Применение технологий анализа больших данных и машинного обучения на сегодняшний день актуально в огромном количестве отраслей экономики.
Фото: Big Data and Artificial Intelligence Conference
Фото: Big Data and Artificial Intelligence Conference
По разным оценкам рынок больших данных к 2024 году вырастет в 10 раз и дойдет до отметки 300 миллиардов рублей.
По оценке консалтинговых агентств активное внедрение технологий, основанных на данных, может увеличить совокупный экономический эффект в России до 1,3 триллиона рублей, что сопоставимо с 15% выручки от экспорта нефти (по ценам 2018 года).
Но, как отмечают создатели конференции Big Data & AI Conference 2020*, таких прогнозов могло и не быть без долгой подготовительной работы, за последние 7 лет отрасль проделала значительный путь и возможно глобальные изменения, которые происходят прямо сейчас станут для неё поворотной точкой. Так это или нет можно будет узнать 17-18 сентября, когда ведущие аналитики данных страны соберутся на одной площадке для обсуждения актуальных кейсов в бизнесе, технологиях и науке.
Между тем, внушительные цифры приводят государство к пониманию, что использование современных технологий может стать локомотивом развития страны в целом и бизнеса в частности.
Фото: Big Data and Artificial Intelligence Conference
Фото: Big Data and Artificial Intelligence Conference
Для запуска этих процессов сейчас происходит постепенный переход на «цифровые рельсы» государства, так только в 2019 году 13 000 госслужащих обучились цифровым компетенциям, в марте свои посты заняли 50 чиновников ранга CDTO и совсем недавно в мае был принят первый ГОСТ по большим данным.
Отечественный бизнес осознал важность больших данных раньше. Рост интереса отмечается год от года. И если в 2013 году было несколько десятков пилотных внедрений, то спустя 7 лет развитие рынка ускоряется (попутно сталкиваясь с проблемами роста — нехваткой специалистов, плохим качеством данных), методики анализа усложняются и появляются новые типы данных (например, звуковая и видеоаналитика).
Но что большие данные дают бизнесу?
Big Data** более активно развивается там, где есть большие пласты информации: финансы, телеком, электронная коммерция, ритейл.
Цифровой ритейл
Фото: Big Data and Artificial Intelligence Conference
Фото: Big Data and Artificial Intelligence Conference
В ритейле, где разница между закупочной ценой и продажной может достигать 40%, а маржинальность составляет от силы 3%. Повышение продаж буквально на 1% позволяет значительно улучшить экономическую эффективность.
Создавая персональное предложение для каждого покупателя или для узких групп и сегментов, можно повысить конверсию и улучшить продажи. Кроме персональных предложений увеличить конверсию может и детальное понимание предельных цен. Цепочка рушится если товара нет в наличии, а значит здесь нужны модели прогнозирования спроса. Изучать спрос можно анализируя поведение клиента — видеоаналитика и веб-аналитики здесь обязательны.
Российские первопроходцы
Первыми использовать большие данные стали компании из телекома. Им был нужен рост в условиях жесткой конкуренции. Они использовали данные для изучения клиентов и разработки продуктов, так как достигли предела, когда новых клиентов на рынке нет, а расти нужно.
Сейчас банковский сектор пришёл к тому же. Банки хотят помогать клиенту и быть эффективными. Ведь вопрос эффективности — это вопрос выживания. Усложнил ситуацию финтех и потребность снижать свои риски. Ответом на все стала big data**. Сейчас 25% данных в финансовой индустрии.
Банки хотят знать всё. Данные помогают понять потребителя и предложить ему нужный продукт. Кроме того, модели построенные на больших данных помогают в кредитном скоринге и снижают риски.
Раньше создание моделей занимало от трех до шести недель, теперь от трех до шести часов. Применяя такой скоринг, можно сократить потери до 1 млрд. в год.
Экономия в миллионы рублей
Фото: Big Data and Artificial Intelligence Conference
Фото: Big Data and Artificial Intelligence Conference
Отрасли реального сектора экономики делают первые шаги в цифру.
Выделяется нефтегазовый сектор, там фиксируется большой спрос на большие данные: увеличение объема инвестиций позволяет улучшить производительность и оптимизировать ресурсы.
В компаниях, где 5 миллиардов в год уходит только на ремонт, экономия может быть внушительной. Оптимизация затрагивает добычу и производство нефти, логистику и переработку. Прогнозирование отказов оборудования позволяет сэкономить порядка 15-20%.
В металлургии находят своё применение рекомендательные алгоритмы. В таких кейсах экономия в 5% может выражаться в миллионах рублей каждый год.
Как итог, трудно назвать отрасль, где технологии анализа больших данных не окажутся востребованными в ближайшей перспективе.
Тем ценнее предстоящее мероприятие по анализу больших данных - Big Data & AI Conference 2020*.
Оно состоится 17-18 сентября. В 7-й раз профессиональное сообщество (управленцы и технари) соберутся на одной площадке (в этот раз – zoom), чтобы в режиме реального времени и диалога обсудить реальные кейсы работы с данными в самых разных отраслях.
* Конференция по большим данным и искусственному интеллекту 2020
** Большие данные
12+