Объем информации, которую потребляет современный человек за год, вскоре может оказаться больше, чем у наших предков за всю жизнь. Усовершенствованные возможности анализа и принятия решений позволяют компьютерам превосходить людей во многих областях. Компьютеры, оснащенные системами искусственного интеллекта, могут анализировать больше данных, распознавать шаблоны и принимать решения в режиме реального времени, как никогда раньше.
Это открывает ряд новых возможностей для многих отраслей. У маркетологов и рекламодателей имеется огромное количество информации, позволяющей улучшать маркетинговую стратегию и принимать более разумные и обоснованные решения.
Умение правильно работать с данными позволяет сделать бизнес более эффективным. Все больше компаний осознают этот тренд и создают у себя подразделения, специализирующиеся на данных.
Крупные компании инвестируют в зрелые стартапы для расширения влияния. Тинькофф-банк купил 55% доли в сервисе CloudPayments в 2017 году, Mail.Ru Group приобрела за $100 млн сервис по доставке еды Delivery Club, а также контрольную долю в образовательной платформе GeekBrains.
Интерес российских корпораций к отечественным разработкам растет. Корпорации чаще всего заказывают разработчикам софт для автоматизации управления. Сбербанк инвестирует в биометрический стартап VisionLabs, который “учит” банкоматы узнавать клиентов по лицу, а вместе с пермским стартапом Promobot работает над созданием роботов-консультантов.
Ростех вкладывает в NtechLab – разработчика технологии распознавания лиц, работающую на московских городских камерах и в соцсети “ВКонтакте”. Фонд Внешэкономбанка “ВЭБ Инновации” намерен вложить 70 млн рублей в медицинский детский экзоскелет от “ЭкзоАтлет” и планирует запуск серийного производства сервисных роботов от Promobot.
Konverbot - мы создаем чат ботов
У вас есть запрос на создание чат бота? Давайте подумаем над Вашей задачей вместе
ГК “Ренова” создала компанию “Цифра”, которая ищет разработчиков в сфере интернета вещей, и она проинвестировала в софт для мониторинга промышленного оборудования от смоленского стартапа. “Яндекс” в конце прошлого года купил Foodfox – сервис по доставке еды. Список можно продолжать долго, потому что фонды или отделы, ищущие интересные отечественные разработки, есть также у “Ростелекома”, МТС и многих других крупных компаний.
Технология Big data
В современном мире Big data – социально-экономический феномен, который связан с тем, что появились новые технологические возможности для хранения и анализа огромного количества данных, которые обрабатываются для того, чтобы человек мог получить конкретные и нужные ему результаты для их дальнейшего эффективного применения.
Big data – это решение проблем и альтернатива традиционным системам управления данными. К категории Big Data относится информация, которую уже невозможно обрабатывать привычными способами, в том числе структурированные данные, медиа и случайные объекты. Это набор данных, размер которых превосходит возможности типичных баз данных (БД) по занесению, хранению, управлению и анализу информации.
Термин «большие данные» ввёл редактор журнала Nature Клиффорд Линч ещё в 2008 году в спецвыпуске, посвящённом взрывному росту мировых объёмов информации. По словам специалистов, к категории Big data относится большинство потоков данных свыше 100 Гб в день.
Сегодня решения на основе Big data принимают «Сбербанк», «Билайн» и другие компании. У «Билайн» есть огромное количество данных об абонентах, которые используются не только для работы с ними, но и для создания аналитических продуктов, например, внешнего консалтинга или IPTV-аналитики. В «Билайн» сегментировали базу и защитили клиентов от денежных махинаций и вирусов, использовав для хранения HDFS и Apache Spark, а для обработки данных – Rapidminer и Python.
Big data: применение и возможности
Объёмы неоднородной и быстро поступающей цифровой информации обработать традиционными инструментами невозможно. Сам анализ данных позволяет увидеть определённые и незаметные закономерности, которые не может увидеть человек. Это позволяет оптимизировать все сферы нашей жизни – от государственного управления до производства и телекоммуникаций.
По данным компании IBS, к 2003 году мир накопил 5 эксабайтов данных (1 млрд гигабайтов). К 2008 году этот объем вырос до 0,18 зеттабайта (1024 эксабайта), к 2013 году – до 4,4 зеттабайта. В мае 2015 года глобальное количество данных превысило 6,5 зеттабайта.
К 2020 году, по прогнозам, человечество сформирует 40-44 зеттабайтов информации. А к 2025 году вырастет в 10 раз, говорится в докладе The Data Age 2025, который был подготовлен аналитиками компании IDC. В докладе отмечается, что большую часть данных генерировать будут сами предприятия, а не обычные потребители.
Аналитики считают, что данные станут жизненно-важным активом, а безопасность – критически важным фундаментом в жизни. Технология изменит экономический ландшафт, а обычный пользователь будет коммуницировать с подключёнными устройствами около 4800 раз в день.
Big data в банках
Сейчас «Сбербанк» использует Big data для управления рисками, борьбы с мошенничеством, сегментации и оценки кредитоспособности клиентов, управления персоналом, прогнозирования очередей в отделениях, расчёта бонусов для сотрудников и других задач.
«ВТБ24» пользуется большими данными для сегментации и управления оттоком клиентов, формирования финансовой отчётности, анализа отзывов в соцсетях и на форумах. Для этого он применяет решения Teradata, SAS Visual Analytics и SAS Marketing Optimizer.
«Альфа-Банк» использует технологии для анализа соцсетей и поведения пользователей сайта, оценки кредитоспособности, прогнозирования оттока клиентов, персонализации контента и вторичных продаж. Для этого он работает с платформами хранения и обработки Oracle Exadata, Oracle Big data Appliance и фреймворком Hadoop.
«Тинькофф-банк» с помощью EMC Greenplum, SAS Visual Analytics и Hadoop управляет рисками, анализирует потребности потенциальных и существующих клиентов. Большие данные задействованы также в скоринге, маркетинге и продажах.
Big data в бизнесе
Для оптимизации расходов внедрил Big data и «Магнитогорский металлургический комбинат», который является крупным мировым производителем стали. В конце прошлого года они внедрили сервис под названием «Снайпер», который оптимизирует расход ферросплавов и других материалов при производстве. Сервис обрабатывает данные и выдаёт рекомендации для того, чтобы сэкономить деньги на производстве стали.
Чтобы оптимизировать бизнес-процессы,«Сургутнефтегаз» воспользовался платформой данных и приложений «in-memory» под названием SAP HANA, которая помогает в ведение бизнеса в реальном времени. Платфторма автоматизирует учёт продукции, расчёт цен, обеспечивает сотрудников информацией и экономит аппаратные ресурсы.
Big data в маркетинге
Благодаря Big data маркетологи получили отличный инструмент, который не только помогает в работе, но и прогнозирует результаты. Например, с помощью анализа данных можно вывести рекламу только заинтересованной в продукте аудитории, основываясь на модели RTB-аукциона.
Big data позволяет маркетологам узнать своих потребителей и привлекать новую целевую аудиторию, оценить удовлетворённость клиентов, применять новые способы увеличения лояльности клиентов и реализовывать проекты, которые будут пользоваться спросом.
