Dawata sama sa datos: kung giunsa ang mga negosyo nakakat-on nga makaganansya gikan sa dagkong datos

Pinaagi sa pag-analisar sa dagkong datos, ang mga kompanya nakakat-on sa pagbutyag sa mga tinago nga mga sumbanan, pagpaayo sa ilang pasundayag sa negosyo. Ang direksyon mao ang uso, apan dili tanan makabenepisyo gikan sa dagkong datos tungod sa kakulang sa kultura sa pagtrabaho uban kanila

“Kon mas komon ang ngalan sa usa ka tawo, mas dako ang posibilidad nga sila mobayad sa tukmang panahon. Ang daghang mga salog sa imong balay, labi ka sa istatistika nga mas maayo ka nga nangutang. Ang timaan sa zodiac halos wala’y epekto sa posibilidad sa usa ka refund, apan ang psychotype hinungdanon, ”miingon si Stanislav Duzhinsky, usa ka analista sa Home Credit Bank, bahin sa wala damha nga mga sumbanan sa pamatasan sa mga nangutang. Wala siya mangahas sa pagpatin-aw sa daghan niini nga mga sumbanan - kini gipadayag sa artipisyal nga paniktik, nga nagproseso sa liboan nga mga profile sa kustomer.

Kini ang gahum sa dagkong data analytics: pinaagi sa pag-analisar sa usa ka dako nga kantidad sa wala'y istruktura nga datos, ang programa makadiskubre sa daghang mga correlation nga ang labing maalamon nga analista sa tawo wala gani mahibalo. Ang bisan unsang kompanya adunay daghang wala’y istruktura nga datos (dako nga datos) - bahin sa mga empleyado, kustomer, kasosyo, kakompetensya, nga magamit alang sa kaayohan sa negosyo: pagpauswag sa epekto sa mga promosyon, pagkab-ot sa pagtubo sa pagbaligya, pagkunhod sa turnover sa kawani, ug uban pa.

Ang una nga nagtrabaho uban ang dagkong datos mao ang mga dagkong kompanya sa teknolohiya ug telekomunikasyon, mga institusyong pinansyal ug tingi, mga komento ni Rafail Miftakhov, direktor sa Deloitte Technology Integration Group, CIS. Karon adunay interes sa ingon nga mga solusyon sa daghang mga industriya. Unsa ang nakab-ot sa mga kompanya? Ug ang pag-analisa sa dagkong datos ba kanunay nga nagdala sa hinungdanon nga mga konklusyon?

Gigamit sa mga bangko ang dagkong mga algorithm sa datos aron mapauswag ang kasinatian sa kostumer ug ma-optimize ang mga gasto, ingon man sa pagdumala sa peligro ug pakigbatok sa pagpanglimbong. "Sa bag-ohay nga mga tuig, usa ka tinuud nga rebolusyon ang nahitabo sa natad sa pag-analisar sa dagkong datos," ingon ni Duzhinsky. "Ang paggamit sa pagkat-on sa makina nagtugot kanamo sa pagtagna sa kalagmitan sa default sa utang nga mas tukma - ang delingkwente sa among bangko 3,9% ra." Alang sa pagtandi, kaniadtong Enero 1, 2019, ang bahin sa mga pautang nga adunay mga overdue nga pagbayad sa 90 ka adlaw sa mga pautang nga gihatag sa mga indibidwal, sumala sa Central Bank, 5%.

Bisan ang mga organisasyon sa microfinance nalibog sa pagtuon sa dagkong datos. "Ang paghatag og pinansyal nga mga serbisyo nga walay pag-analisar sa dagkong datos karon sama sa paghimo sa matematika nga walay mga numero," miingon si Andrey Ponomarev, CEO sa Webbankir, usa ka online nga plataporma sa pagpahulam. "Nag-isyu kami og kwarta online nga wala makita ang kliyente o ang iyang pasaporte, ug dili sama sa tradisyonal nga pagpahulam, kinahanglan dili lang namo susihon ang solvency sa usa ka tawo, apan mailhan usab ang iyang personalidad."

Karon ang database sa kompanya nagtipig impormasyon sa labaw pa sa 500 ka libo nga mga kustomer. Ang matag bag-ong aplikasyon gisusi sa kini nga datos sa mga 800 nga mga parameter. Giisip sa programa dili lamang ang gender, edad, kahimtang sa kaminyoon ug kasaysayan sa kredito, apan usab ang aparato diin ang usa ka tawo misulod sa plataporma, kung giunsa niya paggawi sa site. Pananglitan, mahimo nga makapaalarma nga ang usa ka potensyal nga manghulam wala mogamit usa ka calculator sa pautang o wala mangutana bahin sa mga termino sa usa ka pautang. "Gawas sa pipila ka mga hinungdan sa paghunong - ingnon ta, wala kami nag-isyu sa mga pautang sa mga tawo nga wala’y 19 ka tuig ang edad - wala sa kini nga mga parameter sa iyang kaugalingon ang hinungdan sa pagdumili o pag-uyon sa pag-isyu sa usa ka pautang," gipasabut ni Ponomarev. Ang kombinasyon sa mga hinungdan ang hinungdanon. Sa 95% sa mga kaso, ang desisyon awtomatiko nga gihimo, nga wala ang pag-apil sa mga espesyalista gikan sa departamento sa underwriting.

Ang dako nga pag-analisar sa datos nagtugot kanato sa pagkuha sa makapaikag nga mga sumbanan, ang mga bahin ni Ponomarev. Pananglitan, ang mga tiggamit sa iPhone nahimong mas disiplinado nga nanghulam kay sa mga tag-iya sa mga Android device - ang kanhi nakadawat sa pag-uyon sa mga aplikasyon 1,7 ka beses nga mas kanunay. "Ang kamatuoran nga ang mga personahe sa militar dili mobayad sa mga pautang hapit usa ka quarter nga dili kaayo kanunay kaysa sa kasagaran nga nangutang dili usa ka katingala," ingon ni Ponomarev. "Apan ang mga estudyante sa kasagaran dili gilauman nga obligado, apan sa kasamtangan, ang mga kaso sa credit default mao ang 10% nga dili kaayo komon kaysa sa kasagaran alang sa base."

Ang pagtuon sa dagkong datos nagtugot usab sa pag-iskor alang sa mga insurer. Natukod niadtong 2016, ang IDX nalambigit sa remote identification ug online verification sa mga dokumento. Gipangayo kini nga mga serbisyo taliwala sa mga insurer sa kargamento nga interesado sa pagkawala sa mga butang ingon gamay nga mahimo. Sa wala pa iseguro ang transportasyon sa mga butang, ang insurer, uban ang pagtugot sa drayber, magsusi sa kasaligan, mipasabut si Jan Sloka, komersyal nga direktor sa IDX. Kauban sa usa ka kauban - ang kompanya sa St. Petersburg nga "Risk Control" - ang IDX nagpalambo sa usa ka serbisyo nga nagtugot kanimo sa pagsusi sa pagkatawo sa drayber, datos sa pasaporte ug mga katungod, pag-apil sa mga insidente nga may kalabutan sa pagkawala sa kargamento, ug uban pa Human sa pag-analisar ang database sa mga drayber, ang kompanya nagpaila sa usa ka "risk nga grupo": kasagaran, ang mga kargamento nawala sa mga drayber nga nag-edad 30-40 ka tuig nga adunay taas nga kasinatian sa pagdrayb, nga kanunay nga nagbag-o sa mga trabaho bag-o lang. Nahibal-an usab nga ang mga kargamento kanunay nga gikawat sa mga drayber sa mga awto, ang kinabuhi sa serbisyo nga molapas sa walo ka tuig.

Ang mga tigbaligya adunay lahi nga buluhaton - aron mahibal-an ang mga kostumer nga andam nga mopalit, ug mahibal-an ang labing epektibo nga mga paagi aron madala sila sa site o tindahan. Sa kini nga katuyoan, ang mga programa nag-analisar sa profile sa mga kostumer, data gikan sa ilang personal nga account, ang kasaysayan sa mga gipamalit, mga pangutana sa pagpangita ug ang paggamit sa mga puntos sa bonus, ang sulud sa mga electronic basket nga ilang gisugdan pagpuno ug gibiyaan. Ang data analytics nagtugot kanimo sa pagbahin sa tibuok database ug pag-ila sa mga grupo sa mga potensyal nga pumapalit nga mahimong interesado sa usa ka partikular nga tanyag, nag-ingon si Kirill Ivanov, direktor sa data office sa M.Video-Eldorado nga grupo.

Pananglitan, ang programa nagpaila sa mga grupo sa mga kustomer, nga ang matag usa ganahan sa lain-laing mga himan sa marketing - usa ka walay interes nga pautang, cashback, o diskwento nga promo code. Kini nga mga pumapalit nakadawat usa ka email nga newsletter nga adunay katugbang nga promosyon. Ang kalagmitan nga ang usa ka tawo, sa pag-abli sa sulat, moadto sa website sa kompanya, sa niini nga kaso nagdugang kamahinungdanon, Ivanov nag-ingon.

Gitugotan ka usab sa pag-analisar sa datos nga madugangan ang pagbaligya sa mga may kalabotan nga produkto ug aksesorya. Ang sistema, nga nagproseso sa kasaysayan sa pag-order sa ubang mga kustomer, naghatag mga rekomendasyon sa pumapalit kung unsa ang paliton kauban ang napili nga produkto. Ang pagsulay niini nga pamaagi sa pagtrabaho, sumala ni Ivanov, nagpakita sa usa ka pagtaas sa gidaghanon sa mga order nga adunay mga accessories sa 12% ug usa ka pagtaas sa turnover sa mga accessories sa 15%.

Dili lang ang mga retailer ang naningkamot nga mapauswag ang kalidad sa serbisyo ug madugangan ang halin. Sa miaging ting-init, gilusad sa MegaFon ang usa ka "smart" nga serbisyo sa tanyag nga gibase sa pagproseso sa datos gikan sa milyon-milyon nga mga subscriber. Sa pagtuon sa ilang kinaiya, ang artificial intelligence nakakat-on sa paghimo og personal nga mga tanyag alang sa matag kliyente sulod sa mga taripa. Pananglitan, kung ang programa nakamatikod nga ang usa ka tawo aktibong nagtan-aw sa video sa iyang device, ang serbisyo magtanyag kaniya sa pagpalapad sa gidaghanon sa mobile nga trapiko. Gikonsiderar ang mga gusto sa mga tiggamit, ang kompanya naghatag sa mga subscriber sa walay kutub nga trapiko alang sa ilang paborito nga mga matang sa kalingawan sa Internet - pananglitan, gamit ang mga instant messenger o pagpamati sa musika sa mga serbisyo sa streaming, pag-chat sa mga social network o pagtan-aw sa mga salida sa TV.

"Kami nag-analisar sa pamatasan sa mga subscriber ug nakasabut kung giunsa ang pagbag-o sa ilang mga interes," gipasabut ni Vitaly Shcherbakov, direktor sa dagkong data analytics sa MegaFon. "Pananglitan, karong tuiga, ang trapiko sa AliExpress mitubo 1,5 ka beses kumpara sa miaging tuig, ug sa kinatibuk-an, ang gidaghanon sa mga pagbisita sa mga tindahan sa online nga sinina nagkadako: 1,2-2 ka beses, depende sa piho nga kapanguhaan."

Ang laing pananglitan sa trabaho sa usa ka operator nga adunay dagkong datos mao ang MegaFon Poisk nga plataporma alang sa pagpangita sa nawala nga mga bata ug mga hamtong. Ang sistema nag-analisar kung kinsa nga mga tawo ang mahimong duol sa lugar sa nawala nga tawo, ug nagpadala kanila og impormasyon nga adunay litrato ug mga timailhan sa nawala nga tawo. Gipalambo ug gisulayan sa operator ang sistema kauban ang Ministry of Internal Affairs ug ang Lisa Alert nga organisasyon: sa sulod sa duha ka minuto nga orientasyon sa nawala nga tawo, labaw pa sa 2 ka libo nga mga subscriber ang nakadawat, nga hinungdanon nga nagdugang ang kahigayonan sa usa ka malampuson nga resulta sa pagpangita.

Ang pag-analisar sa dagkong datos nakit-an usab nga aplikasyon sa industriya. Dinhi kini nagtugot kanimo sa pagtagna sa panginahanglan ug pagplano sa pagbaligya. Mao nga, sa grupo sa mga kompanya sa Cherkizovo, tulo ka tuig na ang milabay, usa ka solusyon nga gibase sa SAP BW ang gipatuman, nga nagtugot kanimo sa pagtipig ug pagproseso sa tanan nga kasayuran sa pagbaligya: mga presyo, assortment, mga volume sa produkto, promosyon, mga channel sa pag-apod-apod, ingon ni Vladislav Belyaev, CIO sa grupo ” Cherkizovo. Ang pag-analisar sa natipon nga 2 TB nga kasayuran dili lamang nagpaposible nga epektibo nga maporma ang assortment ug ma-optimize ang portfolio sa produkto, apan gipadali usab ang trabaho sa mga empleyado. Pananglitan, ang pag-andam sa usa ka adlaw-adlaw nga taho sa pagpamaligya magkinahanglan usa ka adlaw nga trabaho sa daghang mga analista - duha alang sa matag bahin sa produkto. Karon kini nga taho giandam sa robot, nga naggugol lamang sa 30 ka minuto sa tanan nga mga bahin.

"Sa industriya, ang dagkong datos epektibo nga nagtrabaho kauban ang Internet sa mga butang," ingon ni Stanislav Meshkov, CEO sa Umbrella IT. "Base sa pag-analisar sa datos gikan sa mga sensor nga nasangkapan sa kagamitan, posible nga mahibal-an ang mga pagtipas sa operasyon niini ug malikayan ang mga pagkaguba, ug matagna ang pasundayag."

Sa Severstal, uban sa tabang sa dagkong datos, sila usab naningkamot sa pagsulbad sa dili importante nga mga buluhaton - pananglitan, aron makunhuran ang gidaghanon sa kadaot. Sa 2019, ang kompanya naggahin bahin sa RUB 1,1 bilyon alang sa mga lakang aron mapaayo ang kaluwasan sa pamuo. Gilauman ni Severstal nga makunhuran ang rate sa kadaot sa 2025% sa 50 (itandi sa 2017). "Kung ang usa ka line manager - foreman, site manager, shop manager - nakamatikod nga ang usa ka empleyado naghimo sa pipila ka mga operasyon nga dili luwas (dili mogunit sa mga handrail sa pagsaka sa hagdanan sa industriyal nga site o dili magsul-ob sa tanang personal nga kagamitan sa pagpanalipod), siya nagsulat usa ka espesyal nga nota kaniya - PAB (gikan sa "pag-audit sa seguridad sa pamatasan")," ingon ni Boris Voskresensky, pinuno sa departamento sa pagtuki sa datos sa kompanya.

Pagkahuman sa pag-analisar sa datos sa gidaghanon sa mga PAB sa usa sa mga dibisyon, nakita sa mga espesyalista sa kompanya nga ang mga lagda sa kaluwasan kasagarang gilapas sa mga adunay daghang mga komento kaniadto, ingon man sa mga naa sa sick leave o nagbakasyon sa wala pa. ang hitabo. Ang mga paglapas sa unang semana human sa pagbalik gikan sa bakasyon o sick leave doble nga mas taas kaysa sa sunod nga panahon: 1 batok sa 0,55%. Apan ang pagtrabaho sa night shift, ingon sa nahimo, wala makaapekto sa estadistika sa mga PAB.

Ang paghimo og mga algorithm alang sa pagproseso sa dagkong datos dili ang pinakalisud nga bahin sa trabaho, ang mga representante sa kompanya nag-ingon. Mas lisud sabton kung giunsa kini nga mga teknolohiya magamit sa konteksto sa matag piho nga negosyo. Dinhi nahimutang ang tikod sa Achilles sa mga analista sa kompanya ug bisan ang mga eksternal nga tighatag, nga, ingon og, natipon ang kahanas sa natad sa dagkong datos.

"Kanunay kong nahimamat ang dagkong mga analista sa datos nga maayo kaayo nga mga matematiko, apan wala'y gikinahanglan nga pagsabot sa mga proseso sa negosyo," miingon si Sergey Kotik, direktor sa kalamboan sa GoodsForecast. Nahinumdom siya kung giunsa duha ka tuig ang milabay ang iyang kompanya adunay higayon nga makaapil sa usa ka kompetisyon sa pagtagna sa panginahanglan alang sa usa ka pederal nga kadena sa tingi. Usa ka pilot nga rehiyon ang gipili, alang sa tanan nga mga butang ug mga tindahan diin ang mga partisipante naghimo sa mga panagna. Dayon ang mga panagna gitandi sa aktuwal nga halin. Ang una nga lugar gikuha sa usa sa mga higante sa Internet sa Russia, nga nailhan tungod sa kahanas niini sa pagkat-on sa makina ug pagtuki sa datos: sa mga panagna niini, nagpakita kini nga gamay nga pagtipas gikan sa aktwal nga pagbaligya.

Apan sa diha nga ang network nagsugod sa pagtuon sa iyang mga panagna sa mas detalyado, kini nahimo nga gikan sa usa ka negosyo nga punto sa panglantaw, sila mao ang hingpit nga dili madawat. Gipaila sa kompanya ang usa ka modelo nga nagpatunghag mga plano sa pagpamaligya nga adunay sistematikong pagpaubos. Nahibal-an sa programa kung giunsa makunhuran ang posibilidad sa mga sayup sa mga panagna: mas luwas nga ipaubos ang mga pagbaligya, tungod kay ang labing kadaghan nga sayup mahimo’g 100% (wala’y negatibo nga pagpamaligya), apan sa direksyon sa sobra nga pagtan-aw, mahimo kini nga arbitraryo nga dako, pasabot ni Kotik. Sa laing pagkasulti, ang kompaniya nagpresentar sa usa ka sulundon nga modelo sa matematika, nga sa tinuod nga mga kondisyon mosangpot sa katunga nga walay sulod nga mga tindahan ug dako nga pagkawala gikan sa mga undersales. Ingon usa ka sangputanan, usa pa ka kompanya ang nakadaog sa kompetisyon, kansang mga kalkulasyon mahimong magamit.

Ang dagkong mga teknolohiya sa datos adunay kalabutan sa daghang mga industriya, apan ang ilang aktibo nga pagpatuman dili mahitabo bisan asa, matod ni Meshkov. Pananglitan, sa pag-atiman sa panglawas adunay problema sa pagtipig sa datos: daghang impormasyon ang natipon ug kini kanunay nga gi-update, apan sa kadaghanan kini nga datos wala pa ma-digitize. Adunay usab daghang mga datos sa mga ahensya sa gobyerno, apan wala sila gihiusa sa usa ka komon nga cluster. Ang pagpalambo sa usa ka hiniusa nga plataporma sa impormasyon sa National Data Management System (NCMS) gitumong sa pagsulbad niini nga problema, ang eksperto nag-ingon.

Bisan pa, ang atong nasud layo sa bugtong nasud diin sa kadaghanan sa mga organisasyon ang hinungdanon nga mga desisyon gihimo pinasukad sa intuwisyon, ug dili ang pag-analisar sa dagkong datos. Niadtong Abril sa miaging tuig, si Deloitte nagpahigayon og usa ka surbey taliwala sa kapin sa usa ka libo nga mga lider sa dagkong kompanya sa Amerika (nga adunay kawani nga 500 o labaw pa) ug nakit-an nga 63% sa mga gisurbi pamilyar sa dagkong teknolohiya sa datos, apan wala ang tanang gikinahanglan. imprastraktura nga magamit nila. Samtang, taliwala sa 37% sa mga kompanya nga adunay taas nga lebel sa analitikal nga pagkahamtong, hapit katunga ang labi nga milabaw sa mga katuyoan sa negosyo sa miaging 12 ka bulan.

Ang pagtuon nagpadayag nga dugang pa sa kalisud sa pagpatuman sa bag-ong teknikal nga mga solusyon, usa ka importante nga problema sa mga kompanya mao ang kakulang sa usa ka kultura sa pagtrabaho uban sa data. Dili ka magdahom nga maayo nga mga resulta kung ang responsibilidad alang sa mga desisyon nga gihimo pinasukad sa dagkong datos gihatag lamang sa mga analista sa kompanya, ug dili sa tibuuk nga kompanya sa kinatibuk-an. "Karon ang mga kompanya nangita alang sa makapaikag nga mga kaso sa paggamit alang sa dagkong datos," ingon ni Miftakhov. "Sa parehas nga oras, ang pagpatuman sa pipila nga mga senaryo nanginahanglan pagpamuhunan sa mga sistema alang sa pagkolekta, pagproseso ug pagkontrol sa kalidad sa dugang nga datos nga wala pa masusi kaniadto." Alaut, "analytics dili pa usa ka team sport," ang mga tagsulat sa pagtuon miangkon.