Центр экономики инфраструктуры
Максим Фадеев
Первый вице-президент
Реализуя большое количество проектов по аналитике транспорта и инфраструктуре, мы постоянно стремимся повышать точность наших прогнозов. Отчеты билайна являются для нас важным источником информации, который позволяет оценить динамику перемещения людей на территории на этапе планирования. Наше взаимодействие открыло новые возможности для реализации задач госсектора.
Habidatum
Екатерина Летуновская
Вице-президент
ООО "ЛИДГЕН"
Александр Гончаров
Директор
АО «Газпромбанк»
Валентина Лунева
Исполнительный директор Департамента розничной экосистемы и цифровых партнерств
International Marketing Solutions
Кирилл Сидоров
Глава по развитию и продукту (Head of ML Core)
Вопросы и ответы
Зачем нужна аналитика данных?
60 % компаний в мире уже используют анализ больших данных: они нужны буквально везде - в маркетинге, перевозках, автомобилестроении, здравоохранении, науке, сельском хозяйстве, в городском и государственном управлении. В общем, везде, где можно собрать и обработать нужные массивы информации. Сегодня всем стало очевидно, что проблемы заключаются даже не в сборе и хранении данных, сколько в их правильной обработке, классификации и использовании. На повестке дня - грамотное управление колоссальными массивами накопленной информации и извлечение из них полезных для организации инсайтов. Немного статистики: в мире ежедневно создаётся 328,77 млн терабайт данных, и этот объем растет в геометрической прогрессии. Так, за последние три года было сгенерировано 90 % всей информации в мире. Неудивительно, что для работы с таким массивом данных сегодня все чаще применяется искусственный интеллект - обработать его человек буквально не в состоянии.
Как начать работать с большими данными и ИИ?
Для начала потребуется подключить профессионалов, которые помогут с разработкой эффективной стратегии работы с большими данными и ИИ. Ее можно разбить на несколько этапов. 1. Определение целей и задач. Это может быть улучшение клиентского сервиса, оптимизация процессов, повышение эффективности маркетинговых и рекламных кампаний или прогнозирование рыночных тенденций. 2. Сбор и управление данными. Убедитесь, что у вас есть доступ к качественным данным из разных источников: это могут быть CRM-системы, социальные сети и внутренние базы данных. 3. Интеграция ИИ в процессы. Далее начинаем использовать искусственный интеллект для автоматизации анализа данных - изучение имеющихся на рынке решений поможет определиться с выбором. ИИ-решения должны легко интегрироваться с текущими платформами (например, ERP или CRM). 4. Анализ данных. Лучше использовать различные методы анализа, такие как описательная, диагностическая и предсказательная аналитика. А обработка данных в режиме реального времени поможет быстро реагировать на изменения в потребительских предпочтениях и на рынке. 5. Обеспечение безопасности данных. Учитывая ужесточившееся законодательство, важно предотвращать утечки данных и несанкционированный доступ к ним. 6. Оценка эффективности. Установите четкие метрики для оценки успеха вашей стратегии. Это может быть повышение точности прогнозов, снижение операционных затрат или рост прибыли.
Какая польза от работы с Big Data и ИИ?
Преимущества работы с большими данными очевидны: это обоснованное принятие решений - на основе реальных, независимых и непредвзятых данных. Это особенно важно для бизнеса в условиях неопределенности. ИИ же позволяет обрабатывать даже неструктурированную информацию (например, текстовую и визуальную) Также работа с опорой на Big Data помогает выявлять неэффективные процессы и узкие места, что позволяет оптимизировать операции и повышать производительность. Например, производственная компания может использовать данные с датчиков для предотвращения поломок оборудования. А ИИ-сервисы позволяют автоматизировать рутинные процессы работы с большими данными, так как машина анализирует их куда быстрее человека. Анализ данных о клиентах также помогает лучше понять их предпочтения и создавать персонализированные предложения. Прогнозирование трендов с помощью алгоритмов машинного обучения, улучшение качества продуктов и снижение затрат - все это также можно отнести к преимуществам использования технологий Big Data и ИИ.