O mercado global de dados está crescendo, juntamente com a quantidade de informações que são geradas diariamenteMilhões
Agora a Rússia representa menos de 2,29% dotamanho do mercado global para soluções de ciência de dados. Em comparação, os EUA respondem por 35% do seu volume. Em 2020, vários especialistas estimaram o tamanho do mercado russo em 10–65 bilhões de rublos. Até 2024, de acordo com a previsão da Associação dos Participantes do Mercado de Big Data (BDA), esse número chegará a 300 bilhões de rublos.
Os principais fatores que impedem o desenvolvimentoNo mercado russo de big data, analistas afirmam o alto custo das soluções, a falta de resultados rápidos de implementação, a falta de especialistas, além de problemas com a qualidade e confidencialidade dos dados. A presença dessas barreiras leva a um desenvolvimento desigual do mercado para essas soluções. Na maioria das vezes, são implementados por bancos, telecomunicações, varejo, indústria e setor público. Outras indústrias estão ficando para trás.
Vejamos vários setores líderes na implementação de soluções de ciência de dados, bem como setores que têm grande potencial para o uso de ferramentas baseadas em análise de dados.
Quem já usa ciência de dados
- Bancos.Na área de finanças, soluções baseadas em ciência de dadosajudar, por exemplo, a avaliar os mutuários (pontuação de crédito), verificar os utilizadores e prevenir transações fraudulentas; analisar o desempenho das carteiras dos mutuários e prever a demanda por dinheiro nos caixas eletrônicos.
No setor bancário, a maioria das empresas criapróprios departamentos para desenvolver soluções de ciência de dados, em vez de encomendá-las a fornecedores terceirizados. Os produtos baseados na análise de dados são utilizados pelo VTB, Sberbank, Tinkoff Bank, Raiffeisen, Uralsib, OTP Bank, Leto Bank e outros.
Por exemplo, Sberbank criou ferramentas parasegmentação e avaliação da capacidade de crédito do cliente, cibersegurança, gestão de pessoas, previsão de filas em agências e cálculo de bônus para funcionários. O Tinkoff Bank desenvolveu uma solução para gerenciamento de risco e avaliação das necessidades dos mutuários existentes e futuros. Além disso, o banco implementou um assistente de voz “Oleg”, que pode transferir dinheiro a pedido do usuário, fazer o pedido e enviar documentos eletrônicos pelo correio, bem como reservar mesa em um restaurante e comprar ingressos de cinema.
- Telecom.A coleta e análise de informações permite que empresas deneste setor, prever a rotatividade de assinantes e encontrar maneiras de retê-los, criar ofertas personalizadas e determinar a carga futura da rede com base nos movimentos dos assinantes.
As maiores operadoras, como bancos, têmpróprias equipes de desenvolvimento de soluções de ciência de dados. Essas ferramentas já são usadas pelas operadoras das Três Grandes: MTS, Beeline e MegaFon. Por exemplo, a MTS criou um sistema que gera ofertas personalizadas com base em dados de consumo de tráfego, dispositivos usados e compras de um assinante. E a MegaFon usa ciência de dados para melhorar a qualidade dos serviços e otimizar custos. Além disso, a operadora possui uma subsidiária que desenvolve soluções de ciência de dados para empresas.
- Imobiliária.Na construção, comissionamento e indústria de compraOs imóveis tradicionalmente acumulam uma grande quantidade de documentação: contratos, pedidos, projetos de construção e direitos sobre os terrenos. As soluções de ciência de dados nesta área podem ser usadas para prever com precisão a demanda por instalações, avaliar os riscos ao escolher um local para construção e predeterminar o comportamento do cliente.
Essas soluções foram implementadas por empresas CIAN,ROSEKO e DomClick. O último usou um sistema baseado em aprendizado de máquina para acelerar o processamento de entrada e aumentar as conversões. A Agroholding Miratorg implementou uma solução para automatizar o processo de aquisição de imóveis para armazéns e fazendas.
- Seguro.No setor de seguros, a frequência de interação comclientes e a velocidade de resolução de problemas é significativamente menor do que no setor bancário. Porém, os dados que as seguradoras acumulam são suficientes para implementar soluções tecnológicas. Por exemplo, a ciência de dados é usada para calcular tarifas CASCO e MTPL para um cliente individual, bem como para gerar uma lista de serviços para apólices de seguro médico.
Entre os representantes do setor, as soluções baseadas nesta tecnologia foram implementadas pelas empresas AlfaStrakhovanie, RESO-Garantia, SOGAZ, Tinkoff Insurance, Renaissance Insurance.
Por exemplo, SOGAZ usa aprendizado de máquina paradetecção de casos de sobreavaliação injustificada do custo dos cuidados médicos prestados. A automação aliviou o fardo dos especialistas médicos e permitiu à empresa cortar custos.
- Jurisprudência.As tecnologias nesta área ajudam a automatizarprocessos de tramitação de documentos, verificação de empreiteiros, elaboração de contratos e comparação de versões, seleção de práticas judiciais no caso, além de proporcionar aos cidadãos um acesso mais completo aos serviços jurídicos.
Soluções nesta área são utilizadas pelas empresas Pravo.ru, BrandMonitor, Amulex, Agência de Cobrança Judicial, bem como o Departamento de Apoio Jurídico e Gestão de Riscos Jurídicos do Business Car Group e outros.
Por exemplo, a equipe de desenvolvimento do portal Pravo.ru criou um sistema que processa solicitações típicas de usuários sem o envolvimento direto de advogados e fornece suporte jurídico de forma independente. A BrandMonitor desenvolveu uma solução para avaliar produtos falsificados na Internet por logotipo, descrição e marca registrada. O sistema detecta a violação e notifica automaticamente o provedor de hospedagem sobre ela, que possui um site cadastrado para a venda de produtos falsificados. E a empresa Embedika está desenvolvendo um sistema inteligente de verificação de contratos de trabalho, que, com base nos métodos de aprendizagem ativa e aprendizagem online, é reciclado no processo de utilização.
- Logística.Esta indústria é responsável por 5% do PIB mundial oumais de US $ 4 trilhões em termos monetários. Junto com um crescimento anual de 7-10% ao ano, o volume de dados também está aumentando: se em 2017 esse número era de 16,2 ZB, então em 2020 será de cerca de 44 ZB.
Soluções baseadas em dados nesta áreaajudará a planejar rotas de forma mais eficaz, prever a rentabilidade do transporte, bem como prever acidentes por desgaste de equipamentos e garantir a segurança de instalações fechadas.
As companhias aéreas implementaram soluções semelhantes na RússiaAeroflot, S7 e Utair. O S7 usa um sistema de reconhecimento facial do passageiro no Aeroporto Domodedovo e um sistema para personalizar serviços para os visitantes das salas comerciais, enquanto a Aeroflot usa ferramentas para segmentar os clientes com base em seu poder de compra para prever compras futuras.
- Setor público.Os órgãos governamentais acumulam o maior volume de dados; seu processamento e análise podem aumentar diversas vezes a eficiência do trabalho e a qualidade dos serviços prestados.
Produtos de ciência de dados implementadosFederal Tax Service (FTS), Centro Analítico do Governo Russo, Fundo de Pensão, Governo de Moscou, Fundo de Seguro Médico Obrigatório, Serviço de Segurança Federal, Comitê Investigativo e Serviço de Inteligência Estrangeira.
FTS usa soluções de ciência de dados para controlepara o pagamento do imposto sobre o valor agregado (IVA), e do governo de Moscou - no âmbito do projeto para melhorar o sistema de transporte urbano "Plano Geral". Nele, os modelos analisam o tráfego de passageiros no transporte de superfície e no metrô. O Ministério de Telecomunicações e Comunicações de Massa está desenvolvendo uma "Plataforma Digital para Atividades de Controle e Supervisão", na qual as soluções de ciência de dados otimizam o processo de regulamentação.
- Indústria extrativa. A análise de big data nesta indústria permiteautomatizar parcialmente a avaliação da eficiência do desenvolvimento de campo, monitorar o estado dos equipamentos e determinar o tempo de seu reparo, bem como otimizar rotas de transporte e esquemas de fornecimento de equipamentos.
Por exemplo, uma solução de ciência de dados foi implementadaas empresas Gazprom Neft e Surgutneftegaz. No primeiro caso, o sistema analisa quebras de equipamentos e prevê quando elas podem ocorrer; no segundo, otimiza os processos de negócio e reduz o tempo de elaboração de relatórios.
- Agricultura.Até 2050, a procura global poro fornecimento de alimentos quase duplicará, pelo que os agricultores serão forçados a aumentar os volumes de produção. A ciência de dados ajudará os produtores agrícolas a prever o fracasso das colheitas ou, pelo contrário, o excesso de oferta de produtos nos armazéns, e a calcular melhor o volume de sementes e fertilizantes necessários, tendo em conta as características do clima e do solo. Isso melhorará a produtividade e reduzirá custos.
Na Rússia, solução semelhante está sendo implementada pela empresaEkoNiva, o maior parceiro regional do fabricante de equipamentos agrícolas John Deer. Estamos falando de um sistema de visão computacional desenvolvido pela Tecnologia Cognitiva que transforma colheitadeiras convencionais em não tripuladas.
Quais indústrias têm potencial
- Utilitários.No sector da habitação e serviços comunitários, a análise dos dados acumulados permitirá prever avarias de equipamentos, acompanhar automaticamente o consumo de água, gás e electricidade, bem como tecnologizar a função jurídica.
Ainda existem apenas alguns casos de implementação nesta área.Por exemplo, a Mosenergosbyt implementou uma solução de ciência de dados para automatizar o cálculo de cobranças de pagamentos em atraso de eletricidade. Isso permitiu evitar a ampliação do quadro de advogados e reduzir custos.
- Indústria alimentar.Análise de Big Data na Indústria Alimentarirá ajudá-lo a manter a precisão no planejamento de fornecimento com base em informações sobre a demanda por mercadorias, monitorar a qualidade e o frescor dos produtos e vender produtos de forma mais lucrativa por meio de análises de mercado.
Até o momento, tais soluções estão sendo implementadas apenas por grandes players internacionais - Nestlé, AB InBev Efes e outros. Na Rússia, não há casos de uso de tecnologias nesta indústria.
- Medicamento.A análise de big data na medicina ajudará os médicostomar decisões mais informadas ao fazer um diagnóstico e prescrever o tratamento mais adequado; crie um prontuário eletrônico do paciente a partir de dados díspares sobre seu estado de saúde e processe rapidamente dados de dispositivos vestíveis sem a participação de um médico.
Na Rússia, há muito poucos exemplos de implementação de produtos baseados em ciência de dados na medicina - eles são usados apenas por provedores de serviços de telemedicina, como DocDoc e Doc +.
Big data já é o futuro.Analisá-los ajudará as empresas a entender melhor seu público e personalizar ofertas para clientes individuais; coletar informações sobre os benefícios do produto e avaliar a experiência real do usuário; calcular com precisão os riscos e combater as fraudes, bem como otimizar os processos de negócios.
Se hoje existem indústrias onde não penetrouautomação e intelectualização de processos baseados na análise de big data, então em cinco anos a introdução de soluções de ciência de dados se tornará a norma mesmo para os setores mais conservadores da economia.
O big data capacita as organizações a reduzircustos sem uma mudança global no esquema de trabalho. Isso dá às empresas que implementaram essas soluções uma vantagem competitiva adicional - este é o melhor incentivo para o desenvolvimento do mercado.
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