Глобальный рынок данных растет вместе с объемом информации, которую ежедневно генерируют миллионы
Nu is Rusland verantwoordelijk voor minder dan 2,29% van de totale economiemondiale marktomvang voor datawetenschapsoplossingen. Ter vergelijking: de VS zijn goed voor 35% van het volume. Verschillende experts schatten de omvang van de Russische markt vanaf 2020 op 10 à 65 miljard roebel. Volgens de voorspelling van de Association of Big Data Market Deelnemers (BDA) zal dit cijfer tegen 2024 300 miljard roebel bereiken.
De belangrijkste factoren die ontwikkeling belemmerenOp de Russische big data-markt noemen analisten de hoge kosten van oplossingen, het gebrek aan snelle resultaten van de implementatie, het gebrek aan specialisten en problemen met de kwaliteit en vertrouwelijkheid van gegevens. De aanwezigheid van deze barrières leidt tot een ongelijke ontwikkeling van de markt voor dergelijke oplossingen. Meestal worden ze geïmplementeerd door banken, telecom, detailhandel, industrie en de publieke sector. Andere industrieën blijven ver achter.
Laten we eens kijken naar verschillende toonaangevende industrieën op het gebied van de implementatie van datawetenschapsoplossingen, maar ook naar industrieën die een groot potentieel hebben voor het gebruik van tools op basis van data-analyse.
Wie maakt al gebruik van data science
- Banken.Op financieel gebied oplossingen gebaseerd op data sciencehelpen bijvoorbeeld bij het evalueren van kredietnemers (kredietscores), het verifiëren van gebruikers en het voorkomen van frauduleuze transacties; analyseer de prestaties van de portefeuilles van kredietnemers en voorspel de vraag naar contant geld bij geldautomaten.
In de banksector creëren de meeste bedrijveneigen afdelingen voor het ontwikkelen van data science-oplossingen, in plaats van deze te bestellen bij externe leveranciers. Producten op basis van data-analyse worden gebruikt door VTB, Sberbank, Tinkoff Bank, Raiffeisen, Uralsib, OTP Bank, Leto Bank en anderen.
Sberbank heeft bijvoorbeeld tools gemaakt voorsegmentatie en beoordeling van de kredietwaardigheid van klanten, cybersecurity, personeelsbeheer, prognoses voor wachtrijen in vestigingen en berekenen van bonussen voor medewerkers. Tinkoff Bank heeft een oplossing ontwikkeld voor risicobeheer en beoordeling van de behoeften van bestaande en toekomstige leners. Daarnaast heeft de bank de stemassistent van Oleg geïntroduceerd, die op verzoek van de gebruiker geld kan overboeken, elektronische documenten per post kan bestellen en verzenden, een tafel kan reserveren in een restaurant en bioscoopkaartjes kan kopen.
- Telecom.Het verzamelen en analyseren van informatie stelt bedrijven in staat omvoorspel in deze branche het abonneeverloop en vind manieren om ze te behouden, creëer gepersonaliseerde aanbiedingen en bepaal de toekomstige netwerkbelasting op basis van abonneebewegingen.
De grootste operators, zoals banken, hebbeneigen teams voor de ontwikkeling van data science-oplossingen. Dergelijke tools worden al gebruikt door de operators van de "grote drie": MTS, Beeline en MegaFon. MTS heeft bijvoorbeeld een systeem ontwikkeld dat gepersonaliseerde aanbiedingen genereert op basis van data over verkeersconsumptie, gebruikte apparaten en aankopen van een abonnee. En MegaFon gebruikt data science om de kwaliteit van diensten te verbeteren en kosten te optimaliseren. Bovendien heeft de operator een dochteronderneming die data science-oplossingen voor bedrijven ontwikkelt.
- Недвижимость. In de bouw-, opdrachtgevings- en inkoopbrancheVastgoed verzamelt traditioneel een grote hoeveelheid documentatie: contracten, aanvragen, bouwprojecten en rechten op grond. Data science-oplossingen op dit gebied kunnen worden gebruikt om de vraag naar objecten nauwkeurig te voorspellen, risico's in te schatten bij het kiezen van een bouwlocatie en om vooraf het gedrag van klanten te bepalen.
Dergelijke oplossingen werden geïmplementeerd door CIAN-bedrijven,ROSEKO en DomClick. De laatste gebruikte een op machine learning gebaseerd systeem om inkomende verwerking te versnellen en conversies te verbeteren. Agroholding Miratorg heeft een oplossing geïmplementeerd om het proces van het verwerven van onroerend goed voor magazijnen en boerderijen te automatiseren.
- Verzekering. В области страхования частота взаимодействия с клиентами и скорость урегулирования вопросов значительно ниже, чем в банковском деле. Однако данных, которые аккумулируют страховые компании, достаточно для внедрения технологических решений. Например, data science используется для расчета тарифов по КАСКО и ОСАГО для отдельно взятого клиента, а также для формирования перечня услуг по медицинским страховым полисам.
Onder de vertegenwoordigers van de industrie werden oplossingen op basis van deze technologie geïmplementeerd door de bedrijven AlfaStrakhovanie, RESO-Garantia, SOGAZ, Tinkoff Insurance, Renaissance Insurance.
SOGAZ gebruikt bijvoorbeeld machine learning omhet opsporen van gevallen van ongerechtvaardigde overdrijving van de kosten van verstrekte medische zorg. Automatisering heeft de last voor medische experts verlicht en heeft het bedrijf in staat gesteld kosten te besparen.
- Юриспруденция. Technologieën op dit gebied helpen automatiserenprocessen voor het verwerken van documenten, het controleren van contractanten, het opstellen van contracten en het vergelijken van versies, het selecteren van de gerechtelijke praktijk in de zaak en het bieden van meer volledige toegang tot juridische diensten aan burgers.
Решения в этой области используют компании Pravo.ru, BrandMonitor, «Амулекс», Агентство судебного взыскания, а также департамент правового обеспечения и управления правовыми рисками Business Car Group и другие.
Bijvoorbeeld het ontwikkelingsteam van de Pravo-portal.ru heeft een systeem ontwikkeld dat typische verzoeken van gebruikers verwerkt zonder de directe tussenkomst van advocaten en dat onafhankelijk juridische ondersteuning biedt. BrandMonitor heeft een oplossing ontwikkeld om namaakproducten op internet te beoordelen op logo, beschrijving en handelsmerk. Het systeem detecteert de overtreding en stelt automatisch de hostingprovider hiervan op de hoogte, die een geregistreerde website heeft voor de verkoop van namaakproducten. En het bedrijf Embedika ontwikkelt een intelligent systeem voor het controleren van arbeidscontracten, dat op basis van de methoden van actief leren en online leren tijdens het gebruik wordt bijgeschoold.
- Логистика. Deze industrie is goed voor 5% van het wereldwijde BBP ofmeer dan $ 4 biljoen in geld. Naast een jaarlijkse groei van 7-10% per jaar neemt ook het datavolume toe: als dit cijfer in 2017 16,2 ZB was, dan is dat in 2020 ongeveer 44 ZB.
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.
Luchtvaartmaatschappijen hebben vergelijkbare oplossingen geïmplementeerd in RuslandAeroflot, S7 en Utair. S7 gebruikt een gezichtsherkenningssysteem voor passagiers op Domodedovo Airport en een systeem voor het personaliseren van diensten voor bezoekers van business lounges, terwijl Aeroflot tools gebruikt om klanten te segmenteren op basis van hun koopkracht om toekomstige aankopen te voorspellen.
- Госсектор. Государственные структуры аккумулируют самый большой объем данных — их обработка и анализ может в несколько раз повысить эффективность работы и качество оказываемых услуг.
Data science-producten geïmplementeerdFederale Belastingdienst (FTS), Analytisch Centrum van de Russische regering, Pensioenfonds, Regering van Moskou, Verplicht Ziekenfonds, Federale Veiligheidsdienst, Onderzoekscommissie en Buitenlandse Inlichtingendienst.
FTS gebruikt data science-oplossingen voor controlevoor de betaling van belasting over de toegevoegde waarde (btw), en de regering van Moskou - in het kader van het project ter verbetering van het stedelijk transportsysteem "Algemeen plan". Daarin analyseren modellen het personenverkeer in het oppervlaktevervoer en de metro. Het ministerie van Telecom en Massacommunicatie ontwikkelt een "Digitaal Platform voor Controle- en Supervisieactiviteiten", waarin data science-oplossingen het regelgevingsproces optimaliseren.
- Extractieve industrie. 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.
Zo werd er een data science-oplossing geïmplementeerdde bedrijven "Gazprom Neft" en "Surgutneftegas". In het eerste geval analyseert het systeem uitval van apparatuur en voorspelt wanneer deze kunnen optreden, in het tweede geval optimaliseert het bedrijfsprocessen en verkort het de tijd voor het opstellen van rapporten.
- Landbouw. 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.
Welke industrieën hebben potentieel
- 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.
Tot nu toe worden dergelijke oplossingen alleen geïmplementeerd door grote internationale spelers - Nestle, AB InBev Efes en anderen. In Rusland zijn er geen gevallen van het gebruik van technologieën in deze industrie.
- 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.
In Rusland zijn er maar weinig voorbeelden van de implementatie van op datawetenschap gebaseerde producten in de geneeskunde - ze worden alleen gebruikt door telegeneeskundeserviceproviders zoals DocDoc en Doc +.
Big data is nu al de toekomst.Door ze te analyseren, kunnen bedrijven hun publiek beter begrijpen en aanbiedingen voor individuele klanten personaliseren; informatie verzamelen over de voordelen van het product en de echte gebruikerservaring evalueren; nauwkeurig risico's berekenen en fraude bestrijden en bedrijfsprocessen optimaliseren.
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.
Big data stelt organisaties in staat om te verminderenkosten zonder een globale verandering in het werkschema. Dit geeft bedrijven die dergelijke oplossingen hebben geïmplementeerd een extra concurrentievoordeel - dit is de beste stimulans voor marktontwikkeling.
Zie ook:
Astronomen hebben een maanversneller uit de jaren 60 ontdekt. Hij gaat richting de aarde
De wetenschapper heeft een verf gemaakt die dure zonnepanelen kan vervangen
De CHEOPS-missie heeft een planeet gevonden met de zwaarste omstandigheden in het universum. het belangrijkste