Piața globală de date crește odată cu cantitatea de informații generate de milioane în fiecare zi
În prezent, Rusia reprezintă mai puțin de 2,29% dindimensiunea pieței globale pentru soluțiile de știință a datelor. Prin comparație, SUA reprezintă 35% din volumul său. Începând cu 2020, diverși experți estimează dimensiunea pieței ruse la 10-65 de miliarde de ruble. Până în 2024, conform previziunilor Asociației Participanților la Piața Big Data (BDA), această cifră va ajunge la 300 de miliarde de ruble.
Principalii factori care împiedică dezvoltareaPiața rusă de date mari, analiștii citează costul ridicat al soluțiilor, lipsa rezultatelor rapide din implementare, lipsa specialiștilor, precum și probleme cu calitatea și confidențialitatea datelor. Prezența acestor bariere duce la dezvoltarea inegală a pieței pentru astfel de soluții. Cel mai adesea acestea sunt implementate de bănci, telecomunicații, retail, industrie și sectorul public. Alte industrii rămân cu mult în urmă.
Să ne uităm la câteva industrii de vârf în implementarea soluțiilor de știință a datelor, precum și la industrii care au un potențial mare de utilizare a instrumentelor bazate pe analiza datelor.
Cine folosește deja știința datelor
- Băncile.În finanțe, soluții bazate pe știința datelorajuta, de exemplu, la evaluarea debitorilor (credit scoring), la verificarea utilizatorilor și la prevenirea tranzacțiilor frauduloase; analizați performanța portofoliilor debitorilor și prognozați cererea de numerar la bancomate.
În sectorul bancar, majoritatea companiilor creeazăpropriile departamente pentru dezvoltarea soluțiilor de știință a datelor, în loc să le comande de la furnizori terți. Produsele bazate pe analiza datelor sunt utilizate de VTB, Sberbank, Tinkoff Bank, Raiffeisen, Uralsib, OTP Bank, Leto Bank și alții.
De exemplu, Sberbank a creat instrumente pentrusegmentarea și evaluarea bonității clienților, securității cibernetice, gestionarea personalului, prognozarea cozilor în sucursale și calcularea bonusurilor pentru angajați. Tinkoff Bank a dezvoltat o soluție pentru gestionarea riscurilor și evaluarea nevoilor debitorilor existenți și viitori. În plus, banca a introdus asistentul vocal al lui Oleg, care poate transfera bani la cererea utilizatorului, comanda și trimite documente electronice prin poștă, precum și rezerva o masă într-un restaurant și cumpăra bilete la cinema.
- Telecom.Colectarea și analiza informațiilor permite companiilor dinîn această industrie, anticipați fluxul de abonați și găsiți modalități de reținere a acestora, creați oferte personalizate și determinați încărcarea viitoare a rețelei pe baza mișcărilor abonaților.
Cei mai mari operatori, precum băncile, auechipe proprii de dezvoltare a soluțiilor științei datelor. Astfel de instrumente sunt deja utilizate de operatorii „celor trei mari”: MTS, Beeline și MegaFon. De exemplu, MTS a creat un sistem care generează oferte personalizate pe baza datelor privind consumul de trafic, dispozitivele utilizate și achizițiile unui abonat. Și MegaFon folosește știința datelor pentru a îmbunătăți calitatea serviciilor și a optimiza costurile. În plus, operatorul are o filială care dezvoltă soluții de știință a datelor pentru afaceri.
- Imobiliare.În industria construcțiilor, punerii în funcțiune și cumpărăriibunurile imobiliare acumulează în mod tradițional o cantitate mare de documentație: contracte, cereri, proiecte de construcții și drepturi asupra terenurilor. Soluțiile științifice a datelor din acest domeniu pot fi utilizate pentru a prezice cu precizie cererea de obiecte, pentru a evalua riscurile atunci când se alege un amplasament pentru construcții și pentru a determina prestabilit comportamentul clienților.
Astfel de soluții au fost implementate de companiile CIAN,ROSEKO și DomClick. Acesta din urmă a folosit un sistem bazat pe învățarea automată pentru a accelera procesarea de intrare și pentru a îmbunătăți conversiile. Agroholding Miratorg a implementat o soluție pentru automatizarea procesului de achiziție a imobilelor pentru depozite și ferme.
- Asigurare.În industria asigurărilor, frecvența interacțiunii cuclienții, iar viteza de rezolvare a problemelor este semnificativ mai mică decât în sectorul bancar. Cu toate acestea, datele pe care le acumulează companiile de asigurări sunt suficiente pentru a implementa soluții tehnologice. De exemplu, data science este folosită pentru a calcula tarifele CASCO și OSAGO pentru un client individual, precum și pentru a genera o listă de servicii pentru polițele de asigurare medicală.
Printre reprezentanții industriei, soluțiile bazate pe această tehnologie au fost implementate de companiile AlfaStrakhovanie, RESO-Garantia, SOGAZ, Tinkoff Insurance și Renaissance Insurance.
De exemplu, SOGAZ folosește machine learning pentrudepistarea cazurilor de supraevaluare nejustificată a costului asistenței medicale acordate. Automatizarea a ușurat volumul de lucru al experților medicali și a permis companiei să reducă costurile.
- Jurisprudenţă.Tehnologiile din acest domeniu ajută la automatizareprocesele de procesare a documentelor, verificarea contractanților, redactarea contractelor și compararea versiunilor, selectarea practicii instanței în caz, precum și oferirea cetățenilor cu un acces mai complet la serviciile juridice.
Soluțiile în acest domeniu sunt folosite de companiile Pravo.ru, BrandMonitor, Amulex, Agentia de Colectare Judiciara, precum si Departamentul de Suport Juridic si Managementul Riscului Legal al Business Car Group si altele.
De exemplu, echipa de dezvoltare a portalului Pravo.ru a creat un sistem care procesează solicitările tipice ale utilizatorilor fără implicarea directă a avocaților și oferă în mod independent asistență juridică. BrandMonitor a dezvoltat o soluție de evaluare a produselor contrafăcute pe Internet prin siglă, descriere și marcă comercială. Sistemul detectează încălcarea și notifică automat furnizorul de găzduire despre aceasta, care are un site web înregistrat pentru vânzarea produselor contrafăcute. Și compania Embedika dezvoltă un sistem inteligent de verificare a contractelor de muncă, care, pe baza metodelor de învățare activă și de învățare online, este recalificat în procesul de utilizare.
- Logistică.Această industrie reprezintă 5% din PIB-ul mondial saumai mult de 4 trilioane de dolari în termeni monetari. Odată cu o creștere anuală de 7-10%, volumul de date este, de asemenea, în creștere: dacă în 2017 această cifră era de 16,2 ZB, atunci în 2020 va fi de aproximativ 44 ZB.
Soluții bazate pe date în acest domeniuva ajuta la planificarea rutelor mai eficient, la prezicerea profitabilității transportului, precum și la anticiparea accidentelor datorate uzurii echipamentelor și la asigurarea siguranței instalațiilor închise.
Companiile aeriene au implementat soluții similare în RusiaAeroflot, S7 și Utair. S7 folosește un sistem de recunoaștere a feței pasagerilor la Aeroportul Domodedovo și un sistem de personalizare a serviciilor pentru vizitatorii saloanelor de afaceri, în timp ce Aeroflot utilizează instrumente pentru a segmenta clienții pe baza puterii lor de cumpărare pentru a prezice achizițiile viitoare.
- Sector public.Agențiile guvernamentale acumulează cel mai mare volum de date – prelucrarea și analiza acestora pot crește de mai multe ori eficiența muncii și calitatea serviciilor oferite.
Produse pentru știința datelor implementateServiciul fiscal federal (FTS), Centrul analitic al guvernului rus, Fondul de pensii, Guvernul Moscovei, Fondul obligatoriu de asigurări medicale, Serviciul federal de securitate, Comitetul de investigații și Serviciul de informații externe.
FTS folosește soluții de știință a datelor pentru controlpentru plata taxei pe valoarea adăugată (TVA) și a guvernului de la Moscova - în cadrul proiectului de îmbunătățire a sistemului de transport urban „Planul general”. În acesta, modelele analizează traficul de călători în transportul de suprafață și în metrou. Ministerul Telecomunicațiilor și Comunicațiilor de Masă dezvoltă o „Platformă digitală pentru activități de control și supraveghere”, în care soluțiile științifice ale datelor optimizează procesul de elaborare a regulilor.
- Industria extractivă. Analiza datelor mari în această industrie permiteautomatizează parțial evaluarea eficienței dezvoltării terenului, monitorizează starea echipamentelor și stabilește timpul de reparare a acestuia, precum și optimizarea rutelor de transport și schemele de furnizare a echipamentelor.
De exemplu, a fost implementată o soluție de știință a datelorcompaniile Gazprom Neft și Surgutneftegaz. În primul caz, sistemul analizează defecțiunile echipamentelor și prezice când pot apărea, în al doilea, optimizează procesele de afaceri și reduce timpul necesar pentru pregătirea rapoartelor.
- Agricultură.Până în 2050, cererea globală pentruaprovizionarea cu alimente aproape se va dubla, astfel încât fermierii sunt nevoiți să mărească volumele de producție. Știința datelor va ajuta producătorii agricoli să prezică eșecul recoltei sau, dimpotrivă, o supraoferta de produse în depozite și să calculeze mai bine volumul de semințe și îngrășăminte necesare, ținând cont de caracteristicile climatului și solului. Acest lucru va îmbunătăți productivitatea și va reduce costurile.
În Rusia, o soluție similară este implementată de companieEkoNiva, cel mai mare partener regional al producătorului de echipamente agricole John Deer. Vorbim despre un sistem de viziune computerizată dezvoltat de Tehnologia Cognitivă care transformă mașinile de recoltat convenționale în altele fără pilot.
Ce industrii au potențial
- Servicii utilitare.În sectorul locuințelor și utilităților publice, analiza datelor acumulate va face posibilă prevederea defecțiunilor echipamentelor, urmărirea automată a consumului de apă, gaz și electricitate, precum și tehnologia funcției legale.
Există încă doar câteva cazuri de implementare în acest domeniu.De exemplu, Mosenergosbyt a implementat o soluție de știință a datelor pentru a automatiza calculul încasărilor de plăți restante pentru energie electrică. Acest lucru a făcut posibilă evitarea extinderii personalului de avocați și reducerea costurilor.
- Industria alimentară.Analiza Big Data în industria alimentarăvă va ajuta să mențineți acuratețea în planificarea aprovizionării pe baza informațiilor despre cererea de mărfuri, să monitorizați calitatea și prospețimea produselor și să vindeți mai profitabil produsele folosind analiza de piață.
Până în prezent, astfel de soluții sunt implementate doar de marii jucători internaționali - Nestle, AB InBev Efes și alții. În Rusia, nu există cazuri de utilizare a tehnologiilor în această industrie.
- Medicament.Analiza datelor mari în medicină îi va ajuta pe mediciluați decizii mai informate atunci când puneți un diagnostic și prescrieți cel mai potrivit tratament; creați o fișă electronică a pacientului din date disparate cu privire la starea lui de sănătate și procesați rapid datele de pe dispozitivele portabile fără participarea unui medic.
Există foarte puține exemple de implementare a produselor bazate pe știința datelor în medicină în Rusia - acestea sunt utilizate numai de furnizorii de servicii de telemedicină, cum ar fi DocDoc și Doc +.
Big data este deja viitorul.Analizarea acestora va ajuta companiile să-și înțeleagă mai bine publicul și să personalizeze ofertele pentru clienții individuali; colectează informații despre beneficiile produsului și evaluează experiența reală a utilizatorului; calculați cu precizie riscurile și combateți frauda, precum și optimizați procesele de afaceri.
Dacă astăzi există industrii în care nu a pătrunsautomatizarea și intelectualizarea proceselor pe baza analizei big data, apoi în cinci ani introducerea soluțiilor data science va deveni norma chiar și pentru sectoarele cele mai conservatoare ale economiei.
Big data permite organizațiilor să reducăcosturi fără o schimbare globală a schemei de muncă. Acest lucru oferă companiilor care au implementat astfel de soluții un avantaj competitiv suplimentar - acesta este cel mai bun stimulent pentru dezvoltarea pieței.
Vezi și:
Astronomii au descoperit un accelerator lunar din anii '60. Se îndreaptă spre Pământ
Oamenii de știință au creat o vopsea care poate înlocui panourile solare scumpe
Misiunea CHEOPS a găsit o planetă cu cele mai dure condiții din univers. lucrul principal