Globālais datu tirgus pieaug ar informācijas apjomu, ko katru dienu ģenerē miljoniem cilvēku
Tagad Krievija veido mazāk nekā 2,29% noglobālā tirgus lielums datu zinātnes risinājumiem. Salīdzinājumam, ASV veido 35% no tā apjoma. No 2020. gada dažādi eksperti lēš, ka Krievijas tirgus apjoms ir 10–65 miljardi rubļu. Līdz 2024. gadam, saskaņā ar Lielo datu tirgus dalībnieku asociācijas (BDA) prognozi, šis rādītājs sasniegs 300 miljardus rubļu.
Galvenie faktori, kas kavē attīstībuKrievijas lielo datu tirgus analītiķi min risinājumu augstās izmaksas, ātru ieviešanas rezultātu trūkumu, speciālistu trūkumu, kā arī problēmas ar datu kvalitāti un konfidencialitāti. Šo šķēršļu klātbūtne noved pie nevienmērīgas šādu risinājumu tirgus attīstības. Visbiežāk tos īsteno bankas, telekomunikācijas, mazumtirdzniecība, rūpniecība un publiskais sektors. Citas nozares ievērojami atpaliek.
Apskatīsim vairākas vadošās nozares datu zinātnes risinājumu ieviešanā, kā arī nozares, kurām ir liels potenciāls izmantot uz datu analīzi balstītus rīkus.
Kurš jau izmanto datu zinātni
- Bankas.Finanšu jomā risinājumi, kuru pamatā ir datu zinātnepalīdzēt, piemēram, novērtēt aizņēmējus (kredītpunktu noteikšana), pārbaudīt lietotājus un novērst krāpnieciskus darījumus; analizēt aizņēmēju portfeļu darbību un prognozēt pieprasījumu pēc skaidras naudas bankomātos.
Banku sektorā lielākā daļa uzņēmumu radasavas nodaļas datu zinātnes risinājumu izstrādei, nevis pasūtot tos no trešo pušu piegādātājiem. Produktus, kuru pamatā ir datu analīze, izmanto VTB, Sberbank, Tinkoff Bank, Raiffeisen, Uralsib, OTP Bank, Leto Bank un citi.
Piemēram, Sberbank ir izveidojis rīkusklientu kredītspējas, kiberdrošības, personāla vadības segmentēšana un novērtēšana, rindu prognozēšana filiālēs un prēmiju aprēķināšana darbiniekiem. Tinkoff banka ir izstrādājusi risinājumu riska pārvaldībai un esošo un nākamo kredītņēmēju vajadzību novērtēšanai. Turklāt banka ir ieviesusi balss palīgu "Oļegs", kas var pārskaitīt naudu pēc lietotāja pieprasījuma, pasūtīt un nosūtīt elektroniskos dokumentus pa pastu, kā arī rezervēt galdiņu restorānā un iegādāties filmu biļetes.
- Telekomunikācijas.Informācijas vākšana un analīze ļauj uzņēmumiem nošajā nozarē prognozēt abonentu aizplūšanu un atrast veidus, kā tos saglabāt, veidot personalizētus piedāvājumus un noteikt turpmāko tīkla slodzi, pamatojoties uz abonentu kustībām.
Lielākajiem operatoriem, piemēram, bankām, irsavas datu zinātnes risinājumu izstrādes komandas. Šādus rīkus jau izmanto Lielā trijnieka operatori: MTS, Beeline un MegaFon. Piemēram, MTS ir izveidojis sistēmu, kas ģenerē personalizētus piedāvājumus, pamatojoties uz datiem par trafika patēriņu, izmantotajām ierīcēm un abonenta pirkumiem. MegaFon izmanto datu zinātni, lai uzlabotu pakalpojumu kvalitāti un optimizētu izmaksas. Turklāt operatoram ir meitasuzņēmums, kas izstrādā datu zinātnes risinājumus uzņēmējdarbībai.
- Nekustamais īpašums.Būvniecības, pasūtīšanas un pirkšanas nozarēnekustamais īpašums tradicionāli uzkrāj lielu daudzumu dokumentu: līgumi, pieteikumi, būvniecības projekti un tiesības uz zemes gabaliem. Datu zinātnes risinājumus šajā jomā var izmantot, lai precīzi prognozētu pieprasījumu pēc objektiem, novērtētu riskus, izvēloties būvniecības vietu, un iepriekš noteiktu klientu uzvedību.
Šādus risinājumus ieviesa CIAN uzņēmumi,ROSEKO un DomClick. Pēdējais izmantoja mašīnmācībā balstītu sistēmu, lai paātrinātu ienākošo apstrādi un palielinātu reklāmguvumu skaitu. Agroholding Miratorg ir ieviesis risinājumu, lai automatizētu nekustamā īpašuma iegādi noliktavām un saimniecībām.
- Apdrošināšana.Apdrošināšanas nozarē mijiedarbības biežums arklientiem un problēmu risināšanas ātrums ir ievērojami mazāks nekā banku jomā. Taču ar datiem, ko apdrošināšanas kompānijas uzkrāj, pietiek, lai ieviestu tehnoloģiskos risinājumus. Piemēram, datu zinātne tiek izmantota, lai aprēķinātu KASKO un OSAGO tarifus individuālam klientam, kā arī ģenerētu pakalpojumu sarakstu medicīniskās apdrošināšanas polisēm.
Nozares pārstāvju vidū uz šīs tehnoloģijas balstītus risinājumus ieviesa uzņēmumi AlfaStrakhovanie, RESO-Garantia, SOGAZ, Tinkoff Insurance, Renaissance Insurance.
Piemēram, SOGAZ izmanto mašīnmācīšanosidentificējot gadījumus, kad sniegtā medicīniskā aprūpe ir nepamatoti pārspīlēta. Automatizācija ir samazinājusi medicīnas ekspertu slodzi un ļāvusi uzņēmumam samazināt izmaksas.
- Jurisprudence.Šīs jomas tehnoloģijas palīdz automatizētdokumentu apstrādes procesi, darbuzņēmēju pārbaude, līgumu sastādīšana un versiju salīdzināšana, tiesu prakses izvēle šajā lietā, kā arī pilnīgāka pilsoņu piekļuve juridiskajiem pakalpojumiem.
Risinājumus šajā jomā izmanto Pravo uzņēmumi.ru, BrandMonitor, Amulex, Tiesiskās piedziņas aģentūra, kā arī Business Car Group Juridiskā atbalsta un juridisko risku vadības departaments un citi.
Piemēram, portāla Pravo izstrādes komanda.ru ir izveidojis sistēmu, kas apstrādā tipiskus lietotāju pieprasījumus bez tiešas advokātu iesaistīšanas un neatkarīgi sniedz juridisku atbalstu. BrandMonitor ir izstrādājis risinājumu viltotu produktu novērtēšanai internetā pēc logotipa, apraksta un preču zīmes. Sistēma atklāj pārkāpumu un automātiski par to paziņo mitināšanas pakalpojumu sniedzējam, kuram ir reģistrēta vietne viltotu preču tirdzniecībai. Un uzņēmums Embedika izstrādā inteliģentu sistēmu darba līgumu pārbaudei, kas, pamatojoties uz aktīvās mācīšanās un tiešsaistes apmācības metodēm, tiek pārkvalificēta lietošanas procesā.
- Loģistika.Šī nozare veido 5% no pasaules IKP jebnaudas izteiksmē vairāk nekā 4 triljoni USD. Līdz ar gada pieaugumu par 7-10% gadā pieaug arī datu apjoms: ja 2017. gadā šis rādītājs bija 16,2 ZB, tad 2020. gadā tas būs aptuveni 44 ZB.
Uz datiem balstīti risinājumi šajā jomāpalīdzēs efektīvāk plānot maršrutus, prognozēt pārvadājumu rentabilitāti, kā arī prognozēt nelaimes gadījumus iekārtu nolietojuma dēļ un nodrošināt slēgto objektu drošību.
Aviokompānijas ir ieviesušas līdzīgus risinājumus KrievijāAeroflot, S7 un Utāra. S7 izmanto sejas atpazīšanas sistēmu pasažieriem Domodedovo lidostā un sistēmu pakalpojumu personalizēšanai biznesa atpūtas telpu apmeklētājiem, savukārt Aeroflot izmanto rīkus klientu segmentēšanai, pamatojoties uz viņu pirktspēju, lai prognozētu pirkumus nākotnē.
- Sabiedriskais sektors.Valsts iestādes uzkrāj vislielāko datu apjomu – to apstrāde un analīze var vairākas reizes palielināt darba efektivitāti un sniegto pakalpojumu kvalitāti.
Datu zinātnes produkti ieviestiFederālais nodokļu dienests (FTS), Krievijas valdības analītiskais centrs, Pensiju fonds, Maskavas valdība, Obligātās medicīniskās apdrošināšanas fonds, Federālais drošības dienests, Izmeklēšanas komiteja un Ārvalstu izlūkošanas dienests.
FTS kontrolei izmanto datu zinātnes risinājumuspievienotās vērtības nodokļa (PVN) samaksai, un Maskavas valdība - pilsētas transporta sistēmas uzlabošanas projekta "Vispārējais plāns" ietvaros. Tajā modeļi analizē pasažieru satiksmi virszemes transportā un metro. Telekomunikāciju un masu komunikāciju ministrija izstrādā "Digitālo platformu kontroles un uzraudzības darbībām", kurā datu zinātnes risinājumi optimizē noteikumu pieņemšanas procesu.
- Ieguves rūpniecība. Lielo datu analīze šajā nozarē ļaujdaļēji automatizēt lauku attīstības efektivitātes novērtēšanu, uzraudzīt iekārtu stāvokli un noteikt tās remonta laiku, kā arī optimizēt transporta maršrutus un iekārtu piegādes shēmas.
Piemēram, tika ieviests datu zinātnes risinājumsuzņēmumi Gazprom Neft un Surgutneftegaz. Pirmajā gadījumā sistēma analizē iekārtu bojājumus un paredz to rašanās laiku, otrajā - optimizē biznesa procesus un samazina ziņojumu sagatavošanai nepieciešamo laiku.
- Lauksaimniecība.Līdz 2050. gadam globālais pieprasījums pēcpārtikas piegāde gandrīz dubultosies, tāpēc lauksaimnieki ir spiesti palielināt ražošanas apjomus. Datu zinātne palīdzēs lauksaimniecības ražotājiem prognozēt ražas neveiksmi vai, gluži pretēji, produktu pārprodukciju noliktavās, kā arī labāk aprēķināt nepieciešamo sēklu un mēslošanas līdzekļu apjomu, ņemot vērā klimata un augsnes īpatnības. Tas uzlabos produktivitāti un samazinās izmaksas.
Krievijā līdzīgu risinājumu uzņēmums ieviešLauksaimniecības tehnikas ražotāja John Deer lielākais reģionālais partneris EkoNiva. Mēs runājam par Cognitive Technology izstrādāto datorredzes sistēmu, kas parastos kombainus pārvērš par bezpilota kombainiem.
Kurām nozarēm ir potenciāls
- Komunālie pakalpojumi.Mājokļu un komunālo pakalpojumu sektorā uzkrāto datu analīze ļaus prognozēt iekārtu bojājumus, automātiski sekot līdzi ūdens, gāzes un elektrības patēriņam, kā arī technologizēt juridisko funkciju.
Šajā jomā joprojām ir tikai daži īstenošanas gadījumi.Piemēram, Mosenergosbyt ieviesa datu zinātnes risinājumu, lai automatizētu nokavēto maksājumu par elektroenerģiju iekasēšanas aprēķinu. Tas ļāva izvairīties no juristu štata paplašināšanas un samazināt izmaksas.
- Pārtikas rūpniecība.Lielo datu analīze pārtikas rūpniecībāpalīdzēs jums saglabāt piegādes plānošanas precizitāti, pamatojoties uz informāciju par preču pieprasījumu, uzraudzīt produktu kvalitāti un svaigumu un izdevīgāk pārdot produktus, izmantojot tirgus analīzi.
Pagaidām šādus risinājumus īsteno tikai lieli starptautiski spēlētāji - Nestle, AB InBev Efes un citi. Krievijā šajā nozarē nav tehnoloģiju izmantošanas gadījumu.
- Medicīna.Lielo datu analīze medicīnā palīdzēs ārstiemdiagnozes noteikšanā pieņemt pārdomātākus lēmumus un nozīmēt piemērotāko ārstēšanu; izveidot elektronisku pacienta uzskaiti no atšķirīgiem datiem par viņa veselības stāvokli un ātri apstrādāt datus no valkājamām ierīcēm bez ārsta līdzdalības.
Krievijā ir ļoti maz datu zinātnē balstītu produktu ieviešanas piemēru medicīnā - tos izmanto tikai telemedicīnas pakalpojumu sniedzēji, piemēram, DocDoc un Doc +.
Lielie dati jau ir nākotne.To analīze palīdzēs uzņēmumiem labāk izprast savu auditoriju un personalizēt piedāvājumus individuāliem klientiem; apkopot informāciju par produkta priekšrocībām un novērtēt reālo lietotāja pieredzi; precīzi aprēķināt riskus un apkarot krāpšanu, kā arī optimizēt biznesa procesus.
Ja šodien ir nozares, kur tas nav iekļuvisuz lielo datu analīzi balstītu procesu automatizāciju un intelektualizāciju, tad pēc pieciem gadiem datu zinātnes risinājumu ieviešana kļūs par normu pat konservatīvākajām tautsaimniecības nozarēm.
Lielie dati ļauj organizācijām samazinātizmaksas, globāli nemainot darba shēmu. Tas uzņēmumiem, kas ir ieviesuši šādus risinājumus, dod papildu konkurences priekšrocības - tas ir labākais stimuls tirgus attīstībai.
Skatiet arī:
Astronomi ir atklājuši Mēness paātrinātāju no 60. gadiem. Viņš dodas uz Zemi
Zinātnieks ir izveidojis krāsu, kas var aizstāt dārgus saules paneļus
CHEOPS misija ir atradusi planētu ar visstingrākajiem apstākļiem Visumā. galvenais