 mlrd.
Pagrindiniai vystymąsi stabdantys veiksniaiRusijos didžiųjų duomenų rinka, analitikų teigimu, didelė sprendimų kaina, greitų įgyvendinimo rezultatų trūkumas, specialistų trūkumas, taip pat duomenų kokybės ir konfidencialumo problemos. Šių kliūčių buvimas lemia netolygų tokių sprendimų rinkos vystymąsi. Dažniausiai jas įgyvendina bankai, telekomunikacijos, mažmeninė prekyba, pramonė ir viešasis sektorius. Kitos pramonės šakos smarkiai atsilieka.
Pažvelkime į kelias pirmaujančias pramonės šakas diegiant duomenų mokslo sprendimus, taip pat pramonės šakas, kurios turi didelį potencialą naudoti duomenų analize pagrįstus įrankius.
Kas jau naudojasi duomenų mokslu
- Bankai.Finansų srityje – duomenų mokslu pagrįsti sprendimaipadėti, pavyzdžiui, įvertinti skolininkus (kredito balas), patikrinti vartotojus ir užkirsti kelią nesąžiningoms operacijoms; analizuoti skolininkų portfelių veiklą ir prognozuoti grynųjų pinigų poreikį bankomatuose.
Bankų sektoriuje dauguma įmonių kuriasavo padalinius duomenų mokslo sprendimams kurti, o ne užsakyti juos iš trečiųjų šalių tiekėjų. Duomenų analize paremtus produktus naudoja VTB, Sberbank, Tinkoff Bank, Raiffeisen, Uralsib, OTP Bank, Leto Bank ir kt.
Pavyzdžiui, „Sberbank“ sukūrė įrankius, skirtusklientų kreditingumo, kibernetinio saugumo, personalo valdymo segmentavimas ir vertinimas, eilių filialuose prognozavimas ir priemokų darbuotojams skaičiavimas. Tinkoff bankas sukūrė rizikos valdymo ir esamų bei būsimų skolininkų poreikių vertinimo sprendimą. Be to, bankas pristatė balso padėjėją „Oleg“, kuris vartotojo prašymu gali pervesti pinigus, užsisakyti ir išsiųsti elektroninius dokumentus paštu, taip pat užsisakyti staliuką restorane ir nusipirkti bilietus į kiną.
- Telekomunikacijos.Informacijos rinkimas ir analizė leidžia įmonėms iššioje pramonės šakoje numatyti abonentų nutekėjimą ir rasti būdų, kaip juos išlaikyti, kurti asmeninius pasiūlymus ir nustatyti būsimą tinklo apkrovą pagal abonentų judėjimą.
Stambiausi operatoriai, kaip ir bankai, turisavo duomenų mokslo sprendimų kūrimo komandos. Tokius įrankius jau naudoja „didžiojo trejeto“ operatoriai: MTS, „Beeline“ ir „MegaFon“. Pavyzdžiui, MTS sukūrė sistemą, kuri generuoja suasmenintus pasiūlymus, pagrįstus duomenimis apie srauto suvartojimą, naudojamus prietaisus ir abonento pirkimus. O „MegaFon“ naudoja duomenų mokslą, kad pagerintų paslaugų kokybę ir optimizuotų išlaidas. Be to, operatorius turi dukterinę įmonę, kuri kuria duomenų mokslo sprendimus verslui.
- Nekilnojamasis turtas.Statybos, paleidimo ir pirkimo pramonėjenekilnojamasis turtas tradiciškai kaupia daug dokumentų: sutartis, paraiškas, pastatų projektus ir teises į žemę. Duomenų mokslo sprendimai šioje srityje gali būti naudojami tiksliai numatyti objektų paklausą, įvertinti riziką renkantis statybai skirtą vietą ir iš anksto nustatyti klientų elgesį.
Tokius sprendimus įgyvendino CIAN įmonės,„ROSEKO“ ir „DomClick“. Pastarasis naudojo mašininio mokymosi sistemą, kad pagreitintų gaunamų duomenų apdorojimą ir pagerintų konversijas. „Agroholding Miratorg“ įdiegė sprendimą, kaip automatizuoti sandėlių ir ūkių nekilnojamojo turto įsigijimo procesą.
- Draudimas.Draudimo pramonėje sąveikos dažnis suklientų ir problemų sprendimo greitis yra žymiai mažesnis nei bankininkystėje. Tačiau technologiniams sprendimams įgyvendinti pakanka duomenų, kuriuos sukaupia draudimo bendrovės. Pavyzdžiui, duomenų mokslas naudojamas apskaičiuojant KASKO ir OSAGO tarifus individualiam klientui, taip pat sugeneruojant sveikatos draudimo polisų paslaugų sąrašą.
Tarp pramonės atstovų šia technologija pagrįstus sprendimus įgyvendino bendrovės „AlfaStrakhovanie“, „RESO-Garantia“, „SOGAZ“, „Tinkoff Insurance“, „Renaissance Insurance“.
Pavyzdžiui, SOGAZ naudoja mašininį mokymąsinustatant nepagrįstai suteiktos medicininės priežiūros išlaidų pervertinimo atvejus. Automatika palengvino medicinos ekspertų darbo krūvį ir leido įmonei sumažinti išlaidas.
- Jurisprudencija.Šios srities technologijos padeda automatizuotisdokumentų tvarkymo, rangovų tikrinimo, sutarčių sudarymo ir versijų palyginimo, teismų praktikos parinkimo byloje atvejai, taip pat piliečiams suteikiamos visapusiškesnės galimybės naudotis teisinėmis paslaugomis.
Šios srities sprendimus naudoja „Pravo“ įmonės.ru, BrandMonitor, Amulex, teisminio išieškojimo agentūra, taip pat Verslo automobilių grupės Teisinės paramos ir teisinės rizikos valdymo departamentas ir kt.
Pavyzdžiui, „Pravo“ portalo kūrimo komanda.ru sukūrė sistemą, kuri apdoroja tipines vartotojų užklausas be tiesioginio advokatų dalyvavimo ir savarankiškai teikia teisinę paramą. „BrandMonitor“ sukūrė suklastotų produktų vertinimo internete sprendimą pagal logotipą, aprašymą ir prekės ženklą. Sistema nustato pažeidimą ir apie tai automatiškai praneša prieglobos paslaugų teikėjui, kuris turi registruotą svetainę, kurioje prekiauja padirbtais produktais. „Embedika“ įmonė kuria intelektualią darbo sutarčių tikrinimo sistemą, kuri, remiantis aktyvaus mokymosi ir mokymosi internetu metodais, yra perkvalifikuojama šiame procese.
- Logistika.Ši pramonė sudaro 5% viso pasaulio BVPpinigine išraiška daugiau nei 4 trln. Kartu su metiniu 7-10% augimu per metus, duomenų apimtys taip pat didėja: jei 2017 m. Šis skaičius buvo 16,2 ZB, tai 2020 m. Tai bus apie 44 ZB.
Duomenimis pagrįsti sprendimai šioje srityjepadės efektyviau planuoti maršrutus, prognozuoti pervežimų pelningumą, taip pat numatyti avarijas dėl įrangos nusidėvėjimo ir užtikrinti uždarų objektų saugumą.
Oro linijos Rusijoje įgyvendino panašius sprendimus„Aeroflot“, S7 ir „Utair“. „S7“ naudoja veidų atpažinimo sistemą keleiviams Domodedovo oro uoste ir paslaugų individualizavimui verslo poilsio kambarių lankytojams sistemą, o „Aeroflot“ naudoja įrankius klientų segmentavimui pagal jų perkamąją galią, kad nuspėtų būsimus pirkinius.
- Viešasis sektorius.Valstybės įstaigos sukaupia didžiausią duomenų kiekį – jų apdorojimas ir analizė gali kelis kartus padidinti darbo efektyvumą ir teikiamų paslaugų kokybę.
Įdiegti duomenų mokslo produktaiFederalinė mokesčių tarnyba (FTS), Rusijos vyriausybės analitinis centras, Pensijų fondas, Maskvos vyriausybė, Privalomojo sveikatos draudimo fondas, Federalinė saugumo tarnyba, Tyrimo komitetas ir Užsienio žvalgybos tarnyba.
FTS kontrolei naudoja duomenų mokslo sprendimuspridėtinės vertės mokesčio (PVM) sumokėjimui, o Maskvos vyriausybė - įgyvendindama miesto transporto sistemos tobulinimo projektą „Bendrasis planas“. Joje modeliai analizuoja keleivių srautus antžeminiame transporte ir metro. Telekomunikacijų ir masinės komunikacijos ministerija kuria „Skaitmeninę kontrolės ir priežiūros veiklos platformą“, kurioje duomenų mokslo sprendimai optimizuoja taisyklių priėmimo procesą.
- Kasybos pramonė. Didžiųjų duomenų analizė šioje pramonėje leidžiaiš dalies automatizuoti lauko plėtros efektyvumo vertinimą, stebėti įrenginių būklę ir nustatyti jos remonto laiką, taip pat optimizuoti transportavimo maršrutus ir įrangos tiekimo schemas.
Pavyzdžiui, buvo įgyvendintas duomenų mokslo sprendimasbendrovės „Gazprom Neft“ ir „Surgutneftegaz“. Pirmuoju atveju sistema analizuoja įrangos gedimus ir numato, kada jie gali atsirasti, antruoju - optimizuoja verslo procesus ir sutrumpina ataskaitų rengimo laiką.
- Žemdirbystė.Iki 2050 m. pasaulinė paklausamaisto pasiūla išaugs beveik dvigubai, todėl ūkininkai priversti didinti gamybos apimtis. Duomenų mokslas padės žemės ūkio gamintojams numatyti pasėlių gedimą arba, priešingai, produkcijos perteklių sandėliuose, geriau apskaičiuoti reikiamų sėklų ir trąšų kiekį, atsižvelgiant į klimato ir dirvožemio ypatybes. Tai padidins našumą ir sumažins išlaidas.
Rusijoje panašų sprendimą diegia įmonė„EkoNiva“, didžiausias žemės ūkio technikos gamintojo „John Deer“ regioninis partneris. Kalbame apie „Cognitive Technology“ sukurtą kompiuterinio matymo sistemą, kuri įprastus kombainus paverčia nepilotuojamais.
Kurios pramonės šakos turi potencialo
- Komunalinės paslaugos.Būsto ir komunalinio ūkio sektoriuje sukauptų duomenų analizė leis numatyti įrenginių gedimus, automatiškai sekti vandens, dujų ir elektros suvartojimą bei technologizuoti teisinę funkciją.
Šioje srityje vis dar yra tik keletas įgyvendinimo atvejų.Pavyzdžiui, „Mosenergosbyt“ įdiegė duomenų mokslo sprendimą, skirtą automatizuoti pradelstų mokėjimų už elektrą inkasų skaičiavimą. Tai leido neplėsti teisininkų etato ir sumažinti išlaidas.
- Maisto pramone.Didžiųjų duomenų analizė maisto pramonėjepadės išlaikyti tikslumą planuojant pasiūlą remiantis informacija apie prekių paklausą, stebėti produktų kokybę ir šviežumą bei pelningiau parduoti produkciją pasitelkus rinkos analizę.
Kol kas tokius sprendimus įgyvendina tik stambūs tarptautiniai žaidėjai - „Nestle“, AB „InBev Efes“ ir kiti. Rusijoje šioje pramonėje nėra technologijų naudojimo atvejų.
- Vaistas.Didelių duomenų analizė medicinoje padės gydytojamsnustatant diagnozę priimti labiau pagrįstus sprendimus ir paskirti tinkamiausią gydymą; sukurti elektroninį paciento įrašą iš skirtingų duomenų apie jo sveikatos būklę ir greitai apdoroti duomenis iš nešiojamų prietaisų, nedalyvaujant gydytojui.
Duomenų mokslu pagrįstų produktų diegimo medicinoje pavyzdžių Rusijoje yra labai nedaug - juos naudoja tik telemedicinos paslaugų teikėjai, tokie kaip „DocDoc“ ir „Doc +“.
Dideli duomenys jau yra ateitis.Jų analizė padės įmonėms geriau suprasti savo auditoriją ir pritaikyti individualiems klientams skirtus pasiūlymus; rinkti informaciją apie produkto pranašumus ir įvertinti tikrąją vartotojo patirtį; tiksliai apskaičiuoti riziką ir kovoti su sukčiavimu, taip pat optimizuoti verslo procesus.
Jei šiandien yra pramonės šakų, į kurias ji neprasiskverbėprocesų automatizavimas ir intelektualizavimas remiantis didžiųjų duomenų analize, tuomet po penkerių metų duomenų mokslo sprendimų diegimas taps norma net ir konservatyviausiems ūkio sektoriams.
Didieji duomenys suteikia organizacijoms galimybę sumažintiišlaidos nekeičiant darbo plano. Tai įmonėms, kurios įdiegė tokius sprendimus, suteikia papildomą konkurencinį pranašumą - tai yra geriausia paskata rinkos plėtrai.
Taip pat žiūrėkite:
Astronomai atrado Mėnulio greitintuvą nuo 60-ųjų. Jis eina link Žemės
Mokslininkas sukūrė dažus, kurie gali pakeisti brangias saulės baterijas
„CHEOPS“ misija rado planetą su sunkiausiomis visatos sąlygomis. Pagrindinis dalykas