"Hava matematiği" Sivil havacılık dünyasında büyük veriler. Rus Demiryolları, ulaşımda Büyük Veri Büyük veri teknolojisini kullanarak rotaları optimize etmek istiyor

"Büyük veri"- teknoloji şirketleri tarafından aktif olarak tartışılan bir konu. Bazıları büyük verilerle hayal kırıklığına uğramayı başardı, diğerleri - tam tersine, iş için en iyi şekilde yararlanıyor ... Moskova Borsası tarafından IPOboard analistleri ile işbirliği içinde hazırlanan, yerel ve küresel Büyük Veri pazarının yeni bir analitik incelemesi , şu anda piyasada hangi trendlerin en alakalı olduğunu gösterir ... Bilgilerin ilginç ve faydalı olacağını umuyoruz.

BÜYÜK VERİ NEDİR?

Ana Özellikler

Bugün Büyük Veri, bilgi teknolojisi gelişiminin temel itici güçlerinden biridir. Rus işi için nispeten yeni olan bu yön, Batı ülkelerinde yaygınlaştı. Bunun nedeni, bilgi teknolojisi çağında, özellikle sosyal ağlardaki patlamadan sonra, her İnternet kullanıcısı için önemli miktarda bilgi birikmeye başlaması ve bu da sonuçta Büyük Veri'nin yönünü ortaya çıkarmasıdır.

"Büyük Veri" terimi çok fazla tartışmaya neden oluyor, birçoğu bunun yalnızca birikmiş bilgi miktarı anlamına geldiğine inanıyor, ancak teknik tarafı unutma, bu alan depolama teknolojilerini, bilgi işlem ve hizmetleri içerir.

Bu alanın, geleneksel yöntemlerle işlenmesi zor olan büyük miktarda bilginin işlenmesini içerdiğine dikkat edilmelidir *.

Aşağıda geleneksel ve Büyük Veri tabanının karşılaştırmalı bir tablosu bulunmaktadır.

Büyük Veri küresi aşağıdaki özelliklerle karakterize edilir:
Ses - birikmiş veri tabanının hacmi, geleneksel yöntemlerle işlenmesi ve saklanması zahmetli olan büyük miktarda bilgidir, yeni bir yaklaşım ve geliştirilmiş araçlar gerektirir.
Hız - hız, bu işaret hem veri toplama hızının arttığını (son 2 yılda bilgilerin %90'ı toplanmıştır) hem de veri işleme hızının göstergesidir, son zamanlarda gerçek zamanlı veri işleme teknolojileri daha fazla talep görmeye başlamıştır.
Çeşitlilik - çeşitlilik, yani yapılandırılmış ve yapılandırılmamış çok formatlı bilgilerin aynı anda işlenmesi olasılığı. Yapılandırılmış bilgi arasındaki temel fark, sınıflandırılabilmesidir. Bu tür bilgilere bir örnek, müşteri işlem bilgileridir.
Yapılandırılmamış bilgiler, video, ses dosyaları, serbest metin, sosyal ağlardan gelen bilgileri içerir. Bugün bilginin %80'i yapılandırılmamış gruba dahildir. Bu bilgilerin daha sonraki işlemler için yararlı olması için karmaşık analizlere ihtiyacı vardır.
doğruluk - verilerin güvenilirliği, kullanıcılar mevcut verilerin güvenilirliğine giderek daha fazla önem vermeye başladı. Örneğin, İnternet şirketlerinin şirketin web sitesinde bir robot ve bir kişi tarafından gerçekleştirilen eylemleri ayırma sorunu vardır ve bu da sonuçta veri analizinin zorluğuna yol açar.
Değer - biriken bilgilerin değeri. Büyük Veri, şirket için faydalı olmalı ve ona bir miktar değer katmalıdır. Örneğin, iş süreçlerinin iyileştirilmesine, maliyetlerin raporlanmasına veya optimize edilmesine yardımcı olun.

Yukarıdaki 5 koşul karşılanırsa, biriken veri hacimleri büyük olarak sınıflandırılabilir.

Büyük Verinin Uygulama Alanları

Büyük Veri teknolojilerini kullanma alanı çok geniştir. Böylece Big Data yardımıyla müşteri tercihlerini, pazarlama kampanyalarının etkinliğini öğrenebilir veya risk analizi yapabilirsiniz. Aşağıda, IBM Enstitüsü tarafından şirketlerde Büyük Veri kullanımına ilişkin bir anketin sonuçları yer almaktadır.

Diyagramdan da görebileceğiniz gibi, çoğu şirket müşteri hizmetleri alanında Büyük Veri kullanıyor, ikinci en popüler alan operasyonel verimlilik, risk yönetimi alanında Büyük Veri şu anda daha az yaygın.

Ayrıca, Büyük Veri'nin bilgi teknolojisinin en hızlı büyüyen alanlarından biri olduğunu, istatistiklere göre alınan ve depolanan toplam veri miktarının her 1,2 yılda bir ikiye katlandığını da belirtmek gerekir.
2012 ile 2014 arasında, mobil ağlar tarafından aylık olarak aktarılan veri miktarı %81 arttı. Cisco tahminlerine göre, 2014 yılında mobil trafik hacmi ayda 2,5 eksabayt (10 ^ 18 standart bayta eşit bilgi miktarı için bir ölçü birimi) idi ve 2019'da 24,3 eksabayta eşit olacak.
Bu nedenle, Büyük Veri, nispeten genç yaşına rağmen, birçok iş alanına yayılmış ve şirketlerin gelişmesinde önemli bir rol oynayan, zaten yerleşik bir teknoloji alanıdır.

Büyük Veri Teknolojileri

Büyük Veriyi toplamak ve işlemek için kullanılan teknolojiler 3 gruba ayrılabilir:

Yazılım;
Teçhizat;
Servis hizmetleri.

En yaygın veri işleme (yazılım) yaklaşımları şunları içerir:
SQL - veritabanlarıyla çalışmanıza izin veren yapılandırılmış bir sorgu dili. SQL yardımıyla, verileri oluşturabilir ve değiştirebilirsiniz ve ilgili veritabanı yönetim sistemi, veri kümesinin yönetimi ile ilgilenir.
NoSQL - terim Sadece SQL Değil (yalnızca SQL değil) anlamına gelir. Geleneksel, ilişkisel VTYS'de kullanılan modellerden farklı bir veritabanını uygulamaya yönelik bir dizi yaklaşımı içerir. Veri yapısı sürekli değiştiğinde kullanımları uygundur. Örneğin, sosyal ağlarda bilgi toplamak ve depolamak için.
Harita indirgeme - hesaplama dağıtım modeli. Çok büyük veri kümelerinde (petabayt * veya daha fazla) paralel hesaplama için kullanılır. Programlama arayüzünde, işlenmek üzere programa veri aktarılmaz, ancak program verilere aktarılır. Bu nedenle, istek ayrı bir programdır. Çalışma prensibi, Harita ve Azaltma olmak üzere iki yöntemle sıralı veri işlemeden oluşur. Harita ön verileri getirir, Küçült bunu toplar.
Hadoop - yüksek yüklü sitelerin arama ve bağlamsal mekanizmalarını uygulamak için kullanılır - Facebook, eBay, Amazon, vb. Ayırt edici bir özellik, her bloğun en az bir kopyasına sahip olduğundan, sistemin herhangi bir küme düğümünün arızalanmasından korunmasıdır. diğer düğümdeki veriler.
SAP HANA Veri depolama ve işleme için yüksek performanslı bir NewSQL platformudur. Taleplerin yüksek hızda işlenmesini sağlar. Diğer bir ayırt edici özellik, SAP HANA'nın analitik sistemleri destekleme maliyetini azaltarak sistem ortamını basitleştirmesidir.

Teknolojik ekipman şunları içerir:

sunucular;
altyapı ekipmanları.

Sunucular veri depolarını içerir.
Altyapı ekipmanı, platform hızlandırıcıları, kesintisiz güç kaynaklarını, sunucu konsol kitlerini vb. içerir.

Servis hizmetleri.
Hizmetler, veritabanı sisteminin mimarisini oluşturmaya, altyapıyı düzenlemeye ve optimize etmeye ve veri depolama güvenliğini sağlamaya yönelik hizmetleri içerir.

Yazılım, donanım ve hizmetler birlikte verileri depolamak ve analiz etmek için karmaşık platformlar oluşturur. Microsoft, HP, EMC gibi şirketler, Büyük Veri çözümlerinin geliştirilmesi, dağıtımı ve yönetimi için hizmetler sunmaktadır.

Endüstrilerde uygulama

Büyük Veri, birçok endüstride yaygınlaştı. Sağlık, telekomünikasyon, ticaret, lojistik, finans şirketleri ve hükümette kullanılırlar.
Aşağıda bazı sektörlerdeki Büyük Veri uygulamalarına ilişkin bazı örnekler verilmiştir.

Perakende
Perakende mağazaların veri tabanlarında müşteriler, envanter yönetim sistemi ve pazarlanabilir ürünlerin tedariği hakkında birçok bilgi toplanabilir. Bu bilgiler mağazaların tüm alanlarında faydalı olabilir.

Böylece, biriken bilgilerin yardımıyla malların tedarikini, depolanmasını ve satışını yönetebilirsiniz. Birikmiş bilgilere dayanarak, malların arz ve talebini tahmin etmek mümkündür. Ayrıca, veri işleme ve analiz sistemi, örneğin maliyetleri optimize etmek veya raporlar hazırlamak için perakendecinin diğer sorunlarını çözebilir.

Finansal hizmetler
Büyük Veri, bir borçlunun kredibilitesini analiz etmeyi mümkün kılar ve ayrıca kredi puanlama * ve sigortalama ** için de yararlıdır. Büyük Veri teknolojilerinin devreye girmesi, kredi başvurularının değerlendirilme süresini kısaltacaktır. Big Data yardımıyla belirli bir müşterinin işlemlerini analiz edebilir ve ona uygun bankacılık hizmetleri sunabilirsiniz.

Telekom
Telekomünikasyon endüstrisinde Büyük Veri, mobil operatörler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.
Mobil operatörler, finansal kurumlarla birlikte, biriken bilgilerin en derinlemesine analizini yapmalarını sağlayan en hacimli veritabanlarından birine sahiptir.
Veri analizinin temel amacı, mevcut müşterileri elde tutmak ve yenilerini çekmektir. Bunu yapmak için şirketler müşterileri segmentlere ayırır, trafiğini analiz eder ve abonenin sosyal ilişkisini belirler.

Büyük Veriyi pazarlama amacıyla kullanmanın yanı sıra, dolandırıcılık amaçlı finansal işlemleri önlemek için teknolojiler kullanılmaktadır.

Madencilik ve petrol endüstrisi
Büyük Veri hem madencilikte hem de işleme ve pazarlamada kullanılmaktadır. Alınan bilgilere dayanarak, işletmeler saha geliştirmenin etkinliği hakkında sonuçlar çıkarabilir, revizyon programını ve ekipmanın durumunu takip edebilir, ürün ve fiyat talebini tahmin edebilir.

Tech Pro Research anketine göre, Büyük Veri en çok telekomünikasyon endüstrisinde ve ayrıca mühendislik, BT, finans ve devlet kuruluşlarında yaygındır. Bu anketin sonuçlarına göre, Büyük Veri, eğitim ve sağlıkta daha az popüler. Anket sonuçları aşağıda sunulmuştur:

Şirketlerde Büyük Veri kullanımına örnekler

Günümüzde Big Data yabancı şirketlerde aktif olarak uygulanmaktadır. Nasdaq, Facebook, Google, IBM, VISA, Master Card, Bank of America, HSBC, AT&T, Coca Cola, Starbucks ve Netflix gibi şirketler zaten Büyük Veri kullanıyor.

İşlenen bilgilerin uygulama alanları çeşitlidir ve sektöre ve yapılacak görevlere göre değişiklik gösterir.
Büyük Veri teknolojilerinin pratikte uygulanmasına ilişkin diğer örnekler sunulacaktır.

HSBC plastik kartlarla yapılan hileli işlemlerle mücadele etmek için Büyük Veri teknolojilerini kullanır. Şirket, Big Data'nın yardımıyla güvenlik hizmetinin verimliliğini 3 kat, dolandırıcılık olaylarının tespitini ise 10 kat artırdı. Bu teknolojilerin tanıtılmasının ekonomik etkisi 10 milyon ABD dolarını aştı.

Anti-dolandırıcılık * VİZE Hileli işlemlerin otomatik olarak hesaplanmasına olanak tanıyan sistem, şu anda yıllık 2 milyar ABD Doları tutarındaki sahte ödemelerin önlenmesine yardımcı oluyor.

Süper Bilgisayar Watson Şirketi IBM parasal işlemlere ilişkin veri akışını gerçek zamanlı olarak analiz eder. IBM'e göre Watson, tespit edilen dolandırıcılık işlemlerinin sayısını %15, yanlış pozitifleri %50 oranında azalttı ve bu tür işlemlerden korunan fon miktarını %60 oranında artırdı.

Procter ve Gamble Big Data'nın yardımıyla yeni ürünler tasarlar ve küresel pazarlama kampanyaları oluştururlar. P&G, bilgilerin gerçek zamanlı olarak görüntülenebileceği özel Business Spheres ofisleri kurmuştur.
Böylece şirket yönetimi, hipotezleri anında test edebildi ve deneyler yapabildi. P&G, Büyük Verinin şirket performansını tahmin etmeye yardımcı olduğuna inanıyor.

Ofis malzemeleri perakendecisi Ofis Max Büyük Veri teknolojilerini kullanarak müşteri davranışlarını analiz ederler. Büyük Veri analizi, B2B gelirini %13 artırmamıza ve maliyetleri yılda 400.000 ABD Doları azaltmamıza olanak sağladı.

bence tırtıl , distribütörleri, Büyük Veri teknolojilerini uygulamadıkları için yılda 9 milyar ila 18 milyar dolar arasında kar kaybediyor. Büyük Veri, müşterilerin arabalara kurulu sensörlerden gelen bilgileri analiz ederek araç filolarını daha verimli bir şekilde yönetmelerini sağlayacaktır.

Bugün, temel bileşenlerin durumunu, aşınma derecelerini analiz etmek, yakıt ve bakım maliyetlerini yönetmek zaten mümkün.

Luxottica grubu Ray-Ban, Persol ve Oakley gibi spor gözlüklerinin üreticisidir. Şirket, potansiyel müşterilerin davranışlarını ve "akıllı" SMS pazarlamasını analiz etmek için Büyük Veri teknolojilerini kullanır. Sonuç olarak, Big Data Luxottica grubu en değerli 100 milyondan fazla müşteriyi tahsis etti ve pazarlama kampanyasının etkinliğini %10 oranında artırdı.

Yandex Data Factory'nin yardımıyla oyun geliştiricileri Tankların dünyası Oyuncuların davranışlarını analiz edin. Büyük Veri teknolojileri, 100'den fazla parametre (satın almalar, oyunlar, deneyimler vb. hakkında bilgiler) kullanarak 100 bin World of Tanks oyuncusunun davranışını analiz etmeyi mümkün kıldı. Analiz sonucunda bir kullanıcı kaybı tahmini elde edilmiştir. Bu bilgi, kullanıcı ayrılmasını azaltmaya ve oyun katılımcıları ile hedefli bir şekilde çalışmaya yardımcı olur. Geliştirilen model, oyun endüstrisini analiz etmek için standart araçlardan %20-30 daha verimli çıktı.

Alman Çalışma Bakanlığı İşsizlik ödeneği verilmesi için gelen başvuruların analizi ile ilgili çalışmalarında Büyük Veriyi kullanır. Böylece, bilgileri analiz ettikten sonra, yardımların %20'sinin haksız yere ödendiği ortaya çıktı. Çalışma Bakanlığı, Big Data'nın yardımıyla maliyetleri 10 milyar avro azalttı.

Toronto Çocuk Hastanesi Project Artemis projesini hayata geçirdi. Bebeklerle ilgili verileri gerçek zamanlı olarak toplayan ve analiz eden bir bilgi sistemidir. Sistem, her bir çocuğun durumunu her saniye 1260 göstergeyi izler. Artemis Projesi, bir çocuğun dengesiz durumunu tahmin etmeyi ve çocuklarda hastalıkları önlemeye başlamayı mümkün kılar.

KÜRESEL BÜYÜK VERİ PAZARINA GENEL BAKIŞ

Dünya pazarının mevcut durumu

2014 yılında, Data Collective'e göre Büyük Veri, risk sermayesi endüstrisinde öncelikli yatırım alanlarından biri haline geldi. Computerra bilgi portalına göre bunun nedeni, bu alandaki gelişmelerin kullanıcıları için önemli sonuçlar getirmeye başlamasıdır. Son bir yılda büyük veri yönetimi alanında projeleri hayata geçiren firma sayısı 2013 yılına göre %125, pazar hacmi ise %45 arttı.

Wikibon'a göre, 2014 yılında Büyük Veri pazarının gelirinin çoğu hizmetlerden oluşuyordu, payları toplam gelirin %40'ına eşitti (aşağıdaki şemaya bakınız):

2014 için Büyük Verileri alt türlere göre ele alırsak, pazar şöyle görünecektir:

Wikibon'a göre, uygulamalar ve analitikler, 2014 yılında Büyük Veri gelirinin %36'sını Büyük Veri uygulamaları ve analitiklerinden, %17'si bilgi işlem ekipmanlarından ve %15'i veri depolama teknolojilerinden elde etti. Tüm gelirin en azı NoSQL teknolojileri, altyapı ekipmanı ve bir şirketler ağının (kurumsal ağlar) sağlanmasından elde edildi.

En popülerleri SAP, HANA, Oracle vb. bellek içi platformlar gibi Büyük Veri teknolojileridir. T-Systems anketinin sonuçları, ankete katılan şirketlerin %30'u tarafından seçildiğini gösterdi. İkinci en popüler NoSQL platformlarıydı (kullanıcıların %18'i), şirketler ayrıca Splunk ve Dell'in analitik platformlarını kullandılar, şirketlerin %15'i tarafından seçildiler. Anket sonuçlarına göre Büyük Veri problemlerinin çözümünde en az kullanışlı olanlar Hadoop / MapReduce ürünleri oldu.

Bir Accenture anketine göre, Büyük Veri teknolojilerini kullanan şirketlerin %50'sinden fazlası Büyük Veriye %21 ila %30 arasında harcama yapıyor.
Accenture tarafından yapılan aşağıdaki analize göre şirketlerin %76'sı bu harcamaların 2015'te artacağına inanıyor ve şirketlerin %24'ü Büyük Veri teknolojileri için bütçelerini değiştirmeyecek. Bu, bu şirketlerde Büyük Veri'nin zaten şirketin gelişiminin ayrılmaz bir parçası haline gelen yerleşik bir BT yönü haline geldiğini gösteriyor.

Economist Intelligence Unit anketinin sonuçları, Büyük Veriyi uygulamanın olumlu etkisini teyit ediyor. Şirketlerin %46'sı Büyük Veri teknolojilerini kullanarak müşteri hizmetlerini %10'dan fazla iyileştirdiklerini, şirketlerin %33'ü envanteri optimize ettiğini ve sabit varlıkların verimliliğini artırdığını, şirketlerin %32'si planlama süreçlerini iyileştirdiğini söylüyor.

Dünya çapında büyük veri

Günümüzde Büyük Veri teknolojileri çoğunlukla ABD şirketlerinde uygulanmaktadır, ancak şimdi bile dünyanın diğer ülkeleri ilgi göstermeye başlamıştır. 2014 yılında IDC'ye göre Avrupa, Orta Doğu, Asya (Japonya hariç) ve Afrika ülkeleri Büyük Veri alanındaki yazılım, hizmet ve ekipman pazarının %45'ini oluşturdu.

Ayrıca, bir CIO anketine göre, Asya-Pasifik bölgesindeki şirketler, Büyük Veri analizi, güvenli depolama ve bulut teknolojileri alanında yeni çözümleri hızla benimsiyor. Latin Amerika, Büyük Veri teknolojilerinin geliştirilmesine yapılan yatırım miktarı açısından Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri'nin önünde ikinci sırada yer almaktadır.
Daha sonra, çeşitli ülkelerdeki Büyük Veri pazarının gelişiminin bir açıklaması ve tahminleri sunulacaktır.

Çin
Çin'deki bilgi miktarı 909 eksabayt, yani dünyadaki toplam bilgi miktarının %10'una eşit, 2020 yılına kadar bilgi miktarı 8060 eksabayta ulaşacak ve küresel istatistiklerdeki bilginin payı da artacak. 5 yıl %18 olacak. Çin'in Büyük Verisinin potansiyel büyümesi, en hızlı büyüyen dinamiklerden birine sahiptir.

Brezilya
2014'ün sonunda Brezilya, küresel hacmin %3'ü olan 212 eksabayt bilgi biriktirdi. 2020 yılına kadar, bilgi hacmi 1.600 eksabayta veya dünyadaki bilginin %4'üne ulaşacak.

Hindistan
EMC'ye göre, 2014 yılı sonunda Hindistan'da birikmiş veri hacmi, toplam bilgi hacminin %5'i olan 326 eksabayttır. 2020 yılına kadar, bilgi hacmi 2.800 eksabayta veya tüm dünyadaki bilgilerin %6'sına ulaşacak.

Japonya
2014 yılı sonunda Japonya'da birikmiş veri miktarı 495 eksabayt olup, bu toplam bilgi miktarının %8'idir. 2020 yılına kadar bilgi hacmi 2.200 eksabayta çıkacak, ancak Japonya'nın pazar payı tüm dünyadaki toplam bilgi hacminin %5'ine düşecek.
Böylece Japon pazarının büyüklüğü %30'dan fazla küçülecek.

Almanya
EMC'ye göre, 2014 yılı sonunda Almanya'da birikmiş veri hacmi 230 eksabayt, bu da dünyadaki toplam bilgi hacminin %4'ü. 2020'ye kadar bilgi hacmi 1100 eksabayta veya %2'ye çıkacak.
Almanya pazarında, Experton Group tahminlerine göre, 2015 yılındaki payı %54 olan hizmetler segmenti tarafından büyük bir gelir payı elde edilecek ve 2019'da yazılımın payı %59'a yükselecek. ve donanım, aksine, azalacaktır.

Genel olarak, pazar 2015'te 1.345 milyar Euro'dan 2019'da 3.198 milyar Euro'ya, ortalama %24'lük bir büyüme oranıyla büyüyecek.
Böylece, CIO ve EMC analitiğine dayanarak, önümüzdeki yıllarda dünyanın gelişmekte olan ülkelerinin Büyük Veri teknolojilerinin aktif gelişimi için pazarlar olacağı sonucuna varılabilir.

Ana pazar eğilimleri

IDG Enterprise'a göre, 2015'te şirketlerin Büyük Veriye harcamaları şirket başına ortalama 7,4 milyon ABD doları olacak, büyük şirketler yaklaşık 13,8 milyon ABD doları, küçük ve orta ölçekli şirketler - 1,6 milyon ABD doları harcamayı planlıyor. ...
Çoğu, veri analizi ve görselleştirme ve veri toplama gibi alanlara yatırım yapacaktır.
2015 yılı yatırımları, mevcut trendler ve pazar talebi doğrultusunda veri kalitesinin iyileştirilmesi, planlama ve tahminlerin iyileştirilmesi ve veri işleme hızının artırılması için kullanılacaktır.
Bain Company'nin Insights Analysis'e göre finans sektörü şirketleri önemli yatırımlar yapacak, bu nedenle 2015 yılında Büyük Veri teknolojilerine 6,4 milyar dolar harcanması planlanıyor, ortalama yatırım büyüme oranı 2020 yılına kadar %22 olacak. İnternet şirketleri, Büyük Veri harcamaları için ortalama %26 büyüme oranıyla 2,8 milyar dolar harcamayı planlıyor.
Ekonomist İstihbarat Birimi anketi ile bir anket yapılırken, 2014 yılında ve önümüzdeki 3 yılda Büyük Veri'nin geliştirilmesine yönelik öncelikli yönler belirlendi, cevapların dağılımı şu şekilde oldu:

IDC tahminlerine göre piyasa trendleri şu şekilde:

Önümüzdeki 5 yıl içinde, Büyük Veri teknolojileri alanındaki bulut çözümlerinin maliyeti, şirket içi çözümlerin maliyetinden 3 kat daha hızlı büyüyecek. Hibrit depolama platformları talep görecek.
Makine öğrenimi de dahil olmak üzere karmaşık ve tahmine dayalı analitiği kullanan uygulamaların büyümesi 2015'te hızlanacak ve bu tür uygulamaların pazarı, tahmine dayalı analitiği kullanmayan uygulamalardan %65 daha hızlı büyüyecek.
Medya analitiği 2015'te üç katına çıkacak ve Büyük Veri teknolojisi pazarı için önemli bir büyüme itici gücü olacak.
Trend, Nesnelerin İnterneti için geçerli olan sürekli bilgi akışını analiz etmeye yönelik çözümleri uygulamaya hız kazandıracak.
2018 yılına kadar, kullanıcıların %50'si bilişsel bilgi işlem hizmetleriyle etkileşime girecek.

Piyasa Yönlendiricileri ve Sınırlayıcılar

IDC uzmanları, 2015 yılında Büyük Veri pazarının 3 itici gücünü belirledi:

Bir Accenture anketine göre, veri güvenliği sorunları artık Büyük Veri teknolojilerinin uygulanmasının önündeki en büyük engeldir ve katılımcıların %51'den fazlası veri koruma ve gizliliği sağlama konusunda endişeli olduklarını doğrulamıştır. Firmaların %47'si kısıtlı bütçe nedeniyle Büyük Veriyi hayata geçirmenin imkansız olduğunu belirtirken, firmaların %41'i kalifiye eleman eksikliğini sorun olarak belirtti.

Wikibon, Büyük Veri pazarının 2015 yılında 38,4 milyar dolara ulaşacağını ve bir önceki yıla göre %36 oranında artacağını tahmin ediyor. Önümüzdeki yıllarda büyüme oranlarında 2017'de %10'a gerileme olacak. Bu tahminlere göre 2020 yılında pazar büyüklüğü 68,7 milyar ABD dolarına eşit olacaktır.

Küresel Büyük Veri pazarının iş kategorisine göre dağılımı şöyle görünecektir:

Şemadan da görebileceğiniz gibi, pazarın çoğu müşteri hizmetlerini iyileştirme alanındaki teknolojiler tarafından işgal edilecektir. Nokta pazarlama, 2019 yılına kadar şirketler arasında öncelik açısından ikinci sırada yer alacak, 2020 yılında Heavy Reading tahminine göre operasyonel verimliliği artıracak çözümlere yol açacak.
“Müşteri hizmetleri iyileştirme” segmenti de yıllık %49 artışla en yüksek büyüme oranına sahip olacak.
Büyük Veri alt türleri için pazar tahmini şöyle görünecektir:

Şemada da görülebileceği gibi, baskın pazar payı profesyonel hizmetler tarafından işgal edilmektedir, en yüksek büyüme oranı analitik uygulamalarda olacak, payları 2020'de mevcut %12'den %18'e yükselecek ve bunun hacmi segment 12,3 milyar ABD dolarına eşit olacak, aksine bilgi işlem ekipmanlarının payı %20'den %14'e düşecek ve 2020'de yaklaşık 9,3 milyar ABD dolarına ulaşacak, bulut teknolojileri pazarı giderek artacak ve 2020'de 6,3 milyar ABD dolarına ulaşacak, veri depolama çözümlerinin pazar payı ise tam tersine 2014'te %15'ten 2020'de %13'e düşecek ve parasal olarak 8,9 milyar ABD dolarına eşit olacaktır.
Bain & Company's Insights Analysis'in tahminine göre 2020 yılında Büyük Veri pazarının sektörlere göre dağılımı şu şekilde olacak:

Finans sektörü, yılda ortalama %22 büyüme oranıyla Büyük Veriye 6,4 milyar dolar harcayacak;
İnternet şirketleri önümüzdeki 5 yılda 2,8 milyar dolar harcayacak ve ortalama %26 maliyet artış oranı;
Kamu sektörü maliyetleri İnternet şirketlerinin maliyetleriyle orantılı olacak, ancak büyüme oranı daha düşük olacak - %22;
Telekomünikasyon sektörü, 2020'de ortalama %40 büyüme ile 1,2 milyar ABD dolarına ulaşacak;

Kamu hizmetleri bu teknolojilere nispeten küçük bir miktar 800 milyon ABD Doları yatırım yapacak, ancak büyüme oranı yıllık %54 ile en yüksek oranlardan biri olacak.
Böylece 2020 yılında Büyük Veri pazarının büyük bir kısmı finans sektöründeki şirketler tarafından işgal edilecek ve en hızlı büyüyen sektör enerji olacaktır.
Analistlerin tahminlerine göre önümüzdeki yıllarda toplam pazar hacmi artacak. Aşağıdaki grafikten de görüleceği üzere, dünyanın gelişmekte olan ülkelerinde Büyük Veri teknolojilerinin devreye girmesiyle pazar büyümesi sağlanacaktır.

Öngörülen pazar büyüklüğü, gelişmiş ülkelerdeki kadar popüler olup olmadıklarına bakılmaksızın, gelişmekte olan ülkelerin Büyük Veri teknolojilerini nasıl algıladıklarına bağlı olacaktır. 2014 yılında dünyanın gelişmekte olan ülkeleri birikmiş bilgilerin %40'ını oluşturmuştur. EMC, gelişmiş ülkelerin hakim olduğu mevcut piyasa yapısının 2017 yılında değişeceğini öngörüyor. EMC analistlerine göre 2020'de gelişmekte olan ülkelerin payı %60'ın üzerinde olacak.
Cisco ve EMC'ye göre, dünyanın gelişmekte olan ülkeleri, büyük ölçüde teknolojilerin mevcudiyeti ve Büyük Veri düzeyinde yeterli miktarda bilgi birikimi nedeniyle Büyük Veri ile çalışma konusunda oldukça aktif olacaklar. Bir sonraki sayfadaki dünya haritası, bölgelere göre Büyük Veri'nin hacmindeki artış ve büyüme hızı tahminini gösterecektir.

RUSYA PAZARI ANALİZİ

Rusya pazarının mevcut durumu

CNews Analytics ve Oracle tarafından yapılan bir araştırmaya göre, Rusya Büyük Veri pazarının olgunluk seviyesi geçen yıl arttı. Çok çeşitli sektörlerden 108 büyük işletmeden katılımcılar, bu teknolojiler hakkında daha yüksek derecede farkındalık ve bu tür çözümlerin işletmeleri için potansiyeli konusunda yerleşik bir anlayış sergilediler.
2014 itibariyle, IDC'ye göre, Rusya'da dünya verilerinin sadece %1,8'i olan 155 eksabayt bilgi birikmiştir. 2020 yılına kadar bilgi hacmi 980 eksabayta ulaşacak ve %2,2 alacaktır. Böylece, bilgi hacminin ortalama büyüme oranı yılda %36 olacaktır.
IDC, Rusya pazarını 340 milyon dolar olarak tahmin ediyor, bunun 100 milyon doları SAP çözümleri, yaklaşık 240 milyon doları Oracle, IBM, SAS, Microsoft, vb.'den benzer çözümler.
Rusya Büyük Veri pazarının büyüme oranı yılda %50'den az değildir.
Rusya bilişim pazarının bu sektöründe, ekonominin genel durgunluğu bağlamında bile olumlu dinamiklerin devam edeceği öngörülmektedir. Bunun nedeni, işletmelerin operasyonel verimliliği artıran, maliyetleri optimize eden, tahmin doğruluğunu iyileştiren ve olası şirket risklerini en aza indiren çözümlere hala talepte bulunmasıdır.
Rusya pazarındaki Büyük Veri hizmetlerinin ana sağlayıcıları şunlardır:

kehanet
Microsoft
bulutlar
Hortonworks
Teradata.

Sektöre göre pazara genel bakış ve şirketlerde Büyük Veri kullanma deneyimi

CNews'e göre, Rusya'da şirketlerin sadece %10'u Büyük Veri teknolojilerini kullanmaya başlarken, bu tür şirketlerin dünyadaki payı %30 civarında. CNews Analytics ve Oracle'ın raporuna göre, Rus ekonomisinin birçok sektöründe Büyük Veri projelerine hazırlık artıyor. Ankete katılan şirketlerin üçte birinden fazlası (%37) Büyük Veri teknolojileri ile çalışmaya başladı ve bunların %20'si halihazırda bu tür çözümleri kullanıyor ve %17'si bunları denemeye başlıyor. Ankete katılanların ikinci üçte biri şu anda bu olasılığı düşünüyor.

Rusya'da Büyük Veri teknolojileri bankacılık ve telekom sektöründe daha popüler olmakla birlikte madencilik sektörü, enerji, perakende, lojistik şirketleri ve kamu sektöründe de talep görmektedir.
Aşağıda, Rus gerçeklerinde Büyük Veri uygulamasının örneklerini ele alacağız.

Telekom
Telekom operatörleri, biriken bilgilerin en derinlemesine analizini yapmalarını sağlayan en hacimli veritabanlarından birine sahiptir.
Big Data teknolojisinin uygulama alanlarından biri de abone sadakat yönetimidir.
Veri analizinin temel amacı, mevcut müşterileri elde tutmak ve yenilerini çekmektir. Bunu yapmak için şirketler müşterileri segmentlere ayırır, trafiğini analiz eder ve abonenin sosyal ilişkisini belirler. Bilgileri pazarlama amacıyla kullanmanın yanı sıra, dolandırıcılık amaçlı finansal işlemleri önlemek için telekom teknolojileri kullanılmaktadır.
VimpelCom bu sektörün çarpıcı örneklerinden biridir. Şirket, her abone düzeyinde hizmet kalitesini iyileştirmek, raporlama hazırlamak, ağ geliştirme için verileri analiz etmek, spam ile mücadele etmek ve hizmetleri kişiselleştirmek için Büyük Veri'yi kullanır.

Bankalar
Büyük Veri kullanıcılarının önemli bir kısmı finans sektöründen uzmanlardır. Başarılı deneylerden biri, müşterileri analiz etmek için bilgi tabanının kullanıldığı Ural İmar ve Kalkınma Bankası'nda gerçekleştirildi, banka özel kredi teklifleri, mevduat ve diğer hizmetler sunmaya başladı. Bu teknolojilerin kullanıldığı yıl boyunca şirketin bireysel kredi portföyü %55 oranında büyümüştür.
Alfa-Bank, sosyal ağlardan gelen bilgileri analiz eder, kredi başvurularını işler ve şirketin web sitesinin kullanıcılarının davranışlarını analiz eder.
Sberbank ayrıca müşterileri segmentlere ayırmak, dolandırıcılık faaliyetlerini önlemek, çapraz satış yapmak ve riskleri yönetmek için büyük miktarda veriyi işlemeye başladı. Gelecekte, hizmetin iyileştirilmesi ve müşteri eylemlerinin gerçek zamanlı olarak analiz edilmesi planlanmaktadır.
Tüm Rusya Bölgesel Kalkınma Bankası, plastik kart sahiplerinin davranışlarını analiz ediyor. Bu, belirli bir müşteri için tipik olmayan işlemleri belirlemeyi mümkün kılar ve böylece plastik kartlardan para çalındığını tespit etme olasılığını artırır.

Perakende
Rusya'da Büyük Veri teknolojileri hem çevrimiçi hem de çevrimdışı ticaret şirketleri tarafından uygulanmaktadır. Bugün, CNews Analytics'e göre Büyük Veri, perakendecilerin %20'si tarafından kullanılıyor. Perakendecilerin %75'i, rekabetçi bir pazarlama stratejisi geliştirmek için Büyük Verinin gerekli olduğuna inanıyor. Hadoop istatistiklerine göre, Büyük Veri teknolojisinin uygulanmasından sonra ticaret organizasyonlarında kârlar %7-10 oranında artıyor.
M.Video uzmanları, SAP HANA'nın uygulanmasından sonra lojistik planlamasındaki iyileşmeden bahsediyor ve bunun uygulanması sonucunda yıllık raporların hazırlanması 10 günden 3'e, günlük veri indirme hızı 3'ten düşürüldü. saat ila 30 dakika.
Wikimart, web sitesi ziyaretçileri için öneriler oluşturmak için bu teknolojileri kullanır.
Rusya'da Büyük Veri analizini başlatan ilk çevrimdışı mağazalardan biri Lenta oldu. Big Data'nın yardımıyla perakende, müşterilerle ilgili bilgileri kasiyer makbuzlarından incelemeye başladı. Perakendeci, operasyonel ve iş düzeyinde daha bilinçli kararlar vermelerini sağlayan davranışsal modeller oluşturmak için bilgi toplar.

Petrol ve gaz endüstrisi
Bu sektörde Big Data'nın uygulama alanı oldukça geniştir. Büyük Veri teknolojileri, toprak altından minerallerin çıkarılmasında uygulanabilir. Onların yardımıyla, üretim sürecinin kendisini ve onu çıkarmanın en etkili yollarını analiz edebilir, sondaj sürecini takip edebilir, hammaddelerin kalitesini ve ayrıca nihai ürünün işlenmesini ve pazarlanmasını analiz edebilirsiniz. Rusya'da Transneft ve Rosneft bu teknolojileri kullanmaya başladı bile.

devlet organları
Almanya, Avustralya, İspanya, Japonya, Brezilya ve Pakistan gibi ülkeler, ulusal sorunları çözmek için Büyük Veri teknolojilerini kullanıyor. Bu teknolojiler, hükümet organlarının nüfusa daha etkin hizmet sunmasına, hedeflenen sosyal destek sağlamasına yardımcı olur.
Rusya'da, bu teknolojiler Emeklilik Fonu, Federal Vergi Servisi ve Zorunlu Sağlık Sigortası Fonu gibi devlet organları tarafından yönetilmeye başlandı. Büyük Veri kullanan projeleri uygulama potansiyeli büyüktür, bu teknolojiler hizmetlerin kalitesini ve bunun sonucunda nüfusun yaşam standardını iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Lojistik ve taşımacılık
Büyük Veri, nakliye şirketleri tarafından da kullanılabilir. Big Data teknolojileri sayesinde otopark takibi, yakıt maliyetlerinin dikkate alınması ve müşteri isteklerinin takibi yapılabilmektedir.
Rus Demiryolları, SAP ile birlikte Büyük Veri teknolojilerini hayata geçirdi. Bu teknolojiler, raporlama süresinin 43,5 kat azalmasına (14,5 saatten 20 dakikaya) ve maliyet tahsisinin doğruluğunu 40 kat artırmaya yardımcı oldu. Ayrıca Big Data, planlama ve tarife düzenleme süreçlerine dahil edildi. Toplamda şirketler SAP çözümlerine dayalı 300'den fazla sistem kullanıyor, 4 veri merkezi dahil ve kullanıcı sayısı 220.000'dir.

Ana itici güçler ve pazar kısıtlamaları

Rusya pazarında Büyük Veri teknolojilerinin geliştirilmesi için itici güçler şunlardır:

Kullanıcıların şirketin rekabet gücünü artırmanın bir yolu olarak Büyük Veri olanaklarına artan ilgisi;
Küresel düzeyde medya dosyalarını işlemek için yöntemlerin geliştirilmesi;
Kişisel verilerin saklanması ve işlenmesine ilişkin kabul edilen yasaya uygun olarak, kişisel bilgileri işleyen sunucuların Rusya topraklarına aktarılması;
Yazılım ithal ikamesi için sektörel planın uygulanması. Bu plan, yerli yazılım üreticilerine devlet desteğinin yanı sıra, kamu harcamaları ile satın alma yaparken yerli BT ürünlerine yönelik tercihlerin sağlanmasını içerir.
Yeni ekonomik durumda, dolar kuru neredeyse iki katına çıktığında, Rus bulut sağlayıcılarının hizmetlerini yabancılardan daha fazla kullanma eğilimi olacaktır.
Büyük Veri pazarı da dahil olmak üzere bilgi teknolojileri pazarının gelişimine katkıda bulunan teknoparkların oluşturulması;
Büyük Veri teknolojilerine dayalı şebeke sistemlerinin uygulanması için devlet programı.

Rusya pazarında Büyük Verinin gelişmesinin önündeki ana engeller şunlardır:

Veri güvenliğini ve gizliliğini sağlamak;
Nitelikli personel eksikliği;
Çoğu Rus şirketinde Büyük Veri düzeyinde birikmiş bilgi kaynaklarının eksikliği;
Şirketlerin yerleşik bilgi sistemlerine yeni teknolojilerin getirilmesindeki zorluklar;
Büyük Veri teknolojilerinin, bu teknolojileri uygulayabilen sınırlı sayıda işletmeye yol açan yüksek maliyeti;
Rusya'da sermaye çıkışına ve yatırım projelerinin dondurulmasına neden olan siyasi ve ekonomik belirsizlik;
IDC'ye göre, ithal ürünlerin fiyatlarındaki artış ve enflasyondaki artış, tüm BT pazarının gelişimini yavaşlatıyor.

Rusya pazarı tahmini

Bugün itibariyle Rusya Büyük Veri pazarı gelişmiş ülkelerdeki kadar popüler değil. Rus şirketlerinin çoğunluğu buna ilgi gösteriyor, ancak fırsatlarından yararlanmaya cesaret edemiyorlar.
Büyük Veri teknolojilerinden halihazırda yararlanmış olan büyük şirketlere örnekler, bu teknolojilerin gücü konusunda farkındalık yaratıyor.
Analistler de Rusya pazarı hakkında oldukça iyimser. IDC, Almanya ve Japonya'daki pazarın aksine Rusya pazar payının önümüzdeki 5 yıl içinde artacağına inanıyor.
2020 yılına kadar, Rusya'daki Büyük Veri hacmi, küresel veri hacminin mevcut %1,8'inden %2,2'sine yükselecek. EMC'ye göre bilgi miktarı, 2020'de mevcut 155 eksabayttan 980 eksabayta yükselecek.
Şu anda Rusya, Büyük Veri seviyesine kadar bilgi miktarını toplamaya devam ediyor.
CNews Analytics anketine göre, ankete katılan şirketlerin %44'ü 100 terabayttan* fazla olmayan verilerle çalışıyor ve yalnızca %13'ü 500 terabaytın üzerindeki hacimlerle çalışıyor.

Bununla birlikte, küresel trendleri takip eden Rusya pazarı büyüyecek. 2014 itibariyle IDC, pazar büyüklüğünü 340 milyon dolar olarak tahmin ediyor.
Önceki yıllarda pazar büyüme oranı yılda %50 idi, aynı seviyede kalırsa 2018'de pazar hacmi 1,7 milyar USD'ye ulaşacak. Rusya pazarının dünya pazarındaki payı, mevcut %1,2'den artarak yaklaşık %3 olacaktır.

Rusya'da Büyük Veri kullanmaya en duyarlı sektörler şunlardır:

Perakende ve bankalar onlar için her şeyden önce müşteri tabanının analizi, pazarlama kampanyalarının etkisinin değerlendirilmesi önemlidir;
Telekom - müşteri tabanının segmentasyonu ve trafikten para kazanma;
Kamu sektörü - muhasebe, nüfustan gelen uygulamaların analizi vb.;
Petrol şirketleri - iş izleme ve üretim ve satış planlaması;
Enerji şirketleri - akıllı güç sistemlerinin oluşturulması, operasyonel izleme ve tahmin.

Gelişmiş ülkelerde, Büyük Veri sağlık, sigorta, metalurji, İnternet şirketleri ve sanayi kuruluşları alanlarında yaygınlaştı, büyük olasılıkla yakın gelecekte bu alanlardaki Rus şirketleri de Büyük Veri uygulamasının etkisini değerlendirecek ve bu teknolojileri uyarlayacak. onların endüstrilerinde.
Rusya'da ve dünyada, yakın gelecekte veri görselleştirme, medya dosyalarının analizi ve Nesnelerin İnterneti'nin geliştirilmesine yönelik bir eğilim olacaktır.
Ekonomideki genel durgunluğa rağmen, analistler, öncelikle Büyük Veri teknolojilerinin kullanılmasının kullanıcılarına işletmenin operasyonel verimliliğini artırma açısından rekabet avantajı sağlaması nedeniyle, Büyük Veri pazarının önümüzdeki yıllarda daha da büyümesini öngörüyor. , ek müşteriler çekmek, riskleri en aza indirmek ve veri tahmin teknolojilerinin uygulanması.
Böylece Rusya'daki Büyük Veri segmentinin oluşum aşamasında olduğu ancak bu teknolojilere olan talebin her yıl arttığı sonucuna varabiliriz.

Temel Pazar Analizi Sonuçları

Dünya pazarı

2014'ün sonunda, Büyük Veri pazarı aşağıdaki parametrelerle karakterize edilir:

pazar büyüklüğü bir önceki yıla göre %45 artarak 28,5 milyar ABD dolarına ulaştı;
Big Data pazarının gelirinin büyük bir kısmı hizmetlerden oluşuyordu, toplam gelir içindeki payları %40'a eşitti;
Gelirin %36'sı Büyük Veri uygulamaları ve analitiğinden, %17'si bilgi işlem ekipmanından ve %15'i veri depolama teknolojilerinden geldi;
Büyük Veri sorunlarını çözmek için en popüler platformlar SAP, HANA ve Oracle gibi şirketlerden gelen bellek içi platformlardır.
Büyük Veri yönetimi alanında projeleri hayata geçiren şirket sayısı %125 arttı;

Önümüzdeki yıllar için piyasa tahmini aşağıdaki gibidir:

2015'te pazar hacmi 38,4 milyar USD'ye ulaşacak, 2020'de - 68,7 milyar USD;
ortalama büyüme oranı yıllık %16 olacaktır;
şirketin Büyük Veri teknolojileri için ortalama harcaması büyük şirketler için 13,8 milyon ABD Doları ve küçük ve orta ölçekli işletmeler için 1,6 milyon ABD Doları olacak;
teknolojiler en çok müşteri hizmetleri ve nokta pazarlama alanlarında yaygınlaşacak;
2017'de küresel pazar yapısı, gelişmekte olan ülkelerden kullanıcı şirketlerin hakimiyetine doğru değişecektir.

Rus pazarı

Rusya Büyük Veri pazarı oluşum aşamasındadır, 2014 yılı sonuçları aşağıdaki gibidir:

pazar büyüklüğü 340 milyon USD'ye ulaştı;
önceki yıllarda ortalama pazar büyüme oranı yıllık %50 idi;
toplam birikmiş bilgi miktarı 155 eksabayttı;
Rus şirketlerinin %10'u Büyük Veri teknolojilerini kullanmaya başladı;
Büyük Veri teknolojileri bankacılık, telekom, internet şirketleri ve perakendede daha popülerdi.

Önümüzdeki yıllar için Rusya pazarı için tahmin şu şekildedir:

2015 yılında Rusya pazarının hacmi 500 milyon USD'ye ve 2018'de - 1,7 milyar USD'ye ulaşacak;
Rusya pazarının dünyadaki payı 2018'de yaklaşık %3 olacak;
2020'de biriken veri miktarı 980 eksabayt olacak;
2020'de veri hacmi küresel veri hacminin %2,2'sine yükselecek;
en popüler teknolojiler veri görselleştirme, medya dosyası analizi ve Nesnelerin İnterneti olacaktır.

Analiz sonuçlarına dayanarak, Büyük Veri pazarının hala gelişimin erken aşamalarında olduğu ve yakın gelecekte büyümesini ve bu teknolojilerin yeteneklerinin genişlemesini gözlemleyeceğimiz sonucuna varılabilir.

Bu hacimli çalışmayı okumak için zaman ayırdığınız için teşekkür ederiz, blogumuza abone olun - birçok yeni ilginç yayın sözü veriyoruz!

Başkıristan'da ilk kez turist trafiğinin analizinde “büyük veri” kullanıldı. Belarus Cumhuriyeti Devlet Turizm Komitesi, Ural İzleme ve Analiz Merkezi'ne cep telefonu abonelerinin hareketinin dinamiklerine dayalı bir çalışma yürütmesini emretti.

Araştırmaya göre, Ocak-Kasım 2018 arasında,% 60'ı 30 ila 45 yaşları arasındaki erkekler olan 1.656 milyon turist, kural olarak, yüksek öğrenim görmüş ticari kuruluşların çalışanları, ayda 40 bin ruble geliri ile cumhuriyeti ziyaret etti. . Ortalama kalış süresi 3,8 gündür.

Turist akışının zirvesi yaz aylarında. Haziran 2018'de gelenlerin sayısı 179 bin, Temmuz'da 215 bin kişiydi. Asgari gösterge Şubat ayında gözlendi - 118 bin kişi.

Rusya'nın çeşitli bölgelerinden konuklar geldi. Ziyaretçilerin en büyük payı - Moskova, Moskova bölgesi, Tataristan - her biri% 11. Orenburg bölgesi sakinleri, Chelyabinsk ve Samara bölgelerinin turist trafiğindeki payını %9, %7, %6 olarak oluşturdu. Ayrıca, Sverdlovsk Oblastı ve Khanty-Mansi Özerk Okrugu - her biri %3.8, Tyumen Oblastı - %3, Perm Bölgesi ve Udmurtia - her biri %2'den biraz fazla.

Komşu ülkelerin yanı sıra Hindistan, İspanya, İtalya, Yemen, Almanya, Türkiye, Mısır, Nijerya, İsrail, ABD, Çek Cumhuriyeti, Suudi Arabistan, Bulgaristan, İran, Çin ve Finlandiya'dan da yabancı turistler geldi.

Turist anketleri şeklinde sosyolojik bir çalışma da yapılmıştır. Katılımcıların %37'si konaklamaları için bir otel veya otel seçmiştir. %17'si arkadaş veya akraba yanında konaklarken, %11'i pansiyonları tercih etti. Seyahat amaçlarına göre turist akışı şu şekilde dağılmıştır: akraba ziyaretleri (%30), iş turizmi (%28), sağlık turizmi (%18), gezi (%12), aktif (%8), hacı turizm (%0,2) ...

Turistlerin %40'ı Başkıristan'a ilk kez gelmiyor. Arkadaşların (meslektaşlar, akrabalar) tavsiyesi üzerine %20 geldi. %24'ü bir iş gezisine geldi. Katılımcıların seyahat destinasyonu seçerken en az kullandıkları bilgi kaynakları internet portalları (%3,4), sosyal ağlar (%1,2) ve medyadaki reklamlar (%0,5) olmuştur.

Devlet komitesi, mevcut 2019'da cumhuriyetin belirli bölgelerinin turistik çekiciliğinin de analiz edileceğini bildirdi.

“Mobil operatörlerin yeteneklerini kullanan jeoanalitik, turist akışını hesaplamak için gelişmiş bir yöntemdir. Şu anda, sadece Moskova'nın böyle bir deneyimi var ve size hatırlatmama izin verin, ikincisinin Volga Federal Bölgesi'ndeki ulusal turist derecelendirmesinde birinci, Başkurdistan ikinci, ”dedi Turizm ve Girişimcilik Devlet Komitesi Başkan Yardımcısı Azamat Galin Başkurdistan Cumhuriyeti'nin.

Turstat portalına göre, 2018'in sonunda Başkıristan, iç ve dış turizmde ilk 15 sıralamasına girerek 2,5 milyonu aşan turist sayısı ile 13. sırada yer aldı (2017 seviyesine göre +% 13).

Başkurdistan Hükümeti'nin bu girişimleri, turist akışını incelemek ve BT teknolojilerini kullanmak da dahil olmak üzere turistlere entegre hizmet sunumu yoluyla bölgenin turizm ürünlerini tanıtmak için etkinliklerini planlamak için çok ilginç ve faydalıdır.

Bu arada haberlerde Nizhniy Nogorod'dan bahsediliyor. Daha önce bu şehirde "Misafir Kartı" projesinin hayata geçirildiğini bildirmiştik, bu sayede şehrin turistik yerlerini ziyaret eden turistlerin hareketlerini, ilgi alanlarını, turistleri çeşitli indirimlerden yararlanabilecekleri gibi takip edebilecekler. toplu taşıma ücretsiz.

Tüm bu girişimler bölgelerde uygulanmaktadır. federal katılım olmadan izole ve tekil.

NE KONUŞMALI?

Meselenin özü, Rusya Federasyonu'na gelen yabancı vatandaşlar için elektronik vize kullanma konusunun şu anda çözülmekte olmasıdır. Turizm Güvenliği Derneği'ne göre, bu tür vizelerin, otellere ve yukarıda belirtilen hizmetlere "misafir kartında" turistlerin göç ve kayıt sistemini entegre etmeden özel dijital teknolojiler kullanarak kullanılması mantıklı değil. Bu bir hükümet yaklaşımı değil.

Bize göre sistemli, devletçi bir yaklaşım tüm bu unsurların dikkate alınmasını içermelidir. Bir turist, elektronik bir etiket aldıktan sonra bir kez sınırlara kaydolmalı ve ardından ülke çapında hareket etmeli, otellere kaydolmalı (zaten göç kaydı olmadan), müzeleri sorunsuz ziyaret etmeli, çeşitli indirimler almalı, toplu taşıma araçlarını ücretsiz veya indirimli olarak kullanmalıdır. Ve aynı zamanda, bu yaklaşım - hem yabancıların hareketlerini kaydederek ulusal güvenliğin sağlanmasına hem de otelcileri kayıt ve göç kaydı baş ağrılarından kurtarmaya ve Rusya Federasyonu'nun kurucu kuruluşlarındaki turizm yetkililerine izin verecektir. bölgenin (şehir) en popüler nesneleri hakkında bilgi almak ve buna dayalı olarak turist teklifleri oluşturmak, böylece maksimum fayda sağlamak.

VE BUNUN İÇİN ZATEN HER ŞEYDİR!

Yani, uygulanması misafirperverliği önemli ölçüde etkileyebilecek ve ülkeye gelen turist akışını artırabilecek devlet göç ve kayıt kaydı sistemine ilişkin Yönetmeliği onaylayan 6 Ağustos 2015 tarih ve 813 sayılı Rusya Federasyonu Hükümeti Kararnamesi. Genel. 6 Aralık 2018'de Federasyon Konseyi'nde "Turizm Güvenliği" Derneği Yönetim Kurulu Başkanı'nın bahsettiği şey tam da bu. Sergey Gruzd"Rusya Federasyonu'na gelen yabancı vatandaşlar için elektronik vize uygulamasının güncel konuları ve bu alandaki Rusya Federasyonu mevzuatının iyileştirilmesi" konulu yuvarlak masa toplantısına katılanlara

Göç ve kayıt muhasebesinin iyileştirilmesi, vize rejiminin basitleştirilmesi, seyahat için tek bir biyometrik tanımlayıcının geliştirilmesi ve uygulanması konularının aşağıdaki çerçevede tartışma konusu olacağını hatırlayın. Uluslararası Forum "Turizm Güvenliği" - TSIF - 2019.Bu Forum, hükümet yetkililerinin, profesyonel toplulukların ve iş dünyasının temsilcilerinin tek bir platformda turizm güvenliğini sağlamaya yönelik güncel konuları tartıştığı önemli bir profesyonel etkinliktir. Forum formatı 4 ara oturumu içerir.

10/01/2018, Pzt, 10:03, Moskova saati , Metin: Maria Sysoykina

Moskova Metrosu'nun bir parçası olarak bir yıl önce kurulan Güvenli Ulaşım İnovasyon Merkezi, dijital teknolojilerle çalışmak için çözüm geliştiricilerini bir araya getiriyor. İnovasyon merkezinin ilk stratejik oturumunun bir parçası olarak, Rus şirketleri tarafından sunulan yeni teknolojilerin yanı sıra merkezin halihazırda uyguladığı inisiyatifler hakkında bir tartışma gerçekleştirildi.

"Güvenli Ulaşım" etrafında topluluk

Güvenli Ulaşım İnovasyon Merkezi, Moskova için çeşitli ulaşım sorunlarının çözümünde modern teknolojilerin kullanımı konusunda fikir ve deneyim alışverişinde bulunmak üzere bir uzmanlar ve geliştiriciler topluluğu oluşturmaya başladı. Topluluk, hem Safe Transport ile çalışan şirketleri hem de yeni üyeleri bir araya getirecek. Merkezin ilk stratejik oturumunda, ABBYY, Maxima Telecom, Yandex.Taxi, Avito, Software Product ve diğerlerinin temsilcileri Moskova'da ulaşımda gerekli teknolojik değişikliklerle ilgili vizyonlarını paylaştılar, teknolojinin yeni inovatif oluşumların oluşumundaki rolünü tartıştılar. şehrin sakinleriyle etkileşimini kişiselleştirmek için hizmetler ve fikirler sundu.

Büyük veri iletişimi değiştiriyor

Merkezi oluşturma fikri Ağustos 2018'de doğdu. Bu girişimin temel amacı, yolcularla etkileşimi dönüştürmek, vatandaşlarla iletişimi yeni, kişiselleştirilmiş bir düzeye getirmek. Büyük veri analizi, hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olur. İnovasyon merkezi, Ulaştırma Bakanlığı'na bağlı kuruluşların verileriyle çalışma, araştırma yapma, hipotezleri test etme, hedeflenen iletişim şirketleri için segment oluşturma çalışmaları yapma yeteneğine sahiptir.

İnovasyon Merkezi başkanı, “Yolcular hakkında çok sayıda heterojen kişisellikten arındırılmış veri topluyoruz ve analize dayanarak, önemli bilgileri vatandaşlara hedefli bilgiler sağlayabiliyoruz” diye açıklıyor. Yuri Emelyanov... - Senaryolar çok farklı olabilir. Örneğin, bazı olaylar, faaliyetlerle bağlantılı olarak sıklıkla rota değişiklikleri, onarımlar, trafik tıkanıklıkları yaşanmaktadır. Verileri analiz ederek, bu rotalarda sıklıkla seyahat eden yolcularımıza kişiselleştirilmiş bir şekilde değişiklikler hakkında bilgi verebiliriz."

İnovasyon merkezi projeleri

Merkezin hazinesinde daha iddialı projeler de var, örneğin, Moskova bölgelerinin kara taşımacılığı kullanımındaki memnuniyetinin bir analizi. Merkez uzmanları bu konuda çok sayıda anket yaptı, sonuçları analiz etti ve sonuçlara göre rotaları, programları ve durakları değiştirmek için girişimler formüle etti. Merkez, bu inisiyatifleri ulaşım kompleksi içinde düzenlenen çeşitli yönlendirme komitelerine sunar ve onaylanması halinde alt kuruluşlar tarafından uygulanır. Uygulanan inisiyatiflerle ilgili geri bildirimler, yine çalışma sonuçlarının ve vatandaşların memnuniyet derecesinin değerlendirildiği inovasyon merkezine gönderilir. Bu program Mart 2018'de başladı ve şimdiye kadar oldukça başarılı olduğunu gösterdi. Merkez şimdi Moskova Metrosu için benzer bir programa aktif olarak katılıyor.

Özellikle ilgi çekici olan, Merkez'in FIFA Dünya Kupası çerçevesinde olayların analitik olarak desteklenmesi projesidir. Merkezin uzmanları, Moskova stadyumlarında (Luzhniki, Spartak, Vorobyovy Gory'deki taraftar bölgesi) düzenlenen maç günlerinde yolcu trafiğini analiz etti, maçtan sonra mümkün olan en kısa sürede memnuniyet anketleri uyguladı ve şehrin ulaşım sistemi üzerindeki yükü optimize etmek için öneriler geliştirdi ve daha verimli hale getirmek.ulaşım hizmetlerinin organizasyonu.

Luzhniki stadyumundaki yük dağılımının değerlendirilmesi. 14 Haziran'da şampiyonanın açılış gününde gerçekleşen Rusya - Suudi Arabistan maçına ilişkin analitik raporun bir parçası

Vatandaşlar için mobil uygulamaların desteklenmesi merkezin ayrı bir çalışma alanı haline geldi. Safe Transport, Moskova Asistanı uygulamasını geliştiren Infocompass dahil olmak üzere bir dizi geliştiriciyle işbirliği yapıyor. Vatandaşlar için mobil uygulamalara dayalı çeşitli hizmetler oluşturmaya yönelik girişimleri desteklemeye çalışıyoruz. Bizim için bu, şehrin nüfusu ile iletişim kanallarından biri, - diyor Yuri Yemelyanov. "Örneğin, Merkezin uzmanları, Moskova Asistanı mobil uygulamasının geliştiricileriyle birlikte, devlet plakasını tanıma algoritmasını geliştirmek için çalışıyor." İnovasyon Merkezi'nin yaklaşan 2019 için birçok iddialı hedefi var.

Veri önemli bir varlık haline geldi ve kendi başına büyük bir değere sahip. Sahibini belirlemeye yönelik doğru yaklaşımla ve bunlara erişimi dikkatli bir şekilde inşa ederek, nakliye sürecindeki tüm katılımcılara kâr getirebilirler. Ama aynı zamanda bir çekişme konusu da olabilirler, - diye yazıyor dergi.

“Veri bir varlık haline geldi. Bugünkü veriler 21. yüzyıl altını ve petrolü. Onlarla çalışmayı, işlemeyi, kümelenmeyi, bunlardan katma değeri artıran ürünler üretmeyi çabucak öğrenen kişi önde olacak, ”Federal Vergi Servisi başkanı Mikhail Mişustin,“ Dijital dönüşüm ve kalite” oturumunda dinleyicilerini ikna etti. hayatın. Soçi'deki Rus Yatırım Forumu çerçevesinde gerçekleşen Bölgelerden Bir Görünüm ”. Sözde büyük verilerden bahsediyor - ve milyonlarca Rus'un geliri ve mülkü hakkındaki verilerin toplandığı Federal Vergi Servisi başkanından başka kim tam değerini anlıyor? Ama aslında, yetkili yalnızca şu anda dünya çapında yüzlerce forumda, küresel olanlar da dahil olmak üzere binlerce şirketin başkanından duyulabilen bir cümleyi tekrarladı. Ve ortaya çıkan ilk soru: Büyük veri değerli bir varlık haline geldiğinden, bunun nasıl ele alınacağını, kime ait olduğunu ve bu verilerin hangi fiyattan satın alınabileceğini açıklayan kurallar olmalı?

Büyük veri teknolojisi, üç unsurun varlığını ima eder: büyük miktarda veri, bu verilerin çok hızlı işlenmesi için bilgi işlem gücü ve önceden erişimi yasaklanmış olan önceden belirlenmiş parametreleri karşılaştırmaya izin veren özel matematiksel modeller. Bu, yeni, genellikle belirgin olmayan bağlantıları ve kalıpları belirlemenize ve bunlara dayanarak yönetim kararları vermenize ve kar etmenize (veya bir seçenek olarak sosyal açıdan önemli sorunları çözmenize) olanak tanır.

Büyük veriden yararlanmak için teknolojilerin olgunlaşması gerekiyordu. Daha yakın zamanlarda, şirketlerin emrinde bilgi işlem gücü ve gerçek zamanlı olarak büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işleyebilen algoritmalar, bu verilerin depolanabileceği veri merkezleri, sözde Nesnelerin İnterneti gelişiyor, bu da bunları almanızı sağlar. gerçek zamanlı olarak ekipmandan ve çeşitli cihazlardan gelen veriler, özellikler artıyor ve veri toplamak için kullanılan sensörlerin fiyatı düşüyor.

Siemens Mobility Müşteri Hizmetleri Departmanı Başkanı Alexey Fedoseev, verilerin büyük olarak kabul edilebileceği sınırı tanımlar: “Veri noktaları olarak adlandırılan 1 milyon ölçüm. Artık Büyük Veri yaklaşımına dayalı analitik modelleri hayata geçirebiliyoruz."

Öncüler uçak üreticileriydi. Ekipman arızalarını ve arızalarını tahmin etmek için kullanılabilecek büyük verinin değeri özellikle bu sektörde büyüktür. Örneğin, şimdi iki motorlu bir Boeing 737, altı saatlik uçuşta 240 bin terabayt veri aktarıyor (Lenin Kütüphanesindeki kağıt üzerindeki veri miktarı daha fazla, ancak çok değil - yaklaşık 84 kat). Önceki nesil uçakların sadece birkaç yüzünü toplamasına rağmen, uçuş başına birkaç yüz bin parametrenin kaldırılmasından bahsediyoruz.

Geçen yıl, madencilik şirketi Tinto'nun başkanı (filosunda, insansız damperli kamyonlardan, taş ocaklarında, lokomotiflerde ve limanda yapılan sondajlardan alınan veriler) Perth'deki merkezi kontrol merkezinin her dakika 2,4 terabayt veri aldığını söyledi (yaklaşık olarak 3.5 bin ton). günde terabayt).

Rus Demiryolları Bilgilendirme Dairesi Dijital Teknolojiler Merkezi Tasarım ve Teknoloji Bürosunda baş proje mühendisi olan Andrey Borodin, profesyonellerin bakış açısından verilerin sıcak olabileceğini söylüyor (yani, hemen işleniyor, gerçek zamanlı), sıcak ve soğuk (kullanılmamış, ancak depolama için bırakılmıştır).

Şirketin yatırım analizi başkanı Oleg Pyatakov, "Ham veriler bile, birçok şirket tarafından, şirketler onu şu anda kullanamasalar bile - tahmine dayalı modeller veya yanıt sistemleri oluşturmak için - değer getirebilecek bir varlık olarak mantıksız bir şekilde görmüyor" diyor. şirket. 2050. dijital ". Veri uğruna veri üretmenin en azından kısa vadede ters etki yapacağından emin: “Verileri birbirine bağlama yeteneğine (cihaz / kullanıcı tanımlayıcıları, zaman damgaları), en azından bunlar için minimum veri önemine ihtiyacımız var. optimize etmeye çalıştığımız hedef parametreleri, bir kontrol eylemi geliştirme yeteneği ... Nitekim geleneksel (eski) yönetim sistemlerinde norm, toplanan verilerin %95'inden fazlasının çeşitli nedenlerle karar vermek için kullanılmadığı bir durumdu.

Rus Demiryolları, dijital dönüşüm sürecine giren ilk Rus şirketlerinden biri oldu. Ve elbette holding de büyük veri teknolojisi ile çalışıyor. Doğal olarak, uygulamalarının ilk alanı açıktır - Nesnelerin İnterneti kullanılarak demiryolu araçları ve altyapıdan düzenli veri toplanması.

Rus Demiryolları'nın bu alandaki stratejik ortağı olan Siemens Mobility'de veri ve bilgi olmak üzere iki kavram arasında net bir ayrım yapılıyor. Alexei Fedoseyev'e göre vagon ve altyapı tarafından üretilen veriler, işletme organizasyonuna aittir: "Teknik sistemleri Deutsche Bahn veya Rus Demiryollarına teslim eder etmez, veriler onlara aittir."

Daha sonra hizmet sözleşmeleri çerçevesinde bu verilerin işlenmesi için ayrı sözleşmeler çerçevesinde faydalı bilgilere dönüştürülür. Örneğin, MCC'de işletilen Lastochka trenleri, bireysel elektrikli tren alt sistemlerinin teknik durumu hakkında teşhis mesajları üretir. Bu veriler toplanır ve güvenli bir kanal üzerinden Rusya Federasyonu topraklarındaki bir sunucuya iletilir. Ve ancak o zaman, diyor Rus Demiryolları ve Siemens tarafından Şubat 2017'de ortaklaşa oluşturulan Analiz ve Veri İşleme Merkezi'nde Aleksey Fedoseev, bu toplu verilerin faydalı bilgilere dönüştürüleceğini söylüyor.

Uzman, merkezin çalışanlarının, elde edilen teknik parametrelere dayalı olarak, kestirimci bakım kavramının uygulanmasını mümkün kılan, kritik demiryolu araçlarının arızalarını tahmin eden analitik modeller kullandığını söylüyor. Bir örnek, bir çekiş tahrik sisteminden alınan verilerin işlenmesidir. Ama sadece o değil. Örneğin yolcu kapılarının sistemi de izlenir. Şehir içi tren modunda sürerken yolcu kapısının çalışması trenin istasyonda geçirdiği süreyi etkileyebilir, çalışmalarındaki arızalar ve arızalar trafik tarifelerinin ihlalini etkileyebilir. Rus Demiryolları Yüksek Hızlı Trafik Müdürlüğü'nün onarım departmanı çalışanları, Cormap bilgisayarlı bakım sistemi aracılığıyla bu bilgilere erişebilir. Sistem açıktır, hatta trenlerin verilmesine ilişkin kararlar esas alınır.

Siemens tarafından Alman, İspanyol, Rus, Türk demiryolları ve Eurostar için sağlanan yüksek hızlı trenlerin işletimi için tahmine dayalı analitik modeller, son üç ila dört yıl içinde geliştirildi. Ne kadar çok veri işlenirse, modeller o kadar doğru çalışır. Sonuç, trenlerin teknik hazırlığında bir artıştır. Örneğin, İspanya'daki Velaro trenlerindeki Siemens Uzaktan İzleme Merkezi'nin çalışması, Rusya'daki Sapsans'tan biraz daha erken başladı. Modeller, çekiş motoru arızalarını beş ila yedi gün içinde tahmin etmeyi mümkün kılıyor ve bu da, itme gücündeki azalma nedeniyle seyahat programının ihlali olasılığının neredeyse tamamen dışlanmasına yol açtı. Sonuç olarak, RENFE, Madrid - Barselona hattında trenin 15 dakikadan fazla gecikmesi durumunda yolculara bilet fiyatının %100'ünü tazmin etmeye hazır olduğunu göstermiştir. Yolcuların tepkisi gecikmedi: Demiryolu trafiğinin bu yönde yolcu trafiğindeki payı %20'den %61'e yükseldi ve hava trafiği %80'den %39'a düştü.

Sapsan trenlerinin benzer tahmine dayalı teşhis modellerinin uygulanmasındaki Rus deneyimini alırsak, Alexei Fedoseev'e göre olumlu etkiler açıktır: Moskova - St. Petersburg hattında, Sapsan tren filosu zaten daha fazlasını kapsıyor. 5 dakikayı aşan teknik arızalar nedeniyle gecikme olmadan 7 milyon km (bu, şirketin güvenilirlik seviyesini değerlendirmek için kullandığı parametrelerden biridir).

Büyük verilerle çalışmanın önemli bir parçası, sözde güvenilir bir ortamın yaratılmasıydı - bu, verilere yetkisiz erişim hariç, verilerin güvenli kullanımı için tasarlanmıştır. Örneğin, "Lokomotif kompleksinin güvenilir ortamı", lokomotifler, bu verilerin tüketicileri - Rus Demiryolları holding çalışanları, hizmet şirketleri, demiryolu araçları üreticileri ve bileşen üreticileri tarafından üretilecek verilere erişmek için oluşturulmuştur.

İlişkiler her zaman ortaklıklara dayalı değildir. Bu durumda, verilerin sağlanması ve işlenmesine dahil olan taraflar arasında bir çatışma mümkündür. Bunun nasıl olabileceği, okyanus taşımacılığında lider olan Danimarkalı şirket Maersk ile şu anda gelişmekte olan hikaye tarafından gösterilmektedir. 2014 yılında şirket, deniz taşımacılığı işini dijitalleştirmeye karar verdi. Maersk daha sonra Doğu Afrika'dan Avrupa'ya basit bir deniz yoluyla soğutulmuş meyve sevkiyatının 30 kişiden ve kuruluştan oluşan bir zincirden geçtiğini ve aralarında yaklaşık 200 eylem (belge aktarımı, iletişim) ve nakliye maliyetinin %20'sini gerektirdiğini bildirdi. bir grup mal işlemeye gider, belgelerin transferi ve sürecin yönetimi. Maersk, 60 yıldır büyük bir değişimin yaşanmadığı bu alanda maliyetleri ciddi anlamda düşürecekti.

2016 yılında bir teknoloji ve bir ortak bulmaya karar verdi, blok zincirinde ileri bilgi taşıyıcısı olarak IBM şirketleriyle işbirliğine başladı. TradeLens adı verilen blockchain akıllı sözleşme sistemi, 2017 yılında test edilmeye başlandı. Ocak 2018'de Maersk ve IBM bir ortak girişim duyurdular. Bilgi aktarımını nasıl hızlandıracağımızı ve hata sayısını nasıl azaltacağımızı bulmak için ortaklarla birlikte çalıştık. TradeLens'in tam ticari versiyonunun 2018'in sonuna kadar piyasaya sürüleceği açıklandı. 2018 ortasına kadar, sistem 154 milyon olay hakkında veri içeriyordu (gemilerin varış tarihleri, konteynerlerin sevkiyatı ve varış raporları, gümrük izinleri, ticari faturalar ve konşimentolar, yani kargonun gemi tarafından kabul edildiğine dair belgeler). nakliyeciden taşıyıcı), sayıları her gün 1 milyon arttı - genel olarak TradeLens tam çalışmaya hazırdı.

Test aşamasında, sisteme 92 katılımcı katıldı: armatörler, deniz gemileri, nakliyeciler, limanlar (örneğin, Avrupa'daki okyanus yükünün 2/3'üne kadarının geçtiği çok büyük Rotterdam limanı) ve gümrükler. Ancak aynı zamanda, testler sona erdiğinde, diğer okyanus gemilerinin TradeLens'e bağlanmayı kesinlikle reddettiği biliniyordu. Ve bu oyuncuların bilgisi olmadan, sistemin tam kullanımı hariç tutulur.

Görünüşe göre Maersk bu direnişe sürpriz oldu. Kasım ayının ortalarında Danimarkalı şirket, ilk altıdaki rakiplerinden (MSC, CMA CGM, Hapag-Lloydand ve Ocean Network Express) sektörde bilgi alışverişi için yeni standartlar geliştirecek kar amacı gütmeyen bir birliğe katılma teklifini kabul etti. 2 numaralı okyanus gemisi MSC'nin CIO'su André Simcha gazetecilere verdiği demeçte, şirketin daha açık hale gelmesi durumunda şirketinin TradeLens'e katılmaktan mutlu olacağını söyledi. Genel olarak, MSC, kar amacı gütmeyen bir dernek aracılığıyla çalışma fikrini çok daha fazla seviyor, çünkü bilgiye eşit erişim vaatlerine rağmen, TradeLens'in tüm fikri hakları IBM ve Maersk arasında bölünmüş durumda. Ana rakipleri bunun üzerinden para kazanacakken, taşıyıcılar verilerini sisteme verme ihtimalinden hoşlanmadılar. Oleg Pyatakov yine de Maersk'in doğru yolu seçtiğine ve sonunda güçlü şirketlerin tescilli çözümlerinin kazanacağına ve güçlü oyuncuların katılımı olmadan açık standartların yerini alacağına inanıyor. Ancak Maersk, veri gibi değerli bir varlığa sahip olmak için savaşmak zorunda kalacak. Kasım ayında TradeLens ile rakip bir sistem duyuruldu.

benzer belgeler

Akıllı Ev teknolojilerinin ilkeleri. Sistem için bir kontrol elemanı seçme. Oda kontrol sistemi segmentleri için yazılım geliştirme: nem ve sıcaklık ölçümü, otonom kontrolör ve aydınlatma. Kullanıcıya bilgi gösteriliyor.

tez, eklendi 08/07/2018

Blockchain teknolojisinin finans sektöründe, oyun endüstrisinde, hükümette uygulanması. Akıllı Ev ağının çalışması için blok zinciri ve Nesnelerin İnternetini birleştirme konseptinin oluşturulması, Büyük Veri teknolojisi ve yapay zeka ile birlikte uygulanması.

20.11.2018 tarihinde eklenen makale

"Akıllı ev" sisteminin konsepti, çalışma prensibi ve unsurları. Kontrol, iletme ve yürütme unsurları arasında veri alışverişi protokolleri. Projenin pratik uygulamasına bir örnek. "Akıllı ev" prototipinin ana program öğelerinin açıklaması.

tez, eklendi 07/30/2017

Rusya'da kentsel yolcu taşımacılığı yönetiminin mevcut sorunlarının dikkate alınması. Sevk kontrol sisteminin otomasyon yöntemi. AnyLogic yazılım ortamında uzman yolcu taşımacılığı sisteminin güvenilirliğinin analizi.

03/01/2019 tarihinde eklenen makale

Eğlence ve güvenlik için robotların tasarım ve özelliklerinin açıklamaları. Robot elektrikli süpürge kontrolü. Androidlerin hareketi ve görünümü. "Akıllı Ev" sisteminin genel algoritmasının incelenmesi. Konut ve ofis binalarında akıllı kontrol mekanizması.

özet eklendi 02/10/2015

"Akıllı cadde", "akıllı park", "akıllı şehir" gibi kentsel çevre için teknolojik çözümlerin araştırılması. Nesnelerin İnterneti'nin temel çalışma ilkelerinin ve işlevselliğinin tanımı, uygulamalarının etkisinin ve ana avantajlarının belirlenmesi.

18/08/2018 tarihinde eklenen makale

"Akıllı Ev" cihazlarının ve yazılımın şemasının dikkate alınması. Öğeler arasındaki iletişimin gelişimi. Eleman nesnelerinin seçimi. Teknik dokümantasyonun hazırlanması. Uygulama ve test sürecinin açıklaması. Kullanılan teknolojilerin incelenmesi.

tez, eklendi 03/20/2017

"Akıllı Şehir" gibi teknolojilerin entegre geliştirilmesi ve uygulanması ile ilgili konuların dikkate alınması. Bilgi güvenliğinin geliştirilmesindeki ana eğilimlerle tanışma. Bilgi güvenliğini ihlal etmek için potansiyel bir fırsat olarak tehdit.

06/05/2018 tarihinde eklenen makale

Makale, “araçsal”, “bağlılık”, “entelektüellik” olmak üzere üç aşamadan oluşan IBM akıllı şehir modelini ele alıyor. Enerji tasarrufu sağlayan teknolojilerin tanıtılması ve kentsel sistemlerin çevre dostu gelişimi için yöntemler, bunların etkinliği.

31/10/2017 tarihinde eklenen makale

Bir bilgi sistemi kavramı, bilgi işleme, depolama ve dağıtım için kullanımı. Su taşımacılığı endüstrisinde bilgi teknolojisi. Kıyı ve havadan bilgi sistemleri. Eğitim ve liman teknolojik sistemleri.