Mîna daneyan qebûl bikin: karsazî çawa fêr dibin ku ji daneyên mezin sûd werbigirin

Bi analîzkirina daneyên mezin, pargîdan fêr dibin ku qalibên veşartî kifş bikin, performansa karsaziya xwe baştir bikin. Rêbertî moda ye, lê her kes nikare ji ber nebûna çandek xebata bi wan re ji daneyên mezin sûd werbigire

"Navê kesek çiqas gelemperî be, ew qas zêde dibe ku ew di wextê xwe de bidin. Çiqas qatên xaniyê we zêdetir bin, ji hêla îstatîstîkî ve hûn bêtir deyndarek çêtir in. Nîşana zodiacê hema hema ti bandorek li ser îhtîmala vegerandinê nake, lê psîkotîp bi girîngî dike, ”dibêje Stanislav Duzhinsky, analîstek li Banka Krediyê ya Xanî, di derbarê qalibên nediyar ên behreya deyndaran de. Ew rave nake ku gelek ji van nimûneyan rave bike - ew ji hêla îstîxbarata sûnî ve hatin eşkere kirin, ku bi hezaran profîlên xerîdar pêvajo kirin.

Ev hêza analîtîka daneya mezin e: bi analîzkirina jimarek mezin a daneya nesazkirî, bername dikare gelek têkiliyên ku analîstê mirovê herî jîr jî pê nizane kifş bike. Her pargîdaniyek xwedan rêjeyek mezin daneyên nesazkirî (daneyên mezin) ye - di derbarê karmend, xerîdar, hevkar, hevrikan de, ku dikare ji bo berjewendiya karsaziyê were bikar anîn: baştirkirina bandora promosyonê, gihîştina mezinbûna firotanê, kêmkirina veguheztina karmendan, hwd.

Rafail Miftakhov, rêvebirê Koma Entegrasyona Teknolojiya Deloitte, CIS şîrove dike, yên yekem ku bi daneyên mezin re xebitîn pargîdaniyên teknolojî û telekomunikasyonê, saziyên darayî û firotanê yên mezin bûn. Niha di gelek pîşesaziyê de eleqeya çareseriyên bi vî rengî heye. Şîrket çi bi dest xistine? Û gelo analîza daneyên mezin her gav dibe sedema encamên hêja?

Bank algorîtmayên daneya mezin di serî de ji bo baştirkirina ezmûna xerîdar û xweşbînkirina lêçûnên, û her weha ji bo birêvebirina xetereyê û şerkirina sextekariyê bikar tînin. Duzhinsky dibêje, "Di salên dawî de, di warê analîzkirina daneyên mezin de şoreşek rastîn pêk hat." "Bikaranîna fêrbûna makîneyê rê dide me ku em îhtîmala nepenîbûna krediyê pir rasttir pêşbîn bikin - di banka me de xeletî tenê% 3,9 e." Ji bo berhevdanê, ji 1ê Rêbendana 2019-an vir ve, rêjeya deynên ku ji 90 rojan de ji bo deynên ku ji kesan re hatine dayîn, li gorî Banka Navendî 5% bû.

Tewra rêxistinên mîkrofînansê ji lêkolîna daneyên mezin matmayî ne. Andrey Ponomarev, CEO ya Webbankir, platformek deynkirina serhêl, dibêje: "Pêşkêşkirina karûbarên darayî bêyî analîzkirina daneyên mezin îro mîna matematîkê bê hejmar e." "Em bêyî ku xerîdar an pasaporta wî bibînin serhêl drav diweşînin, û berevajî deyndana kevneşopî, divê em ne tenê deyndariya kesek binirxînin, lê di heman demê de kesayetiya wî jî nas bikin."

Naha databasa pargîdanî agahdariya li ser zêdetirî 500 hezar xerîdar hilîne. Her serîlêdana nû bi van daneyan bi qasî 800 pîvanan tê analîz kirin. Bername ne tenê zayend, temen, statûya zewacê û dîroka krediyê, lê di heman demê de cîhaza ku kesek jê ketiye platformê, çawa li ser malperê tevdigere jî dihesibîne. Mînakî, dibe ku xeternak be ku deyndêrek potansiyel hesabkerek krediyê bikar neaniye an jî şert û mercên deynek nepirse. "Ji xeynî çend faktorên rawestanê - bêje, em deyn nadin kesên di bin 19 salî de - yek ji van parameteran bi serê xwe sedemek red an pejirandina dayîna krediyê nîne," Ponomarev diyar dike. Ew tevliheviya faktoran e ku girîng e. Di 95% bûyeran de, biryar bixweber, bêyî beşdariya pisporên ji beşa bindestiyê tê girtin.

Analîzkirina daneyên mezin dihêle ku em nimûneyên balkêş derxînin, parve dike Ponomarev. Mînakî, bikarhênerên iPhone-ê ji xwedan cîhazên Android-ê deyndêrên dîsîplîntir derketin - yên berê 1,7 carî pir caran erêkirina serlêdanan digirin. Ponomarev dibêje, "Rastiya ku personelên leşkerî hema hema çaryek kêmtir ji deyndêrê navînî deynan nadin." "Lê xwendekar bi gelemperî ne li bendê ne ku mecbûr bin, lê di vê navberê de, dozên betalkirina krediyê 10% ji navînî ya bingehîn kêmtir hevpar in."

Lêkolîna daneyên mezin ji bo sîgorteyan jî destûr dide. Di sala 2016-an de hatî damezrandin, IDX bi nasnameya dûr û verastkirina serhêl a belgeyan ve mijûl e. Van karûbaran di nav bîmeyên barhilgiran de ku bi kêmasî ve eleqedar dibin ji windakirina tiştan re tê xwestin. Berî sîgortekirina veguhastina tiştan, bîmeger, bi razîbûna ajokar, pêbaweriyê kontrol dike, Jan Sloka, rêveberê bazirganî yê IDX diyar dike. Bi hevalbendek - pargîdaniya St. databasa ajokaran, pargîdanî "komek xeternak" nas kir: pir caran, bar di nav ajokarên 30-40 salî de bi ezmûnek ajotinê ya dirêj, yên ku di demên dawî de pir caran karên xwe guherandine de winda dibe. Her wiha derket holê ku bar herî zêde ji hêla ajokarên otomobîlan ve tê dizîn, ku temenê karûbarê wan ji heşt salan derbas dibe.

Firoşkaran peywirek cûda heye - nasîna xerîdarên ku amade ne ku kirînê bikin, û awayên herî bi bandor ji bo anîna wan li malper an firotgehê destnîşan bikin. Ji bo vê armancê, bername profîla xerîdar, daneyên hesabê wan ên kesane, dîroka kirînê, pirsên lêgerînê û karanîna xalên bonus, naveroka selikên elektronîkî yên ku wan dest bi dagirtina wan kiriye û terikandine analîz dike. Kirill Ivanov, rêvebirê ofîsa daneyê ya koma M.Video-Eldorado dibêje, analîtîkên daneyê dihêle hûn tevahiya databasê parçe bikin û komên kirrûbirên potansiyel ên ku dibe ku bi pêşniyarek taybetî re eleqedar bibin nas bikin.

Mînakî, bername komên xerîdar nas dike, ku her yek ji wan amûrên kirrûbirrê yên cihêreng hez dike - deynek bê berjewend, paşde drav, an kodek promosyonê ya dakêşanê. Van kiryaran bi promosyona têkildar re nûçenameyek e-nameyê distînin. Ivanov destnîşan dike ku îhtîmala ku kesek ku nameyê vekiriye biçe malpera pargîdaniyê, di vê rewşê de pir zêde dibe.

Analîzkirina daneyê jî dihêle hûn firotana hilber û aksesûarên têkildar zêde bikin. Pergala ku dîroka fermana xerîdarên din pêvajo kiriye, pêşnîyarên kiryaran dide ku li gel hilbera hilbijartî çi bikirin. Testkirina vê rêbazê ya xebatê, li gorî Ivanov, zêdebûna hejmara fermanên bi aksesûaran ji sedî 12 û zêdebûna dorhêla aksesûaran ji sedî 15 nîşan dide.

Firoşger ne tenê ne ku hewl didin ku kalîteya karûbarê baştir bikin û firotanê zêde bikin. Havîna borî, MegaFon karûbarek pêşkêşî "aqilmend" li ser bingeha hilanîna daneyên bi mîlyonan aboneyan da destpêkirin. Piştî xwendina behreya wan, îstîxbarata sûnî fêr bû ku ji bo her xerîdar di nav tarîfan de pêşniyarên kesane ava bike. Mînakî, heke bername destnîşan dike ku kesek bi çalak vîdyoyê li ser cîhaza xwe temaşe dike, karûbar dê jê re pêşkêşî berfirehkirina seyrûsefera mobîl bike. Li gorî tercihên bikarhêneran, pargîdanî ji bo celebên kêfa xweyên bijare yên Internetnternetê seyrûsefera bêsînor peyda dike - mînakî, karanîna qasidên tavilê an guhdarîkirina muzîkê li ser karûbarên streaming, sohbetkirina li ser torên civakî an temaşekirina pêşandanên TV-yê.

Vitaly Shcherbakov, derhênerê analîtîkên daneyên mezin li MegaFon, rave dike: "Em tevgera aboneyan analîz dikin û fam dikin ka berjewendîyên wan çawa diguhezin." "Mînakî, îsal, seyrûsefera AliExpress li gorî sala borî 1,5 carî zêde bûye, û bi gelemperî, hejmara serdanên firotgehên cil û bergên serhêl zêde dibe: 1,2-2 carî, li gorî çavkaniya taybetî."

Nimûneyek din a xebata operatorek bi daneyên mezin platforma MegaFon Poisk e ji bo lêgerîna zarok û mezinan wenda. Pergal analîz dike ka kîjan kes dikarin li nêzî cihê kesê winda bin, bi wêne û nîşaneyên kesê winda agahî ji wan re dişîne. Operator bi Wezareta Karên Navxweyî û rêxistina Lisa Alert re pergalê pêşxist û ceriband: di nav du hûrdeman de ji rêwerzkirina kesê winda, zêdetirî 2 hezar aboneyan werdigirin, ku ev yek şansê encamek lêgerînê ya serfiraz bi girîngî zêde dike.

Analîzkirina daneyên mezin di pîşesaziyê de jî sepan dîtiye. Li vir ew dihêle hûn daxwaziyê pêşbîn bikin û firotanê plan bikin. Ji ber vê yekê, di koma pargîdaniyên Cherkizovo de, sê sal berê, çareseriyek li ser bingeha SAP BW hate bicîh kirin, ku dihêle hûn hemî agahdariya firotanê hilînin û pêvajoyê bikin: biha, cûrbecûr, cildên hilberê, promosyonên, kanalên belavkirinê, dibêje Vladislav Belyaev, CIO. ya koma ”Çerkîzovo. Analîzkirina agahdariya berhevkirî ya 2 TB ne tenê gengaz kir ku bi rengek bi bandor cûrbecûr pêk were û portfolioya hilberê xweşbîn bike, lê di heman demê de karê karmendan jî hêsantir kir. Mînakî, amadekirina raporek firotanê ya rojane dê hewceyê xebata rojane ya gelek analîstan bike - du ji bo her beşê hilberê. Niha ev rapor ji hêla robot ve hatî amadekirin, tenê 30 hûrdem li ser hemî beşan derbas dibe.

Stanislav Meshkov, CEO ya Umbrella IT, dibêje: "Di pîşesaziyê de, daneyên mezin bi girêdana Înterneta tiştan re bi bandor dixebite." "Li ser bingeha analîzkirina daneyên ji senzorên ku amûr pê re hatine çêkirin, mimkun e ku meriv di xebata wê de devjêberdanê nas bike û pêşî li têkçûnê bigire, û performansê pêşbîn bike."

Li Severstal, bi alîkariya daneyên mezin, ew di heman demê de hewil didin ku karên ne-pîvan çareser bikin - mînakî, ji bo kêmkirina rêjeyên zirarê. Di sala 2019-an de, pargîdanî bi qasî 1,1 mîlyar RUB ji bo tedbîrên ji bo baştirkirina ewlehiya kedê veqetand. Severstal hêvî dike ku rêjeya zirarê ji sedî 2025% 50 kêm bike (li gorî 2017). "Ger rêveberek rêzê - serkêş, rêveberê malperê, rêveberê dikanê - ferq kir ku karmendek hin operasyonan bi nebawerî pêk tîne (dema ku li cîhê pîşesaziyê hilkişiya ser derenceyan li xwe nagire an jî hemî alavên parastinê yên kesane li xwe nake), ew dinivîse. Nîşeyek taybetî ji wî re - PAB (ji "lêkolîna ewlehiya behrê")," dibêje Boris Voskresensky, serokê beşa analîzkirina daneya pargîdanî.

Piştî analîzkirina daneyên li ser hejmara PAB-ên li yek ji beşan, pisporên pargîdaniyê dîtin ku qaîdeyên ewlehiyê pir caran ji hêla kesên ku berê berê çend têbînî hebûn, û hem jî ji hêla kesên ku berî demek kurt di betlaneya nexweşiyê de bûn an jî li betlaneyê têne binpê kirin. bûyerê. Binpêkirinên di hefteya yekem a piştî vegera ji betlaneyê an betlaneya nexweşiyê de du caran ji ya paşîn zêdetir bûn: 1 li hember 0,55%. Lê xebata li ser şeva şevê, wekî ku derket holê, bandorê li ser statîstîkên PAB-yan nake.

Afirandina algorîtmayan ji bo hilanîna daneyên mezin ne beşa herî dijwar a xebatê ye, nûnerên pargîdanî dibêjin. Pir dijwartir e ku meriv fêm bike ka meriv çawa van teknolojiyên di çarçoweya her karsaziyek taybetî de têne sepandin. Ev e ku lingê Achilles ji analîstên pargîdanî û tewra peydakiroxên derveyî jî heye, ku wusa dixuye ku di warê daneyên mezin de pisporî berhev kirine.

Sergey Kotik, derhênerê pêşkeftinê li GoodsForecast, dibêje: "Min pir caran bi analîstên daneyên mezin ên ku matematîkzanên hêja bûn, hevdîtin kir, lê têgihîştina pêwîst ji pêvajoyên karsaziyê tune bû." Ew bi bîr tîne ku çawa du sal berê pargîdaniya wî firsend hebû ku beşdarî pêşbaziyek pêşbînkirina daxwazê ​​ya ji bo zincîreyek firotanê ya federal bibe. Herêmek pîlot hate hilbijartin, ji bo hemî mal û firotgehên ku beşdaran pêşbîniyên wan kirin. Dûv re pêşbîn bi firotanên rastîn re hatin berhev kirin. Cihê yekem ji hêla yek ji dêwên Înternetê yên Rûsî ve hate girtin, ku bi pisporiya xwe ya di fêrbûna makîneyê û analîzkirina daneyê de tê zanîn: di pêşbîniyên xwe de, ew ji firotana rastîn veqetînek hindik nîşan da.

Lê gava ku torê dest bi lêkolîna pêşbîniyên wî bi hûrgulî kir, derket holê ku ji hêla karsaziyê ve, ew bi tevahî nayên qebûl kirin. Pargîdanî modelek destnîşan kir ku planên firotanê bi kêmasiyek birêkûpêk hilberand. Bernameyê fêm kir ku meriv çawa di pêşbînan de îhtîmala xeletiyan kêm dike: kêmkirina firotanê ewletir e, ji ber ku xeletiya herî zêde dikare% 100 be (firotinek neyînî tune), lê di warê pêşbînkirina zêde de, ew dikare bi kêfî mezin be, Kotik diyar dike. Bi gotinek din, pargîdanî modelek matematîkî ya îdeal pêşkêş kir, ku di şert û mercên rastîn de dê bibe sedema firotgehên nîv-vala û zirarên mezin ji kêmfiroşan. Di encamê de, pargîdaniyek din di pêşbaziyê de bi ser ket, ku hesabên wê di pratîkê de werin bicîh kirin.

Teknolojiyên daneya mezin ji bo gelek pîşesaziyan têkildar in, lê pêkanîna wan a çalak li her derê pêk nayê, Meshkov destnîşan dike. Mînakî, di lênihêrîna tenduristî de di hilanîna daneyan de pirsgirêkek heye: gelek agahdarî hatine berhev kirin û bi rêkûpêk têne nûve kirin, lê bi piranî ev dane hêj nehatine dîjîtalîzekirin. Di saziyên hikûmetê de jî gelek dane hene, lê ew di nav komek hevpar de nayên berhev kirin. Pêşkeftina platformek agahdariya yekgirtî ya Pergala Rêvebiriya Daneyên Neteweyî (NCMS) ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê ye, pispor dibêje.

Lêbelê, welatê me ji welatê yekane dûr e ku di piraniya rêxistinan de biryarên girîng li ser bingeha intuition têne girtin, û ne analîzkirina daneyên mezin. Di Nîsana sala borî de, Deloitte anketek di nav zêdetirî hezar serokên pargîdaniyên mezin ên Amerîkî de (bi personelên 500 an zêdetir) pêk anî û dît ku 63% ji kesên lêkolînkirî bi teknolojiyên daneyên mezin dizanin, lê ne xwediyê hemî pêdiviyên hewce ne. binesaziya ku wan bikar bînin. Di vê navberê de, di nav 37% ji pargîdaniyên xwedan astek mezinbûna analîtîk de, hema hema nîv di 12 mehên borî de armancên karsaziyê bi girîngî derbas kirine.

Di lêkolînê de derket holê ku ji bilî zehmetiya pêkanîna çareseriyên teknîkî yên nû, pirsgirêkek girîng a di pargîdaniyan de nebûna çanda xebata bi daneyan e. Ger berpirsiyariya biryarên ku li ser bingeha daneyên mezin têne girtin, tenê ji analîstên pargîdanî re, û ne ji tevahî pargîdanî re, were destnîşankirin, hûn ne li benda encamên baş in. Miftakhov dibêje: "Niha pargîdan li dozên karanîna balkêş ên daneyên mezin digerin." "Di heman demê de, pêkanîna hin senaryoyan hewceyê veberhênanên pergalên ji bo berhevkirin, hilgirtin û kontrolkirina kalîteyê ya daneyên zêde yên ku berê nehatine analîz kirin." Mixabin, "analîtîk hîn ne werzîşek tîmê ye," nivîskarên lêkolînê qebûl dikin.