Accetta cum'è dati: cumu l'imprese amparanu à prufittà di big data

Analizendu i big data, l'imprese amparanu à scopre mudelli nascosti, migliurà u so rendimentu cummerciale. A direzzione hè di moda, ma micca tutti ponu prufittà di big data per a mancanza di una cultura di travaglià cun elli

"U più cumuni hè u nome di una persona, u più prubabile di pagà à tempu. Quantu più pavimenti a vostra casa hà, più statisticamente site un prestatore megliu. U signu di u zodiacu ùn hà guasi nisun effettu nantu à a probabilità di rimborsu, ma u psicotipu hè significativamente ", dice Stanislav Duzhinsky, un analista di Home Credit Bank, nantu à mudelli inaspettati in u cumpurtamentu di i prestiti. Ùn s'impegna micca à spiegà parechji di sti mudelli - sò stati revelati da l'intelligenza artificiale, chì hà processatu millaie di profili di i clienti.

Questu hè u putere di l'analitiche di big data: analizendu una quantità enorme di dati non strutturati, u prugramma pò scopre parechje correlazioni chì l'analista umanu più sàviu ùn cunnosci mancu. Ogni cumpagnia hà una quantità enorme di dati non strutturati (big data) - nantu à l'impiegati, i clienti, i partenarii, i cuncurrenti, chì ponu esse utilizati per u beneficu cummerciale: migliurà l'effettu di promozioni, ottene u crescita di vendita, riduce u turnover di u persunale, etc.

I primi à travaglià cù big data eranu grandi cumpagnie di tecnulugia è telecomunicazioni, istituzioni finanziarii è retail, cumenti Rafail Miftakhov, direttore di u Deloitte Technology Integration Group, CIS. Avà ci hè interessu in tali suluzioni in parechji industrii. Chì l'imprese anu ottenutu? È l'analisi di big data porta sempre à cunclusioni preziose?

I banche utilizanu l'algoritmi di big data principarmenti per migliurà l'esperienza di u cliente è ottimisà i costi, è ancu per gestisce u risicu è cumbatte a frode. "In l'ultimi anni, una vera rivoluzione hè accaduta in u campu di l'analisi di big data", dice Duzhinsky. "L'usu di l'apprendimentu automaticu ci permette di predichendu a probabilità di prestitu predefinitu assai più precisamente - a delinquenza in a nostra banca hè solu 3,9%". Per paragone, da u 1 di ghjennaghju di u 2019, a parte di i prestiti cù pagamenti ritardati più di 90 ghjorni nantu à i prestiti emessi à l'individui era, secondu a Banca Centrale, 5%.

Ancu l'urganisazione di microfinanza sò perplessi da u studiu di big data. "Furnisce servizii finanziari senza analizà i big data oghje hè cum'è fà matematica senza numeri", dice Andrey Ponomarev, CEO di Webbankir, una piattaforma di prestitu in linea. "Emettemu soldi in linea senza vede nè u cliente nè u so passaportu, è à u cuntrariu di u prestitu tradiziunale, ùn deve micca solu valutà a solvibilità di una persona, ma ancu identificà a so persunità".

Avà a basa di dati di a cumpagnia guarda l'infurmazioni nantu à più di 500 mila clienti. Ogni nova applicazione hè analizata cù questi dati in circa 800 paràmetri. U prugramma piglia in contu micca solu u sessu, l'età, u statutu maritali è a storia di creditu, ma ancu u dispusitivu da quale una persona hà intrutu in a piattaforma, cumu si cumportava in u situ. Per esempiu, pò esse alarmanti chì un prestatore potenziale ùn hà micca utilizatu una calculatrice di prestitu o ùn hà micca dumandatu nantu à i termini di un prestitu. "Cu l'eccezzioni di uni pochi di fattori di stop - per esempiu, ùn emettemu micca prestiti à e persone sottu 19 anni - nimu di sti paràmetri in sè stessu hè un mutivu per ricusà o accunsente à emette un prestitu", spiega Ponomarev. Hè a cumminazzioni di fatturi chì importa. In u 95% di i casi, a decisione hè fatta automaticamente, senza a participazione di specialisti da u dipartimentu di sottoscrizione.

L'analisi di big data ci permette di derivà mudelli interessanti, sparte Ponomarev. Per esempiu, l'utilizatori di l'iPhone sò diventati prestiti più disciplinati chì i pruprietarii di i dispositi Android - i primi ricevenu l'appruvazioni di l'applicazioni 1,7 volte più spessu. "U fattu chì u persunale militare ùn rimborsa micca i prestiti quasi un quartu di menu spessu di u prestitu mediu ùn hè micca una sorpresa", dice Ponomarev. "Ma i studienti ùn sò generalmente micca previsti per esse obligati, ma intantu, i casi di difetti di creditu sò 10% menu cumuni cà a media per a basa".

U studiu di big data permette di puntuà ancu per l'assicuratori. Stabbilita in 2016, IDX hè impegnata in l'identificazione remota è a verificazione in linea di documenti. Questi servizii sò dumandati trà l'assicuranza di trasportu chì anu interessatu à a perdita di merchenzie u più pocu pussibule. Prima di assicurà u trasportu di merchenzie, l'assicuratore, cù l'accunsentu di u cunduttore, verifica l'affidabilità, spiega Jan Sloka, direttore cummerciale di IDX. Inseme cù un cumpagnu - a cumpagnia di San Petruburgu "Risk Control" - IDX hà sviluppatu un serviziu chì permette di verificà l'identità di u cunduttore, i dati di u passaportu è i diritti, a participazione à incidenti ligati à a perdita di carica, etc. Dopu l'analisi. a basa di dati di i cunduttori, a cumpagnia hà identificatu un "gruppu di risicu": più spessu, a carica hè persa trà i cunduttori di 30-40 anni cù una longa sperienza di guida, chì anu spessu cambiatu di travagliu recentemente. Hè ancu fattu chì a carica hè più spessu arrubbata da i cunduttori di vitture, chì a vita di serviziu supera ottu anni.

I cummercianti anu un compitu diversu - per identificà i clienti chì sò pronti à fà una compra, è determinà i modi più efficaci per portà in u situ o in a tenda. Per questu scopu, i prugrammi analizanu u prufilu di i clienti, i dati da u so contu persunale, a storia di e compra, e dumande di ricerca è l'usu di punti bonus, u cuntenutu di cesti elettronici chì anu cuminciatu à riempie è abbandunate. L'analítica di dati permette di segmentà a basa di dati sana è identificà gruppi di cumpratori potenziali chì ponu esse interessate in una offerta particulare, dice Kirill Ivanov, direttore di l'uffiziu di dati di u gruppu M.Video-Eldorado.

Per esempiu, u prugramma identifica gruppi di clienti, ognuna di quale piace diverse strumenti di marketing - un prestitu senza interessu, cashback, o un codice promozionale di scontu. Questi cumpratori ricevenu una newsletter email cù a prumuzione currispundente. A probabilità chì una persona, dopu avè apertu a lettera, andarà à u situ web di a cumpagnia, in questu casu aumenta significativamente, Ivanov nota.

L'analisi di dati permette ancu di aumentà a vendita di prudutti è accessori cunnessi. U sistema, chì hà trattatu a storia di l'ordine di l'altri clienti, dà à u cumpratore cunsiglii nantu à ciò chì cumprà cù u pruduttu sceltu. A prova di stu metudu di travagliu, sicondu Ivanov, hà dimustratu un aumentu di u numeru di ordini cù accessori da 12% è un incrementu di u fatturatu di l'accessori da 15%.

I rivenditori ùn sò micca l'unichi chì s'impegnanu à migliurà a qualità di u serviziu è aumentà a vendita. L'estate scorsa, MegaFon hà lanciatu un serviziu di offerta "intelligente" basatu annantu à u trattamentu di dati da milioni di abbonati. Dopu avè studiatu u so cumpurtamentu, l'intelligenza artificiale hà amparatu à furmà offerte persunali per ogni cliente in i tariffi. Per esempiu, se u prugramma nota chì una persona hè attivamente guardendu video nantu à u so dispositivu, u serviziu li offre à espansione a quantità di trafficu mobile. In cunsiderà e preferenze di l'utilizatori, a cumpagnia furnisce à l'abbonati un trafficu illimitatu per i so tipi preferiti di divertimentu in Internet - per esempiu, utilizendu messageri instantani o à sente a musica nantu à i servizii di streaming, chatte nantu à e rete soziale o fighjendu programmi TV.

"Analisemu u cumpurtamentu di l'abbonati è capiscenu cumu cambianu i so interessi", spiega Vitaly Shcherbakov, direttore di l'analisi di big data in MegaFon. "Per esempiu, questu annu, u trafficu di AliExpress hè cresciutu 1,5 volte in paragunà à l'annu passatu, è in generale, u numeru di visite à i magazzini di vestiti in linea hè in crescita: 1,2-2 volte, secondu a risorsa specifica".

Un altru esempiu di u travagliu di un operatore cù big data hè a piattaforma MegaFon Poisk per a ricerca di i zitelli mancanti è adulti. U sistema analizà quale ghjente puderia esse vicinu à u locu di a persona mancante, è li manda infurmazioni cù una foto è segni di a persona mancante. L'operatore hà sviluppatu è pruvatu u sistema inseme cù u Ministeru di l'Affari Interni è l'urganizazione Lisa Alert: in dui minuti d'orientazione à a persona mancante, più di 2 mila abbonati ricevenu, chì aumenta significativamente a probabilità di un risultatu di ricerca successu.

L'analisi di big data hà ancu truvatu applicazione in l'industria. Quì vi permette di prevede a dumanda è di pianificà a vendita. Dunque, in u gruppu Cherkizovo di cumpagnie, trè anni fà, hè stata implementata una suluzione basatu in SAP BW, chì permette di almacenà è processà tutte l'infurmazioni di vendita: prezzi, assortimenti, volumi di prudutti, promozioni, canali di distribuzione, dice Vladislav Belyaev, CIO. di u gruppu "Cherkizovo. L'analisi di l'infurmazioni 2 TB accumulate ùn solu hà permessu di furmà in modu efficace l'assortimentu è ottimisà a cartera di prudutti, ma ancu facilitatu u travagliu di l'impiegati. Per esempiu, a preparazione di un rapportu di vendita di ogni ghjornu hà bisognu di un ghjornu di travagliu di parechji analisti - dui per ogni segmentu di produttu. Avà stu rapportu hè preparatu da u robot, passendu solu 30 minuti in tutti i segmenti.

"In l'industria, i big data funziona in modu efficace in cunghjunzione cù l'Internet di e cose", dice Stanislav Meshkov, CEO di Umbrella IT. "Basatu annantu à l'analisi di e dati da i sensori chì l'equipaggiu hè dotatu, hè pussibule identificà deviazioni in u so funziunamentu è prevene i guasti, è predichendu u rendiment".

In Severstal, cù l'aiutu di big data, anu ancu pruvatu à risolve i travaglii piuttostu micca triviali - per esempiu, per riduce i tassi di ferite. In u 2019, a cumpagnia hà attribuitu circa 1,1 miliardi RUB per misure per migliurà a sicurità di u travagliu. Severstal aspetta di riduce a rata di ferita da 2025% da 50 (in paragunà à 2017). "Se un capu di linea - capu, capu di situ, capu di buttrega - hà nutatu chì un impiigatu eseguisce certe operazioni in modu inseguru (ùn si tene micca à i corrimani quandu cullà scale in u situ industriale o ùn porta micca tutti l'equipaggiu di prutezzione persunale), scrive. una nota speciale per ellu - PAB (da "auditu di sicurezza di cumportamentu")", dice Boris Voskresensky, capu di u dipartimentu di analisi di dati di a cumpagnia.

Dopu avè analizatu i dati nantu à u numeru di PAB in una di e divisioni, i specialisti di a cumpagnia anu truvatu chì e regule di sicurezza sò più spessu violate da quelli chì avianu digià avutu parechje rimarche prima, è ancu da quelli chì eranu in licenza di malatia o in vacanze pocu prima. l'incidentu. Violazioni in a prima settimana dopu à u ritornu da vacanze o permessu di malatia eranu duie volte più altu ch'è in u periodu sussegwente: 1 versus 0,55%. Ma u travagliu nantu à u turnu di notte, cum'è hè risultatu, ùn affetta micca e statistiche di PAB.

A creazione di algoritmi per u processu di big data ùn hè micca a parte più difficiule di u travagliu, dicenu i rapprisentanti di a cumpagnia. Hè assai più difficiuli di capisce cumu queste tecnulugia ponu esse applicate in u cuntestu di ogni attività specifica. Hè quì chì si trova u tallone d'Achille di l'analista di l'imprese è ancu i fornituri esterni, chì, pare, anu accumulatu sapè fà in u campu di big data.

"Aghju spessu scontru analisti di big data chì eranu matematichi eccellenti, ma ùn avianu micca a cunniscenza necessaria di i prucessi di cummerciale", dice Sergey Kotik, direttore di sviluppu di GoodsForecast. Ricorda chì dui anni fà a so cumpagnia hà avutu l'uppurtunità di participà à una cumpetizione di previsione di a dumanda per una catena federale di vendita. Una regione pilotu hè stata scelta, per tutti i beni è i magazzini di quale i participanti anu fattu previsioni. E previsioni sò state allora paragunate cù vendite reali. U primu postu hè statu pigliatu da unu di i giganti di l'Internet russi, cunnisciutu per a so cumpetenza in l'apprendimentu di machine è l'analisi di dati: in e so previsioni, hà dimustratu una deviazione minima da a vendita attuale.

Ma quandu a rete hà cuminciatu à studià e so previsioni in più detail, hè risultatu chì da un puntu di vista cummerciale, sò assolutamente inaccettabili. A cumpagnia hà introduttu un mudellu chì pruducia piani di vendita cun una sottovalutazione sistematica. U prugramma hà capitu cumu minimizzà a probabilità di l'errore in e previsioni: hè più sicuru di sottovalutà a vendita, postu chì l'errore massimu pò esse 100% (ùn ci hè micca vendita negativa), ma in a direzzione di overforecasting, pò esse arbitrariamente grande, Kotik spiega. In altri palori, a cumpagnia hà prisentatu un mudellu matimàticu ideale, chì in cundizzioni veri purtassi à magazzini à mità vioti è perdite enormi da undersales. In u risultatu, una altra sucietà hà vintu u cuncorsu, chì i calculi puderanu esse messu in pratica.

I tecnulugii di big data sò pertinenti per parechje industrii, ma a so implementazione attiva ùn si trova in ogni locu, nota Meshkov. Per esempiu, in l'assistenza sanitaria, ci hè un prublema cù l'almacenamiento di dati: assai infurmazione hè stata accumulata è hè regularmente aghjurnata, ma per a maiò parte di sta dati ùn hè micca statu ancu digitalizatu. Ci hè ancu assai dati in l'agenzii di u guvernu, ma ùn sò micca cumminati in un cluster cumunu. U sviluppu di una piattaforma d'infurmazione unificata di u Sistema Naziunale di Gestione di Dati (NCMS) hè destinatu à risolve stu prublema, dice l'espertu.

In ogni casu, u nostru paese hè luntanu da u solu paese induve in a maiò parte di l'urganisazione decisioni impurtanti sò fatti nantu à a basa di l'intuizione, è micca l'analisi di big data. In l'aprili di l'annu passatu, Deloitte hà realizatu un sondaghju trà più di mille capi di grandi cumpagnie americane (cun ​​​​un staffu di 500 o più) è hà truvatu chì u 63% di quelli indagati sò familiarizati cù e tecnulugia di big data, ma ùn anu micca tutte e necessarie. infrastruttura per aduprà. Intantu, trà u 37% di l'imprese cù un altu livellu di maturità analitica, quasi a mità anu superatu significativamente i scopi di l'affari in l'ultimi 12 mesi.

U studiu hà revelatu chì in più di a difficultà di implementà novi suluzioni tecniche, un prublema impurtante in l'imprese hè a mancanza di una cultura di travaglià cù dati. Ùn avete micca aspittà di boni risultati se a rispunsabilità di e decisioni pigliate nantu à a basa di big data hè attribuita solu à l'analista di a cumpagnia, è micca à a cumpagnia sana in tuttu. "Ora l'imprese cercanu casi d'usu interessanti per big data", dice Miftakhov. "À u listessu tempu, l'implementazione di certi scenarii richiede investimenti in sistemi di raccolta, trasfurmazioni è cuntrollu di qualità di dati supplementari chì ùn sò micca stati analizati prima". Alas, "l'analítica ùn hè ancu un sport di squadra", l'autori di u studiu ammettenu.