Компании сегодня широко используют технологии больших данных (Big Data). По оценкам экспертов, в США, Европе, Азии этой технологией пользуются в среднем 55% компаний из самых разных сфер. 

По оценкам Ассоциации Больших данных (объединяет «Яндекс», Mail.Ru Group, Сбербанк, Газпромбанк, «МегаФон», «Ростелеком» и др.), объем рынка Big Data в России составляет от 10 млрд до 30 млрд рублей. К 2024 году, согласно прогнозам, он достигнет 300 млрд рублей. 

Бизнесу от мала до велика крайне выгодно использовать технологии Big Data и способствовать их развитию. Компании, которые внедряют управление данными, планируют и дальше увеличивать число проектов и бюджеты на них в ближайшие год-два. Бизнесы, не придающие значение аспектам Big Data, теряют до 40% потенциала развития. 

Что такое Big Data? 

«В широком смысле о «больших данных» говорят как о социально-экономическом феномене, связанном с появлением технологических возможностей анализировать огромные массивы данных, в некоторых проблемных областях — весь мировой объём данных, и вытекающих из этого трансформационных последствий» – Майер-Шенбергер

Big data — это набор различных инструментов, подходов и методов обработки данных разной степени структурированности (от упорядоченных до хаотичных) с целью их использования в конкретных задачах и операциях. 

Применение технологии можно встретить во всех секторах экономики. Согласно рейтингу «ИТ-тренды CNews 2020» – Большие данные занимают первую строчку популярности, а самый высокий рейтинг использования технологий присвоен сфере финансов, телекоммуникационному бизнесу и ритейлу. Наиболее востребованные технологии в периметре Big Data на 2020 год: 

• Data Mining; 
• Машинное обучение; 
• Искусственный интеллект; 
• Статистический анализ; 
• Система потокового распознания.

Big data в сфере финансов и ритейла 

Инновацию быстро принимают и пускают в оборот лидеры рынков финансов и ритейла. 

К примеру, «Лента» – популярная сеть гипермаркетов – решила использовать Big Data, чтобы изучить повадки покупателей (пример «статистического анализа»), улучшить таргетинг и повысить продажи. Основываясь на данных системы карт лояльности, операции по которым составляют 93% продаж ритейлера, благодаря аналитике данных, «Лента» узнает, какие покупки клиент совершил осознанно, а какие — импульсивно. Технология работает так, что на любимые товары клиента, которые он давно не приобретал, предлагается скидка. Если товар остается не востребованным, система проводит анализ и предполагает причины отказа, на основе чего предлагает новый продукт. Благодаря этой схеме анализа индивидуальных предпочтений становится возможным успешно контролировать отток покупателей и увеличивать количество покупок. 

Большие данные в ритейле нужны для персонализированного подхода, необходимость в котором из года в год все острее в связи с тенденцией к индивидуализации. 

В гипермаркетах X5 Retail Group систему выкладки товаров генерируют автоматически с помощью искусственного интеллекта (ИИ). С учетом свойств торгового оборудования, пожеланий покупателей, информации об истории продажи разных категорий товаров и других факторов. При этом корректность положения и количества продуктов на полках контролируется в реальном времени: технологии визуального анализа обрабатывают поступающий от камер поток кадров и выделяют события по заданным параметрам. После этого сотрудники получают оповещение о том, что именно нужно исправить и доработать. 

Не обойдем стороной один из самых технологичных бизнесов – Сбербанк. Для решения бизнес-задач лидер финансового рынка использует целый набор алгоритмов ИИ. В тихое время Сбербанк проводит около 12 тыс. операций в секунду, а в активные дни– до 20 тыс.; все необходимые данные тут же выгружаются в «Фабрику данных», которая является частью единой цифровой платформы. Задач, для решения которых используется «Фабрика данных» множество: отчетность в секторе управления в реальном времени, регуляторная и налоговая отчетность, скоринг в кредитовании потребителей и прочее. Технологические решения для работы с большим количеством данных (Near Real Time, NRT) когда-то допускали обработку до 50 тыс. сообщений в секунду. Однако на сегодняшний день в Сбербанке курс взят на то, чтобы подключить как можно больше источников, в том числе за счет компаний экосистемы. 

 Big Data в промышленности 

По данным исследования сотрудников ВШЭ около трети (36%) руководителей промышленных предприятий внедряют технологии Big Data, еще 18,5% планируют ее использовать. Наибольший спрос Больших Данных замечен в добывающей промышленности: 39,8% предприятий используют и 28% включают ее внедрение в будущую повестку. 

По оценкам экспертов, например, внедрение систем прогнозирующей аналитики позволяет сокращать строки строительства скважин чуть меньше, чем на одну треть (30%), а общую стоимость – на 15%. 

В компании «Газпром нефть» на базе таких технологических решений реализуется проект, который ищет упущенные интервалы в информации о геофизических исследованиях скважин. Возможный эффект от подобного внедрения предположительно составит 500 тыс. тонн дополнительной добычи на нынешних точках. По итогам реализации другого кейса – ресерча когнитивных данных по выбранному набору критериев с помощью технологии машинного обучения, компания ожидает сократить затраты на 4 млрд руб. до 2025 г. 

Компании энергетического сектора вводят технологии Big Data для минимизации времени «простоя» производства. С помощью сенсоров, установленных на оборудовании, компания получает самые актуальные сводки о состоянии нефтедобычи, а для анализа большого количества данных используют специальные алгоритмы ИИ, позволяя инженерам составлять расписания диагностических проверок, улучшать эффективность использования оборудования и снижать время «простоя», выявляя вероятные неполадки до того, как они будут иметь место. Результат таких инноваций – увеличение ежегодной добычи энергоресурсов и снижение убытков от неэффективного использования оборудования. 

 Big data в телекоммуникационном бизнесе 

Телекоммуникационные компании используют Большие данные, чтобы снизить издержки и улучшить качество сервисов связи. Первой компанией в России, которая раскрыла нюансы рабочего процесса Big Data стала группа МТС. Сегодня анализ данных и ее результаты используются в операционной деятельности компании на участках обслуживания, маркетинга, планирования, розницы и т.п. Например, компания определяет, где выгоднее всего открывать новые салоны и в каком формате. В итоге, в 2019 году суммарная выгода от использования технологий аналитики данных превысила 1,5 млрд рублей. 

В кейсе Workforce Management компания прибегает к прогнозированию, применяя технологию для анализа трафика пользователей во всех офисах МТС. 

«Уже при первом масштабировании проекта на Москву мы в первые месяцы увидели экономический эффект: продажи в среднем выросли на 4-5%, а скорость обслуживания в часы пик выросла почти на 30% — благодаря этому нам удалось увеличить клиентский NPS в Москве более чем на 40%. С 1 июня 2018 года мы масштабировали систему Workforce Management на всю розничную сеть МТС. И уже по итогам года мы ждем эффект в несколько сотен миллионов рублей от применения Big Data для оптимизации розницы МТС» (данные МТС).  

От цифр к взвешенному решению 

Подводя итоги, выделим два главных момента, которые компании получают, внедряя технологии Больших данных. 1. «Живая» статистика. Большие данные позволяют собирать и анализировать статистику в реальном времени в невероятно больших объемах. Благодаря этому руководители бизнеса видят объективную картину рынка. 2. Скорость обработки данных. Big Data со всем своим разнообразным перечнем сервисов значительно ускоряет анализ поступившей информацией и сразу составляет визуальную картину ситуации, превышая возможности человеческого ресурса в подобной задаче. Использование технологий Big Data – это несомненное преимущество на стремительно технологически развивающемся рынке. Сегодня конкурентоспособность компании сильно снижается, если она не смотрит в сторону цифровизации и в частности, управлению данными. Эксперты Caterpillar заявляют, что ежегодные потери ее дистрибьюторов из-за задержек внедрения новых технологий составляют от 9 до 18 млрд долларов США. 

Хотите задать вопросы наших экспертам? Регистрируйтесь на конференцию GO DIGITAL 2-3 декабря 2020 года. Участие бесплатное по предварительной регистрации.

Если вы в поиске решений для цифровой трансформации компании, хотите получить на вооружение лучший мировой опыт от более чем 100 спикеров-практиков крупнейших отраслевых компаний из РФ, СНГ, Европы и Азии, приобретайте записи онлайн конференций SmartGoPro 2020 для всех отраслей бизнеса по возможностям цифровой трансформациии.