"Havo matematikasi". Fuqarolik aviatsiyasi olamidagi katta ma'lumotlar. Rossiya temir yo'llari transportda Big Data Big Data texnologiyasidan foydalangan holda marshrutlarni optimallashtirishni xohlaydi

"Katta ma'lumotlar"- texnologiya kompaniyalari tomonidan faol muhokama qilinadigan mavzu. Ulardan ba'zilari katta ma'lumotlardan ko'ngli qolishga muvaffaq bo'lishdi, boshqalari - aksincha, biznes uchun undan maksimal darajada foydalanishdi ... Moskva birjasi tomonidan IPOboard tahlilchilari bilan hamkorlikda tayyorlangan mahalliy va global Big Data bozorining yangi tahliliy sharhi , bozorda qaysi tendentsiyalar eng dolzarb ekanligini ko'rsatadi ... Umid qilamizki, ma'lumotlar qiziqarli va foydali bo'ladi.

BIG DATA NIMA?

Asosiy xususiyatlar

Big Data, bugungi kunda axborot texnologiyalari rivojlanishining asosiy omillaridan biri hisoblanadi. Rossiya biznesi uchun nisbatan yangi bo'lgan bu yo'nalish G'arb mamlakatlarida keng tarqaldi. Buning sababi, axborot texnologiyalari davrida, ayniqsa, ijtimoiy tarmoqlarning gullab-yashnaganidan so'ng, har bir internet foydalanuvchisi uchun katta hajmdagi ma'lumotlar to'plana boshladi va bu oxir-oqibat Big Data yo'nalishini keltirib chiqardi.

"Katta ma'lumotlar" atamasi juda ko'p bahs-munozaralarga sabab bo'ladi, ko'pchilik bu faqat to'plangan ma'lumotlar miqdorini anglatadi, deb hisoblaydi, lekin texnik tomoni haqida unutmang, bu soha saqlash texnologiyalari, hisoblash, shuningdek, xizmatlarni o'z ichiga oladi.

Shuni ta'kidlash kerakki, bu soha an'anaviy usullar yordamida qayta ishlash qiyin bo'lgan katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashni o'z ichiga oladi *.

Quyida an'anaviy va katta ma'lumotlar bazasining qiyosiy jadvali keltirilgan.

Katta ma'lumotlar sohasi quyidagi xususiyatlar bilan tavsiflanadi:
Ovoz balandligi - to'plangan ma'lumotlar bazasi hajmi an'anaviy usullarda qayta ishlash va saqlash uchun mashaqqatli ma'lumotlarning katta hajmi bo'lib, ular yangi yondashuv va takomillashtirilgan vositalarni talab qiladi.
Tezlik - tezlik, bu belgi ham ma'lumotlarni to'plash tezligining ortib borayotganini (so'nggi 2 yil ichida ma'lumotlarning 90 foizi to'plangan) va ma'lumotlarni qayta ishlash tezligini ko'rsatadi, so'nggi paytlarda real vaqt rejimida ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari ko'proq talab qilinmoqda.
Turli xillik - xilma-xillik, ya'ni. tuzilgan va tuzilmagan ko'p formatli axborotni bir vaqtda qayta ishlash imkoniyati. Strukturaviy axborotning asosiy farqi shundaki, uni tasniflash mumkin. Bunday ma'lumotlarga misol sifatida mijozning tranzaksiya haqidagi ma'lumotlarini keltirish mumkin.
Tarkibi bo'lmagan ma'lumotlarga video, audio fayllar, erkin matn, ijtimoiy tarmoqlardan keladigan ma'lumotlar kiradi. Bugungi kunda ma'lumotlarning 80% tuzilmagan guruhga kiritilgan. Ushbu ma'lumot keyingi qayta ishlash uchun foydali bo'lishi uchun murakkab tahlilni talab qiladi.
Haqiqat - ma'lumotlarning ishonchliligi, foydalanuvchilar mavjud ma'lumotlarning ishonchliligiga ortib borayotgan ahamiyat berishni boshladilar. Misol uchun, Internet-kompaniyalarda robot va shaxs tomonidan kompaniya veb-saytida amalga oshirilgan harakatlarni ajratish muammosi mavjud, bu esa oxir-oqibat ma'lumotlarni tahlil qilish qiyinligiga olib keladi.
Qiymat - to'plangan ma'lumotlarning qiymati. Big Data kompaniya uchun foydali bo'lishi va unga qandaydir qiymat keltirishi kerak. Masalan, biznes jarayonlarini yaxshilash, hisobot berish yoki xarajatlarni optimallashtirishda yordam bering.

Agar yuqoridagi 5 shart bajarilsa, to'plangan ma'lumotlar hajmlarini katta deb tasniflash mumkin.

Katta ma'lumotlarni qo'llash sohalari

Big Data texnologiyalaridan foydalanish sohasi juda katta. Shunday qilib, Big Data yordamida siz mijozlarning xohish-istaklari, marketing kampaniyalarining samaradorligi haqida bilib olishingiz yoki xavf tahlilini o'tkazishingiz mumkin. Quyida IBM instituti tomonidan kompaniyalarda katta maʼlumotlardan foydalanish boʻyicha oʻtkazilgan soʻrov natijalari keltirilgan.

Diagrammadan ko'rinib turibdiki, aksariyat kompaniyalar Big Data'dan mijozlarga xizmat ko'rsatish sohasida foydalanadilar, ikkinchi eng mashhur yo'nalish - operatsion samaradorlik, xavflarni boshqarish sohasida Big Data hozirda kamroq tarqalgan.

Shuni ham ta'kidlash kerakki, Big Data axborot texnologiyalarining eng tez rivojlanayotgan yo'nalishlaridan biri bo'lib, statistik ma'lumotlarga ko'ra, qabul qilingan va saqlanadigan ma'lumotlarning umumiy hajmi har 1,2 yilda ikki barobar ortadi.
2012-2014-yillarda mobil tarmoqlar orqali har oyda uzatiladigan maʼlumotlar hajmi 81 foizga oʻsdi. Cisco hisob-kitoblariga ko'ra, 2014 yilda mobil trafik hajmi oyiga 2,5 ekzabaytni (10 ^ 18 standart baytga teng ma'lumot miqdori uchun o'lchov birligi) tashkil etdi va 2019 yilda u 24,3 ekzabaytga teng bo'ladi.
Shunday qilib, Big Data biznesning ko'plab sohalarida keng tarqalgan va kompaniyalar rivojlanishida muhim rol o'ynaydigan nisbatan yosh bo'lishiga qaramay, allaqachon yaxshi shakllangan texnologiya sohasidir.

Katta ma'lumotlar texnologiyalari

Katta ma'lumotlarni yig'ish va qayta ishlash uchun ishlatiladigan texnologiyalarni 3 guruhga bo'lish mumkin:

• Dasturiy ta'minot;
• Uskunalar;
• Xizmat xizmatlari.

Ma'lumotlarni qayta ishlashning (dasturiy ta'minot) eng keng tarqalgan usullari quyidagilarni o'z ichiga oladi:
SQL - ma'lumotlar bazalari bilan ishlash imkonini beruvchi tuzilgan so'rovlar tili. SQL yordamida siz ma'lumotlarni yaratishingiz va o'zgartirishingiz mumkin va tegishli ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimi ma'lumotlar to'plamini boshqarish bilan shug'ullanadi.
NoSQL - atama Not Only SQL (nafaqat SQL) degan ma'noni anglatadi. U an'anaviy, relyatsion DBMSda qo'llaniladigan modellardan farq qiluvchi ma'lumotlar bazasini amalga oshirishga qaratilgan bir qator yondashuvlarni o'z ichiga oladi. Ma'lumotlar strukturasi doimiy ravishda o'zgarganda ulardan foydalanish qulay. Masalan, ijtimoiy tarmoqlarda ma'lumotlarni to'plash va saqlash uchun.
MapReduce - hisoblash taqsimoti modeli. Juda katta ma'lumotlar to'plamlarida parallel hisoblash uchun ishlatiladi (petabayt * yoki undan ko'p). Dasturlash interfeysida ishlov berish uchun dasturga ma'lumotlar emas, balki dastur ma'lumotlarga uzatiladi. Shuning uchun so'rov alohida dastur hisoblanadi. Operatsion printsipi ikkita usul bilan ma'lumotlarni ketma-ket qayta ishlashdan iborat Xarita va kamaytirish. Xarita dastlabki ma'lumotlarni oladi, Reduce uni birlashtiradi.
Hadoop - yuqori yuklangan saytlarni qidirish va kontekstli mexanizmlarini amalga oshirish uchun ishlatiladi - Facebook, eBay, Amazon va boshqalar. O'ziga xos xususiyat shundaki, tizim har qanday klaster tugunlarining ishdan chiqishidan himoyalangan, chunki har bir blokda kamida bitta nusxasi mavjud. boshqa tugundagi ma'lumotlar.
SAP HANA Ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlash uchun yuqori samarali NewSQL platformasi. So'rovlarni qayta ishlashning yuqori tezligini ta'minlaydi. Yana bir ajralib turadigan xususiyat shundaki, SAP HANA analitik tizimlarni qo'llab-quvvatlash xarajatlarini kamaytirish orqali tizim landshaftini soddalashtiradi.

Texnologik uskunalar quyidagilarni o'z ichiga oladi:

• serverlar;
• infratuzilma uskunalari.

Serverlar ma'lumotlar do'konlarini o'z ichiga oladi.
Infratuzilma uskunalari platforma tezlatgichlari, uzluksiz quvvat manbalari, server konsoli to'plamlari va boshqalarni o'z ichiga oladi.

Xizmat xizmatlari.
Xizmatlar maʼlumotlar bazasi tizimi arxitekturasini yaratish, infratuzilmani tartibga solish va optimallashtirish, maʼlumotlarni saqlash xavfsizligini taʼminlash xizmatlarini oʻz ichiga oladi.

Dasturiy ta'minot, apparat va xizmatlar birgalikda ma'lumotlarni saqlash va tahlil qilish uchun murakkab platformalarni tashkil qiladi. Microsoft, HP, EMC kabi kompaniyalar Big Data yechimlarini ishlab chiqish, joylashtirish va boshqarish xizmatlarini taklif qiladi.

Sanoatda qo'llanilishi

Big Data ko'plab sohalarda keng tarqaldi. Ular sog'liqni saqlash, telekommunikatsiya, savdo, logistika, moliya kompaniyalari va hukumatda qo'llaniladi.
Quyida ba'zi sohalarda Big Data ilovalariga misollar keltirilgan.

Chakana savdo
Chakana savdo do'konlarining ma'lumotlar bazalarida xaridorlar, inventarizatsiyani boshqarish tizimi va sotiladigan mahsulotlarni etkazib berish haqida ko'plab ma'lumotlar to'planishi mumkin. Ushbu ma'lumot do'konlarning barcha sohalarida foydali bo'lishi mumkin.

Shunday qilib, to'plangan ma'lumotlar yordamida siz tovarlarni etkazib berish, ularni saqlash va sotishni boshqarishingiz mumkin. To'plangan ma'lumotlarga asoslanib, tovarlarga talab va taklifni taxmin qilish mumkin. Shuningdek, ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish tizimi sotuvchining boshqa muammolarini hal qilishi mumkin, masalan, xarajatlarni optimallashtirish yoki hisobotlarni tayyorlash.

Moliyaviy xizmatlar
Big Data qarz oluvchining kredit qobiliyatini tahlil qilish imkonini beradi, shuningdek, kredit skoringi * va anderrayting ** uchun foydalidir. Big Data texnologiyalarining joriy etilishi kredit arizalarini ko‘rib chiqish vaqtini qisqartiradi. Big Data yordamida siz aniq mijozning tranzaktsiyalarini tahlil qilishingiz va unga mos keladigan bank xizmatlarini taklif qilishingiz mumkin.

Telekom
Telekommunikatsiya sohasida Big Data mobil operatorlar tomonidan keng qo'llaniladi.
Mobil operatorlar moliya institutlari bilan bir qatorda eng katta hajmli ma'lumotlar bazalaridan biriga ega bo'lib, ular to'plangan ma'lumotlarning eng chuqur tahlilini o'tkazish imkonini beradi.
Ma'lumotlarni tahlil qilishning asosiy maqsadi mavjud mijozlarni saqlab qolish va yangilarini jalb qilishdir. Buning uchun kompaniyalar mijozlarni segmentlarga ajratadi, ularning trafigini tahlil qiladi va abonentning ijtimoiy mansubligini aniqlaydi.

Katta ma'lumotlardan marketing maqsadlarida foydalanishdan tashqari, firibgar moliyaviy operatsiyalarni oldini olish uchun texnologiyalar qo'llaniladi.

Konchilik va neft sanoati
Big Data ham qazib olish, ham qayta ishlash va marketingda qo'llaniladi. Olingan ma'lumotlarga asoslanib, korxonalar konlarni o'zlashtirish samaradorligi to'g'risida xulosalar chiqarishlari, kapital ta'mirlash jadvali va uskunalarning holatini kuzatishlari, mahsulotga bo'lgan talab va narxlarni bashorat qilishlari mumkin.

Tech Pro Research so'roviga ko'ra, Big Data telekommunikatsiya sanoatida, shuningdek, muhandislik, IT, moliya va davlat korxonalarida eng ko'p tarqalgan. Ushbu so'rov natijalariga ko'ra, Big Data ta'lim va sog'liqni saqlash sohasida kamroq mashhur. So‘rov natijalari quyida keltirilgan:

Kompaniyalarda Big Datadan foydalanishga misollar

Bugungi kunda Big Data xorijiy kompaniyalarda faol joriy etilmoqda. Nasdaq, Facebook, Google, IBM, VISA, Master Card, Bank of America, HSBC, AT&T, Coca Cola, Starbucks va Netflix kabi kompaniyalar allaqachon Big Data’dan foydalanmoqda.

Qayta ishlangan axborotni qo'llash sohalari xilma-xil bo'lib, sohaga va bajarilishi kerak bo'lgan vazifalarga qarab farqlanadi.
Big Data texnologiyalarini amaliyotda qo‘llashning keyingi misollari keltiriladi.

HSBC plastik kartochkalar bilan firibgarlik operatsiyalariga qarshi kurashish uchun Big Data texnologiyalaridan foydalanadi. Big Data yordamida kompaniya xavfsizlik xizmati samaradorligini 3 barobar, firibgarlik holatlarini aniqlashni esa 10 barobar oshirdi. Ushbu texnologiyalarni joriy etishdan olingan iqtisodiy samara 10 million dollardan oshdi.

Firibgarlikka qarshi * VISA firibgarlik operatsiyalarini avtomatik ravishda hisoblash imkonini beradi, tizim hozirda har yili 2 milliard AQSH dollari miqdoridagi soxta to‘lovlarning oldini olishga yordam beradi.

Superkompyuter Watson kompaniyasi IBM real vaqt rejimida pul muomalalari bo'yicha ma'lumotlar oqimini tahlil qiladi. IBM ma'lumotlariga ko'ra, Watson aniqlangan firibgarlik tranzaksiyalari sonini 15 foizga oshirdi, noto'g'ri pozitivlarni 50 foizga qisqartirdi va bunday tranzaktsiyalardan himoyalangan mablag'lar miqdorini 60 foizga oshirdi.

Procter & Gamble Big Data yordamida ular yangi mahsulotlarni ishlab chiqadilar va global marketing kampaniyalarini tuzadilar. P&G ma'lumotlarni real vaqtda ko'rish mumkin bo'lgan Business Spheres maxsus ofislarini yaratdi.
Shunday qilib, kompaniya rahbariyati bir zumda farazlarni sinab ko'rish va tajribalar o'tkazish imkoniyatiga ega bo'ldi. P&G Big Data kompaniya faoliyatini bashorat qilishga yordam beradi, deb hisoblaydi.

Ofis jihozlari sotuvchisi OfficeMax Big Data texnologiyalaridan foydalangan holda ular mijozlarning xatti-harakatlarini tahlil qiladilar. Big Data tahlili bizga B2B daromadini 13 foizga oshirish va xarajatlarni yiliga 400 000 AQSh dollariga kamaytirish imkonini berdi.

fikricha Caterpillar , uning distribyutorlari Big Data texnologiyalarini tatbiq etmasliklari sababli har yili 9-18 milliard dollar foyda yo'qotadilar. Katta ma'lumotlar mijozlarga avtomobillarga o'rnatilgan sensorlardan keladigan ma'lumotlarni tahlil qilish orqali avtoulovlar parkini yanada samarali boshqarish imkonini beradi.

Bugungi kunda asosiy komponentlarning holatini, ularning eskirish darajasini tahlil qilish, yoqilg'i va texnik xizmat ko'rsatish xarajatlarini boshqarish mumkin.

Luxottica guruhi Ray-Ban, Persol va Oakley kabi sport ko'zoynaklari ishlab chiqaruvchisi. Kompaniya potentsial mijozlar xatti-harakatlarini tahlil qilish va "aqlli" SMS marketing uchun Big Data texnologiyalaridan foydalanadi. Natijada, Big Data Luxottica guruhi 100 milliondan ortiq eng qimmatli mijozlarni ajratdi va marketing kampaniyasi samaradorligini 10% ga oshirdi.

Yandex Data Factory yordami bilan, o'yin ishlab chiquvchilari Tanklar dunyosi o'yinchilarning xatti-harakatlarini tahlil qilish. Big Data texnologiyalari 100 dan ortiq parametrlardan (xaridlar, oʻyinlar, tajriba va boshqalar) maʼlumotlardan foydalangan holda 100 ming World of Tanks oʻyinchisining xatti-harakatlarini tahlil qilish imkonini berdi. Tahlil natijasida foydalanuvchilarning ishlamay qolishi prognozi olindi. Ushbu ma'lumot foydalanuvchilarning ketishini kamaytirishga va o'yin ishtirokchilari bilan maqsadli ishlashga yordam beradi. Ishlab chiqilgan model o'yin sanoatini tahlil qilish uchun standart vositalardan 20-30% samaraliroq bo'lib chiqdi.

Germaniya Mehnat vazirligi Big Data’dan ishsizlik nafaqalarini berish uchun kelib tushgan arizalarni tahlil qilish bilan bog‘liq ishida foydalanadi. Xullas, ma’lumotlar tahlil qilinib, nafaqalarning 20 foizi noloyiq to‘langani ma’lum bo‘ldi. Big Data yordamida Mehnat vazirligi xarajatlarni 10 milliard yevroga qisqartirdi.

Toronto bolalar kasalxonasi Project Artemis loyihasini amalga oshirdi. Bu real vaqt rejimida chaqaloqlar haqidagi ma'lumotlarni to'playdigan va tahlil qiladigan axborot tizimidir. Tizim har soniyada har bir bolaning holatining 1260 ko'rsatkichini kuzatib boradi. Artemis loyihasi bolaning beqaror holatini bashorat qilish va bolalarda kasalliklarning oldini olishni boshlash imkonini beradi.

GLOBAL BIG MA'LUMOT BOZORI HAQIDA

Jahon bozorining hozirgi holati

2014 yilda Big Data, Data Collective ma'lumotlariga ko'ra, venchur kapital sanoatiga sarmoya kiritishning ustuvor yo'nalishlaridan biriga aylandi. Computerra axborot portaliga ko‘ra, bu sohadagi ishlanmalar o‘z foydalanuvchilari uchun sezilarli natijalarni bera boshlagani bilan bog‘liq. O‘tgan yil davomida katta ma’lumotlarni boshqarish sohasida loyihalarni amalga oshirgan kompaniyalar soni 125 foizga oshdi, bozor hajmi 2013 yilga nisbatan 45 foizga o‘sdi.

Wikibon ma'lumotlariga ko'ra, 2014 yilda Big Data bozorining daromadlarining katta qismi xizmatlardan iborat bo'lib, ularning ulushi umumiy daromadning 40% ni tashkil etdi (quyidagi diagrammaga qarang):

Agar biz 2014 yil uchun katta ma'lumotlarni kichik turlar bo'yicha ko'rib chiqsak, bozor quyidagicha ko'rinadi:

Wikibon ma'lumotlariga ko'ra, ilovalar va tahlillar 2014 yilda Big Data daromadlarining 36 foizini Big Data ilovalari va analitikasidan, 17 foizi hisoblash uskunalaridan va 15 foizi ma'lumotlarni saqlash texnologiyalaridan olgan. Eng kam daromad NoSQL texnologiyalari, infratuzilma uskunalari va kompaniyalar tarmog'ini (korporativ tarmoqlar) ta'minlashdan olingan.

SAP, HANA, Oracle va boshqalarning xotiradagi platformalari kabi Big Data texnologiyalari eng ommabop. Ikkinchi o'rinda NoSQL platformalari (foydalanuvchilarning 18%) bo'ldi, kompaniyalar Splunk va Dell analitik platformalaridan ham foydalanishgan, ularni 15% kompaniyalar tanlagan. So'rov natijalariga ko'ra, Big Data muammolarini hal qilish uchun eng kam foydali bo'lgan mahsulotlar Hadoop / MapReduce edi.

Accenture tadqiqotiga ko'ra, Big Data texnologiyalaridan foydalanadigan kompaniyalarning 50% dan ortig'i Big Data uchun 21% dan 30% gacha pul sarflaydi.
Accenture tomonidan o'tkazilgan quyidagi tahlilga ko'ra, kompaniyalarning 76 foizi 2015 yilda bu xarajatlar ko'payishiga ishonadi va kompaniyalarning 24 foizi Big Data texnologiyalari uchun byudjetini o'zgartirmaydi. Bu shuni ko'rsatadiki, bu kompaniyalarda Big Data allaqachon kompaniya rivojlanishining ajralmas qismiga aylangan ITning o'rnatilgan yo'nalishiga aylangan.

Economist Intelligence Unit tadqiqoti natijalari Big Datani joriy etishning ijobiy samarasini tasdiqlaydi. Kompaniyalarning 46 foizi Big Data texnologiyalaridan foydalangan holda mijozlarga xizmat ko‘rsatishni 10 foizdan ko‘proqqa yaxshilaganliklarini, 33 foiz kompaniyalar inventarizatsiyani optimallashtirish va asosiy vositalar unumdorligini oshirishni, 32 foiz kompaniyalar rejalashtirish jarayonlarini yaxshilaganliklarini aytishdi.

Dunyo bo'ylab katta ma'lumotlar

Bugungi kunda Big Data texnologiyalari ko'pincha AQSh kompaniyalarida qo'llaniladi, ammo hozir ham dunyoning boshqa mamlakatlari qiziqish bildira boshladi. 2014-yilda IDC maʼlumotlariga koʻra, Yevropa, Yaqin Sharq, Osiyo (Yaponiyadan tashqari) va Afrika mamlakatlariga Big Data sohasidagi dasturiy taʼminot, xizmatlar va uskunalar bozorining 45 foizi toʻgʻri kelgan.

Shuningdek, CIO so'roviga ko'ra, Osiyo-Tinch okeani mintaqasi kompaniyalari katta ma'lumotlarni tahlil qilish, xavfsiz saqlash va bulutli texnologiyalar sohasida yangi echimlarni tezda o'zlashtirmoqda. Lotin Amerikasi yirik maʼlumotlar texnologiyalarini rivojlantirishga yoʻnaltirilgan investitsiyalar hajmi boʻyicha Yevropa va AQSH mamlakatlarini ortda qoldirib, ikkinchi oʻrinda turadi.
Keyinchalik, bir nechta mamlakatlarda Big Data bozorining rivojlanishi tavsifi va prognozlari taqdim etiladi.

Xitoy
Xitoyda axborot hajmi 909 ekzabaytni tashkil etadi, bu dunyodagi umumiy axborot hajmining 10% ga teng, 2020 yilga borib axborot hajmi 8060 ekzabaytga etadi va global statistikada axborotning ulushi ham ortadi. 5 yil ichida u 18% bo'ladi. Xitoyning Big Data potentsial o'sishi eng tez o'sib borayotgan dinamikalardan biriga ega.

Braziliya
2014 yil oxirida Braziliyada 212 ekzabayt ma'lumot to'plangan, bu global hajmning 3 foizini tashkil qiladi. 2020-yilga borib axborot hajmi 1600 ekzabaytgacha yoki dunyo axborotining 4 foizigacha oshadi.

Hindiston
EMC ma'lumotlariga ko'ra, Hindistonda 2014 yil oxirida to'plangan ma'lumotlar hajmi 326 ekzabaytni tashkil etadi, bu umumiy ma'lumot hajmining 5% ni tashkil qiladi. 2020 yilga borib axborot hajmi 2800 ekzabaytgacha yoki butun dunyodagi axborotning 6 foizigacha oshadi.

Yaponiya
2014 yil oxirida Yaponiyada to'plangan ma'lumotlar hajmi 495 ekzabaytni tashkil etadi, bu umumiy ma'lumot hajmining 8% ni tashkil qiladi. 2020 yilga kelib, axborot hajmi 2200 ekzabaytgacha o'sadi, ammo Yaponiyaning bozor ulushi butun dunyodagi umumiy axborot hajmining 5 foizigacha kamayadi.
Shunday qilib, Yaponiya bozorining hajmi 30% dan ortiq kamayadi.

Germaniya
EMC ma'lumotlariga ko'ra, Germaniyada 2014 yil oxirida to'plangan ma'lumotlar hajmi 230 ekzabaytni tashkil etadi, bu dunyodagi umumiy ma'lumotlar hajmining 4 foizini tashkil qiladi. 2020 yilga borib axborot hajmi 1100 ekzabaytgacha yoki 2 foizga oshadi.
Nemis bozorida, Experton Group prognozlariga ko'ra, daromadning katta ulushi xizmatlar segmentiga to'g'ri keladi, ularning ulushi 2015 yilda 54% ni, 2019 yilda esa 59% gacha ko'tariladi, dasturiy ta'minot ulushi. va apparat, aksincha, kamayadi.

Umuman olganda, bozor 2015 yildagi 1,345 milliard evrodan 2019 yilda 3,198 milliard yevrogacha o'sadi, o'rtacha o'sish sur'ati 24 foizni tashkil qiladi.
Shunday qilib, CIO va EMC tahlillariga asoslanib, kelgusi yillarda dunyoning rivojlanayotgan mamlakatlari Big Data texnologiyalarini faol rivojlantirish bozoriga aylanadi degan xulosaga kelish mumkin.

Bozorning asosiy tendentsiyalari

IDG Enterprise ma'lumotlariga ko'ra, 2015 yilda kompaniyalarning Big Data uchun harajatlari har bir kompaniyaga o'rtacha 7,4 million dollarni tashkil qiladi, yirik kompaniyalar taxminan 13,8 million dollar, kichik va o'rta kompaniyalar esa 1,6 million dollar sarflash niyatida. ...
Ko'pchilik ma'lumotlarni tahlil qilish va vizualizatsiya qilish va ma'lumotlarni yig'ish kabi sohalarga investitsiya qilinadi.
Mavjud tendentsiyalar va bozor talabiga muvofiq, 2015 yilda investitsiyalar ma'lumotlar sifatini yaxshilash, rejalashtirish va prognozlashni yaxshilash, ma'lumotlarni qayta ishlash tezligini oshirishga yo'naltiriladi.
Moliya sohasidagi kompaniyalar, Bain kompaniyasining Insights Analysis ma'lumotlariga ko'ra, katta investitsiyalar kiritadilar, shuning uchun 2015 yilda Big Data texnologiyalariga 6,4 milliard dollar sarflash rejalashtirilgan, investitsiyalarning o'rtacha o'sish sur'ati 2020 yilgacha 22 foizni tashkil qiladi. Internet-kompaniyalar Big Data xarajatlari uchun o'rtacha 26% o'sish sur'ati bilan 2,8 milliard dollar sarflashni rejalashtirmoqda.
Economist Intelligence Unit so'rovi tomonidan so'rov o'tkazishda 2014 yilda va keyingi 3 yilda Big Datani rivojlantirishning ustuvor yo'nalishlari aniqlandi, javoblarni taqsimlash quyidagicha:

IDC prognozlariga ko'ra, bozor tendentsiyalari quyidagicha:

• Kelgusi 5 yil ichida Big Data texnologiyalari sohasida bulutli yechimlar narxi mahalliy yechimlar narxidan 3 baravar tezroq oshadi. Gibrid saqlash platformalari talabga ega bo'ladi.
• 2015-yilda murakkab va bashoratli tahlillardan foydalanadigan ilovalarning o‘sishi, jumladan, mashina o‘rganishi tezlashadi, bunday ilovalar bozori bashoratli tahlildan foydalanmaydigan ilovalarga qaraganda 65 foizga tezroq o‘sadi.
• 2015-yilda media-tahlil uch barobar ortadi va Big Data texnologiyalari bozori uchun asosiy o‘sish omiliga aylanadi.
• Ushbu tendentsiya narsalar Internetiga tegishli bo'lgan uzluksiz axborot oqimini tahlil qilish uchun echimlarni amalga oshirishni tezlashtiradi.
• 2018 yilga kelib, foydalanuvchilarning 50 foizi kognitiv hisoblash xizmatlari bilan o'zaro ishlaydi.

Bozor haydovchilari va cheklovchilari

IDC ekspertlari 2015 yilda Big Data bozorining 3 ta drayverini aniqladilar:

Accenture soʻroviga koʻra, hozirda maʼlumotlar xavfsizligi bilan bogʻliq muammolar Big Data texnologiyalarini joriy etish yoʻlidagi asosiy toʻsiq boʻlib turibdi, respondentlarning 51% dan ortigʻi maʼlumotlar himoyasi va maxfiyligini taʼminlashdan xavotirda ekanligini tasdiqlagan. Kompaniyalarning 47 foizi cheklangan byudjet tufayli Big Datani amalga oshirishning iloji yo'qligini ma'lum qilgan, kompaniyalarning 41 foizi muammo sifatida malakali kadrlar etishmasligini ko'rsatgan.

Wikibon 2015 yilda Big Data bozorining hajmi 38,4 milliard dollargacha o'sishini va o'tgan yilga nisbatan 36 foizga o'sishini taxmin qilmoqda. Kelgusi yillarda o'sish sur'atlarining 2017 yilda 10% gacha pasayishi kuzatiladi. Ushbu prognozlarga ko'ra, 2020 yilda bozor hajmi 68,7 milliard dollarga teng bo'ladi.

Global Big Data bozorini biznes toifalari bo'yicha taqsimlash quyidagicha ko'rinadi:

Diagrammadan ko'rinib turibdiki, bozorning katta qismini mijozlarga xizmat ko'rsatishni yaxshilash sohasidagi texnologiyalar egallaydi. Nuqtali marketing 2019 yilgacha kompaniyalar o'rtasida ustuvorlik bo'yicha ikkinchi o'rinda turadi, 2020 yilda Heavy Reading prognoziga ko'ra, u operatsion samaradorlikni oshirish bo'yicha echimlarga o'z o'rnini beradi.
"Mijozlarga xizmat ko'rsatishni yaxshilash" segmenti ham eng yuqori o'sish sur'atiga ega bo'ladi, bu har yili 49% ga o'sadi.
Big Data kichik turlari uchun bozor prognozi quyidagicha ko'rinadi:

Diagrammadan ko'rinib turibdiki, bozorning asosiy ulushini professional xizmatlar egallaydi, eng yuqori o'sish sur'ati analitik ilovalarda bo'ladi, ularning ulushi 2020 yilda hozirgi 12% dan 18% gacha o'sadi va bu hajmi segmenti 12,3 milliard AQSH dollariga teng bo‘ladi, hisoblash texnikasi ulushi, aksincha, 20 foizdan 14 foizga tushadi va 2020 yilda qariyb 9,3 milliard dollarni tashkil etadi, bulutli texnologiyalar bozori asta-sekin o‘sib boradi va 2020 yilda yetadi. 6,3 milliard dollarni tashkil etgan bo'lsa, ma'lumotlarni saqlash bo'yicha yechimlarning bozor ulushi, aksincha, 2014 yildagi 15 foizdan 2020 yilda 13 foizgacha kamayadi va pul ko'rinishida 8,9 milliard dollarga teng bo'ladi.
Bain & Company's Insights Analysis prognoziga ko'ra, 2020 yilda Big Data bozorining tarmoqlar bo'yicha taqsimlanishi quyidagicha bo'ladi:

• Moliyaviy sanoat yiliga o'rtacha 22% o'sish sur'ati bilan Big Data uchun 6,4 milliard dollar sarflaydi;
• Internet-kompaniyalar 2,8 milliard dollar sarflaydi va keyingi 5 yil ichida o'rtacha xarajatlar 26% o'sadi;
• Davlat sektori xarajatlari Internet-kompaniyalar xarajatlariga mutanosib bo'ladi, lekin o'sish sur'ati past bo'ladi - 22%;
• 2020-yilda telekommunikatsiya sohasi o‘rtacha 40% o‘sish sur’ati bilan 1,2 milliard AQSH dollarini tashkil etadi;

Kommunal xizmatlar ushbu texnologiyalarga nisbatan kichik miqdorda 800 million AQSh dollari miqdorida sarmoya kiritadi, ammo o'sish sur'ati har yili 54% ni tashkil etadi.
Shunday qilib, 2020 yilda Big Data bozorining katta ulushini moliya sanoati kompaniyalari egallaydi va eng tez rivojlanayotgan sektor energiya bo'ladi.
Tahlilchilarning prognozlariga ko'ra, kelgusi yillarda bozorning umumiy hajmi ortadi. Bozorning o'sishi dunyoning rivojlanayotgan mamlakatlarida Big Data texnologiyalarini joriy etish orqali ta'minlanadi, buni quyidagi grafikdan ko'rish mumkin.

Prognoz qilinadigan bozor hajmi rivojlanayotgan mamlakatlar Big Data texnologiyalarini qanday qabul qilishiga, ular rivojlangan mamlakatlardagi kabi mashhurligiga bog'liq bo'ladi. 2014 yilda dunyoning rivojlanayotgan mamlakatlari to'plangan ma'lumotlarning 40 foizini tashkil etdi. EMC 2017 yilda rivojlangan mamlakatlar hukmronlik qiladigan joriy bozor tuzilmasi o'zgarishini bashorat qilmoqda. EMC tahlilchilarining fikricha, 2020 yilda rivojlanayotgan mamlakatlar ulushi 60 foizdan oshadi.
Cisco va EMC ma'lumotlariga ko'ra, dunyoning rivojlanayotgan mamlakatlari Big Data bilan ishlashda ancha faol bo'ladi, bu asosan texnologiyalarning mavjudligi va Big Data darajasiga etarli miqdordagi ma'lumotlarning to'planishi hisobiga. Keyingi sahifadagi dunyo xaritasi mintaqalar bo'yicha Big Data hajmining o'sishi va o'sish sur'atlari prognozini ko'rsatadi.

ROSSIYA BOZORI TAHLILI

Rossiya bozorining hozirgi holati

CNews Analytics va Oracle tadqiqotiga ko‘ra, o‘tgan yil davomida Rossiyaning Big Data bozorining yetuklik darajasi oshgan. Turli sohalardagi 108 ta yirik korxonadan kelgan respondentlar ushbu texnologiyalardan yuqori darajada xabardorligini, shuningdek, o‘z bizneslari uchun bunday yechimlarning imkoniyatlarini aniq tushunishlarini ko‘rsatdi.
2014 yil holatiga ko'ra, IDC ma'lumotlariga ko'ra, Rossiyada 155 ekzabayt ma'lumot to'plangan, bu dunyo ma'lumotlarining atigi 1,8 foizini tashkil qiladi. 2020 yilga borib axborot hajmi 980 ekzabaytga yetadi va 2,2% ni tashkil qiladi. Shunday qilib, axborot hajmining o'rtacha o'sish sur'ati yiliga 36% ni tashkil qiladi.
IDC Rossiya bozorini 340 million dollarga baholamoqda, shundan 100 million dollari SAP yechimlari, taxminan 240 million dollari Oracle, IBM, SAS, Microsoft va boshqalarning shu kabi yechimlari.
Rossiyaning Big Data bozorining o'sish sur'ati yiliga 50% dan kam emas.
Rossiya IT bozorining ushbu sektorida, hatto iqtisodiyotning umumiy turg'unligi sharoitida ham ijobiy dinamika davom etishi taxmin qilinmoqda. Buning sababi shundaki, korxonalar hali ham operatsion samaradorlikni oshiradigan, shuningdek, xarajatlarni optimallashtiradigan, prognozlashning aniqligini oshiradigan va kompaniyaning yuzaga kelishi mumkin bo'lgan xavflarini minimallashtiradigan echimlarga talabga ega.
Rossiya bozorida Big Data xizmatlarining asosiy provayderlari:

• Oracle
• Microsoft
• Cloudera
• Hortonworks
• Teradata.

Bozorning sanoat bo'yicha umumiy ko'rinishi va kompaniyalarda Big Datadan foydalanish tajribasi

CNews ma'lumotlariga ko'ra, Rossiyada kompaniyalarning atigi 10 foizi Big Data texnologiyalaridan foydalanishni boshlagan, bunda dunyoda bunday kompaniyalarning ulushi 30 foizni tashkil qiladi. CNews Analytics va Oracle’ning hisobotiga ko‘ra, Rossiya iqtisodiyotining ko‘plab tarmoqlarida Big Data loyihalariga tayyorlik ortib bormoqda. So‘rovda qatnashgan kompaniyalarning uchdan biridan ortig‘i (37%) Big Data texnologiyalari bilan ishlay boshladi, ularning 20 foizi allaqachon bunday yechimlardan foydalanmoqda, 17 foizi esa ular bilan tajriba o‘tkazishni boshladi. Respondentlarning uchdan bir qismi hozirda bu imkoniyatni ko'rib chiqmoqda.

Rossiyada Big Data texnologiyalari bank sektori va telekommunikatsiya sohasida ko'proq mashhur, ammo ular tog'-kon sanoati, energetika, chakana savdo, logistika kompaniyalari va davlat sektorida ham talabga ega.
Quyida biz rus voqeliklarida Big Datani qo'llash misollarini ko'rib chiqamiz.

Telekom
Aloqa operatorlari eng katta hajmli ma'lumotlar bazalaridan biriga ega bo'lib, ular to'plangan ma'lumotlarni eng chuqur tahlil qilish imkonini beradi.
Big Data texnologiyasini qo'llash sohalaridan biri bu obunachilarning sodiqligini boshqarishdir.
Ma'lumotlarni tahlil qilishning asosiy maqsadi mavjud mijozlarni saqlab qolish va yangilarini jalb qilishdir. Buning uchun kompaniyalar mijozlarni segmentlarga ajratadi, ularning trafigini tahlil qiladi va abonentning ijtimoiy mansubligini aniqlaydi. Axborotdan marketing maqsadlarida foydalanishdan tashqari, soxta moliyaviy operatsiyalarni oldini olish uchun telekommunikatsiya texnologiyalaridan foydalaniladi.
VimpelCom ushbu sohaning yorqin namunalaridan biridir. Kompaniya Big Data’dan har bir abonent darajasida xizmat ko‘rsatish sifatini yaxshilash, hisobotlarni tayyorlash, tarmoqni rivojlantirish uchun ma’lumotlarni tahlil qilish, spam bilan kurashish va xizmatlarni shaxsiylashtirish uchun foydalanadi.

Banklar
Big Data foydalanuvchilarining katta qismini moliya sanoati mutaxassislari tashkil etadi. Muvaffaqiyatli eksperimentlardan biri Ural tiklanish va taraqqiyot bankida o'tkazildi, u erda mijozlarni tahlil qilish uchun ma'lumotlar bazasidan foydalanildi, bank maxsus kredit takliflari, depozitlar va boshqa xizmatlarni taklif qila boshladi. Ushbu texnologiyalardan foydalanilgan yil davomida kompaniyaning chakana kredit portfeli 55 foizga o'sdi.
Alfa-Bank ijtimoiy tarmoqlardagi ma'lumotlarni tahlil qiladi, kredit olish uchun arizalarni qayta ishlaydi va kompaniya veb-sayti foydalanuvchilarining xatti-harakatlarini tahlil qiladi.
Sberbank shuningdek, mijozlarni segmentlarga ajratish, firibgarlik harakatlarining oldini olish, o'zaro sotish va xavfni boshqarish uchun katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashni boshladi. Kelgusida xizmatni yaxshilash va real vaqt rejimida mijozlar harakatlarini tahlil qilish rejalashtirilgan.
Butunrossiya mintaqaviy taraqqiyot banki plastik karta egalarining xatti-harakatlarini tahlil qiladi. Bu ma'lum bir mijoz uchun atipik bo'lgan operatsiyalarni aniqlash imkonini beradi va shu bilan plastik kartochkalardan pul mablag'larining o'g'irlanishini aniqlash ehtimolini oshiradi.

Chakana savdo
Rossiyada Big Data texnologiyalari onlayn va oflayn savdo kompaniyalari tomonidan amalga oshirilgan. Bugungi kunda, CNews Analytics ma'lumotlariga ko'ra, Big Data 20% chakana sotuvchilar tomonidan foydalaniladi. Chakana sotuvchilarning 75 foizi Big Data raqobatbardosh marketing strategiyasini ishlab chiqish uchun zarur deb hisoblaydi. Hadoop statistik ma'lumotlariga ko'ra, Big Data texnologiyasi joriy etilgandan so'ng, savdo tashkilotlarida foyda 7-10% ga oshadi.
M.Video mutaxassislari SAP HANA joriy etilgandan so'ng logistika rejalashtirishni takomillashtirish haqida gapiradi va uni amalga oshirish natijasida yillik hisobotlarni tayyorlash 10 kundan 3 kunga, kunlik ma'lumotlarni yuklab olish tezligi 3 kundan kamaydi. soatdan 30 minutgacha.
Wikimart veb-saytga tashrif buyuruvchilar uchun tavsiyalar yaratish uchun ushbu texnologiyalardan foydalanadi.
Rossiyada Big Data tahlilini joriy etgan birinchi oflayn do'konlardan biri Lenta edi. Big Data yordamida chakana xaridorlar haqidagi ma'lumotlarni kassa kvitansiyasidan o'rganishni boshladi. Chakana sotuvchi xatti-harakatlar modellarini yaratish uchun ma'lumot to'playdi, bu ularga operatsion va biznes darajasida ko'proq ma'lumotli qarorlar qabul qilish imkonini beradi.

Neft va gaz sanoati
Ushbu sohada Big Datani qo'llash doirasi juda keng. Big Data texnologiyalari yer qaʼridan foydali qazilmalarni qazib olishda qoʻllanilishi mumkin. Ularning yordami bilan siz ishlab chiqarish jarayonining o'zini va uni qazib olishning eng samarali usullarini tahlil qilishingiz, burg'ulash jarayonini kuzatishingiz, xom ashyo sifatini tahlil qilishingiz, shuningdek, yakuniy mahsulotni qayta ishlash va sotishni tahlil qilishingiz mumkin. Rossiyada "Transneft" va "Rosneft" allaqachon ushbu texnologiyalardan foydalanishni boshlagan.

Davlat organlari
Germaniya, Avstraliya, Ispaniya, Yaponiya, Braziliya va Pokiston kabi davlatlar milliy muammolarni hal qilish uchun Big Data texnologiyalaridan foydalanmoqda. Mazkur texnologiyalar davlat organlariga aholiga yanada samarali xizmat ko‘rsatish, aholini manzilli ijtimoiy qo‘llab-quvvatlashga xizmat qilmoqda.
Rossiyada ushbu texnologiyalar Pensiya jamg'armasi, Federal Soliq xizmati va Majburiy tibbiy sug'urta jamg'armasi kabi davlat organlari tomonidan o'zlashtirila boshladi. Katta ma'lumotlardan foydalangan holda loyihalarni amalga oshirish salohiyati katta, bu texnologiyalar xizmatlar sifatini va natijada aholi turmush darajasini oshirishga yordam berishi mumkin.

Logistika va transport
Katta ma'lumotlardan transport kompaniyalari ham foydalanishlari mumkin. Big Data texnologiyalari yordamida avtoturargohni kuzatish, yoqilg‘i xarajatlarini hisobga olish, mijozlar so‘rovlarini kuzatish mumkin.
Rossiya temir yo'llari SAP bilan birgalikda Big Data texnologiyalarini joriy qildi. Ushbu texnologiyalar hisobot davrini 43,5 barobarga (14,5 soatdan 20 daqiqagacha) qisqartirish, xarajatlarni taqsimlashning aniqligini 40 barobar oshirish imkonini berdi. Shuningdek, Big Data rejalashtirish va tariflarni tartibga solish jarayonlariga kiritildi. Hammasi bo'lib kompaniyalar SAP yechimlari asosidagi 300 dan ortiq tizimlardan foydalanadilar, 4 ta ma'lumotlar markazlari jalb qilingan, foydalanuvchilar soni esa 220 000 tani tashkil etadi.

Asosiy omillar va bozor cheklovlari

Rossiya bozorida Big Data texnologiyalarini rivojlantirish uchun haydovchilar quyidagilardir:

• Kompaniyaning raqobatbardoshligini oshirish usuli sifatida Big Data imkoniyatlariga foydalanuvchilarning qiziqishini oshirish;
• Global miqyosda media fayllarni qayta ishlash usullarini ishlab chiqish;
• Shaxsiy ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlash bo'yicha qabul qilingan qonunga muvofiq, shaxsiy ma'lumotlarni qayta ishlaydigan serverlarni Rossiya hududiga o'tkazish;
• Dasturiy ta'minot importini almashtirish bo'yicha tarmoq rejasini amalga oshirish. Ushbu rejada mahalliy dasturiy taʼminot ishlab chiqaruvchilarni davlat tomonidan qoʻllab-quvvatlash, shuningdek, davlat mablagʻlari hisobidan xaridlarni amalga oshirishda mahalliy IT-mahsulotlarga imtiyozlar berish nazarda tutilgan.
• Yangi iqtisodiy vaziyatda, dollar kursi deyarli ikki baravar oshganida, Rossiya bulutli provayderlari xizmatlaridan xorijiy xizmatlarga qaraganda ko'proq foydalanish tendentsiyasi paydo bo'ladi.
• Axborot texnologiyalari bozorini, shu jumladan Big Data bozorini rivojlantirishga xizmat qiluvchi texnoparklarni tashkil etish;
• Big Data texnologiyalariga asoslangan tarmoq tizimlarini joriy etish davlat dasturi.

Rossiya bozorida Big Data rivojlanishining asosiy to'siqlari quyidagilardir:

• Ma'lumotlar xavfsizligi va maxfiyligini ta'minlash;
• Malakali kadrlar etishmasligi;
• Aksariyat rus kompaniyalarida Big Data darajasiga to'plangan axborot resurslarining etishmasligi;
• Kompaniyalarning tashkil etilgan axborot tizimlariga yangi texnologiyalarni joriy etishdagi qiyinchiliklar;
• Katta ma'lumotlar texnologiyalarining yuqori narxi, bu esa ushbu texnologiyalarni amalga oshirishga qodir bo'lgan cheklangan miqdordagi korxonalarga olib keladi;
• Rossiyada kapitalning chiqib ketishiga va investitsiya loyihalarini muzlatishga olib kelgan siyosiy va iqtisodiy noaniqlik;
• Import qilinadigan mahsulotlar narxining oshishi va inflyatsiyaning o'sishi, IDC ma'lumotlariga ko'ra, butun IT bozorining rivojlanishini sekinlashtiradi.

Rossiya bozori prognozi

Bugungi kunga kelib, Rossiyaning Big Data bozori rivojlangan mamlakatlardagi kabi mashhur emas. Rossiya kompaniyalarining aksariyati bunga qiziqish bildirmoqda, ammo o'z imkoniyatlaridan foydalanishga jur'at eta olmaydi.
Katta ma'lumotlar texnologiyalaridan allaqachon foydalangan yirik kompaniyalar misollari ushbu texnologiyalarning kuchi haqida xabardorlikni oshirmoqda.
Tahlilchilar Rossiya bozoriga ham ancha optimistik qarashadi. IDC Rossiya bozoridagi ulush Germaniya va Yaponiyadagi bozordan farqli ravishda keyingi 5 yil ichida oshadi, deb hisoblaydi.
2020 yilga kelib, Rossiyada Big Data hajmi global ma'lumotlar hajmining hozirgi 1,8% dan 2,2% gacha o'sadi. EMC ma'lumotlariga ko'ra, ma'lumotlar miqdori hozirgi 155 ekzabaytdan 2020 yilda 980 ekzabaytgacha oshadi.
Ayni paytda Rossiya Big Data darajasigacha bo'lgan ma'lumotlar miqdorini to'plashda davom etmoqda.
CNews Analytics so'roviga ko'ra, so'rovda qatnashgan kompaniyalarning 44 foizi 100 terabayt * dan oshmaydigan ma'lumotlar bilan ishlaydi va faqat 13 foizi 500 terabaytdan ortiq hajmlar bilan ishlaydi.

Shunga qaramay, Rossiya bozori global tendentsiyalarga rioya qilgan holda o'sadi. 2014 yil holatiga ko'ra, IDC bozor hajmini 340 million dollarga baholaydi.
O'tgan yillarda bozorning o'sish sur'ati yiliga 50% ni tashkil etdi, agar u bir xil darajada qolsa, 2018 yilda bozor hajmi 1,7 milliard dollarga etadi. Rossiya bozorining jahon bozoridagi ulushi hozirgi 1,2 foizdan oshib, qariyb 3 foizni tashkil etadi.

Rossiyada katta ma'lumotlardan foydalanishga eng moyil bo'lgan tarmoqlar quyidagilardir:

• Chakana va banklar, ular uchun, birinchi navbatda, mijozlar bazasini tahlil qilish, marketing kampaniyalari ta'sirini baholash muhim;
• Telekom - mijozlar bazasini segmentatsiyalash va trafikni monetizatsiya qilish;
• Davlat sektori - buxgalteriya hisobi, aholi murojaatlarini tahlil qilish va boshqalar;
• Neft kompaniyalari - ish monitoringi va ishlab chiqarish va sotishni rejalashtirish;
• Energetika kompaniyalari - intellektual energiya tizimlarini yaratish, operativ monitoring va prognozlash.

Rivojlangan mamlakatlarda Big Data sog'liqni saqlash, sug'urta, metallurgiya, Internet kompaniyalari va sanoat korxonalarida keng tarqaldi, ehtimol yaqin kelajakda ushbu sohalardagi Rossiya kompaniyalari ham Big Datani joriy etish samarasini baholaydilar va ushbu texnologiyalarni moslashtiradilar. o'z sohalarida.
Rossiyada, dunyoda bo'lgani kabi, yaqin kelajakda ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish, media fayllarni tahlil qilish va narsalar internetini rivojlantirish tendentsiyasi paydo bo'ladi.
Iqtisodiyotning umumiy turg'unligiga qaramay, tahlilchilar yaqin yillarda Big Data bozorining yanada o'sishini bashorat qilmoqdalar, bu birinchi navbatda Big Data texnologiyalaridan foydalanish o'z foydalanuvchilariga biznesning operatsion samaradorligini oshirish nuqtai nazaridan raqobatdosh ustunlik berishi bilan bog'liq. , qo'shimcha mijozlarni jalb qilish, xavflarni minimallashtirish va ma'lumotlarni prognozlash texnologiyalarini joriy etish.
Shunday qilib, biz Rossiyada Big Data segmenti shakllanish bosqichida degan xulosaga kelishimiz mumkin, ammo bu texnologiyalarga talab har yili ortib bormoqda.

Bozor tahlilining asosiy natijalari

Jahon bozori

2014 yil oxirida Big Data bozori quyidagi parametrlar bilan tavsiflanadi:

• bozor hajmi 28,5 mlrd AQSH dollarini tashkil etdi, bu o'tgan yilga nisbatan 45% ga o'sdi;
• Big Data bozori daromadining katta qismini xizmatlar tashkil etdi, ularning umumiy daromaddagi ulushi 40% ni tashkil etdi;
• Daromadning 36% Big Data ilovalari va tahlilidan, 17% hisoblash uskunalaridan va 15% maʼlumotlarni saqlash texnologiyalaridan;
• Katta ma'lumotlar muammolarini hal qilish uchun eng mashhur platformalar SAP, HANA va Oracle kabi kompaniyalarning xotiradagi platformalaridir.
• Big Data boshqaruvi sohasida loyihalari amalga oshirilgan kompaniyalar soni 125% ga oshdi;

Keyingi yillar uchun bozor prognozi quyidagicha:

• 2015 yilda bozor hajmi 38,4 milliard AQSH dollarini, 2020 yilda 68,7 milliard dollarni tashkil etadi;
• o'rtacha o'sish sur'ati yiliga 16% ni tashkil qiladi;
• kompaniyaning Big Data texnologiyalari bo'yicha o'rtacha xarajatlari yirik kompaniyalar uchun 13,8 million AQSh dollarini va kichik va o'rta biznes uchun 1,6 million dollarni tashkil qiladi;
• texnologiyalar mijozlarga xizmat ko'rsatish va nuqtali marketing sohalarida eng keng tarqalgan bo'ladi;
• 2017 yilda global bozor tuzilmasi rivojlanayotgan mamlakatlardan foydalanuvchi kompaniyalarning ustunligi tomon o'zgaradi.

Rossiya bozori

Rossiyaning Big Data bozori shakllanish bosqichida, 2014 yil natijalari quyidagicha:

• bozor hajmi 340 million dollarga yetdi;
• o'tgan yillardagi o'rtacha bozor o'sish sur'ati har yili 50% ni tashkil etdi;
• to'plangan ma'lumotlarning umumiy hajmi 155 ekzabaytni tashkil etdi;
• Rossiya kompaniyalarining 10% Big Data texnologiyalaridan foydalanishni boshladi;
• Katta ma'lumotlar texnologiyalari bank, telekom, internet kompaniyalari va chakana savdoda ko'proq mashhur edi.

Rossiya bozorining kelgusi yillar uchun prognozi quyidagicha:

• 2015 yilda Rossiya bozorining hajmi 500 million dollarga, 2018 yilda esa 1,7 milliard dollarga etadi;
• Rossiya bozorining dunyodagi ulushi 2018 yilda taxminan 3% ni tashkil qiladi;
• 2020 yilda to'plangan ma'lumotlar hajmi 980 ekzabaytni tashkil qiladi;
• 2020 yilda ma'lumotlar hajmi global ma'lumotlar hajmining 2,2% gacha o'sadi;
• eng mashhur texnologiyalar ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish, media fayllarni tahlil qilish va narsalar Interneti bo'ladi.

Tahlil natijalariga ko'ra, Big Data bozori hali rivojlanishning dastlabki bosqichida, va yaqin kelajakda biz uning o'sishi va ushbu texnologiyalar imkoniyatlarining kengayishini kuzatamiz, degan xulosaga kelish mumkin.

Ushbu katta hajmli asarni o'qishga vaqt ajratganingiz uchun tashakkur, bizning blogimizga obuna bo'ling - biz ko'plab yangi qiziqarli nashrlarni va'da qilamiz!

Boshqirdistonda birinchi marta turistlar oqimini tahlil qilishda "katta ma'lumotlar" ishlatilgan. Belarus Respublikasi Turizm davlat qo‘mitasi Ural monitoring va tahliliy markaziga mobil telefon abonentlari harakati dinamikasi asosida tadqiqot o‘tkazishni buyurdi.

Tadqiqotlarga koʻra, 2018-yilning yanvar-noyabr oylarida respublikaga 1656 million sayyoh tashrif buyurgan, ularning 60 foizi 30 yoshdan 45 yoshgacha boʻlgan erkaklar, qoida tariqasida, oliy maʼlumotli, har bir kishiga 40 ming rubl daromadga ega tijorat tashkilotlari xodimlaridir. oy. O'rtacha qolish muddati 3,8 kun.

Sayyohlar oqimining eng yuqori nuqtasi yozda. 2018 yilning iyun oyida kelganlar soni 179 ming kishini, iyul oyida 215 ming kishini tashkil etdi. Minimal ko'rsatkich fevral oyida kuzatilgan - 118 ming kishi.

Rossiyaning turli mintaqalaridan mehmonlar kelishdi. Tashrifchilarning eng katta ulushi - Moskva, Moskva viloyati, Tatariston - har biri 11%. Orenburg viloyati, Chelyabinsk va Samara viloyatlari aholisi 9%, 7%, 6% turistik trafik ulushini tashkil etdi. Bundan tashqari, Sverdlovsk viloyati va Xanti-Mansi avtonom okrugi - har biri 3,8%, Tyumen viloyati - 3%, Perm o'lkasi va Udmurtiya - har biri 2% dan bir oz ko'proq.

Xorijiy sayyohlar qo‘shni davlatlar, shuningdek, Hindiston, Ispaniya, Italiya, Yaman, Germaniya, Turkiya, Misr, Nigeriya, Isroil, AQSH, Chexiya, Saudiya Arabistoni, Bolgariya, Eron, Xitoy va Finlyandiyadan kelgan.

Turistlar so'rovi shaklida ham sotsiologik tadqiqot o'tkazildi. Respondentlarning 37 foizi yashash uchun mehmonxona yoki mehmonxonani tanlagan. 17% do'stlari yoki qarindoshlari bilan qolgan, 11% yotoqxonalarni afzal ko'rgan. Sayohat maqsadlariga ko'ra turistlar oqimi quyidagicha taqsimlandi: qarindoshlarga sayohat (30%), ish turizmi (28%), sog'lomlashtirish turizmi (18%), ekskursiya (12%), faol (8%), ziyorat. turizm (0,2%) ...

Sayyohlarning 40 foizi Boshqirdistonga birinchi marta kelgani yo'q. Do'stlar (hamkasblar, qarindoshlar) tavsiyasiga ko'ra 20% kelgan. 24% xizmat safari bilan kelgan. Respondentlar sayohat qilish joyini tanlashda eng kam foydalanilgan axborot manbalari internet portallari (3,4%), ijtimoiy tarmoqlar (1,2%), ommaviy axborot vositalaridagi reklama (0,5%) bo'ldi.

Joriy 2019 yilda respublikamizning ayrim hududlarining turistik jozibadorligi ham tahlil qilinadi, deb xabar qildi davlat qoʻmitasi.

“Mobil operatorlar imkoniyatlaridan foydalangan holda geoanalitika turistlar oqimini hisoblashning ilg‘or usuli hisoblanadi. Hozirda faqat Moskvada bunday tajriba bor va shuni eslatib o'tamanki, ikkinchisi Boshqirdistonning Volga federal okrugida milliy sayyohlik reytingida birinchi o'rinda - ikkinchi o'rinda, - dedi Azamat Galin, Davlat qo'mitasi rahbari o'rinbosari. Boshqirdiston Respublikasi turizm va tadbirkorlik.

Turstat portalining ma'lumotlariga ko'ra, 2018 yil yakunlariga ko'ra, Boshqirdiston 2,5 million kishidan ortiq sayyohlar soni bilan 13-o'rinni egallab, ichki va kirish turizmining eng yaxshi 15 ta reytingiga kirdi (2017 yil darajasiga + 13%).

Boshqirdiston hukumatining ushbu tashabbuslari sayyohlar oqimini oʻrganish va sayyohlarga kompleks xizmatlar koʻrsatish, shu jumladan, texnologiyalarni qoʻllash orqali mintaqaning turizm mahsulotlarini targʻib qilish maqsadida ularning faoliyatini rejalashtirish uchun juda qiziqarli va foydalidir.

Aytgancha, yangiliklarda Nijniy Nogorod tilga olinadi. Bu shaharda “Mehmon kartasi” loyihasi amalga oshirilgani, uning yordamida shaharning diqqatga sazovor joylariga tashrif buyurgan sayyohlar harakatini, ularning qiziqishlarini kuzatish, sayyohlar turli chegirmalarga ega bo‘lish, shuningdek, jamoat transporti bepul.

Bu tashabbuslarning barchasi hududlarda amalga oshirilmoqda izolyatsiya qilingan va yagona, federal ishtirokisiz.

NIMA HAQIDA GAPIRISH KERAK?

Masalaning mohiyati shundan iboratki, hozirda Rossiya Federatsiyasiga kelayotgan xorijiy fuqarolar uchun elektron vizalardan foydalanish masalasi hal qilinmoqda. Turizm xavfsizligi assotsiatsiyasining fikricha, mehmonxonalarda turistlarni migratsiya va ro‘yxatga olish tizimi hamda “mehmon kartasi” bo‘yicha yuqorida qayd etilgan xizmatlarni integratsiyalashgan holda maxsus raqamli texnologiyalar yordamida bunday vizalardan foydalanish mantiqqa to‘g‘ri kelmaydi. Bu hukumatning yondashuvi emas.

Bizning fikrimizcha, tizimli, davlat yondashuvi ushbu elementlarning barchasini hisobga olishni o'z ichiga olishi kerak. Sayyoh elektron yorliq olgan holda chegaralarda bir marta roʻyxatdan oʻtishi, soʻngra mamlakat boʻylab harakatlanishi, mehmonxonalarda roʻyxatdan oʻtishi (migratsiya roʻyxatidan oʻtmasdan), muzeylarga muammosiz tashrif buyurishi, turli chegirmalarga ega boʻlishi, jamoat transportidan bepul yoki chegirma bilan foydalanishi kerak. Shu bilan birga, ushbu yondashuv chet elliklarning harakatlarini qayd etish orqali milliy xavfsizlikni ta'minlashga, mehmonxonachilarni ro'yxatdan o'tish va migratsiya ro'yxatidan o'tishning bosh og'rig'idan xalos etishga, shuningdek, Rossiya Federatsiyasining ta'sis sub'ektlarining turizm organlariga sayohat qilish imkonini beradi. viloyatning (shaharning) eng ommabop ob'ektlari to'g'risida ma'lumot olish va uning asosida turistik takliflarni shakllantirish va shu orqali maksimal foyda olish.

VA BU UCHUN HAMMA NARSA!

Xususan, Rossiya Federatsiyasi Hukumatining 2015 yil 6 avgustdagi 813-sonli qarori bilan Migratsiya va ro'yxatga olishning davlat tizimi to'g'risidagi nizom tasdiqlandi, uning amalga oshirilishi mehmondo'stlikka sezilarli ta'sir ko'rsatishi va kiruvchi turistlar oqimini oshirishi mumkin. umumiy. 2018-yil 6-dekabr kuni Federatsiya Kengashida “Turizm xavfsizligi” uyushmasi boshqaruvi raisi aynan shu haqda gapirdi. Sergey Gruzd“Rossiya Federatsiyasiga keluvchi xorijiy fuqarolar uchun elektron vizalar qo‘llashning dolzarb masalalari va Rossiya Federatsiyasining ushbu sohadagi qonunchiligini takomillashtirish” mavzusidagi davra suhbati ishtirokchilariga.

Eslatib oʻtamiz, yigʻilish doirasida migratsiya va roʻyxatga olish hisobini takomillashtirish, viza rejimini soddalashtirish, sayohat uchun yagona biometrik identifikatorni ishlab chiqish va joriy etish masalalari muhokama qilinadi. “Turizm xavfsizligi” xalqaro forumi – TSIF – 2019.Mazkur forum asosiy professional tadbir boʻlib, unda davlat organlari, professional hamjamiyat va biznes vakillari bir platformada turizm xavfsizligini taʼminlashning dolzarb masalalarini muhokama qiladi. Forum formati 4 ta seksiya sessiyasini o'z ichiga oladi.

10/01/2018, dushanba, 10:03, Moskva vaqti , Matn: Mariya Sysoykina

Bir yil avval Moskva metropoliteni tarkibida tashkil etilgan “Xavfsiz transport innovatsion markazi” raqamli texnologiyalar bilan ishlash bo‘yicha yechimlar ishlab chiquvchilarni birlashtiradi. Innovatsion markazning birinchi strategik sessiyasi doirasida Rossiya kompaniyalari tomonidan taklif etilayotgan yangi texnologiyalar, shuningdek, markaz tomonidan amalga oshirilgan tashabbuslar muhokama qilindi.

"Xavfsiz transport" atrofidagi hamjamiyat

Xavfsiz transport innovatsion markazi Moskva uchun turli transport muammolarini hal qilishda zamonaviy texnologiyalardan foydalanish bo'yicha fikr va tajriba almashish uchun ekspertlar va ishlab chiquvchilar hamjamiyatini yaratishni boshladi. Jamiyat Xavfsiz transport bilan ishlayotgan kompaniyalarni ham, yangi a'zolarni ham birlashtiradi. Markazning birinchi strategik sessiyasida ABBYY, Maxima Telecom, Yandex.Taxi, Avito, Software Product va boshqalar vakillari Moskva transportidagi zarur texnologik o‘zgarishlar haqida o‘z qarashlari bilan o‘rtoqlashdilar, yangi innovatsion texnologiyalarni shakllantirishda texnologiyaning rolini muhokama qildilar. xizmatlar va shaharning uning aholisi bilan o'zaro munosabatlarini shaxsiylashtirish bo'yicha g'oyalarni taklif qildi.

Katta ma'lumotlar aloqalarni o'zgartirmoqda

Markazni yaratish g‘oyasi 2018-yil avgust oyida tug‘ilgan.Ushbu tashabbusning asosiy maqsadi yo‘lovchilar bilan o‘zaro munosabatlarni o‘zgartirish, fuqarolar bilan muloqotni yangi, shaxsiylashtirilgan darajaga olib chiqishdir. Katta ma'lumotlarni tahlil qilish maqsadlaringizga erishishga yordam beradi. Innovatsion markaz transport departamentiga bo'ysunuvchi tashkilotlarning ma'lumotlari bilan ishlash, o'z tadqiqotlarini amalga oshirish, gipotezalarni sinab ko'rish, maqsadli aloqa kompaniyalari uchun segmentlarni yaratish bo'yicha ishlarni bajarish imkoniyatiga ega.

“Biz yoʻlovchilar haqida juda koʻp xilma-xil shaxsiylashtirilgan maʼlumotlarni toʻplaymiz va tahlillar asosida fuqarolarga muhim maʼlumotlarni maqsadli maʼlumotlar bilan taʼminlashimiz mumkin”, - deya tushuntiradi Innovatsiya markazi rahbari. Yuriy Emelyanov... - Ssenariylar juda boshqacha bo'lishi mumkin. Masalan, ko'pincha marshrutni o'zgartirish, ta'mirlash, ba'zi hodisalar, tadbirlar bilan bog'liq holda harakatlanish to'siqlari mavjud. Ma'lumotlarni tahlil qilish orqali biz ushbu yo'nalishlarda tez-tez sayohat qiladigan yo'lovchilarga shaxsiylashtirilgan tarzda o'zgarishlar haqida xabar berishimiz mumkin.

Innovatsion markaz loyihalari

Shuningdek, Markaz g‘aznasida yanada ulug‘vor loyihalar mavjud, masalan, Moskva tumanlarining yer usti transportidan foydalanishdan qoniqishini tahlil qilish. Markaz mutaxassislari ushbu mavzu bo'yicha ko'plab so'rovlar o'tkazdilar, natijalarni tahlil qildilar va natijalar asosida yo'nalishlar, jadvallar va to'xtash joylarini o'zgartirish tashabbuslarini ishlab chiqdilar. Markaz ushbu tashabbuslarni transport kompleksi tarkibiga kiruvchi turli boshqaruv qo'mitalariga taqdim etadi va agar ma'qullangan bo'lsa, quyi tashkilotlar tomonidan amalga oshiriladi. Amalga oshirilgan tashabbuslar bo'yicha fikr-mulohazalar yana innovatsion markazga yuboriladi, u erda ish natijalari va fuqarolarning qoniqish darajasi baholanadi. Ushbu dastur 2018 yil mart oyida boshlangan va hozirgacha o'zini juda muvaffaqiyatli ko'rsatdi. Markaz hozirda Moskva metrosi uchun xuddi shunday dasturda faol ishtirok etmoqda.

Futbol bo‘yicha jahon chempionati doirasidagi tadbirlarni tahliliy qo‘llab-quvvatlash markazi loyihasi alohida qiziqish uyg‘otadi. Markaz mutaxassislari Moskva stadionlarida (Lujniki, Spartak, Vorobyoviy Goridagi muxlislar zonasi) o'yin kunlarida yo'lovchilar oqimini tahlil qildilar, o'yindan so'ng imkon qadar tezroq qoniqish so'rovlarini o'tkazdilar va shahar transport tizimidagi yukni optimallashtirish bo'yicha tavsiyalar ishlab chiqdilar. uni yanada samaraliroq qilish.transport xizmatlarini tashkil etish.

"Lujniki" stadionida yuk taqsimotini baholash. Chempionatning ochilish kunida, 14-iyun kuni bo‘lib o‘tgan Rossiya – Saudiya Arabistoni o‘yini bo‘yicha tahliliy hisobotdan parcha.

Fuqarolar uchun mobil ilovalarni qo‘llab-quvvatlash markaz faoliyatining alohida yo‘nalishiga aylandi. Safe Transport bir qator ishlab chiquvchilar, jumladan, Moskva yordamchisi ilovasini ishlab chiqayotgan Infocompass bilan hamkorlik qiladi. “Biz fuqarolar uchun mobil ilovalar asosida turli xizmatlar yaratish tashabbuslarini qo‘llab-quvvatlashga harakat qilmoqdamiz. Biz uchun bu shahar aholisi bilan muloqot qilish kanallaridan biri, - deydi Yuriy Yemelyanov. “Masalan, Markaz mutaxassislari “Moskva Assistant” mobil ilovasini ishlab chiquvchilari bilan birgalikda davlat roʻyxatidan oʻtish belgisini tanib olish algoritmini takomillashtirish ustida ishlamoqda”. Innovatsiyalar markazining kelgusi 2019 yil uchun ko'plab ulkan maqsadlari bor.

Ma'lumotlar muhim aktivga aylandi va o'z-o'zidan katta ahamiyatga ega. Egasini aniqlashga to'g'ri yondashish va ularga kirishni puxta o'rnatish bilan ular tashish jarayonining barcha ishtirokchilariga foyda keltirishi mumkin. Lekin ular tortishuv suyagiga ham aylanishi mumkin, - deb yozadi jurnal.

“Maʼlumotlar aktivga aylandi. Ma'lumotlar bugungi kunda 21-asr oltin va neft. Kim ular bilan ishlashni, qayta ishlashni, klasterlashni, qo'shimcha qiymatni oshiradigan mahsulotlarni ishlab chiqarishni tezda o'rgansa, u oldinda bo'ladi ", dedi Federal soliq xizmati rahbari Mixail Mishustin "Raqamli transformatsiya va sifat" sessiyasida o'z tinglovchilarini ishontirdi. hayotdan. Sochida boʻlib oʻtgan Rossiya investitsiya forumi doirasida boʻlib oʻtgan “Hududlardan koʻrinish”. U katta ma'lumotlar deb ataladigan narsa haqida gapiradi - va millionlab rossiyaliklarning daromadlari va mulki to'g'risidagi ma'lumotlar to'planadigan Federal soliq xizmati rahbaridan boshqa kim ularning to'liq qiymatini tushunadi? Ammo, aslida, amaldor hozirda butun dunyo bo'ylab yuzlab forumlarda minglab kompaniyalar, shu jumladan global kompaniyalar rahbarlaridan eshitilishi mumkin bo'lgan iborani takrorladi. Va birinchi savol tug'iladi: katta ma'lumotlar qimmatli aktivga aylanganligi sababli, uni qanday boshqarishni, kimga tegishli ekanligini va bu ma'lumotlarni qanday narxda sotib olish mumkinligini tavsiflovchi qoidalar bo'lishi kerak?

Katta ma'lumotlar texnologiyasi uchta elementning mavjudligini nazarda tutadi: katta hajmdagi ma'lumotlar, ushbu ma'lumotlarni juda tez qayta ishlash uchun hisoblash quvvati va oldindan kirish taqiqlangan parametrlarni taqqoslash imkonini beruvchi maxsus matematik modellar. Bu sizga yangi, juda tez-tez noaniq aloqalar va naqshlarni aniqlashga imkon beradi va ular asosida boshqaruv qarorlarini qabul qiladi va daromad oladi (yoki variant sifatida ijtimoiy ahamiyatga ega muammolarni hal qiladi).

Katta ma'lumotlardan foyda olish uchun texnologiyalar etuk bo'lishi kerak edi. Yaqinda kompaniyalar o'z ixtiyorida real vaqt rejimida katta hajmdagi ma'lumotlarni tezda qayta ishlashga qodir bo'lgan hisoblash quvvati va algoritmlariga, ushbu ma'lumotlar saqlanishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar markazlariga ega bo'lib, Internet-buyumlar deb ataladigan narsa rivojlanmoqda. real vaqt rejimida asbob-uskunalardan olingan ma'lumotlar va turli xil qurilmalar, xarakteristikalar yaxshilanmoqda va ma'lumotlarni yig'ish uchun ishlatiladigan sensorlar narxi pasaymoqda.

Siemens Mobility mijozlarga xizmat ko'rsatish bo'limi boshlig'i Aleksey Fedoseev ma'lumotlarni katta deb hisoblash mumkin bo'lgan chegarani belgilaydi: “1 million o'lchov, ma'lumotlar nuqtalari deb ataladi. Bundan buyon biz Big Data yondashuviga asoslangan analitik modellarni amalga oshirishimiz mumkin.

Kashshoflar samolyot ishlab chiqaruvchilar edi. Uskunaning noto'g'ri ishlashi va nosozliklarini bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan katta ma'lumotlarning qiymati ushbu sohada ayniqsa katta. Misol uchun, hozirda ikkita dvigatelli Boeing 737 olti soatlik parvozda 240 ming terabayt ma'lumot uzatadi (Lenin kutubxonasidagi qog'ozdagi ma'lumotlar miqdori ko'proq, lekin ko'p emas - taxminan 84 marta). Har bir parvoz uchun bir necha yuz ming parametrlarni olib tashlash haqida gapiramiz, garchi oldingi avlod samolyotlari ulardan atigi bir necha yuztasini yig'ishgan.

O'tgan yili Tinto kon kompaniyasi rahbari (uning parkida ma'lumotlar uchuvchisiz samosvallardan olingan, karerlarda, lokomotivlarda va portda burg'ulash) Pertdagi Markaziy qo'mondonlik markazi har daqiqada 2,4 terabayt ma'lumot olishini aytdi (taxminan). 3,5 ming tonna).kuniga terabayt).

Andrey Borodin, Rossiya temir yo'llari Axborotlashtirish departamenti Raqamli texnologiyalar markazining Dizayn-texnologiya byurosining bosh loyiha muhandisi, deydiki, mutaxassislar nuqtai nazaridan, ma'lumotlar issiq bo'lishi mumkin (ya'ni darhol qayta ishlanadi, real vaqtda), issiq va sovuq (ishlatilmaydi, lekin saqlash uchun qoldirilgan).

"Va hatto xom ma'lumotlar ham ko'plab kompaniyalar tomonidan asossiz ravishda qiymat keltira oladigan aktiv sifatida ko'rilmaydi, hatto kompaniyalar ulardan hozir foydalana olmasalar ham - real vaqtda bashoratli modellar yoki javob tizimlarini yaratish uchun", deydi Oleg Pyatakov, investitsiya tahlili rahbari. kompaniya. 2050. raqamli ". U ma'lumotlar uchun ma'lumotlarni yaratish hech bo'lmaganda qisqa muddatda samarasiz bo'lishiga ishonadi: "Bizga ma'lumotlarni bir-biriga bog'lash qobiliyati kerak (qurilma / foydalanuvchi identifikatorlari, vaqt belgilari), hech bo'lmaganda ular uchun ma'lumotlarning minimal ahamiyati. Biz optimallashtirishga harakat qilayotgan maqsadli parametrlar, boshqaruv harakatini ishlab chiqish qobiliyati ... Darhaqiqat, an'anaviy (eski) boshqaruv tizimlarida to'plangan ma'lumotlarning 95% dan ko'prog'i turli sabablarga ko'ra qaror qabul qilish uchun ishlatilmagan holat edi.

Rossiya temir yo'llari raqamli transformatsiya jarayonini boshlagan birinchi rus kompaniyalaridan biri bo'ldi. Va, albatta, xolding katta ma'lumotlar texnologiyasi bilan ham ishlaydi. Tabiiyki, ularni qo'llashning birinchi yo'nalishi aniq - bu narsalar Interneti yordamida harakatlanuvchi tarkib va ​​infratuzilmadan ma'lumotlarni muntazam yig'ish.

Rossiya temir yo'llarining ushbu sohadagi strategik hamkori bo'lgan Siemens Mobility kompaniyasida ikkita tushuncha - ma'lumotlar va ma'lumotlar o'rtasida aniq farq bor. Harakatlanuvchi tarkib va ​​infratuzilma tomonidan yaratilgan ma'lumotlar, Aleksey Fedoseyevning so'zlariga ko'ra, operatsion tashkilotga tegishli: "Biz texnik tizimlarni Deutsche Bahn yoki Rossiya temir yo'llariga etkazib berishimiz bilanoq, ma'lumotlar ularga tegishli".

Keyinchalik, xizmat ko'rsatish shartnomalari doirasida, ushbu ma'lumotlarni qayta ishlash bo'yicha alohida shartnomalar doirasida ular foydali ma'lumotlarga aylantiriladi. Misol uchun, MMKda ishlaydigan Lastochka poyezdlari alohida elektr poyezdlari quyi tizimlarining texnik holati to'g'risida diagnostika xabarlarini ishlab chiqaradi. Ushbu ma'lumotlar jamlanadi va xavfsiz kanal orqali Rossiya Federatsiyasi hududidagi serverga uzatiladi. Va shundan keyingina, deydi Aleksey Fedoseev, 2017 yil fevral oyida Rossiya temir yo'llari va Siemens tomonidan birgalikda yaratilgan Tahlil va ma'lumotlarni qayta ishlash markazida, bu jamlangan ma'lumotlar foydali ma'lumotlarga aylanadi.

Markaz xodimlari olingan texnik parametrlar asosida bashoratli texnik xizmat ko‘rsatish konsepsiyasini amalga oshirish, muhim harakatlanuvchi tarkiblarning nosozliklarini bashorat qilish imkonini beruvchi analitik modellardan foydalanadi, deydi ekspert. Bunga misol qilib tortish haydovchi tizimidan olingan ma'lumotlarni qayta ishlashni keltirish mumkin. Lekin nafaqat. Masalan, yo'lovchi eshiklari tizimi ham nazorat qilinadi. Shahar poyezdi rejimida harakatlanayotganda, yo'lovchi eshigining ishlashi poezdning stansiyada o'tkazadigan vaqtiga ta'sir qilishi mumkin, ularning ishidagi nosozliklar va nosozliklar harakat jadvalining buzilishiga ta'sir qilishi mumkin. Rossiya temir yo'llari yuqori tezlikda harakatlanish direksiyasining ta'mirlash bo'limi xodimlari ushbu ma'lumotlarga Cormap kompyuterlashtirilgan texnik xizmat ko'rsatish tizimi orqali kirishlari mumkin. Tizim ochiq, uning asosida poezdlarni liniyaga chiqarish bo'yicha qarorlar qabul qilinadi.

Siemens tomonidan Germaniya, Ispaniya, Rossiya, Turkiya temir yo‘llari, shuningdek, Eurostar uchun yetkazib berilayotgan tezyurar poyezdlarning ishlashi uchun bashoratli tahliliy modellar so‘nggi 3-4 yil ichida takomillashtirildi. Qanchalik ko'p ma'lumotlar qayta ishlansa, modellar shunchalik aniq ishlaydi. Natijada poyezdlarning texnik tayyorgarligi oshgan. Masalan, Ispaniyadagi Velaro poyezdlarida Siemens masofaviy monitoring markazining ishi Rossiyadagi Sapsans kompaniyasiga qaraganda biroz oldinroq boshlangan. Modellar besh-etti kun ichida tortish motorining nosozliklarini bashorat qilish imkonini beradi, bu esa tortishishning pasayishi tufayli sayohat jadvalini buzish ehtimolini deyarli to'liq istisno qilishga olib keldi. Natijada, Madrid – Barselona yo‘nalishida poyezd 15 daqiqadan ko‘proq kechiksa, RENFE yo‘lovchilarga chipta narxining 100 foizini qoplashga tayyorligini namoyish etdi. Yo‘lovchilarning munosabati uzoq kutilmadi: bu yo‘nalishda yo‘lovchi tashishda temir yo‘l harakati ulushi 20 foizdan 61 foizga oshdi, havo qatnovi esa 80 foizdan 39 foizga qisqardi.

Agar biz Sapsan poezdlarining prognozli diagnostikasining shunga o'xshash modellarini amalga oshirish bo'yicha Rossiya tajribasini oladigan bo'lsak, Aleksey Fedoseevning so'zlariga ko'ra, ijobiy ta'sirlar aniq: Moskva - Sankt-Peterburg liniyasida Sapsan poezd parki allaqachon ko'proq narsani qamrab olgan. texnik nosozliklar tufayli kechikishlarsiz 7 million km dan ortiq. 5 daqiqadan ortiq (bu kompaniya ishonchlilik darajasini baholash uchun foydalanadigan parametrlardan biridir).

Katta ma'lumotlar bilan ishlashning muhim qismi ishonchli muhit deb ataladigan muhitni yaratish edi - u ma'lumotlardan xavfsiz foydalanish uchun mo'ljallangan, unga ruxsatsiz kirishni istisno qiladi. Masalan, "Lokomotiv kompleksining ishonchli muhiti" lokomotivlar, ushbu ma'lumotlarning iste'molchilari - Rossiya temir yo'llari xoldingi xodimlari, xizmat ko'rsatish kompaniyalari, harakatlanuvchi tarkib ishlab chiqaruvchilari va butlovchi qismlar ishlab chiqaruvchilari tomonidan yaratilgan ma'lumotlarga kirish uchun qurilgan.

O'zaro munosabatlar har doim ham sheriklikka asoslanmaydi. Bunday holda, ma'lumotlarni taqdim etish va qayta ishlash bilan shug'ullanadigan tomonlar o'rtasida qarama-qarshilik yuzaga kelishi mumkin. Bu qanday sodir bo'lishi mumkinligini hozirda okean tashish bo'yicha yetakchi Daniya kompaniyasi Maersk bilan rivojlanayotgan voqea ko'rsatadi. 2014 yilda kompaniya okean tashish biznesini raqamlashtirishga qaror qildi. Keyin Maersk Sharqiy Afrikadan Yevropaga sovutilgan mevalarni oddiy dengiz orqali jo‘natish 30 kishi va tashkilotlar zanjiridan o‘tadi va ular o‘rtasida 200 ga yaqin o‘zaro ta’sir (hujjatlarni uzatish, aloqa) va jo‘natish narxining 20 foizini talab qilishini ma’lum qildi. Tovarlar partiyasi qayta ishlashga ketadi, hujjatlarni topshirish va jarayonni boshqarish. Maersk 60 yil ichida hech qanday katta o'zgarishlar ro'y bermagan bu sohada xarajatlarni keskin qisqartirmoqchi edi.

2016 yilda u texnologiya va sherik haqida qaror qabul qildi, blokcheyn sohasida ilg'or bilimlarni tashuvchi sifatida IBM kompaniyalari bilan hamkorlik qilishni boshladi. TradeLens deb nomlangan blokcheyn aqlli kontrakt tizimi 2017-yilda sinovdan o‘tkaza boshladi. 2018 yil yanvar oyida Maersk va IBM qo'shma korxona tashkil etish haqida e'lon qildi. Axborot uzatishni tezlashtirish va xatolar sonini kamaytirish uchun hamkorlar bilan ishladik. TradeLens’ning to‘liq tijorat versiyasi 2018-yil oxirigacha ishga tushirilishi e’lon qilindi. 2018 yilning oʻrtalariga kelib tizimda 154 million hodisa (kemalarning kelish sanalari, konteynerlarning joʻnab ketganligi va kelishi toʻgʻrisidagi hisobotlar, bojxona ruxsatnomalari, tijorat schyot-fakturalari va konnosamentlar, yaʼni yuklarni qabul qilish toʻgʻrisidagi hujjatlar) maʼlumotlari mavjud edi. jo'natuvchidan tashuvchi), ularning soni har kuni 1 millionga oshdi - umuman olganda, TradeLens to'liq ishlashga tayyor edi.

Sinov bosqichida tizimga 92 ishtirokchi qo'shildi: kema egalari, okean tashuvchilar, yuk jo'natuvchilar, portlar (masalan, Evropa uchun okean yuklarining 2/3 qismi o'tadigan juda katta Rotterdam porti) va bojxona. Ammo shu bilan birga, sinov tugashi bilan, boshqa okean tashuvchilar TradeLens-ga ulanishdan qat'iyan bosh tortgani ma'lum bo'ldi. Va bu o'yinchilarning ma'lumotlarisiz tizimdan to'liq foydalanish istisno qilinadi.

Maersk bu qarshilikka ajablanib kelganga o'xshaydi. Noyabr oyi o‘rtalarida Daniya kompaniyasi kuchli oltilikdagi raqobatchilardan (MSC, CMA CGM, Hapag-Lloydand va Ocean Network Express) sanoatda axborot almashinuvining yangi standartlarini ishlab chiqadigan notijorat uyushmasiga qo‘shilish taklifini qabul qildi. 2-raqamli okean tashuvchi MSC kompaniyasining bosh direktori André Simcha jurnalistlarga, agar kompaniya yanada ochiq bo'lsa, uning kompaniyasi TradeLensga qo'shilishdan xursand bo'lishini aytdi. Umuman olganda, MSC notijorat uyushmasi orqali ishlash g'oyasini ko'proq yoqtiradi, chunki ma'lumotlarga teng kirish va'dalariga qaramay, TradeLens-ga barcha intellektual huquqlar IBM va Maersk o'rtasida bo'lingan. Tashuvchilarga o'z ma'lumotlarini tizimga berish istiqbollari yoqmadi, shu bilan birga ularning asosiy raqobatchisi undan pul ishlashadi. Shunga qaramay, Oleg Pyatakov Maersk to'g'ri yo'lni tanlaganiga ishonadi va oxir-oqibat kuchli kompaniyalarning xususiy echimlari g'alaba qozonadi va kuchli o'yinchilar ishtirokisiz ochiq standartlar yo'l beradi. Ammo Maersk ma'lumotlar kabi qimmatli aktivga egalik qilish uchun kurashishi kerak bo'ladi. Noyabr oyida TradeLens bilan raqobatdosh tizim e'lon qilindi.

Shunga o'xshash hujjatlar

Smart Home texnologiyalarining tamoyillari. Tizim uchun boshqaruv elementini tanlash. Xonani boshqarish tizimining segmentlari uchun dasturiy ta'minotni ishlab chiqish: namlik va haroratni o'lchash, avtonom boshqaruvchi va yoritish. Foydalanuvchiga ma'lumotlarni ko'rsatish.

dissertatsiya, 08/07/2018 qo'shilgan


Moliyaviy sektorda, o'yin sanoatida, hukumatda blokcheyn texnologiyasini qo'llash. Smart Home tarmog'ining ishlashi uchun blokcheyn va Internet-buyumlarni birlashtirish kontseptsiyasini yaratish, uni Big Data texnologiyasi va sun'iy intellekt bilan birgalikda amalga oshirish.

maqola 20.11.2018 da qo'shilgan


"Aqlli uy" tizimining kontseptsiyasi, ishlash printsipi va elementlari. Boshqarish, uzatish va ijro etuvchi elementlar o'rtasida ma'lumotlar almashinuvi protokollari. Loyihani amaliy amalga oshirishga misol. "Aqlli uy" prototipining asosiy dastur elementlarining tavsifi.

dissertatsiya, 30/07/2017 qo'shilgan


Rossiyada shahar yo'lovchi transportini boshqarishning mavjud muammolarini ko'rib chiqish. Dispetcherlik boshqaruv tizimini avtomatlashtirish usuli. AnyLogic dasturiy muhitida yo'lovchi tashish ekspert tizimining ishonchliligini tahlil qilish.

Maqola 01.03.2019 da qoʻshilgan


O'yin-kulgi va xavfsizlik uchun robotlarning dizayni va xususiyatlarining tavsiflari. Robot changyutgichni boshqarish. Androidlarning harakati va ko'rinishi. "Aqlli uy" tizimining umumiy algoritmini o'rganish. Turar-joy va ofis binolarida aqlli boshqaruv mexanizmi.

referat 02/10/2015 qo'shilgan


Shahar muhiti uchun “aqlli ko‘cha”, “aqlli to‘xtash joyi”, “aqlli shahar” kabi texnologik yechimlarni tadqiq qilish. Narsalar Interneti faoliyatining asosiy tamoyillari va funksionalligi tavsifi, ularni amalga oshirish samarasini belgilash va asosiy afzalliklari.

maqola 18.08.2018 da qo'shilgan


Smart Home qurilmalari va dasturiy ta'minoti sxemasini ko'rib chiqish. Elementlar orasidagi aloqani rivojlantirish. Element obyektlarini tanlash. Texnik hujjatlarni tayyorlash. Amalga oshirish va sinov jarayonining tavsifi. Amaldagi texnologiyalarni o'rganish.

dissertatsiya, 20/03/2017 qo'shilgan


“Aqlli shahar” kabi texnologiyalarni kompleks ishlab chiqish va joriy etish bilan bog‘liq masalalarni ko‘rib chiqish. Axborot xavfsizligini rivojlantirishning asosiy tendentsiyalari bilan tanishish. Tahdid axborot xavfsizligini buzish uchun potentsial imkoniyat sifatida.

Maqola 06/05/2018 qo'shilgan


Maqolada IBM aqlli shahar modeli ko'rib chiqiladi, u uch bosqichdan iborat: "instrumental", "o'zaro bog'liqlik", "intellektuallik". Energiya tejovchi texnologiyalarni joriy etish va shahar tizimlarini ekologik jihatdan qulay rivojlantirish usullari, ularning samaradorligi.

maqola 31.10.2017 da qo'shilgan


Axborot tizimi tushunchasi, undan axborotni qayta ishlash, saqlash va tarqatishda foydalanish. Suv transporti sohasida axborot texnologiyalari. Sohil va havo desantlarining axborot tizimlari. O'quv va port texnologik tizimlari.