Onartu antzeko datuak: negozioek nola ikasten duten big datatik etekina ateratzen

Big Data aztertuz, enpresek ezkutuko ereduak deskubritzen ikasten dute, negozioaren errendimendua hobetuz. Modan dago norabidea, baina denek ezin dute datu handietatik onura atera haiekin lan egiteko kultura faltagatik

«Zenbat eta ohikoagoa den pertsona baten izena, orduan eta probabilitate handiagoa izango du garaiz ordaintzeko. Zure etxeak zenbat eta solairu gehiago izan, orduan eta estatistikoki mailegatzaile hobea zara. Zodiakoaren seinaleak ez du ia eraginik itzultzeko probabilitatean, baina psikotipoak nabarmen egiten du ", dio Stanislav Duzhinsky Home Credit Bank-eko analistak mailegu-hartzaileen portaeraren ustekabeko ereduei buruz. Ez du eredu horietako asko azaltzeko konpromisoa hartzen: adimen artifizialak agerian utzi zituen, milaka bezero-profil prozesatu zituena.

Hau da big data analitikaren boterea: egituratu gabeko datu kopuru handi bat aztertuz, programak giza analista jakintsuenak ezagutzen ez dituen korrelazio asko aurki ditzake. Edozein konpainiak datu ez-egituratu ugari ditu (datu handiak) - langileei, bezeroei, bazkideei, lehiakideei buruz, negozioaren onurarako erabil daitezkeenak: sustapenen eragina hobetu, salmenten hazkundea lortu, langileen fakturazioa murriztea, etab.

Big datarekin lan egin zuten lehenak teknologia eta telekomunikazio konpainia handiak, finantza erakundeak eta txikizkako merkataritzakoak izan ziren, Rafail Miftakhovek, Deloitte Technology Integration Group, CISeko zuzendariak. Orain industria askotan dago horrelako irtenbideetarako interesa. Zer lortu dute enpresek? Eta big data azterketak ondorio baliotsuak ateratzen al ditu beti?

Bankuek big data algoritmoak erabiltzen dituzte batez ere bezeroen esperientzia hobetzeko eta kostuak optimizatzeko, baita arriskuak kudeatzeko eta iruzurrari aurre egiteko ere. «Azken urteotan, benetako iraultza gertatu da big data analisiaren arloan», dio Duzhinskyk. "Ikaskuntza automatikoa erabiltzeari esker, maileguaren ezeztapenaren probabilitatea askoz zehatzago aurreikusten dugu - gure bankuan berankortasuna % 3,9 baino ez da". Konparazio baterako, 1ko urtarrilaren 2019etik aurrera, 90 egun baino gehiagoko epemuga duten maileguen zatia % 5ekoa zen Banku Zentralaren arabera.

Mikrofinantza erakundeak ere harrituta daude big dataren azterketarekin. "Gaur egun datu handiak aztertu gabe finantza-zerbitzuak eskaintzea zenbakirik gabe matematika egitea bezalakoa da", dio Andrey Ponomarev, Webbankir-en, lineako mailegu plataformako zuzendari nagusiak. "Dirua sarean jaulkitzen dugu ez bezeroa ez bere pasaportea ikusi gabe, eta ohiko maileguak ez bezala, pertsona baten kaudimena ebaluatu ez ezik, bere nortasuna identifikatu behar dugu".

Orain konpainiaren datu-baseak 500 mila bezero baino gehiagori buruzko informazioa gordetzen du. Aplikazio berri bakoitza datu hauekin aztertzen da 800 bat parametrotan. Programak generoa, adina, egoera zibila eta kreditu-historia ez ezik, pertsona bat plataforman sartu den gailua eta gunean nola jokatu duen ere hartzen ditu kontuan. Esate baterako, kezkagarria izan daiteke mailegu-hartzaile batek ez erabiltzea mailegu-kalkulagailua edo ez galdetzea mailegu baten baldintzei buruz. "Gehitze-faktore batzuk izan ezik -esan, 19 urte baino gutxiagoko pertsonei ez diegu mailegurik ematen-, parametro horietako bat ere ez da mailegu bat emateari uko egiteko edo onartzeko arrazoia", azaldu du Ponomarevek. Faktoreen konbinazioa da axola duena. Kasuen %95ean, erabakia automatikoki hartzen da, aseguru saileko espezialistek parte hartu gabe.

Big Data azterketak eredu interesgarriak ateratzeko aukera ematen digu, Ponomarevek partekatzen du. Esate baterako, iPhone erabiltzaileak Android gailuen jabeak baino diziplinadun mailegu-hartzaileak izan ziren; lehenek 1,7 aldiz gehiago jasotzen dute aplikazioen onarpena. "Armadak maileguak batez besteko mailegua baino ia laurden bat gutxiago itzultzea ez da harrigarria izan", dio Ponomarevek. "Baina normalean ikasleak ez dira behartuta egotea espero, baina, bien bitartean, kreditu-gabetze kasuak oinarriko batez bestekoa baino %10 gutxiago izaten dira".

Big data aztertzeak aseguruentzako puntuazioa ere ahalbidetzen du. 2016an sortu zen, IDX urruneko identifikazioan eta dokumentuen lineako egiaztapenean dihardu. Zerbitzu hauek salgaiak ahalik eta gutxien galtzeko interesa duten merkantzia-aseguruen artean eskatzen dira. Salgaien garraioa aseguratu aurretik, aseguratzaileak, gidariaren baimenarekin, fidagarritasuna egiaztatzen du, azaldu du Jan Sloka IDXko zuzendari komertzialak. Bazkide batekin batera – San Petersburgoko “Arriskuen Kontrola” konpainiak – IDX-k gidariaren identitatea, pasaportearen datuak eta eskubideak, zama galtzearekin lotutako gertakarietan parte hartzea eta abar egiaztatzeko aukera ematen duen zerbitzua garatu du. Aztertu ondoren. gidarien datu-basean, konpainiak "arrisku-talde" bat identifikatu zuen: gehienetan, 30-40 urte bitarteko gidarien artean galtzen da zama esperientzia luzea duten gidarien artean, azkenaldian sarritan lanez aldatu direnak. Kontuan izan zen, halaber, zama gehienetan auto-gidariek lapurtzen dutela, eta horien bizitza zortzi urte gainditzen du.

Merkatariek beste zeregin bat dute: erosketa bat egiteko prest dauden bezeroak identifikatzea eta gunera edo dendara eramateko modu eraginkorrenak zehaztea. Horretarako, programek bezeroen profila, euren kontu pertsonaleko datuak, erosketen historia, bilaketa-kontsulten eta bonus puntuen erabilera, betetzen hasi eta bertan behera utzitako saski elektronikoen edukia aztertzen dituzte. Datu-analisiak datu-base osoa segmentatzeko eta eskaintza jakin batean interesa izan dezaketen erosle potentzialen taldeak identifikatzea ahalbidetzen du, Kirill Ivanov M.Video-Eldorado taldeko datu bulegoko zuzendariak dioenez.

Adibidez, programak bezero-taldeak identifikatzen ditu, eta horietako bakoitzari marketin-tresna desberdinak gustatzen zaizkio: interesik gabeko mailegu bat, cashback edo deskontu promozio-kode bat. Erosle hauek posta elektronikoko buletin bat jasotzen dute dagokion promozioarekin. Pertsona bat, gutuna ireki ondoren, konpainiaren webgunera joateko probabilitatea, kasu honetan nabarmen handitzen da, Ivanov-ek ohartarazi du.

Datuen azterketak erlazionatutako produktuen eta osagarrien salmentak areagotzeko aukera ere ematen du. Beste bezero batzuen eskaera-historia prozesatu duen sistemak erosleari gomendioak ematen dizkio aukeratutako produktuarekin batera zer erosi. Lan-metodo honen probak, Ivanoven arabera, osagarriak dituzten eskaera kopurua %12 handitu dela eta osagarrien fakturazioa %15 hazi dela erakutsi du.

Txikizkariak ez dira zerbitzuaren kalitatea hobetzen eta salmentak areagotzen ahalegintzen diren bakarrak. Joan den udan, MegaFon-ek milioika harpidedunen datuen tratamenduan oinarritutako eskaintza "adimentsua" zerbitzu bat jarri zuen martxan. Haien jokabidea aztertuta, adimen artifizialak tarifen barruan bezero bakoitzarentzako eskaintza pertsonalak osatzen ikasi du. Adibidez, programak pertsona bat bere gailuan bideoa aktiboki ikusten ari dela adierazten badu, zerbitzuak mugikorreko trafiko kopurua zabaltzeko eskainiko dio. Erabiltzaileen lehentasunak kontuan hartuta, konpainiak harpidedunei trafiko mugagabea eskaintzen die Interneteko aisialdi gogokoenetarako, adibidez, berehalako mezulariak erabiliz edo streaming zerbitzuetan musika entzuteko, sare sozialetan txateatzeko edo telebistako saioak ikusteko.

"Harpidedunen portaera aztertzen dugu eta haien interesak nola aldatzen ari diren ulertzen dugu", azaldu du Vitaly Shcherbakov MegaFon-eko datu handien analisiaren zuzendariak. "Adibidez, aurten, AliExpress trafikoa 1,5 aldiz hazi da iazkoarekin alderatuta, eta, oro har, lineako arropa dendetara bisita kopurua hazten ari da: 1,2-2 aldiz, baliabide zehatzaren arabera".

Big data dituen operadore baten lanaren beste adibide bat desagertutako umeak eta helduak bilatzeko MegaFon Poisk plataforma da. Sistemak aztertzen du zein pertsona egon daitezkeen desagertutakoaren lekutik gertu, eta informazioa bidaltzen die desagertutakoaren argazki eta seinaleekin. Operadoreak sistema garatu eta probatu zuen Barne Arazoetako Ministerioarekin eta Lisa Alert erakundearekin batera: galdutako pertsonara orientatu eta bi minuturen buruan, 2 mila harpidedun baino gehiago jasotzen dira, eta horrek nabarmen handitzen du bilaketa-emaitza arrakastatsu bat izateko aukerak.

Big data azterketak industrian ere aplikazioa aurkitu du. Hemen eskaria aurreikusteko eta salmentak planifikatzeko aukera ematen du. Beraz, Cherkizovo enpresa taldean, duela hiru urte, SAP BWn oinarritutako soluzio bat ezarri zen, salmenten informazio guztia gordetzeko eta prozesatzeko aukera ematen duena: prezioak, sorta, produktuen bolumena, promozioak, banaketa kanalak, dio Vladislav Belyaev, CIO. taldearen ” Txerkizovo. Metatutako 2 TB-ko informazioaren azterketak sorta eraginkortasunez osatzea eta produktu-zorroa optimizatzeaz gain, langileen lana erraztu zuen. Adibidez, eguneroko salmenten txostena prestatzeak analista askoren egun bateko lana beharko luke, bi produktu-segmentu bakoitzeko. Orain txosten hau robotak prestatzen du, eta segmentu guztietan 30 minutu baino ez ditu ematen.

"Industrian, big datak eraginkortasunez funtzionatzen du gauzen Internetarekin batera", dio Stanislav Meshkov Umbrella IT-ko zuzendari nagusiak. "Ekipoak hornitutako sentsoreen datuen analisian oinarrituta, bere funtzionamenduan desbideratzeak identifikatzea eta matxurak saihestea eta errendimendua aurreikustea posible da".

Severstalen, big dataren laguntzaz, zeregin ez-huts samarrak konpontzen saiatzen ari dira, adibidez, lesio tasak murrizten. 2019an, konpainiak 1,1 mila milioi RUB inguru bideratu zituen lan segurtasuna hobetzeko neurrietarako. Severstalek 2025ean lesio tasa % 50 murriztea espero du (2017arekin alderatuta). "Lerroko zuzendari batek - kontratatzaileak, guneko arduradunak, dendako arduradunak - langile batek eragiketa batzuk segurtasunik gabe egiten dituela ohartu bada (industria-guneko eskailerak igotzean esku-barandak ez ditu eusten edo babes pertsonaleko ekipamendu guztiak ez dituela janzten), idatzi du. ohar berezi bat berarentzat – PAB («portaera-segurtasunaren auditoretza»-tik)», dio Boris Voskresenskyk, konpainiako datuen analisi saileko buruak.

Dibisioren batean dauden PAB kopuruari buruzko datuak aztertu ondoren, konpainiako espezialistek ikusi dute gehienetan segurtasun-arauak urratzen zituztela aurretik hainbat ohar izan zituztenek, baita denbora gutxi lehenago bajan edo oporretan zeudenek ere. gertakaria. Oporretatik edo gaixotasun bajatik itzuli ondorengo lehen astean urraketak hurrengo aldian baino bi aldiz handiagoak izan ziren: 1 eta % 0,55. Baina gaueko txandan lan egiteak, ondorioztatu denez, ez du PABen estatistiketan eragiten.

Big Data prozesatzeko algoritmoak sortzea ez da lanaren zatirik zailena, enpresaren ordezkariek diotenez. Askoz zailagoa da ulertzea nola aplikatu daitezkeen teknologia horiek negozio zehatz bakoitzaren testuinguruan. Hor dago konpainiako analisten Akilesen orpoa eta baita kanpoko hornitzaileen orpoa ere, antza denez, big dataren arloan espezializazioa pilatu dutela.

"Matematikari bikainak ziren big data analistak ezagutu nituen askotan, baina ez zuten negozio-prozesuen beharrezko ulermena", dio Sergey Kotik, GoodsForecast-eko garapen zuzendariak. Gogoratzen du nola duela bi urte bere enpresak txikizkako kate federal baten eskaria aurreikusteko lehiaketan parte hartzeko aukera izan zuen. Eskualde pilotu bat aukeratu zen, parte-hartzaileek aurreikuspenak egin zituzten ondasun eta denda guztietarako. Ondoren, aurreikuspenak benetako salmentekin alderatu ziren. Lehen postua Errusiako Interneteko erraldoietako batek hartu zuen, ikaskuntza automatikoan eta datuen analisian duen esperientziagatik ezaguna: bere iragarpenetan, benetako salmenten desbideratze minimoa erakusten zuen.

Baina sarea bere aurreikuspenak zehatzago aztertzen hasi zenean, negozioaren ikuspuntutik guztiz onartezinak direla ondorioztatu zen. Enpresak salmenta-planak ekoizten zituen eredu bat aurkeztu zuen, sistematikoki gutxietsiz. Programak iragarpenetan akatsen probabilitatea nola minimizatu asmatu zuen: seguruagoa da salmentak gutxiestea, gehienezko errorea % 100 izan daitekeelako (ez dago salmenta negatiborik), baina gehiegizko aurreikuspenaren norabidean, arbitrarioki handia izan daiteke, Kotik azaltzen du. Beste era batera esanda, konpainiak eredu matematiko ideal bat aurkeztu zuen, baldintza errealetan erdi hutsik dauden dendak eta salmenten galera handiak ekarriko zituena. Ondorioz, beste enpresa batek irabazi zuen lehiaketa, zeinaren kalkuluak praktikan jarri ahal izateko.

Big data teknologiak industria askorentzat garrantzitsuak dira, baina haien ezarpen aktiboa ez da nonahi gertatzen, Meshkov-ek ohartarazi du. Adibidez, osasungintzan arazo bat dago datuak biltegiratzeko: informazio asko pilatu da eta aldian-aldian eguneratzen da, baina gehienetan datu horiek oraindik ez dira digitalizatu. Gobernu agentzietan ere datu asko daude, baina ez daude kluster komun batean konbinatzen. Datuak Kudeatzeko Sistema Nazionalaren (NCMS) informazio plataforma bateratuaren garapena arazo hori konpontzera zuzenduta dagoela dio adituak.

Dena den, gure herria oso urrun dago erakunde gehienetan erabaki garrantzitsuak intuizioan oinarrituta hartzen diren herrialde bakarretik, eta ez big dataren analisian. Iazko apirilean, Deloittek inkesta bat egin zuen Amerikako enpresa handietako mila buruzagi baino gehiagoren artean (500 langile edo gehiagorekin) eta ikusi zuen inkestatuen % 63k ezagutzen dituela big data teknologiak, baina ez dutela beharrezko guztia. horiek erabiltzeko azpiegiturak. Bien bitartean, heldutasun analitiko handia duten enpresen % 37ren artean, ia erdiak nabarmen gainditu ditu negozio-helburuak azken 12 hilabeteetan.

Azterketak agerian utzi zuen irtenbide tekniko berriak ezartzeko zailtasunaz gain, enpresetan arazo garrantzitsu bat datuak lantzeko kultura eza dela. Ez zenuke emaitza onik espero behar datu handiak oinarri hartuta hartutako erabakien erantzukizuna konpainiako analistei soilik esleitzen bazaie, eta ez enpresa osoari. "Orain enpresak datu handietarako erabilera kasu interesgarriak bilatzen ari dira", dio Miftakhovek. «Aldi berean, zenbait eszenatoki ezartzeak aurretik aztertu gabeko datu osagarriak biltzeko, prozesatzeko eta kalitate kontrolatzeko sistemetan inbertsioak egin behar ditu». Ai, "analitika oraindik ez da talde-kirola", aitortu dute ikerketaren egileek.