Küresel veri pazarı her gün milyonlarca kişinin ürettiği bilgi miktarıyla büyüyor
Şu anda Rusya toplam nüfusun %2,29'undan daha azını oluşturuyorVeri bilimi çözümleri için küresel pazar büyüklüğü. Karşılaştırıldığında, ABD hacminin %35'ini oluşturuyor. 2020 yılı itibarıyla çeşitli uzmanlar Rusya pazarının büyüklüğünün 10-65 milyar ruble olduğunu tahmin ediyor. Büyük Veri Pazarı Katılımcıları Derneği'nin (BDA) tahminine göre 2024 yılına gelindiğinde bu rakam 300 milyar rubleye ulaşacak.
Gelişmeyi engelleyen ana faktörlerAnalistler, Rusya'nın büyük veri pazarı, yüksek çözüm maliyetleri, uygulamadan hızlı sonuç alınamaması, uzman eksikliği ve verilerin kalitesi ve gizliliği ile ilgili sorunları söylüyor. Bu engellerin varlığı, bu tür çözümler için pazarın eşitsiz gelişmesine yol açar. Çoğu zaman bankalar, telekom, perakende, endüstri ve kamu sektörü tarafından uygulanmaktadır. Diğer endüstriler çok geride kalıyor.
Veri bilimi çözümlerinin uygulanmasında önde gelen birkaç sektöre ve ayrıca veri analizine dayalı araçları kullanma konusunda büyük potansiyele sahip sektörlere bakalım.
Veri bilimini zaten kim kullanıyor
- Bankalar.Finansta veri bilimine dayalı çözümlerörneğin, borçluların değerlendirilmesine (kredi puanlama), kullanıcıların doğrulanmasına ve hileli işlemlerin önlenmesine yardımcı olmak; Borçluların portföylerinin performansını analiz edin ve ATM'lerdeki nakit talebini tahmin edin.
Bankacılık sektöründe çoğu şirket,Üçüncü taraf tedarikçilerden sipariş vermek yerine veri bilimi çözümleri geliştirmek için kendi departmanlarınız var. Veri analizine dayalı ürünler VTB, Sberbank, Tinkoff Bank, Raiffeisen, Uralsib, OTP Bank, Leto Bank ve diğerleri tarafından kullanılmaktadır.
Örneğin Sberbank,müşteri kredibilitesi, siber güvenlik, personel yönetimi, şubelerdeki tahmin kuyrukları ve çalışanlar için ikramiye hesaplaması gibi bölümlere ayırma ve değerlendirme. Tinkoff Bank, risk yönetimi ve mevcut ve gelecekteki borçluların ihtiyaçlarının değerlendirilmesi için bir çözüm geliştirdi. Banka ayrıca, kullanıcının isteği üzerine para transferi yapabilen, elektronik dokümanları posta ile sipariş edip gönderebilen, bir restoranda masa rezervasyonu yapıp sinema bileti satın alabilen Oleg'in sesli asistanını tanıttı.
- Telekom.Bilgilerin toplanması ve analizi şirketlerin şunları yapmasına olanak tanır:Bu sektörde abone çıkışını tahmin etmek ve onları elde tutmanın yollarını bulmak, kişiselleştirilmiş teklifler oluşturmak ve abonelerin hareketlerine göre ağ üzerinde gelecekteki yükü belirlemek.
Bankalar gibi en büyük operatörler,kendi veri bilimi çözümleri geliştirme ekipleri. Bu tür araçlar, "büyük üç" ün operatörleri tarafından zaten kullanılıyor: MTS, Beeline ve MegaFon. Örneğin, MTS, trafik tüketimi, kullanılan cihazlar ve bir abonenin satın almaları ile ilgili verilere dayalı olarak kişiselleştirilmiş teklifler üreten bir sistem yarattı. Ve MegaFon, hizmetlerin kalitesini iyileştirmek ve maliyetleri optimize etmek için veri bilimini kullanır. Ek olarak, operatörün iş için veri bilimi çözümleri geliştiren bir yan kuruluşu vardır.
- Emlak.İnşaat, devreye alma ve satın alma sektöründegayrimenkul geleneksel olarak büyük miktarda belge biriktirir: sözleşmeler, uygulamalar, inşaat projeleri ve arazi hakları. Bu alandaki veri bilimi çözümleri, nesnelere olan talebi doğru bir şekilde tahmin etmek, inşaat için bir alan seçerken riskleri değerlendirmek ve müşteri davranışını önceden belirlemek için kullanılabilir.
Bu tür çözümler CIAN şirketleri tarafından uygulandı,ROSEKO ve DomClick. İkincisi, gelen işlemleri hızlandırmak ve dönüşümleri iyileştirmek için makine öğrenimi tabanlı bir sistem kullandı. Agroholding Miratorg, depolar ve çiftlikler için gayrimenkul edinme sürecini otomatikleştirmek için bir çözüm uyguladı.
- Sigorta.Sigorta sektöründe etkileşim sıklığıMüşteriler ve sorunları çözme hızı bankacılığa göre önemli ölçüde daha düşüktür. Ancak sigorta şirketlerinin biriktirdiği veriler teknolojik çözümleri uygulamaya yetiyor. Örneğin veri bilimi, bireysel bir müşteri için CASCO ve OSAGO tarifelerini hesaplamak ve sağlık sigortası poliçeleri için bir hizmet listesi oluşturmak için kullanılır.
Sektör temsilcileri arasında bu teknolojiye dayalı çözümler AlfaStrakhovanie, RESO-Garantia, SOGAZ, Tinkoff Insurance, Renaissance Insurance şirketleri tarafından uygulanmıştır.
Örneğin, SOGAZ, makine öğrenimini kullanarakSağlanan tıbbi bakımın maliyetinin gerekçesiz olarak fazla ifade edildiği vakaların belirlenmesi. Otomasyon, tıp uzmanlarının iş yükünü hafifletmiş ve şirketin maliyetleri düşürmesini sağlamıştır.
- Hukuk.Bu alandaki teknolojiler otomatikleştirmeye yardımcı olurbelgeleri işleme süreçleri, yüklenicileri kontrol etme, sözleşmeleri hazırlama ve versiyonları karşılaştırma, davadaki mahkeme uygulamalarını seçme ve vatandaşlara hukuki hizmetlere daha eksiksiz erişim sağlama.
Bu alandaki çözümler Pravo firmaları tarafından kullanılmaktadır.ru, BrandMonitor, Amulex, Adli Tahsilat Ajansı'nın yanı sıra Business Car Group'un Yasal Destek ve Yasal Risk Yönetimi Departmanı ve diğerleri.
Örneğin, Pravo portal geliştirme ekibi.ru, avukatların doğrudan müdahalesi olmadan tipik kullanıcı taleplerini işleyen ve bağımsız olarak yasal destek sağlayan bir sistem yaratmıştır. BrandMonitor, internet üzerindeki sahte ürünleri logo, açıklama ve ticari marka ile değerlendirmek için bir çözüm geliştirmiştir. Sistem, ihlali tespit eder ve sahte ürünlerin satışı için kayıtlı bir web sitesine sahip olan barındırma sağlayıcısına bu durumu otomatik olarak bildirir. Ve Embedika şirketi, aktif öğrenme ve çevrimiçi öğrenme yöntemlerine dayalı olarak bu süreçte yeniden eğitilen iş sözleşmelerini kontrol etmek için akıllı bir sistem geliştiriyor.
- Lojistik.Bu endüstri, dünya GSYİH'sinin% 5'ini veyaparasal olarak 4 trilyon dolardan fazla. Yıllık% 7-10'luk büyümenin yanı sıra, veri hacmi de artıyor: 2017'de bu rakam 16,2 ZB ise, 2020'de yaklaşık 44 ZB olacak.
Bu alanda veriye dayalı çözümlerrotaların daha etkili planlanmasına, ulaşımın karlılığının tahmin edilmesine, ekipman aşınmasından kaynaklanan kazaların tahmin edilmesine ve kapalı tesislerin güvenliğinin sağlanmasına yardımcı olacak.
Havayolları Rusya'da benzer çözümler uyguladıAeroflot, S7 ve Utair. S7, Domodedovo havaalanında bir yolcu yüz tanıma sistemi ve iş salonlarına gelen ziyaretçiler için hizmetleri kişiselleştirmek için bir sistem kullanırken Aeroflot, gelecekteki satın alma işlemlerini tahmin etmek için müşterileri satın alma güçlerine göre segmentlere ayırmak için araçlar kullanıyor.
- Kamu sektörü.Devlet kurumları en büyük miktarda veri biriktirir; bunların işlenmesi ve analizi, işin verimliliğini ve sağlanan hizmetlerin kalitesini birkaç kez artırabilir.
Uygulanan veri bilimi ürünleriFederal Vergi Servisi (FTS), Rusya Hükümeti Analitik Merkezi, Emeklilik Fonu, Moskova Hükümeti, Zorunlu Sağlık Sigorta Fonu, Federal Güvenlik Servisi, Soruşturma Komitesi ve Yabancı İstihbarat Servisi.
FTS, kontrol için veri bilimi çözümlerini kullanıyorkatma değer vergisi (KDV) ve Moskova hükümeti ödenmesi için - kentsel ulaşım sistemi "Genel Planı" iyileştirme projesi çerçevesinde. Modeller, yüzey taşımacılığı ve metrodaki yolcu trafiğini analiz ediyor. Telekom ve Kitle İletişim Bakanlığı, veri bilimi çözümlerinin kural koyma sürecini optimize ettiği bir "Kontrol ve Denetim Faaliyetleri için Dijital Platform" geliştiriyor.
- Ekstraktif sanayi. Bu sektördeki büyük veri analizi şunları sağlar:saha geliştirme verimliliğinin değerlendirilmesini kısmen otomatikleştirir, ekipmanın durumunu izler ve onarım zamanını belirler, ayrıca nakliye rotalarını ve ekipman tedarik planlarını optimize eder.
Örneğin, bir veri bilimi çözümü uygulandışirketler Gazprom Neft ve Surgutneftegaz. İlk durumda, sistem ekipman arızalarını analiz eder ve ne zaman meydana gelebileceğini tahmin eder, ikincisinde ise iş süreçlerini optimize eder ve rapor hazırlamak için gereken süreyi azaltır.
- Tarım.2050 yılına kadar küresel talepGıda arzı neredeyse iki katına çıkacak, bu nedenle çiftçiler üretim hacimlerini artırmak zorunda kalacak. Veri bilimi, tarım üreticilerinin mahsul kıtlığını veya tam tersine depolardaki fazla ürün miktarını tahmin etmesine ve iklim ve toprağın özelliklerini dikkate alarak gerekli tohum ve gübre hacmini daha iyi hesaplamasına yardımcı olacaktır. Bu, üretkenliği artıracak ve maliyetleri azaltacaktır.
Rusya'da da benzer bir çözüm şirket tarafından uygulanıyorTarım ekipmanları üreticisi John Deer'in en büyük bölgesel ortağı EkoNiva. Bilişsel Teknoloji tarafından geliştirilen, geleneksel biçerdöverleri insansız hale getiren bir bilgisayarlı görme sisteminden bahsediyoruz.
Hangi sektörlerin potansiyeli var
- Kamu hizmetleri.Konut ve toplumsal hizmetler sektöründe, biriken verilerin analizi, ekipman arızalarını tahmin etmeyi, su, gaz ve elektrik tüketimini otomatik olarak takip etmeyi ve yasal işlevi teknolojikleştirmeyi mümkün kılacaktır.
Bu alanda hâlâ sadece birkaç uygulama örneği bulunmaktadır.Örneğin Mosenergosbyt, elektrik için vadesi geçmiş ödemelerin tahsilatlarının hesaplanmasını otomatikleştirmek için bir veri bilimi çözümü uyguladı. Bu, avukat kadrosunun genişletilmesinin önlenmesini ve maliyetlerin azaltılmasını mümkün kıldı.
- Gıda endüstrisi.Gıda Sektöründe Büyük Veri Analizimallara yönelik talep hakkındaki bilgilere dayanarak tedarik planlamasında doğruluğu korumanıza, ürünlerin kalitesini ve tazeliğini izlemenize ve pazar analizini kullanarak ürünleri daha karlı bir şekilde satmanıza yardımcı olacaktır.
Şimdiye kadar, bu tür çözümler yalnızca büyük uluslararası oyuncular - Nestle, AB InBev Efes ve diğerleri tarafından uygulanmaktadır. Rusya'da bu sektörde teknoloji kullanma vakası yok.
- İlaç.Tıpta büyük veri analizi doktorlara yardımcı olacakTeşhis koyarken daha bilinçli kararlar verin ve en uygun tedaviyi reçete edin; Sağlık durumuna ilişkin farklı verilerden elektronik hasta kaydı oluşturulabilir ve giyilebilir cihazlardan alınan veriler, doktorun katılımı olmadan hızla işlenebilir.
Rusya'da tıpta veri bilimine dayalı ürünlerin uygulanmasına ilişkin çok az örnek vardır - bunlar yalnızca DocDoc ve Doc + gibi teletıp hizmet sağlayıcıları tarafından kullanılmaktadır.
Büyük veri zaten gelecek.Bunları analiz etmek, işletmelerin hedef kitlelerini daha iyi anlamalarına ve bireysel müşteriler için teklifleri kişiselleştirmelerine yardımcı olacak ürünün faydaları hakkında bilgi toplamak ve gerçek kullanıcı deneyimini değerlendirmek; riskleri doğru bir şekilde hesaplayın ve dolandırıcılıkla mücadele edin ve iş süreçlerini optimize edin.
Bugün nüfuz etmediği endüstriler varsaBüyük veri analizine dayalı süreçlerin otomasyonu ve entelektüelleştirilmesi, ardından beş yıl içinde veri bilimi çözümlerinin tanıtılması, ekonominin en muhafazakar sektörleri için bile norm haline gelecektir.
Büyük veri, kuruluşlara azaltma gücü veririş planında küresel bir değişiklik olmaksızın maliyet Bu, bu tür çözümleri uygulayan şirketlere ek bir rekabet avantajı sağlar - bu, pazar gelişimi için en iyi teşviktir.
Ayrıca bakınız:
Gökbilimciler 60'lardan kalma bir ay hızlandırıcısı keşfettiler. Dünya'ya doğru gidiyor
Bilim adamı, pahalı güneş panellerinin yerini alabilecek bir boya yarattı
CHEOPS görevi, evrendeki en sert koşullara sahip bir gezegen buldu. ana fikir