„Matematica aeriană”.Datele mari în lumea aviației civile. Căile Ferate Ruse dorește să optimizeze rutele folosind tehnologia Big Data Big data în transport

"Date mare"- un subiect care este discutat activ de companiile de tehnologie. Unii dintre ei au reușit să devină deziluzionați de big data, alții - dimpotrivă, profită la maximum de el pentru afaceri... O nouă revizuire analitică a pieței de Big Data internă și globală, pregătită de Moscow Exchange în cooperare cu analiștii IPOboard , arată ce tendințe sunt cele mai relevante acum pe piață... Sperăm că informațiile vor fi interesante și utile.

CE SUNT BIG DATA?

Caracteristici cheie

Big Data, astăzi, este unul dintre factorii cheie ai dezvoltării tehnologiei informației. Această direcție, relativ nouă pentru afacerile rusești, a devenit larg răspândită în țările occidentale. Acest lucru se datorează faptului că în era tehnologiei informației, mai ales după boom-ul rețelelor sociale, a început să se acumuleze o cantitate semnificativă de informații pentru fiecare utilizator de internet, ceea ce a dat în cele din urmă dezvoltarea direcției Big Data.

Termenul „Big Data” provoacă multe controverse, mulți cred că înseamnă doar cantitatea de informații acumulate, dar nu uitați de latura tehnică, această zonă include tehnologii de stocare, calcul, precum și servicii.

Trebuie remarcat faptul că această zonă include procesarea unei cantități mari de informații, care este dificil de prelucrat prin metode tradiționale *.

Mai jos este un tabel comparativ al bazei de date tradiționale și Big Data.

Sfera Big Data se caracterizează prin următoarele caracteristici:
Volum - volumul bazei de date acumulate este o cantitate mare de informații care este laborios de prelucrat și stocat în moduri tradiționale, necesită o nouă abordare și instrumente îmbunătățite.
Viteză - viteza, acest semn indică atât viteza în creștere de acumulare a datelor (90% din informații au fost colectate în ultimii 2 ani), cât și viteza de prelucrare a datelor, recent, tehnologiile de procesare a datelor în timp real au devenit mai solicitate.
varietate - diversitatea, adică posibilitatea prelucrării simultane a informațiilor multiformate structurate și nestructurate. Principala diferență dintre informațiile structurate este că acestea pot fi clasificate. Un exemplu de astfel de informații sunt informațiile despre tranzacțiile clienților.
Informațiile nestructurate includ fișiere video, audio, text liber, informații care provin din rețelele sociale. Astăzi 80% din informații sunt incluse în grupul nestructurat. Aceste informații necesită o analiză complexă pentru a le face utile pentru prelucrarea ulterioară.
Veracitatea - fiabilitatea datelor, utilizatorii au început să acorde o importanță tot mai mare fiabilității datelor disponibile. De exemplu, companiile de internet au o problemă de separare a acțiunilor efectuate de un robot și de o persoană pe site-ul companiei, ceea ce duce în cele din urmă la dificultatea analizei datelor.
Valoare - valoarea informatiilor acumulate. Big Data ar trebui să fie utile companiei și să îi aducă ceva valoare. De exemplu, ajutați la îmbunătățirea proceselor de afaceri, raportarea sau optimizarea costurilor.

Dacă sunt îndeplinite cele 5 condiții de mai sus, volumele de date acumulate pot fi clasificate ca mari.

Domenii de aplicare a Big Data

Sfera de utilizare a tehnologiilor Big Data este vastă. Deci, cu ajutorul Big Data, puteți afla despre preferințele clienților, eficacitatea campaniilor de marketing sau puteți efectua o analiză de risc. Mai jos sunt rezultatele unui sondaj realizat de Institutul IBM privind utilizarea Big Data în companii.

După cum puteți vedea din diagramă, majoritatea companiilor folosesc Big Data în domeniul serviciului clienți, a doua cea mai populară zonă este eficiența operațională, în domeniul managementului riscului Big Data este mai puțin frecventă în acest moment.

De asemenea, trebuie menționat faptul că Big Data este una dintre domeniile cu cea mai rapidă creștere ale tehnologiei informației, conform statisticilor, cantitatea totală de date primite și stocate se dublează la fiecare 1,2 ani.
Între 2012 și 2014, cantitatea de date transferate lunar de rețelele mobile a crescut cu 81%. Potrivit estimărilor Cisco, în 2014 volumul traficului mobil a fost de 2,5 exaocteți (o unitate de măsură pentru cantitatea de informații egală cu 10 ^ 18 octeți standard) pe lună, iar în 2019 va fi egal cu 24,3 exaocteți.
Astfel, Big Data este deja o zonă tehnologică consacrată, chiar și în ciuda vârstei sale relativ fragede, care s-a răspândit în multe domenii de afaceri și joacă un rol important în dezvoltarea companiilor.

Tehnologii Big Data

Tehnologiile utilizate pentru colectarea și procesarea Big Data pot fi împărțite în 3 grupuri:

Software;
Echipamente;
Servicii de service.

Cele mai comune abordări de prelucrare a datelor (software) includ:
SQL - un limbaj de interogare structurat care vă permite să lucrați cu baze de date. Cu ajutorul SQL, puteți crea și modifica date, iar sistemul de management al bazei de date corespunzător se ocupă de gestionarea setului de date.
NoSQL - termenul înseamnă Not Only SQL (nu numai SQL). Acesta include o serie de abordări care vizează implementarea unei baze de date care diferă de modelele utilizate în SGBD tradițional, relațional. Sunt convenabile de utilizat atunci când structura datelor este în continuă schimbare. De exemplu, pentru a colecta și stoca informații pe rețelele sociale.
MapReduce - model de distribuţie de calcul. Folosit pentru calcul paralel pe seturi de date foarte mari (petabytes * sau mai mult). În interfața de programare, nu datele sunt transferate în program pentru procesare, ci programul este transferat către date. Prin urmare, cererea este un program separat. Principiul de funcționare constă în prelucrarea secvențială a datelor prin două metode Map și Reduce. Harta preia date preliminare, Reduce le adună.
Hadoop - este folosit pentru a implementa mecanisme de căutare și contextuale ale site-urilor cu încărcare mare - Facebook, eBay, Amazon etc. O caracteristică distinctivă este că sistemul este protejat de defecțiunea oricăruia dintre nodurile clusterului, deoarece fiecare bloc are cel puțin o copie a datele de pe celălalt nod.
SAP HANA Este o platformă NewSQL de înaltă performanță pentru stocarea și procesarea datelor. Oferă viteză mare de procesare a cererilor. O altă caracteristică distinctivă este că SAP HANA simplifică peisajul sistemului prin reducerea costurilor suportării sistemelor analitice.

Echipamentele tehnologice includ:

servere;
echipamente de infrastructură.

Serverele includ depozite de date.
Echipamentele de infrastructură includ acceleratoare de platformă, surse de alimentare neîntreruptibile, kituri de consolă server etc.

Servicii de service.
Serviciile includ servicii pentru construirea arhitecturii sistemului de baze de date, amenajarea și optimizarea infrastructurii și asigurarea securității stocării datelor.

Software-ul, hardware-ul și serviciile formează împreună platforme complexe pentru stocarea și analiza datelor. Companii precum Microsoft, HP, EMC oferă servicii pentru dezvoltarea, implementarea și managementul soluțiilor Big Data.

Aplicație în industrii

Big Data s-a răspândit în multe industrii. Ele sunt utilizate în domeniul sănătății, telecomunicații, comerț, logistică, companii financiare și guvern.
Mai jos sunt câteva exemple de aplicații Big Data în unele dintre industrii.

Cu amănuntul
În bazele de date ale magazinelor de vânzare cu amănuntul se pot acumula o mulțime de informații despre clienți, sistemul de gestionare a stocurilor și furnizarea de produse comercializabile. Aceste informații pot fi utile în toate zonele magazinelor.

Deci, cu ajutorul informațiilor acumulate, puteți gestiona aprovizionarea cu bunuri, depozitarea și vânzarea acestora. Pe baza informațiilor acumulate, este posibil să se prezică cererea și oferta de bunuri. De asemenea, sistemul de prelucrare și analiză a datelor poate rezolva și alte probleme ale retailerului, de exemplu, pentru optimizarea costurilor sau întocmirea de rapoarte.

Servicii financiare
Big Data face posibilă analiza bonității unui împrumutat și este, de asemenea, utilă pentru credit scoring * și subscriere **. Introducerea tehnologiilor Big Data va reduce timpul de examinare a cererilor de împrumut. Cu ajutorul Big Data, poți analiza tranzacțiile unui anumit client și oferi servicii bancare potrivite pentru el.

Telecom
În industria telecomunicațiilor, Big Data este utilizat pe scară largă de către operatorii de telefonie mobilă.
Operatorii de telefonie mobilă, alături de instituțiile financiare, au una dintre cele mai voluminoase baze de date, ceea ce le permite să efectueze cea mai aprofundată analiză a informațiilor acumulate.
Scopul principal al analizei datelor este de a păstra clienții existenți și de a atrage alții noi. Pentru a face acest lucru, companiile segmentează clienții, le analizează traficul și determină afilierea socială a abonatului.

Pe lângă utilizarea Big Data în scopuri de marketing, tehnologiile sunt folosite pentru a preveni tranzacțiile financiare frauduloase.

Industria minieră și petrolieră
Big Data este folosit atât în minerit, cât și în procesare și marketing. Pe baza informațiilor primite, întreprinderile pot trage concluzii despre eficacitatea dezvoltării câmpului, pot urmări programul de revizii și starea echipamentelor, pot prezice cererea de produse și prețuri.

Potrivit unui sondaj Tech Pro Research, Big Data este cel mai răspândit în industria telecomunicațiilor, precum și în inginerie, IT, financiare și întreprinderi guvernamentale. Conform rezultatelor acestui sondaj, Big Data este mai puțin popular în educație și asistență medicală. Rezultatele sondajului sunt prezentate mai jos:

Exemple de utilizare a Big Data în companii

Astăzi, Big Data este implementată activ în companiile străine. Companii precum Nasdaq, Facebook, Google, IBM, VISA, Master Card, Bank of America, HSBC, AT&T, Coca Cola, Starbucks și Netflix folosesc deja Big Data.

Domeniile de aplicare ale informațiilor prelucrate sunt variate și variază în funcție de industrie și de sarcinile de îndeplinit.
Vor fi prezentate alte exemple de aplicare în practică a tehnologiilor Big Data.

HSBC folosește tehnologiile Big Data pentru a combate tranzacțiile frauduloase cu carduri de plastic. Cu ajutorul Big Data, compania a crescut eficienta serviciului de securitate de 3 ori, iar detectarea incidentelor frauduloase - de 10 ori. Efectul economic al introducerii acestor tehnologii a depășit 10 milioane USD.

Antifrauda * VISA permite calcularea automată a tranzacțiilor frauduloase, sistemul ajută în prezent la prevenirea plăților frauduloase în valoare de 2 miliarde USD anual.

Compania Watson de supercomputer IBM analizează fluxul de date privind tranzacțiile monetare în timp real. Potrivit IBM, Watson a crescut cu 15% numărul de tranzacții frauduloase detectate, a redus falsul pozitiv cu 50% și a crescut cu 60% cantitatea de fonduri protejate de astfel de tranzacții.

Procter & Gamble cu ajutorul Big Data, ei proiectează produse noi și compun campanii de marketing globale. P&G a înființat birouri dedicate Business Spheres unde informațiile pot fi vizualizate în timp real.
Astfel, conducerea companiei a putut să testeze instantaneu ipoteze și să efectueze experimente. P&G consideră că Big Data ajută la prezicerea performanței companiei.

Comerciant de rechizite de birou OfficeMax folosind tehnologiile Big Data, ei analizează comportamentul clienților. Analiza Big Data ne-a permis să creștem veniturile B2B cu 13% și să reducem costurile cu 400.000 USD pe an.

In opinia Omida , distribuitorii săi pierd anual între 9 și 18 miliarde de dolari în profituri doar pentru că nu implementează tehnologiile Big Data. Big Data ar permite clienților să-și gestioneze mai eficient flota de mașini prin analizarea informațiilor provenite de la senzorii instalați pe mașini.

Astăzi este deja posibilă analiza stării componentelor cheie, gradul lor de uzură, gestionarea costurilor de combustibil și de întreținere.

Grupul Luxottica este un producător de ochelari de sport precum Ray-Ban, Persol și Oakley. Compania folosește tehnologii Big Data pentru a analiza comportamentul clienților potențiali și marketing prin SMS „inteligent”. Ca urmare, grupul Big Data Luxottica a alocat peste 100 de milioane dintre cei mai valoroși clienți și a crescut eficiența campaniei de marketing cu 10%.

Cu ajutorul Yandex Data Factory, dezvoltatorii de jocuri Lumea tancurilor analizează comportamentul jucătorilor. Tehnologiile Big Data au făcut posibilă analizarea comportamentului a 100 de mii de jucători World of Tanks folosind mai mult de 100 de parametri (informații despre achiziții, jocuri, experiență etc.). Ca rezultat al analizei, a fost obținută o prognoză a abandonului utilizatorilor. Aceste informații ajută la reducerea părăsirii utilizatorilor și la lucrul cu participanții la joc într-o manieră țintită. Modelul dezvoltat s-a dovedit a fi cu 20-30% mai eficient decât instrumentele standard pentru analiza industriei jocurilor de noroc.

Ministerul Muncii german folosește Big Data în activitatea sa legată de analiza cererilor primite pentru eliberarea ajutorului de șomaj. Deci, după analizarea informațiilor, a devenit clar că 20% din beneficii au fost plătite nemeritat. Cu ajutorul Big Data, Ministerul Muncii a redus costurile cu 10 miliarde de euro.

Spitalul de copii din Toronto a implementat proiectul Proiect Artemis. Este un sistem informatic care colectează și analizează date despre bebeluși în timp real. Sistemul monitorizează 1260 de indicatori ai stării fiecărui copil în fiecare secundă. Proiectul Artemis face posibilă prezicerea stării instabile a unui copil și începerea prevenirii bolilor la copii.

PREZENTARE GENERALĂ A PIEȚEI GLOBALE DE BIG DATA

Situația actuală a pieței mondiale

În 2014, Big Data, conform Data Collective, a devenit unul dintre domeniile prioritare de investiții în industria de capital de risc. Potrivit portalului de informare Computerra, acest lucru se datorează faptului că evoluțiile în acest domeniu au început să aducă rezultate semnificative pentru utilizatorii lor. Pe parcursul anului trecut, numărul companiilor cu proiecte implementate în domeniul managementului big data a crescut cu 125%, volumul pieței a crescut cu 45% față de 2013.

Majoritatea veniturilor pieței Big Data, conform Wikibon, în 2014 au fost constituite din servicii, ponderea acestora fiind egală cu 40% din veniturile totale (vezi diagrama de mai jos):

Dacă luăm în considerare Big Data pentru 2014 pe subtipuri, atunci piața va arăta astfel:

Potrivit Wikibon, aplicațiile și analizele reprezintă 36% din veniturile din Big Data în 2014 au provenit din aplicații și analize Big Data, 17% din echipamente de calcul și 15% din tehnologiile de stocare a datelor. Cel mai puțin din toate veniturile au fost generate de tehnologiile NoSQL, echipamentele de infrastructură și furnizarea unei rețele de companii (rețele corporative).

Cele mai populare tehnologii Big Data sunt platformele in-memory SAP, HANA, Oracle etc. Rezultatele sondajului T-Systems au arătat că acestea au fost alese de 30% dintre companiile chestionate. Al doilea cel mai popular au fost platformele NoSQL (18% dintre utilizatori), companiile au folosit și platforme analitice de la Splunk și Dell, acestea fiind alese de 15% dintre companii. Cele mai puțin utile pentru rezolvarea problemelor Big Data, conform rezultatelor sondajului, au fost produsele Hadoop / MapReduce.

Potrivit unui sondaj Accenture, peste 50% dintre companiile care folosesc tehnologii Big Data cheltuiesc între 21% și 30% pentru Big Data.
Potrivit următoarei analize realizate de Accenture, 76% dintre companii consideră că aceste cheltuieli vor crește în 2015, iar 24% dintre companii nu își vor modifica bugetul pentru tehnologiile Big Data. Acest lucru sugerează că în aceste companii Big Data a devenit deja o direcție stabilită a IT, care a devenit o parte integrantă a dezvoltării companiei.

Rezultatele sondajului Economist Intelligence Unit confirmă efectul pozitiv al implementării Big Data. 46% dintre companii spun că au îmbunătățit serviciul clienți cu peste 10% cu ajutorul tehnologiilor Big Data, 33% dintre companii au optimizat inventarul și au îmbunătățit productivitatea mijloacelor fixe, 32% dintre companii au îmbunătățit procesele de planificare.

Big data în întreaga lume

Astăzi, tehnologiile Big Data sunt cel mai des implementate în companiile din SUA, dar și acum alte țări ale lumii au început să-și manifeste interesul. În 2014, potrivit IDC, țările din Europa, Orientul Mijlociu, Asia (cu excepția Japoniei) și Africa reprezentau 45% din piața de software, servicii și echipamente în domeniul Big Data.

De asemenea, potrivit unui sondaj CIO, companiile din regiunea Asia-Pacific adoptă rapid noi soluții în domeniul analizei Big Data, stocării securizate și tehnologiilor cloud. America Latină se află pe locul doi în ceea ce privește volumul investițiilor în dezvoltarea tehnologiilor Big Data, înaintea țărilor din Europa și Statele Unite.
În continuare, va fi prezentată o descriere și previziuni ale dezvoltării pieței Big Data în mai multe țări.

China
Volumul de informații în China este de 909 exaocteți, ceea ce este egal cu 10% din cantitatea totală de informații din lume, până în 2020 cantitatea de informații va ajunge la 8060 exaocteți, iar ponderea informațiilor în statisticile globale va crește, de asemenea, în 5 ani va fi 18%. Creșterea potențială a Big Data din China are una dintre dinamicele cu cea mai rapidă creștere.

Brazilia
La sfârșitul anului 2014, Brazilia a acumulat 212 exaocteți de informații, ceea ce reprezintă 3% din volumul global. Până în 2020, volumul de informații va crește la 1.600 de exaocteți, sau 4% din informațiile din lume.

India
Potrivit EMC, volumul de date acumulate în India la sfârșitul anului 2014 este de 326 de exaocteți, ceea ce reprezintă 5% din volumul total de informații. Până în 2020, volumul de informații va crește la 2.800 de exaocteți, sau 6% din informațiile din întreaga lume.

Japonia
Cantitatea de date acumulate în Japonia la sfârșitul anului 2014 este de 495 exaocteți, ceea ce reprezintă 8% din cantitatea totală de informații. Până în 2020, volumul de informații va crește la 2.200 de exaocteți, dar cota de piață a Japoniei va scădea la 5% din volumul total de informații din întreaga lume.
Astfel, dimensiunea pieței japoneze va scădea cu peste 30%.

Germania
Potrivit EMC, volumul de date acumulate în Germania la sfârșitul anului 2014 este de 230 de exaocteți, ceea ce reprezintă 4% din volumul total de informații din lume. Până în 2020, volumul de informații va crește la 1.100 exaocteți, sau 2%.
Pe piața germană, o pondere mare a veniturilor, conform previziunilor Grupului Experton, va fi generată de segmentul de servicii, a cărui pondere în 2015 se va ridica la 54%, iar în 2019 va crește la 59%, ponderea software-ului și hardware-ul, dimpotrivă, va scădea.

Per total, piața va crește de la 1,345 miliarde euro în 2015 la 3,198 miliarde euro în 2019, cu o rată medie de creștere de 24%.
Astfel, pe baza analizelor CIO și EMC, se poate concluziona că țările în curs de dezvoltare ale lumii vor deveni în următorii ani piețe pentru dezvoltarea activă a tehnologiilor Big Data.

Principalele tendințe ale pieței

Potrivit IDG Enterprise, în 2015, cheltuielile companiilor pentru Big Data vor fi în medie de 7,4 milioane USD per companie, companiile mari intenționează să cheltuiască aproximativ 13,8 milioane USD, companiile mici și mijlocii - 1,6 milioane USD. ...
Majoritatea vor fi investite în domenii precum analiza și vizualizarea datelor și colectarea datelor.
În conformitate cu tendințele actuale și cererea pieței, investițiile din 2015 vor fi utilizate pentru a îmbunătăți calitatea datelor, pentru a îmbunătăți planificarea și prognoza și pentru a crește viteza de procesare a datelor.
Companiile din sectorul financiar, conform Insights Analysis a companiei Bain, vor face investiții semnificative, așa că în 2015 este planificată să cheltuiască 6,4 miliarde de dolari pe tehnologiile Big Data, rata medie de creștere a investițiilor va fi de 22% până în 2020. Companiile de internet plănuiesc să cheltuiască 2,8 miliarde de dolari, cu o rată medie de creștere de 26% pentru cheltuielile pentru Big Data.
La realizarea unui sondaj realizat de sondajul Economist Intelligence Unit au fost identificate directiile prioritare pentru dezvoltarea Big Data in 2014 si in urmatorii 3 ani, distributia raspunsurilor este urmatoarea:

Conform previziunilor IDC, tendințele pieței sunt după cum urmează:

În următorii 5 ani, costul soluțiilor cloud din domeniul tehnologiilor Big Data va crește de 3 ori mai rapid decât costul soluțiilor on-premise. Platformele hibride de stocare vor fi solicitate.
Creșterea aplicațiilor care utilizează analiză complexă și predictivă, inclusiv învățarea automată, se va accelera în 2015, piața pentru astfel de aplicații va crește cu 65% mai rapid decât aplicațiile care nu folosesc analiza predictivă.
Analiza media se va tripla în 2015 și va deveni un motor cheie de creștere pentru piața tehnologiei Big Data.
Tendința se va accelera pentru a implementa soluții pentru a analiza fluxul continuu de informații care este aplicabil Internetului obiectelor.
Până în 2018, 50% dintre utilizatori vor interacționa cu serviciile de calcul cognitiv.

Drivere și limitatoare ale pieței

Experții IDC au identificat 3 factori determinanți ai pieței Big Data în 2015:

Potrivit unui sondaj Accenture, problemele de securitate a datelor reprezintă acum principala barieră în calea implementării tehnologiilor Big Data, peste 51% dintre respondenți confirmând că sunt îngrijorați de asigurarea protecției și confidențialității datelor. 47% dintre companii au raportat că a fost imposibil de implementat Big Data din cauza unui buget limitat, 41% dintre companii au indicat lipsa personalului calificat ca fiind o problemă.

Wikibon prezice că dimensiunea pieței Big Data va crește la 38,4 miliarde de dolari în 2015 și va crește cu 36% față de anul precedent. În următorii ani, va exista o scădere a ratelor de creștere la 10% în 2017. Pe baza acestor prognoze, dimensiunea pieței în 2020 va fi egală cu 68,7 miliarde USD.

Distribuția pieței globale Big Data pe categorii de afaceri va arăta astfel:

După cum puteți vedea din diagramă, cea mai mare parte a pieței va fi ocupată de tehnologii din domeniul îmbunătățirii serviciului clienți. Punct marketing va fi pe locul doi ca prioritate in randul companiilor pana in 2019, in 2020, conform prognozei Heavy Reading, va face loc unor solutii de imbunatatire a eficientei operationale.
Segmentul „îmbunătățirea serviciului clienți” va avea, de asemenea, cea mai mare rată de creștere, o creștere de 49% anual.
Prognoza pieței pentru subtipurile Big Data va arăta astfel:

Cota de piață predominantă, după cum se poate observa din diagramă, este ocupată de serviciile profesionale, cea mai mare rată de creștere va fi în aplicațiile cu analiză, ponderea acestora va crește de la actualul 12% la 18% în 2020, iar volumul acestui segmentul va fi egal cu 12,3 miliarde USD, ponderea echipamentelor de calcul, dimpotrivă, va scădea de la 20% la 14% și se va ridica la circa 9,3 miliarde USD în 2020, piața tehnologiilor cloud va crește treptat, iar în 2020 va ajunge la 6,3 miliarde de dolari SUA, cota de piață a soluțiilor pentru stocarea datelor, dimpotrivă, va scădea de la 15% în 2014 la 13% în 2020 și în termeni monetari va fi egală cu 8,9 miliarde USD.
Conform previziunii Analizei Insights Bain & Company, distribuția pieței Big Data pe industrie în 2020 va arăta astfel:

Industria financiară va cheltui 6,4 miliarde de dolari pe Big Data, cu o rată medie de creștere de 22% pe an;
Companiile de internet vor cheltui 2,8 miliarde de dolari și o rată medie de creștere a costurilor de 26% în următorii 5 ani;
Costurile din sectorul public vor fi proporționale cu costurile companiilor de internet, dar rata de creștere va fi mai mică - 22%;
Sectorul telecomunicațiilor va crește cu o rată medie de creștere de 40% pentru a ajunge la 1,2 miliarde USD în 2020;

Utilitățile vor investi o sumă relativ mică de 800 milioane USD în aceste tehnologii, dar ritmul de creștere va fi unul dintre cele mai ridicate, de 54% anual.
Astfel, o pondere mare a pieței Big Data în 2020 va fi ocupată de companii din industria financiară, iar sectorul cu cea mai rapidă creștere va fi cel al energiei.
În urma previziunilor analiștilor, volumul total al pieței va crește în următorii ani. Creșterea pieței va fi asigurată de introducerea tehnologiilor Big Data în țările în curs de dezvoltare ale lumii, așa cum se poate observa din graficul de mai jos.

Dimensiunea proiectată a pieței va depinde de modul în care țările în curs de dezvoltare percep tehnologiile Big Data, indiferent dacă acestea sunt la fel de populare ca și în țările dezvoltate. În 2014, țările în curs de dezvoltare ale lumii au reprezentat 40% din informațiile acumulate. EMC prezice că structura actuală a pieței, dominată de țările dezvoltate, se va schimba în 2017. Potrivit analiștilor EMC, în 2020 ponderea țărilor în curs de dezvoltare va fi de peste 60%.
Potrivit Cisco și EMC, țările în curs de dezvoltare ale lumii vor fi destul de active în lucrul cu Big Data, în mare parte datorită disponibilității tehnologiilor și acumulării unei cantități suficiente de informații la nivelul Big Data. Harta lumii de pe pagina următoare va afișa prognoza pentru creșterea volumului și rata de creștere a Big Data pe regiune.

ANALIZA PIEȚEI RUSE

Starea actuală a pieței ruse

Potrivit unui studiu realizat de CNews Analytics și Oracle, nivelul de maturitate al pieței ruse de Big Data a crescut în ultimul an. Respondenții din 108 întreprinderi mari dintr-o gamă largă de industrii au arătat un grad mai mare de cunoaștere a acestor tehnologii, precum și o înțelegere stabilită a potențialului unor astfel de soluții pentru afacerea lor.
Începând cu 2014, conform IDC, 155 exaocteți de informații au fost acumulați în Rusia, ceea ce reprezintă doar 1,8% din datele lumii. Volumul de informații până în 2020 va ajunge la 980 de exaocteți și va lua 2,2%. Astfel, rata medie de creștere a volumului de informații va fi de 36% pe an.
IDC estimează piața rusă la 340 de milioane de dolari, din care 100 de milioane de dolari sunt soluții SAP, aproximativ 240 de milioane de dolari sunt soluții similare de la Oracle, IBM, SAS, Microsoft etc.
Rata de creștere a pieței de date mari din Rusia este de nu mai puțin de 50% pe an.
Se prevede că dinamica pozitivă va continua în acest sector al pieței IT din Rusia, chiar și în contextul stagnării generale a economiei. Acest lucru se datorează faptului că întreprinderile sunt încă în căutare de soluții care să îmbunătățească eficiența operațională, precum și să optimizeze costurile, să îmbunătățească acuratețea prognozelor și să minimizeze posibilele riscuri ale companiei.
Principalii furnizori de servicii Big Data pe piața rusă sunt:

Oracol
Microsoft
Cloudera
Hortonworks
Teradata.

Prezentare generală a pieței în funcție de industrie și experiență în utilizarea Big Data în companii

Potrivit CNews, în Rusia doar 10% dintre companii au început să folosească tehnologiile Big Data, când ponderea unor astfel de companii în lume este de aproximativ 30%. Pregătirea pentru proiectele Big Data este în creștere în multe sectoare ale economiei ruse, potrivit raportului CNews Analytics și Oracle. Peste o treime dintre companiile chestionate (37%) au început să lucreze cu tehnologiile Big Data, dintre care 20% folosesc deja astfel de soluții, iar 17% încep să experimenteze cu acestea. O a doua treime dintre respondenți iau în considerare în prezent această posibilitate.

În Rusia, tehnologiile Big Data sunt mai populare în sectorul bancar și telecomunicații, dar sunt solicitate și în industria minieră, energie, retail, companii de logistică și sectorul public.
Mai jos vom lua în considerare exemple de aplicare a Big Data în realitățile rusești.

Telecom
Operatorii de telecomunicații au una dintre cele mai voluminoase baze de date, ceea ce le permite să efectueze cea mai aprofundată analiză a informațiilor acumulate.
Unul dintre domeniile de aplicare a tehnologiei Big Data este managementul loialității abonaților.
Scopul principal al analizei datelor este de a păstra clienții existenți și de a atrage alții noi. Pentru a face acest lucru, companiile segmentează clienții, le analizează traficul și determină afilierea socială a abonatului. Pe lângă utilizarea informațiilor în scopuri de marketing, tehnologiile de telecomunicații sunt folosite pentru a preveni tranzacțiile financiare frauduloase.
VimpelCom este unul dintre exemplele izbitoare ale acestei industrii. Compania folosește Big Data pentru a îmbunătăți calitatea serviciului la nivelul fiecărui abonat, întocmește raportări, analizează date pentru dezvoltarea rețelei, combate spam-ul și personaliza serviciile.

Băncile
O proporție semnificativă a utilizatorilor de Big Data sunt specialiști din industria financiară. Unul dintre experimentele de succes a fost realizat la Banca Ural pentru Reconstrucție și Dezvoltare, unde baza de informații a fost folosită pentru analiza clienților, banca a început să ofere oferte de credit specializate, depozite și alte servicii. Pe parcursul anului de utilizare a acestor tehnologii, portofoliul de credite pentru retail al companiei a crescut cu 55%.
Alfa-Bank analizează informațiile din rețelele sociale, procesează cererile de împrumut și analizează comportamentul utilizatorilor site-ului companiei.
De asemenea, Sberbank a început să proceseze o cantitate masivă de date pentru a segmenta clienții, a preveni activitățile frauduloase, a vânzărilor încrucișate și a gestiona riscul. În viitor, este planificată îmbunătățirea serviciului și analizarea acțiunilor clienților în timp real.
Banca de Dezvoltare Regională a Rusiei analizează comportamentul deținătorilor de carduri de plastic. Acest lucru face posibilă identificarea tranzacțiilor care sunt atipice pentru un anumit client, crescând astfel probabilitatea detectării furtului de fonduri de pe cardurile de plastic.

Cu amănuntul
În Rusia, tehnologiile Big Data au fost implementate atât de companiile comerciale online, cât și offline. Astăzi, conform CNews Analytics, Big Data este folosit de 20% dintre retaileri. 75% dintre retaileri cred că Big Data este esențială pentru dezvoltarea unei strategii de marketing competitive. Potrivit statisticilor Hadoop, după implementarea tehnologiei Big Data, profiturile în organizațiile comerciale cresc cu 7-10%.
Specialiștii M.Video vorbesc despre îmbunătățirea planificării logistice după implementarea SAP HANA, iar ca urmare a implementării acestuia, pregătirea rapoartelor anuale a fost redusă de la 10 zile la 3, viteza de descărcare zilnică a datelor a scăzut de la 3. ore până la 30 de minute.
Wikimart folosește aceste tehnologii pentru a genera recomandări pentru vizitatorii site-ului web.
Unul dintre primele magazine offline care a introdus analiza Big Data în Rusia a fost Lenta. Cu ajutorul Big Data, retailul a început să studieze informații despre clienți din chitanțele casieriei. Retailerul colectează informații pentru a genera modele comportamentale, care îi permit să ia decizii mai informate la nivel operațional și de afaceri.

Industria petrolului și gazelor
În această industrie, domeniul de aplicare al Big Data este destul de larg. Tehnologiile Big Data pot fi aplicate în extracția mineralelor din subsol. Cu ajutorul lor, puteți analiza procesul de producție în sine și cele mai eficiente modalități de extragere, urmăriți procesul de forare, analizați calitatea materiilor prime, precum și procesarea și comercializarea produsului final. În Rusia, Transneft și Rosneft au început deja să folosească aceste tehnologii.

Organele statului
Țări precum Germania, Australia, Spania, Japonia, Brazilia și Pakistan folosesc tehnologiile Big Data pentru a aborda probleme naționale. Aceste tehnologii ajută organismele guvernamentale să ofere mai eficient servicii populației, să ofere sprijin social direcționat.
În Rusia, aceste tehnologii au început să fie stăpânite de astfel de organisme de stat precum Fondul de pensii, Serviciul Fiscal Federal și Fondul de asigurări obligatorii de sănătate. Potențialul de implementare a proiectelor folosind Big Data este mare, aceste tehnologii ar putea contribui la îmbunătățirea calității serviciilor și, ca urmare, a nivelului de trai al populației.

Logistica si transport
Big Data poate fi folosit și de companiile de transport. Cu ajutorul tehnologiilor Big Data, este posibil să urmăriți parcarea, să luați în considerare costurile cu combustibilul și să monitorizați solicitările clienților.
Căile Ferate Ruse au implementat tehnologiile Big Data împreună cu SAP. Aceste tehnologii au contribuit la reducerea perioadei de raportare de 43,5 ori (de la 14,5 ore la 20 de minute) și la îmbunătățirea acurateței alocării costurilor de 40 de ori. De asemenea, Big Data a fost introdusă în procesele de planificare și reglementare a tarifelor. În total, companiile folosesc peste 300 de sisteme bazate pe soluții SAP, sunt implicate 4 centre de date, iar numărul de utilizatori este de 220.000.

Principalii factori și constrângeri ale pieței

Motoarele pentru dezvoltarea tehnologiilor Big Data pe piața rusă sunt:

Interes crescut din partea utilizatorilor pentru posibilitățile Big Data ca modalitate de creștere a competitivității companiei;
Dezvoltarea metodelor de prelucrare a fișierelor media la nivel global;
Transferul serverelor care prelucrează informații personale pe teritoriul Rusiei, în conformitate cu legea adoptată privind stocarea și prelucrarea datelor cu caracter personal;
Implementarea planului sectorial de substituire a importurilor de software. Acest plan include sprijin de stat pentru producătorii autohtoni de software, precum și acordarea de preferințe pentru produsele IT autohtone atunci când se efectuează achiziții pe cheltuială publică.
În noua situație economică, când cursul dolarului aproape s-a dublat, va exista o tendință de utilizare din ce în ce mai mare a serviciilor furnizorilor ruși de cloud decât a celor străini.
Crearea de tehnoparcuri care contribuie la dezvoltarea pieței tehnologiei informației, inclusiv a pieței Big Data;
Program de stat pentru implementarea sistemelor grid, care se bazează pe tehnologiile Big Data.

Principalele bariere în calea dezvoltării Big Data pe piața rusă sunt:

Asigurarea securității și confidențialității datelor;
Lipsa personalului calificat;
Lipsa resurselor de informații acumulate la nivelul Big Data în majoritatea companiilor rusești;
Dificultăți în introducerea noilor tehnologii în sistemele informaționale consacrate ale companiilor;
Costul ridicat al tehnologiilor Big Data, care duce la un număr limitat de întreprinderi care sunt capabile să implementeze aceste tehnologii;
Incertitudine politică și economică care a dus la ieșirea de capital și înghețarea proiectelor de investiții în Rusia;
Creșterea prețurilor la produsele importate și o creștere a inflației, potrivit IDC, încetinesc dezvoltarea întregii piețe IT.

Prognoza pieței rusești

Începând de astăzi, piața Big Data din Rusia nu este la fel de populară ca în țările dezvoltate. Majoritatea companiilor rusești își manifestă interes pentru aceasta, dar nu îndrăznesc să profite de oportunitățile lor.
Exemple de companii mari care au beneficiat deja de tehnologiile Big Data cresc gradul de conștientizare cu privire la puterea acestor tehnologii.
Analiştii sunt, de asemenea, destul de optimişti cu privire la piaţa rusă. IDC consideră că cota de piață a Rusiei va crește în următorii 5 ani, spre deosebire de piața din Germania și Japonia.
Până în 2020, volumul de date mari din Rusia va crește de la actualul 1,8% la 2,2% din volumul global de date. Cantitatea de informații va crește, potrivit EMC, de la actualul 155 exabytes la 980 exabytes în 2020.
În acest moment, Rusia continuă să acumuleze cantitatea de informații până la nivelul Big Data.
Potrivit unui sondaj CNews Analytics, 44% dintre companiile chestionate lucrează cu date de cel mult 100 terabytes * și doar 13% lucrează cu volume de peste 500 terabytes.

Cu toate acestea, piața rusă, urmând tendințele globale, va crește. Începând cu 2014, IDC estimează dimensiunea pieței la 340 de milioane de dolari.
Rata de creștere a pieței în anii precedenți a fost de 50% pe an, dacă se menține la același nivel, atunci în 2018 volumul pieței va ajunge la 1,7 miliarde USD. Cota pieței ruse pe piața mondială va fi de aproximativ 3%, crescând de la actualul 1,2%.

Cele mai susceptibile industrii de a utiliza Big Data în Rusia sunt:

Retail și bănci, pentru ei, în primul rând, este importantă analiza bazei de clienți, evaluarea efectului campaniilor de marketing;
Telecom - segmentarea bazei de clienți și monetizarea traficului;
Sectorul public - contabilitate, analiza aplicatiilor de la populatie etc.;
Companii petroliere - monitorizarea lucrărilor și planificarea producției și vânzărilor;
Companii energetice - crearea de sisteme de alimentare inteligente, monitorizare operațională și prognoză.

În țările dezvoltate, Big Data s-a răspândit în sferele asistenței medicale, asigurărilor, metalurgiei, companiilor de internet și întreprinderilor industriale, cel mai probabil în viitorul apropiat companiile rusești din aceste zone vor evalua și efectul implementării Big Data și vor adapta aceste tehnologii. în industriile lor.
În Rusia, precum și în lume, în viitorul apropiat va exista o tendință către vizualizarea datelor, analiza fișierelor media și dezvoltarea Internetului lucrurilor.
În ciuda stagnării generale a economiei, analiștii prevăd o creștere în continuare a pieței Big Data în următorii ani, în primul rând datorită faptului că utilizarea tehnologiilor Big Data oferă utilizatorilor săi un avantaj competitiv în ceea ce privește creșterea eficienței operaționale a afacerii. , atragerea de clienți suplimentari, minimizarea riscurilor și implementarea tehnologiilor de prognoză a datelor.
Astfel, putem concluziona că segmentul Big Data din Rusia este în stadiu de formare, dar cererea pentru aceste tehnologii crește în fiecare an.

Rezultate cheie ale analizei pieței

Piața mondială

La sfârșitul anului 2014, piața Big Data este caracterizată de următorii parametri:

dimensiunea pieței a fost de 28,5 miliarde USD, o creștere cu 45% față de anul precedent;
cea mai mare parte a veniturilor pieței Big Data a fost constituită din servicii, ponderea acestora fiind egală cu 40% în veniturile totale;
36% din venituri au provenit din aplicații și analize Big Data, 17% din echipamente de calcul și 15% din tehnologiile de stocare a datelor;
Cele mai populare platforme pentru rezolvarea problemelor Big Data sunt platformele in-memory de la companii precum SAP, HANA și Oracle.
numărul companiilor cu proiecte implementate în domeniul managementului Big Data a crescut cu 125%;

Prognoza pieței pentru următorii ani este următoarea:

în 2015 volumul pieței va ajunge la 38,4 miliarde USD, în 2020 - 68,7 miliarde USD;
rata medie de creștere va fi de 16% anual;
cheltuielile medii ale companiei cu tehnologiile Big Data se vor ridica la 13,8 milioane USD pentru companiile mari și 1,6 milioane USD pentru întreprinderile mici și mijlocii;
tehnologiile vor fi cele mai răspândite în domeniile de servicii pentru clienți și marketing punctual;
în 2017, structura pieței globale se va schimba spre o predominanță a companiilor utilizatori din țările în curs de dezvoltare.

piata ruseasca

Piața Big Data din Rusia este în stadiul de formare, rezultatele anului 2014 sunt următoarele:

dimensiunea pieței a ajuns la 340 milioane USD;
rata medie de creștere a pieței în anii anteriori a fost de 50% anual;
cantitatea totală de informații acumulate a fost de 155 exaocteți;
10% dintre companiile rusești au început să folosească tehnologiile Big Data;
Tehnologiile Big Data au fost mai populare în sectorul bancar, telecomunicații, companii de internet și retail.

Prognoza pentru piața rusă pentru următorii ani este următoarea:

volumul pieței ruse în 2015 va ajunge la 500 milioane USD, iar în 2018 - 1,7 miliarde USD;
ponderea pieței ruse în lume va fi de aproximativ 3% în 2018;
cantitatea de date acumulate în 2020 va fi de 980 exaocteți;
volumul de date va crește la 2,2% din volumul global de date în 2020;
cele mai populare tehnologii vor fi vizualizarea datelor, analiza fișierelor media și Internetul lucrurilor.

Pe baza rezultatelor analizei, se poate concluziona că piața Big Data se află încă în faze incipiente de dezvoltare, iar în viitorul apropiat vom observa creșterea acesteia și extinderea capacităților acestor tehnologii.

Vă mulțumim pentru timpul acordat citirii acestei lucrări voluminoase, abonați-vă la blogul nostru - promitem multe publicații noi interesante!

În Bașkiria, pentru prima dată, „datele mari” au fost folosite în analiza traficului turistic. Comitetul de Stat pentru Turism al Republicii Belarus a ordonat Centrului Ural pentru Monitorizare și Analiză să efectueze un studiu bazat pe dinamica mișcării abonaților de telefonie mobilă.

Potrivit cercetărilor, din ianuarie până în noiembrie 2018, 1.656 milioane de turiști au vizitat republica, dintre care 60% erau bărbați cu vârsta cuprinsă între 30 și 45 de ani, de regulă, angajați ai organizațiilor comerciale, cu studii superioare, cu un venit de 40 de mii de ruble pe fiecare. lună. Durata medie a șederii este de 3,8 zile.

Apogeul fluxului turistic este vara. În iunie 2018, numărul sosirilor a fost de 179 mii persoane, în iulie - 215 mii persoane. Indicatorul minim a fost observat în februarie - 118 mii de persoane.

Oaspeții au venit din diferite regiuni ale Rusiei. Cea mai mare pondere a vizitatorilor - Moscova, regiunea Moscovei, Tatarstan - 11% fiecare. Locuitorii din regiunea Orenburg, Chelyabinsk și regiunile Samara au reprezentat ponderea traficului turistic în 9%, 7%, 6%. În plus, regiunea Sverdlovsk și regiunea autonomă Khanty-Mansi - 3,8% fiecare, regiunea Tyumen - 3%, Teritoriul Perm și Udmurtia - fiecare cu puțin mai mult de 2%.

Turiştii străini au venit din ţările vecine, precum şi din India, Spania, Italia, Yemen, Germania, Turcia, Egipt, Nigeria, Israel, SUA, Cehia, Arabia Saudită, Bulgaria, Iran, China şi Finlanda.

A fost realizat și un studiu sociologic sub formă de anchete ale turiștilor. 37% dintre respondenți au ales un hotel sau un hotel pentru șederea lor. 17% au stat cu prieteni sau rude, pensiile au fost preferate de 11%. În funcție de scopurile călătoriei, fluxul turistic a fost distribuit astfel: excursii la rude (30%), turism de afaceri (28%), turism de sănătate (18%), excursie (12%), activ (8%), pelerin. turism (0,2%)...

40% dintre turiști au venit în Bashkiria nu pentru prima dată. La recomandarea prietenilor (colegi, rude), au venit 20%. 24% au sosit într-o călătorie de afaceri. Cele mai puțin utilizate surse de informare la alegerea unei destinații de călătorie pentru respondenți au fost portalurile de internet (3,4%), rețelele de socializare (1,2%), publicitatea în mass-media (0,5%).

În actualul 2019, va fi analizată și atractivitatea turistică a anumitor regiuni ale republicii, a informat comitetul de stat.

„Geoanalitica folosind capabilitățile operatorilor de telefonie mobilă este o metodă avansată de calcul a fluxului turistic. În prezent, doar Moscova are o astfel de experiență și permiteți-mi să vă reamintesc că aceasta din urmă se află pe primul loc în clasamentul turistic național în Districtul Federal Volga, Bashkortostan - al doilea ”, a declarat Azamat Galin, șef adjunct al Comitetului de stat pentru Turism și antreprenoriat al Republicii Bashkortostan.

Potrivit portalului Turstat, la sfârșitul anului 2018, Bașkiria a intrat în Top 15 ratinguri ale turismului intern și receptiv, ocupând locul 13 cu numărul de turiști de peste 2,5 milioane de persoane (+ 13% față de nivelul din 2017).

Aceste inițiative ale Guvernului Bașkiriei sunt foarte interesante și utile pentru studierea fluxului turistic și planificarea activităților acestora în vederea promovării produselor turistice ale regiunii prin furnizarea integrată de servicii către turiști, inclusiv prin utilizarea tehnologiilor informatice.

Apropo, Nizhniy Nogorod este menționat în știri. Am raportat anterior că în acest oraș a fost implementat proiectul „Carte de oaspeți”, prin care va fi posibilă urmărirea mișcării turiștilor care vizitează atracțiile orașului, interesele acestora, turiștii vor putea primi diverse reduceri, precum și utilizarea transport public gratuit.

Toate aceste inițiative sunt implementate în regiuni izolat și singular, fără participare federală.

DESPRE CE SĂ VORBIȚI?

Esența problemei este că problema utilizării vizelor electronice pentru cetățenii străini care sosesc în Federația Rusă este în prezent în curs de rezolvare. Potrivit Asociației pentru Siguranța Turismului, folosirea unor astfel de vize folosind tehnologii digitale speciale fără integrarea sistemului de migrare și înregistrare a turiștilor în hoteluri și a serviciilor mai sus menționate pe „cardul de oaspeți” nu are sens. Aceasta nu este o abordare guvernamentală.

În opinia noastră, o abordare sistemică, de stat, ar trebui să includă luarea în considerare a tuturor acestor elemente. Un turist trebuie să se înregistreze o dată la graniță, după ce a primit o etichetă electronică, apoi să se deplaseze prin țară, să se înregistreze la hoteluri (deja fără înregistrarea migrației), să viziteze muzee fără probleme, să primească diverse reduceri, să folosească transportul public gratuit sau cu reduceri. Și, în același timp, această abordare va permite - atât asigurarea securității naționale prin înregistrarea mișcărilor străinilor, cât și eliberarea hotelierilor de durerile de cap legate de înregistrarea și înregistrarea migrației, cât și autorităților de turism din entitățile constitutive ale Federației Ruse să primiți informații despre cele mai populare obiecte ale regiunii (orașului) și, pe baza acesteia, formează oferte turistice, obținând astfel maximum de beneficii.

SI PENTRU ASTA ESTE DEJA TOTUL!

Și anume, Decretul Guvernului Federației Ruse din 6 august 2015 nr. 813, prin care s-a aprobat Regulamentul privind sistemul de stat de înregistrare a migrației și a înregistrării, a cărui implementare poate afecta în mod semnificativ ospitalitatea și crește fluxul turistic de intrare în general. Exact despre asta a vorbit Președintele Consiliului de Administrație al Asociației „Siguranța Turismului” pe 6 decembrie 2018 în Consiliul Federației. Serghei Gruzd pentru participanții la masa rotundă pe tema „Aspecte de actualitate ale aplicării vizelor electronice pentru cetățenii străini care sosesc în Federația Rusă și îmbunătățirea legislației Federației Ruse în acest domeniu”

Reamintim că problemele de îmbunătățire a contabilității migrației și înregistrării, simplificarea regimului de vize, dezvoltarea și implementarea unui singur identificator biometric pentru călătorii vor face obiectul discuțiilor în cadrul Forumul Internațional „Siguranța Turismului” - TSIF - 2019.Acest forum este un eveniment profesional cheie, în care reprezentanții autorităților guvernamentale, comunității profesionale și afacerilor pe o singură platformă discută probleme de actualitate privind asigurarea siguranței turismului. Formatul forumului include 4 sesiuni separate.

10.01.2018, Luni, 10:03, ora Moscovei , Text: Maria Sysoykina

Centrul de inovare pentru transport în siguranță, înființat în urmă cu un an ca parte a metroului din Moscova, reunește dezvoltatorii de soluții pentru lucrul cu tehnologii digitale. În cadrul primei sesiuni strategice a centrului de inovare, a avut loc o discuție despre noile tehnologii oferite de companiile rusești, precum și inițiativele deja implementate de centru.

Comunitate în jurul „Transportului în siguranță”

Centrul de inovare pentru transport în siguranță a început să creeze o comunitate de experți și dezvoltatori pentru a face schimb de idei și experiență cu privire la utilizarea tehnologiilor moderne în rezolvarea diferitelor probleme de transport pentru Moscova. Comunitatea va reuni atât acele companii care lucrează deja cu Safe Transport, cât și noi membri. La prima sesiune strategică a centrului, reprezentanții ABBYY, Maxima Telecom, Yandex.Taxi, Avito, Software Product și alții și-au împărtășit viziunea asupra schimbărilor tehnologice necesare în transportul de la Moscova, au discutat despre rolul tehnologiei în formarea de noi inovatoare. servicii și au oferit idei de personalizare a interacțiunii orașului cu locuitorii săi.

Big data schimbă comunicațiile

Ideea creării centrului a luat naștere în august 2018. Scopul principal al acestei inițiative este transformarea interacțiunii cu pasagerii, aducerea comunicării cu cetățenii la un nivel nou, personalizat. Analiza datelor mari vă ajută să vă atingeți obiectivele. Centrul de inovare are capacitatea de a lucra cu datele organizațiilor din subordinea Departamentului Transporturi, efectuând cercetările sale, testând ipoteze, lucrând la construirea de segmente pentru companiile de comunicații vizate.

„Colectăm o mulțime de date eterogene depersonalizate despre pasageri și, pe baza analizei, putem oferi informații țintite cetățenilor cu informații importante”, explică șeful Centrului de Inovare. Iuri Emelyanov... - Scenariile pot fi foarte diferite. De exemplu, apar adesea schimbări de traseu, reparații, blocaje în trafic în legătură cu unele evenimente, activități. Analizând datele, putem informa despre schimbări în mod personalizat acelor pasageri care călătoresc adesea pe aceste rute.”

Proiecte de centru de inovare

Există, de asemenea, proiecte mai ambițioase în trezoreria Centrului, de exemplu, o analiză a satisfacției districtelor Moscovei în utilizarea transportului terestru. Experții centrului au efectuat numeroase sondaje pe această temă, au analizat rezultatele și au formulat inițiative de modificare a rutelor, orarelor și opririlor pe baza rezultatelor. Centrul supune aceste inițiative diferitelor comitete de conducere desfășurate în cadrul complexului de transport și, dacă sunt aprobate, sunt implementate de organizațiile din subordine. Feedback-ul cu privire la inițiativele implementate este din nou trimis centrului de inovare, unde sunt evaluate rezultatele muncii și gradul de satisfacție al cetățenilor. Acest program a început în martie 2018 și s-a dovedit a avea destul de mult succes până acum. Centrul participă acum activ la un program similar pentru metroul din Moscova.

De interes deosebit este proiectul Centrului de sprijin analitic al evenimentelor din cadrul Cupei Mondiale FIFA. Experții centrului au analizat traficul de pasageri în zilele meciurilor desfășurate pe stadioanele din Moscova (Luzhniki, Spartak, fan zone pe Vorobyovy Gory), au implementat sondaje de satisfacție cât mai curând posibil după meci și au elaborat recomandări pentru optimizarea încărcăturii asupra sistemului de transport al orașului și să-l facă mai eficient.organizarea serviciilor de transport.

Evaluarea distribuției încărcăturii pe stadionul Luzhniki. Fragment din raportul analitic despre meciul Rusia - Arabia Saudită, care a avut loc pe 14 iunie, în ziua deschiderii campionatului

Sprijinul aplicațiilor mobile pentru cetățeni a devenit un domeniu separat de lucru al centrului. Safe Transport cooperează cu o serie de dezvoltatori, inclusiv Infocompass, care dezvoltă aplicația Moscow Assistant. „Încercăm să sprijinim inițiativele de creare a diverselor servicii bazate pe aplicații mobile pentru cetățeni. Pentru noi, acesta este unul dintre canalele de comunicare cu populația orașului, - spune Yuri Yemelyanov. „De exemplu, experții Centrului, împreună cu dezvoltatorii aplicației mobile Moscow Assistant, lucrează pentru a îmbunătăți algoritmul de recunoaștere a plăcuței de înmatriculare de stat.” Centrul de inovare are multe obiective ambițioase pentru viitorul 2019.

Datele au devenit un activ important și sunt de mare valoare în sine. Cu abordarea corectă pentru determinarea proprietarului și construirea cu atenție a accesului la acesta, aceștia pot aduce profit tuturor participanților la procesul de transport. Dar ele pot deveni, de asemenea, un os de dispută, - scrie revista.

„Datele au devenit un atu. Datele de astăzi sunt aur și petrol din secolul 21. Cel care învață rapid să lucreze cu ei, să proceseze, să grupeze, să facă produse care sporesc valoarea adăugată din ele, va fi înainte”, și-a convins ascultătorii la ședință Mihail Mishustin, șeful Serviciului Fiscal Federal. „Transformare digitală și calitate de viață. A View from the Regions ”, care a avut loc în cadrul Forumului pentru Investiții Ruse de la Soci. El vorbește despre așa-numitele date mari - și cine altcineva, în afară de șeful Serviciului Federal de Taxe, unde sunt colectate date despre veniturile și proprietățile a milioane de ruși, înțelege valoarea lor deplină? Dar, de fapt, oficialul a repetat doar o frază care acum poate fi auzită în sute de forumuri din întreaga lume de la șefii a mii de companii, inclusiv la nivel mondial. Și prima întrebare care apare: deoarece big data a devenit un activ valoros, atunci ar trebui să existe reguli care să descrie cum să le gestionezi, cine le deține și la ce preț pot fi cumpărate aceste date?

Tehnologia Big Data presupune prezența a trei elemente: cantități uriașe de date, putere de calcul pentru prelucrarea foarte rapidă a acestor date și modele matematice speciale care permit compararea unor parametri predeterminați, accesul la care anterior era interzis. Acest lucru vă permite să identificați conexiuni și modele noi, foarte adesea neevidente și, deja pe baza acestora, luați decizii de management și obțineți profit (sau, ca opțiune, rezolvați probleme importante din punct de vedere social).

Pentru a beneficia de big data, tehnologiile trebuiau să se maturizeze. Mai nou, companiile au la dispoziție putere de calcul și algoritmi capabili să proceseze rapid cantități uriașe de date în timp real, centre de date în care aceste date pot fi stocate, se dezvoltă așa-numitul Internet of Things, care vă permite să primiți date de la echipamente în timp real și diverse dispozitive, caracteristicile se îmbunătățesc și prețul senzorilor utilizați pentru colectarea datelor scade.

Alexey Fedoseev, șeful departamentului de servicii pentru clienți la Siemens Mobility, definește limita la care datele pot fi considerate mari: „1 milion de măsurători, așa-numitele puncte de date. De acum încolo, putem implementa modele analitice care se bazează pe abordarea Big Data.”

Pionierii au fost producătorii de avioane. Valoarea datelor mari, care pot fi folosite pentru a prezice defecțiunile și defecțiunile echipamentelor, este deosebit de mare în această industrie. De exemplu, acum un Boeing 737 cu două motoare transmite 240 de mii de terabytes de date în șase ore de zbor (cantitatea de date pe hârtie din Biblioteca Lenin este mai mult, dar nu mult - de aproximativ 84 de ori). Vorbim despre eliminarea a câteva sute de mii de parametri pe zbor, deși generațiile anterioare de aeronave au colectat doar câteva sute dintre ei.

Anul trecut, șeful companiei miniere Tinto (în parcul său, datele sunt preluate de la basculante fără pilot, foraje în cariere, locomotive și în port) a spus că Centrul Central de Comandă din Perth primește 2,4 terabytes de date în fiecare minut (aproximativ 3,5 mii de tone).terabyte pe zi).

Andrey Borodin, inginer șef de proiect la Biroul de Proiectare și Tehnologie, Centrul pentru Tehnologii Digitale al Departamentului de Informatizare a Căilor Ferate Ruse, spune că, din punctul de vedere al profesioniștilor, datele pot fi fierbinți (adică sunt procesate imediat, în timp real), cald și rece (nefolosit, dar lăsat pentru depozitare).

„Și chiar și datele brute nu sunt privite în mod nerezonabil de multe companii ca un activ care poate aduce valoare, chiar dacă companiile nu le pot folosi acum - pentru a realiza modele predictive sau sisteme de răspuns în timp real”, spune Oleg Pyatakov, șeful analizei investițiilor la companie.2050. digitală”. El are încredere că generarea de date de dragul datelor este contraproductivă, cel puțin pe termen scurt: „Avem nevoie de capacitatea de a lega datele între ele (identificatori dispozitiv/utilizator, marcaje temporale), cel puțin semnificația minimă a datelor pentru cei parametrii țintă pe care încercăm să-i optimizăm, capacitatea de a dezvolta o acțiune de control... Într-adevăr, în sistemele de management tradiționale (vechi), norma era o situație în care mai mult de 95% din datele colectate, din diverse motive, nu erau folosite pentru a lua o decizie.”

Căile Ferate Ruse a devenit una dintre primele companii rusești care s-au angajat în procesul de transformare digitală. Și, desigur, holdingul funcționează și cu tehnologia big data. Desigur, primul domeniu de aplicare a acestora este evident - colectarea regulată de date din materialul rulant și infrastructura folosind Internetul obiectelor.

La Siemens Mobility, care este un partener strategic al Căilor Ferate Ruse în acest domeniu, se face o distincție clară între două concepte - date și informații. Datele generate de materialul rulant și infrastructura, potrivit lui Alexei Fedoseyev, aparțin organizației de exploatare: „De îndată ce am livrat sistemele tehnice către Deutsche Bahn sau Căile Ferate Ruse, datele le aparțin”.

Apoi, în cadrul contractelor de servicii, în cadrul unor contracte separate pentru prelucrarea acestor date, acestea sunt convertite în informații utile. De exemplu, trenurile Lastochka operate la MCC generează mesaje de diagnosticare despre starea tehnică a subsistemelor individuale ale trenurilor electrice. Aceste date sunt agregate și transmise printr-un canal securizat către un server de pe teritoriul Federației Ruse. Și numai atunci, spune Aleksey Fedoseev, în Centrul pentru Analiză și Prelucrare a Datelor, creat în comun de Căile Ferate Ruse și Siemens în februarie 2017, aceste date agregate vor fi convertite în informații utile.

Angajații centrului folosesc modele analitice care, pe baza parametrilor tehnici obținuți, fac posibilă implementarea conceptului de întreținere predictivă, prezice defecțiuni ale unităților critice de material rulant, spune expertul. Un exemplu este procesarea datelor primite de la un sistem de tracțiune. Dar nu numai. De exemplu, este monitorizat și sistemul ușilor pasagerilor. Când conduceți în modul tren urban, funcționarea ușii pentru pasageri poate afecta timpul petrecut trenul în gară, defecțiunile și defecțiunile în activitatea lor pot afecta încălcarea programelor de trafic. Angajații departamentului de reparații al Direcției trafic de mare viteză a Căilor Ferate Ruse au acces la aceste informații prin sistemul computerizat de întreținere Cormap. Sistemul este deschis, pe baza lui se iau decizii privind eliberarea trenurilor pe linie.

Modelele de analiză predictivă pentru operarea trenurilor de mare viteză furnizate de Siemens pentru căile ferate germane, spaniole, ruse, turce, precum și Eurostar, au fost îmbunătățite în ultimii trei-patru ani. Cu cât sunt procesate mai multe date, cu atât mai precis funcționează modelele. Rezultatul este o creștere a pregătirii tehnice a trenurilor. De exemplu, activitatea Centrului de monitorizare la distanță Siemens pe trenurile Velaro din Spania a început puțin mai devreme decât cu Sapsans din Rusia. Modelele fac posibilă prezicerea defecțiunilor motorului de tracțiune în cinci până la șapte zile, ceea ce a condus la excluderea aproape completă a posibilității de încălcare a programului de călătorie din cauza scăderii tracțiunii. Drept urmare, RENFE și-a demonstrat disponibilitatea de a compensa pasagerii 100% din prețul biletului în cazul în care trenul întârzie cu mai mult de 15 minute pe linia Madrid - Barcelona. Reacția pasagerilor nu a întârziat să apară: ponderea traficului feroviar în traficul de călători pe această direcție a crescut de la 20 la 61%, iar traficul aerian a scăzut de la 80 la 39%.

Dacă luăm experiența Rusiei în implementarea unor modele similare de diagnosticare predictivă a trenurilor Sapsan, atunci, potrivit lui Alexei Fedoseev, efectele pozitive sunt evidente: pe linia Moscova - Sankt Petersburg, flota de trenuri Sapsan a acoperit deja mai mult de 7 milioane km fără întârzieri din cauza defecțiunilor tehnice.care depășesc 5 minute (acesta este unul dintre parametrii pe care compania îi folosește pentru evaluarea nivelului de fiabilitate).

O parte importantă a lucrului cu big data a fost crearea unui așa-numit mediu de încredere - este conceput pentru utilizarea în siguranță a datelor, excluzând accesul neautorizat la acestea. De exemplu, „Mediul de încredere al complexului de locomotive” este construit pentru a accesa datele care vor fi generate de locomotive, consumatorii acestor date - angajați ai holdingului Căilor Ferate Ruse, companii de servicii, producători de material rulant și producători de componente.

Relațiile nu se bazează întotdeauna pe parteneriate. În acest caz, este posibilă o confruntare între părțile implicate în furnizarea și prelucrarea datelor. Cum se poate întâmpla acest lucru este demonstrat de povestea care se dezvoltă în prezent împreună cu compania daneză Maersk, lider în transportul maritim. În 2014, compania a decis că își va digitaliza afacerea de transport maritim. Maersk a raportat apoi că un simplu transport maritim de fructe refrigerate din Africa de Est către Europa trece printr-un lanț de 30 de persoane și organizații și necesită aproximativ 200 de acte de interacțiune (transfer de documente, comunicare) între aceștia și 20% din costul transportului. un lot de marfa merge la procesare.transfer documente si administrarea procesului. Maersk urma să reducă drastic costurile în acest domeniu, unde nu au avut loc schimbări majore în 60 de ani.

În 2016, ea s-a hotărât asupra unei tehnologii și a unui partener, a început cooperarea cu companii IBM ca purtător de cunoștințe avansate în blockchain. Sistemul de contract inteligent blockchain, numit TradeLens, a început testarea în 2017. În ianuarie 2018, Maersk și IBM au anunțat un joint venture. Am lucrat cu parteneri pentru a descoperi cum să grăbim transferul de informații și să reducem numărul de erori. S-a anunțat că o versiune comercială completă a TradeLens va fi lansată până la sfârșitul anului 2018. Până la jumătatea anului 2018, sistemul conținea date despre 154 de milioane de evenimente (date de sosire a navelor, rapoarte privind plecarea și sosirea containerelor, permise vamale, facturi comerciale și conosament, adică documente privind acceptarea mărfurilor de către transportatorului de la expeditor), numărul lor a crescut cu 1 milion în fiecare zi - în general, TradeLens era pregătit pentru funcționare completă.

În faza de testare, 92 de participanți s-au alăturat sistemului: armatori, transportatorii oceanici, expeditori, porturi (de exemplu, foarte marele port Rotterdam, prin care trece până la 2/3 din mărfurile oceanice pentru Europa) și vamă. Dar, în același timp, pe măsură ce testarea s-a încheiat, a devenit cunoscut faptul că alți transportatori oceanici au refuzat categoric să se conecteze la TradeLens. Și fără informațiile acestor jucători, utilizarea completă a sistemului este exclusă.

Se pare că Maersk a venit ca o surpriză la această rezistență. La mijlocul lunii noiembrie, compania daneză a acceptat o ofertă de la concurenții din primele șase (MSC, CMA CGM, Hapag-Lloydand și Ocean Network Express) de a se alătura unei asociații non-profit care va dezvolta noi standarde pentru schimbul de informații în industrie. André Simcha, CIO al MSC, transportatorul maritim nr. 2, a declarat reporterilor că compania sa ar fi bucuroasă să se alăture TradeLens dacă compania devine mai deschisă. În general, MSC îi place mult mai mult ideea de a lucra printr-o asociație non-profit, deoarece, în ciuda promisiunilor de acces egal la informații, toate drepturile intelectuale asupra TradeLens sunt împărțite între IBM și Maersk. Transportatorilor nu le-a plăcut perspectiva de a-și oferi datele sistemului, în timp ce principalul lor concurent ar fi câștigat bani din el. Oleg Pyatakov consideră totuși că Maersk a ales calea cea bună și, în final, soluțiile proprietare ale companiilor puternice vor câștiga, iar standardele deschise fără participarea unor jucători puternici vor ceda. Dar Maersk va trebui să lupte pentru a deține un activ valoros precum datele. În noiembrie, a fost anunțat un sistem rival cu TradeLens.

Documente similare

Principiile tehnologiilor Smart Home. Selectarea unui element de control pentru sistem. Dezvoltare de software pentru segmentele sistemului de control al camerei: măsurarea umidității și temperaturii, controler autonom și iluminare. Afișarea informațiilor către utilizator.

teză, adăugată 08.07.2018

Aplicarea tehnologiei blockchain în sectorul financiar, industria jocurilor de noroc, guvern. Crearea conceptului de combinare blockchain și Internet of Things pentru funcționarea rețelei Smart Home, implementarea acestuia în combinație cu tehnologia Big Data și inteligența artificială.

articol adăugat la 20.11.2018

Concept, principiu de funcționare și elemente ale sistemului „casa inteligentă”. Protocoale de schimb de date între elementele de control, transmisie și executive. Un exemplu de implementare practică a proiectului. Descrierea principalelor elemente de program ale prototipului „casa inteligentă”.

teză, adăugată 30.07.2017

Luarea în considerare a problemelor existente ale managementului transportului urban de pasageri în Rusia. Metoda de automatizare a sistemului de control al expedierii. Analiza fiabilității sistemului expert de transport de pasageri în mediul software AnyLogic.

articol adăugat la 03.01.2019

Descrieri ale designului și caracteristicilor roboților pentru divertisment și securitate. Control aspirator robot. Mișcarea și aspectul androizilor. Studiul algoritmului general al sistemului „Smart House”. Mecanism de control inteligent în spațiile rezidențiale și de birouri.

rezumat adăugat la 02.10.2015

Cercetarea unor astfel de soluții tehnologice pentru mediul urban precum „smart street”, „smart parking”, „smart city”. Descrierea principiilor de bază de funcționare și funcționalitate a Internetului obiectelor, desemnarea efectului implementării lor și principalele avantaje.

articol adăugat la 18.08.2018

Luarea în considerare a schemei dispozitivelor și software-ului Smart Home. Dezvoltarea comunicării între elemente. Selectarea obiectelor element. Intocmirea documentatiei tehnice. Descrierea procesului de implementare și testare. Studiul tehnologiilor utilizate.

teză, adăugată 20.03.2017

Luarea în considerare a problemelor legate de dezvoltarea și implementarea integrată a tehnologiilor precum „Smart City”. Cunoașterea principalelor tendințe în dezvoltarea securității informațiilor. Amenințare ca o oportunitate potențială de a încălca securitatea informațiilor.

articol adăugat la 06.05.2018

Articolul are în vedere modelul de oraș inteligent IBM, care constă din trei etape: „instrumental”, „interconectare”, „intelectualitate”. Metode pentru introducerea tehnologiilor de economisire a energiei și dezvoltarea ecologică a sistemelor urbane, eficacitatea acestora.

articol adăugat la 31.10.2017

Conceptul de sistem informatic, utilizarea acestuia pentru prelucrarea, stocarea și distribuirea informațiilor. Tehnologia informației în industria transportului pe apă. Sisteme informaționale de coastă și aeropurtate. Instruire si sisteme tehnologice portuare.