Берилиштер сыяктуу кабыл алыңыз: бизнес чоң маалыматтардан пайда алууну кантип үйрөнөт

Чоң маалыматтарды талдоо менен, компаниялар бизнес көрсөткүчтөрүн жакшыртуу, жашыруун үлгүлөрдү ачууга үйрөнүшөт. Багыты модалуу, бирок алар менен иштөө маданиятынын жоктугунан чоң маалыматтардан баары эле пайда ала албайт

«Адамдын аты-жөнү канчалык кеңири тараса, ошончолук өз убагында төлөп берүү мүмкүнчүлүгү жогору. Сиздин үйүңүз канчалык көп кабаттуу болсо, статистикалык жактан ошончолук жакшы карыз алуучу болосуз. Зодиак белгиси акчаны кайтарып алуу ыктымалдыгына дээрлик эч кандай таасир этпейт, бирок психотип олуттуу таасир этет ", - дейт Станислав Дужинский, Хоум Кредит Банкынын талдоочусу, карыз алуучулардын жүрүм-турумундагы күтүлбөгөн көрүнүштөр жөнүндө. Ал мындай моделдердин көбүн түшүндүрүүгө милдеттенбейт – алар миңдеген кардарлардын профилдерин иштеткен жасалма интеллект тарабынан ачылган.

Бул чоң маалыматтардын аналитикасынын күчү: структураланбаган маалыматтардын эбегейсиз чоң көлөмүн талдоо менен, программа эң акылман аналитик билбеген көптөгөн корреляцияларды таба алат. Кандай гана компания болбосун структураланбаган маалыматтарга (чоң маалыматтар) ээ – кызматкерлер, кардарлар, өнөктөштөр, атаандаштар жөнүндө, алар бизнестин пайдасы үчүн колдонулушу мүмкүн: жылдыруулардын таасирин жакшыртуу, сатуунун өсүшүнө жетишүү, кадрлардын алмашуусун азайтуу ж.б.

Чоң маалыматтар менен биринчилерден болуп ири технологиялык жана телекоммуникация компаниялары, каржы институттары жана чекене ритейлер иштешти, - дейт КМШдагы Deloitte Technology Integration Group компаниясынын директору Рафаил Мифтахов. Азыр көптөгөн тармактарда мындай чечимдерге кызыгуу бар. Компаниялар эмнелерге жетишти? Жана чоң маалыматтарды талдоо ар дайым баалуу тыянактарды алып келет?

Банктар чоң маалымат алгоритмдерин биринчи кезекте кардарлардын тажрыйбасын жакшыртуу жана чыгымдарды оптималдаштыруу, ошондой эле тобокелдиктерди башкаруу жана алдамчылык менен күрөшүү үчүн колдонушат. «Акыркы жылдары чоң маалыматтарды талдоо тармагында чыныгы революция болду», - дейт Дужинский. "Машиналарды үйрөнүүнү колдонуу бизге насыянын дефолтко учуроо ыктымалдыгын алда канча так айтууга мүмкүндүк берет - биздин банкта 3,9% гана төлөм." Салыштыруу үчүн, 1-жылдын 2019-январына карата жеке адамдарга берилген кредиттер боюнча мөөнөтү 90 күндөн ашык төлөнбөгөн кредиттердин үлүшү Борбордук банктын маалыматы боюнча 5%ды түздү.

Атүгүл микрофинансылык уюмдар чоң маалыматтарды изилдөө менен таң калышат. "Бүгүнкү күндө чоң маалыматтарды талдоосуз каржылык кызматтарды көрсөтүү сандарсыз математиканы жүргүзүүгө окшош", - дейт Андрей Пономарев, Webbankir онлайн насыя платформасынын башкы директору. "Биз кардардын да, анын паспортун да көрбөй эле онлайн акча чыгарабыз жана салттуу насыялоодон айырмаланып, биз адамдын төлөөгө жөндөмдүүлүгүн гана баалап тим болбостон, анын инсандыгын да аныкташыбыз керек."

Азыр компаниянын маалымат базасында 500 миңден ашык кардарлар тууралуу маалымат сакталат. Ар бир жаңы тиркеме 800гө жакын параметрде бул маалыматтар менен талданат. Программа жынысын, жашын, үй-бүлөлүк абалы жана кредиттик тарыхын гана эмес, ошондой эле адам кайсы аппараттан платформага киргенин, сайтта өзүн кандай алып жүргөнүн эске алат. Мисалы, потенциалдуу карыз алуучунун кредиттик калькуляторду колдонбогону же насыянын шарттары жөнүндө сурабаганы кооптондурат. "Бир нече токтоо факторлорду кошпогондо, айталы, биз 19 жашка чейинкилерге насыя бербейбиз - бул параметрлердин бири дагы кредит берүүдөн баш тартууга же макулдук берүүгө негиз боло албайт", - деп түшүндүрөт Пономарев. Бул маанилүү факторлордун айкалышы. 95% учурларда чечим андеррайтинг бөлүмүнүн адистеринин катышуусуз автоматтык түрдө кабыл алынат.

Чоң маалыматтарды талдоо бизге кызыктуу үлгүлөрдү алууга мүмкүндүк берет, Ponomarev бөлүшөт. Мисалы, iPhone колдонуучулары Android түзмөктөрүнүн ээлерине караганда тартиптүү карыз алуучулар болуп чыкты – биринчилери тиркемелерди 1,7 эсе көп жактырышат. Пономарев мындай дейт: «Аскер кызматчылары кредиттерди орточо карыз алуучуга караганда дээрлик төрттөн бир эсе аз төлөбөй жатканы таң калыштуу болгон жок», - дейт Пономарев. "Бирок студенттер, адатта, милдеттүү деп күтүлбөйт, бирок ошол эле учурда, кредиттик дефолт учурлары базанын орточо көрсөткүчүнөн 10% азыраак."

Чоң маалыматтарды изилдөө камсыздандыруучуларга да балл коюуга мүмкүндүк берет. 2016-жылы түзүлгөн IDX документтерди аралыктан идентификациялоо жана онлайн текшерүү менен алектенет. Бул кызматтар товарларды мүмкүн болушунча аз жоготууга кызыкдар болгон жүктөрдү камсыздандыруучулардын арасында суроо-талапка ээ. Товарды ташууну камсыздандыруудан мурун камсыздандыруучу айдоочунун макулдугу менен ишенимдүүлүгүн текшерет, деп түшүндүрөт IDX коммерциялык директору Ян Слока. Өнөктөш менен бирге - Санкт-Петербургдун "Риск контроль" компаниясы - IDX айдоочунун инсандыгын, паспорттук маалыматтарын жана укуктарын текшерүүгө, жүктүн жоголушуна байланыштуу инциденттерге катышууга жана башкаларга мүмкүндүк берүүчү сервисти иштеп чыкты. Айдоочулардын маалымат базасында компания "тобокелдик тобун" аныктады: көбүнчө жүк ташуучу 30-40 жаштагы узак айдоочулук тажрыйбасы бар, акыркы убакта жумушун көп алмаштырган айдоочулардын арасында жоголот. Ошондой эле жүктү көбүнчө кызмат мөөнөтү сегиз жылдан ашкан автоунаалардын айдоочулары уурдаары белгилүү болду.

Чекене сатуучулардын милдети башка - сатып алууга даяр кардарларды аныктоо жана аларды сайтка же дүкөнгө алып келүүнүн эң натыйжалуу жолдорун аныктоо. Бул максатта, программалар кардарлардын профилин, алардын жеке эсебинин маалыматтарын, сатып алуулардын тарыхын, издөө сурамдарын жана бонустук упайларды колдонууну, алар толтуруп, таштап кеткен электрондук себеттердин мазмунун талдайт. Маалыматтардын аналитикасы бүт маалымат базасын сегменттерге бөлүүгө жана белгилүү бир сунушка кызыкдар болушу мүмкүн болуучу сатып алуучулардын топторун аныктоого мүмкүндүк берет, дейт M.Video-Eldorado тобунун маалымат кеңсесинин директору Кирилл Иванов.

Мисалы, программа кардарлардын топторун аныктайт, алардын ар бири ар кандай маркетинг инструменттерин жактырат – пайызсыз насыя, кэшбэк же арзандатуу промо-код. Бул сатып алуучулар тиешелүү жылдыруу менен электрондук каттарды алышат. Катты ачкан адам компаниянын веб-сайтына кирүү ыктымалдыгы бул учурда бир топ жогорулайт, деп белгилейт Иванов.

Маалыматтарды талдоо, ошондой эле тиешелүү өнүмдөрдү жана аксессуарларды сатууну көбөйтүүгө мүмкүндүк берет. Башка кардарлардын заказ тарыхын иштеп чыккан система, сатып алуучуга тандалган продукт менен бирге эмне сатып алуу боюнча сунуштарды берет. Иштин бул ыкмасын сыноо, Ивановдун айтымында, аксессуарлар менен заказдардын саны 12%га жана аксессуарлардын жүгүртүүсү 15%ке өскөн.

Тейлөөнүн сапатын жакшыртууга жана сатууну көбөйтүүгө чекене соодагерлер гана умтулушпайт. Өткөн жайда MegaFon миллиондогон абоненттердин маалыматтарын иштетүүгө негизделген “акылдуу” сунуш кызматын ишке киргизген. Алардын жүрүм-турумун изилдеп, жасалма интеллект тарифтердин чегинде ар бир кардар үчүн жеке сунуштарды түзүүнү үйрөндү. Мисалы, программа адам өзүнүн түзмөгүндө видеону активдүү көрүп жатканын белгилесе, сервис ага мобилдик трафиктин көлөмүн кеңейтүүнү сунуштайт. Колдонуучулардын каалоолорун эске алуу менен, компания абоненттерге интернет-эс алуунун сүйүктүү түрлөрү үчүн чексиз трафикти сунуштайт – мисалы, мессенджерлерди колдонуу же стриминг кызматтарында музыка угуу, социалдык тармактарда баарлашуу же телешоулорду көрүү.

"Биз абоненттердин жүрүм-турумун талдап, алардын кызыкчылыктары кандай өзгөрүп жатканын түшүнөбүз", - деп түшүндүрөт MegaFon чоң маалыматтарды аналитикасынын директору Виталий Щербаков. «Мисалы, быйыл AliExpress трафики былтыркыга салыштырмалуу 1,5 эсеге өстү, ал эми жалпысынан онлайн кийим дүкөндөрүнө баруулардын саны: конкреттүү ресурска жараша 1,2–2 эсеге өсүүдө».

Чоң маалыматтар менен оператордун ишинин дагы бир мисалы болуп дайынсыз жоголгон балдарды жана чоңдорду издөө үчүн MegaFon Poisk платформасы саналат. Система дайынсыз жоголгон жердин жанында кайсы адамдар болушу мүмкүн экенин талдап, аларга дайынсыз жоголгон адамдын сүрөтү жана белгилери менен маалымат жөнөтөт. Оператор системаны Ички иштер министрлиги жана Lisa Alert уюму менен бирге иштеп чыгып, сынап көрдү: дайынсыз жоголгон адамга ориентациялангандан кийин эки мүнөттүн ичинде 2 миңден ашык абонент кабыл алынат, бул ийгиликтүү издөө натыйжасынын мүмкүнчүлүктөрүн кыйла жогорулатат.

Чоң маалыматтарды талдоо өнөр жайда да колдонууну тапты. Бул жерде ал суроо-талапты болжолдоого жана сатууну пландаштырууга мүмкүндүк берет. Ошентип, Черкизово компаниялар тобунда үч жыл мурун SAP BW негизиндеги чечим ишке ашырылган, ал бардык сатуу маалыматын сактоого жана иштетүүгө мүмкүндүк берет: баалар, ассортимент, продукциянын көлөмү, акциялар, бөлүштүрүү каналдары, - дейт Владислав Беляев, CIO тобунун » Черкизово. Топтолгон 2 ТБ маалыматты талдоо ассортиментин эффективдүү калыптандырууга жана продукт портфелин оптималдаштырууга гана эмес, кызматкерлердин ишин да жеңилдеткен. Мисалы, күнүмдүк сатуу отчетун даярдоо көптөгөн аналитиктердин бир күндүк ишин талап кылат – ар бир продукт сегменти үчүн экиден. Эми бул отчет робот тарабынан даярдалып, бардык сегменттерге 30 мүнөт гана сарпталат.

Umbrella IT компаниясынын башкы директору Станислав Мешков мындай дейт: "Өнөр жайда чоң маалыматтар Интернет нерселердин жардамы менен эффективдүү иштейт". "Жабдуулар менен жабдылган сенсорлордон алынган маалыматтардын талдоосунун негизинде анын иштөөсүндөгү четтөөлөрдү аныктоого жана бузулууларды алдын алууга, ошондой эле өндүрүмдүүлүктү болжолдоого болот."

Северсталда чоң маалыматтардын жардамы менен алар анча маанилүү эмес маселелерди чечүүгө аракет кылып жатышат - мисалы, жаракат алууну азайтуу. 2019-жылы компания эмгекти коргоону жакшыртуу чараларына 1,1 миллиард рублга жакын каражат бөлгөн. Severstal 2025 (50-жылга салыштырмалуу) менен 2017% га жаракат курсун азайтуу күтөт. «Эгерде линиялык начальник — бригадир, участоктун начальниги, цехтин начальниги — кызматкер кээ бир операцияларды кооптуу аткарып жаткандыгын байкаса (өндүрүштүк участокто тепкичке чыкканда кармагычтардан карманбаса же жеке коргонуу каражаттарынын бардыгын кийбесе), ал жазат. ага өзгөчө эскертүү – PAB («Жүрүм-турумдук коопсуздук аудитинен»), - дейт компаниянын маалыматтарды талдоо бөлүмүнүн башчысы Борис Воскресенский.

Бөлүмдөрдүн бириндеги ПАБлардын саны боюнча маалыматтарды талдап чыккандан кийин, компаниянын адистери коопсуздук эрежелерин көбүнчө буга чейин бир нече эскертүүлөрү бар адамдар, ошондой эле ооруп калган же бир аз мурда эс алууда болгондор бузганын аныкташкан. окуя. Каникулдан же ооруктан кайтып келгенден кийин биринчи жумада бузуулар кийинки мезгилге караганда эки эсеге көп болгон: 1 каршы 0,55%. Бирок түнкү нөөмөттө иштөө ПАБлардын статистикасына таасир этпейт экен.

Чоң маалыматтарды иштетүү үчүн алгоритмдерди түзүү иштин эң кыйын бөлүгү эмес, дешет компания өкүлдөрү. Бул технологияларды ар бир конкреттүү бизнестин контекстинде кантип колдонсо болорун түшүнүү алда канча кыйын. Бул жерде чоң маалыматтар тармагында тажрыйба топтогон компаниянын аналитиктеринин, ал тургай тышкы провайдерлердин да Ахиллес таманы жатат.

GoodsForecast компаниясынын өнүктүрүү боюнча директору Сергей Котик: "Мен мыкты математик болгон, бирок бизнес-процесстер боюнча керектүү түшүнүккө ээ болбогон чоң маалыматтардын аналитиктерин көп жолуктурдум" дейт. Ал эки жыл мурун анын компаниясы федералдык чекене чынжыр үчүн суроо-талапты болжолдоо боюнча сынакка катышууга мүмкүнчүлүк алганын эскерет. Пилоттук аймак тандалып алынды, катышуучулар болжолдоолорду жасаган бардык товарлар жана дүкөндөр үчүн. Андан кийин прогноздор иш жүзүндөгү сатуулар менен салыштырылган. Биринчи орунду машинаны үйрөнүү жана маалыматтарды талдоо боюнча тажрыйбасы менен белгилүү болгон россиялык интернет гиганттарынын бири ээледи: анын болжолунда ал иш жүзүндөгү сатуудан минималдуу четтөөнү көрсөткөн.

Бирок тармак анын прогноздорун тереңирээк изилдей баштаганда, бизнес көз карашынан алганда, алар таптакыр кабыл алынгыс экени белгилүү болду. Компания сатуу пландарын системалуу түрдө төмөндөткөн моделди киргизди. Программа прогноздордогу каталардын ыктымалдыгын кантип азайтуу керектигин аныктады: сатууну баалабай коюу коопсузураак, анткени максималдуу ката 100% болушу мүмкүн (терс сатуулар жок), бирок ашыкча божомолдоо багытында ал өзүм билемдик менен чоң болушу мүмкүн, Котик түшүндүрөт. Башкача айтканда, компания идеалдуу математикалык моделди сунуштады, ал реалдуу шарттарда дүкөндөрдүн жарымы бош болушуна жана аз сатуудан чоң жоготууларга алып келет. Жыйынтыгында дагы бир компания сынакта жеңип чыкты, анын эсептөөлөрү иш жүзүндө колдонулушу мүмкүн.

Big data технологиялары көптөгөн тармактар ​​үчүн актуалдуу, бирок аларды активдүү ишке ашыруу бардык жерде боло бербейт, деп белгилейт Мешков. Мисалы, саламаттыкты сактоо тармагында маалыматтарды сактоо көйгөйү бар: көп маалымат топтолгон жана ал дайыма жаңыланып турат, бирок көпчүлүк учурда бул маалыматтар санариптештириле элек. Мамлекеттик органдарда да көп маалыматтар бар, бирок алар жалпы кластерге бириктирилген эмес. Улуттук маалыматтарды башкаруу системасынын (МБС) бирдиктүү маалыматтык платформасын иштеп чыгуу бул көйгөйдү чечүүгө багытталган дейт эксперт.

Бирок, биздин өлкө көпчүлүк уюмдарда чоң маалыматтарды талдоо эмес, интуициянын негизинде маанилүү чечимдер кабыл алынган жалгыз өлкөдөн алыс. Өткөн жылдын апрель айында Deloitte ири америкалык компаниялардын миңден ашуун лидерлеринин арасында сурамжылоо жүргүзгөн (кызматкерлеринин саны 500 же андан көп болгон) жана сурамжылоого катышкандардын 63% чоң маалымат технологиялары менен тааныш экенин, бирок бардык зарыл болгон нерселерге ээ эмес экенин аныктаган. аларды пайдалануу үчүн инфраструктура. Ошол эле учурда, аналитикалык жетилгендиктин деңгээли жогору компаниялардын 37%ынын ичинен дээрлик жарымы акыркы 12 айда бизнес максаттарынан кыйла ашып кеткен.

Изилдөө көрсөткөндөй, жаңы техникалык чечимдерди ишке ашыруудагы кыйынчылыктан тышкары, компанияларда маалыматтар менен иштөө маданиятынын жоктугу маанилүү көйгөй болуп саналат. Эгерде чоң маалыматтардын негизинде кабыл алынган чечимдер үчүн жоопкерчилик бүтүндөй компанияга эмес, компаниянын аналитиктерине гана жүктөлсө, жакшы натыйжаларды күтпөш керек. "Азыр компаниялар чоң маалыматтарды колдонуунун кызыктуу учурларын издеп жатышат" дейт Мифтахов. "Ошол эле учурда, кээ бир сценарийлерди ишке ашыруу мурда талданбаган кошумча маалыматтарды чогултуу, иштетүү жана сапатын көзөмөлдөө системаларына инвестицияны талап кылат." Тилекке каршы, "аналитика азырынча командалык спорт эмес" деп моюнга алышат изилдөөнүн авторлору.