"Hava matematiği" Sivil havacılık dünyasındaki büyük veriler. Yakın geleceğin Büyük Veri ve araç navigasyon teknolojileri Büyük Veri teknolojilerini uygulamanızda nasıl kullandınız?

"Hava matematiği" Sivil havacılık dünyasındaki büyük veriler. Yakın geleceğin Büyük Veri ve araç navigasyon teknolojileri Büyük Veri teknolojilerini uygulamanızda nasıl kullandınız?
20.04.2021

Başkıristan'da ilk kez turist akışının analizinde “büyük veri” kullanıldı. Belarus Cumhuriyeti Turizm Devlet Komitesi, abone hareketlerinin dinamikleri temelinde yürütülen Ural İzleme ve Analitik Merkezi'nden bir çalışma emri verdi. cep telefonları.

Araştırmalara göre, Ocak-Kasım 2018 arasında 1.656 milyon turist cumhuriyeti ziyaret etti ve bunların %60'ı 30-45 yaş arası erkekler, genellikle ticari kuruluşların çalışanlarıydı. Yüksek öğretim, ayda 40 bin ruble gelirle. Ortalama kalış süresi 3,8 gündür.

Turist akışının zirvesi yaz aylarında düşüyor. Haziran 2018'de girenlerin sayısı 179 bin kişi, Temmuz'da ise 215 bin kişi oldu. Minimum rakam Şubat ayında gözlendi - 118 bin kişi.

Rusya'nın çeşitli bölgelerinden konuklar geldi. Ziyaretçilerin en büyük payı - Moskova, Moskova bölgesi, Tataristan - her biri% 11. Orenburg bölgesi, Çelyabinsk ve Samara bölgelerinin sakinleri turist akışının payını %9, %7, %6 olarak oluşturdu. Ayrıca, Sverdlovsk Bölgesi ve KhMAO - her biri% 3,8, Tyumen Bölgesi -% 3, Perm Bölgesi ve Udmurtya - her biri% 2'den biraz fazla.

Çevre ülkelerden yanı sıra Hindistan, İspanya, İtalya, Yemen, Almanya, Türkiye, Mısır, Nijerya, İsrail, ABD, Çek Cumhuriyeti, Suudi Arabistan, Bulgaristan, İran, Çin ve Finlandiya'dan yabancı turist geldi.

Turist anketleri şeklinde sosyolojik bir çalışma da yapılmıştır. Katılımcıların %37'si kalmak için bir otel veya otel seçti. %17'si arkadaş veya akrabalarının yanında kalırken, %11'i pansiyonları tercih etti. Seyahat amaçlarına göre turist akışının dağılımı şu şekilde dağıldı: akraba ziyareti (%30), iş turizmi (%28), sağlık turizmi (%18), gezi (%12), aktif (%8), hac ziyareti turizm (%0,2).

Turistlerin% 40'ı Başkurtya'ya ilk kez gelmiyor. % 20'si arkadaşların (meslektaşlar, akrabalar) tavsiyesi üzerine geldi. Bir iş gezisinde %24 kar. Katılımcılar için seyahat yönünü seçerken en az kullanılan bilgi kaynakları İnternet portalları (%3,4), sosyal ağlar (%1,2), medya reklamları (%0,5) olmuştur.

Devlet komitesi, mevcut 2019'da cumhuriyetin belirli bölgelerinin turist çekiciliğinin de analiz edileceğini bildirdi.

"Yetenekleri kullanan Jeoanalitik mobil operatörler turist akışını saymanın gelişmiş bir yöntemidir. Şu anda, yalnızca Moskova'nın böyle bir deneyimi var ve size ikincisinin Volga Federal Bölgesi, Başkurdistan'daki ulusal turist sıralamasında birinci sırada yer aldığını hatırlatmama izin verin - ikincisi - Turizm Devlet Komitesi Başkan Yardımcısı Azamat Galin ve Belarus Cumhuriyeti Girişimciliği.

Turstat portalına göre, 2018 sonunda Başkurtya, iç ve dış turizm sıralamasında İlk 15'e girerek 2,5 milyonu aşan turist sayısıyla (2017'ye kıyasla +% 13) 13. sırada yer aldı.

Başkıristan Hükümeti'nin bu girişimleri, turist akışını incelemek ve BT teknolojilerini kullanmak da dahil olmak üzere turistlere kapsamlı hizmet sunumu yoluyla bölgenin turizm ürünlerini tanıtmak için faaliyetlerini planlamak için çok ilginç ve faydalıdır.

Bu arada, haberler Nizhny Nogorod'dan bahsediyor. Daha önce bu şehrin, şehrin turistik yerlerini ziyaret eden turistlerin hareketlerini, ilgi alanlarını takip etmenin mümkün olacağı, turistlerin çeşitli indirimler alabilecekleri "Misafir Kartı" projesini hayata geçirdiğini daha önce bildirmiştik. toplu taşımayı ücretsiz kullanın.

Tüm bu girişimler bölgelerde uygulanmaktadır. izole ve izole, federal katılım olmadan.

NEDEN BAHSEDİYORSUN?

Sonuç olarak, Rusya Federasyonu'na gelen yabancı vatandaşlar için elektronik vize başvurusu konusu şu anda çözülüyor. "Turizm Güvenliği" Derneği'ne göre, otellerde turistlerin göç ve kayıt sistemi ile entegre edilmeden özel dijital teknolojiler kullanılarak bu tür vizelerin kullanılması ve "misafir kartı" kullanılarak yukarıda bahsedilen hizmetlerin bir anlamı yoktur. Bu bir hükümet yaklaşımı değil.

Kanaatimizce sistemli bir devlet yaklaşımı tüm bu unsurların dikkate alınmasını içermelidir. Bir turist, elektronik bir etiket aldıktan sonra sınırda bir kez kayıt yaptırmalı ve ardından ülke çapında dolaşmalı, otellere kayıt yaptırmalı (halihazırda göçmen kaydı olmadan), müzeleri sorunsuz ziyaret etmeli, çeşitli indirimler almalı, toplu taşıma araçlarını ücretsiz veya indirimli olarak kullanmalıdır. Ve aynı zamanda, bu yaklaşım - nasıl sağlanacağını Ulusal Güvenlik, yabancıların hareketlerini sabitlemek ve kayıt ve göç muhasebesi baş ağrısından ücretsiz otelciler ve Rusya Federasyonu'nun kurucu kuruluşlarındaki turizm yönetim organları, bölgenin (kentin) en popüler nesneleri hakkında bilgi alır ve buna dayanarak, turist teklifleri oluşturur, böylece maksimum faydayı elde eder.

VE HER ŞEY BUNUN İÇİN!

Yani, uygulanması misafirperverliği önemli ölçüde etkileyebilecek ve genel olarak gelen turist akışını artırabilecek devlet göç ve kayıt kayıt sistemine ilişkin Yönetmeliği onaylayan 6 Ağustos 2015 tarihli ve 813 sayılı Rusya Federasyonu Hükümeti Kararı . "Turizm Güvenliği" Derneği Yönetim Kurulu Başkanı'nın 06 Aralık 2018'de Federasyon Konseyi'nde bahsettiği tam olarak buydu. Sergei Gruzd"Rusya Federasyonu'na gelen yabancı vatandaşlar için elektronik vize kullanımına ilişkin güncel sorunlar ve Rusya Federasyonu'nun bu alandaki mevzuatının iyileştirilmesi" konulu yuvarlak masa toplantısının katılımcıları

Göç ve kayıt kayıtlarının iyileştirilmesi, vize rejiminin basitleştirilmesi, seyahat için tek bir biyometrik tanımlayıcının geliştirilmesi ve uygulanması konularının AB içinde tartışma konusu olacağını hatırlayın. Uluslararası Forum "Turizm Güvenliği" - TSIF - 2019.Bu Forum, yetkililerin, profesyonel toplulukların ve iş dünyasının temsilcilerinin turizm güvenliğini sağlamaya yönelik güncel konuları tek bir platformda tartıştığı önemli bir profesyonel etkinliktir. Forumun formatı 4 ara oturum sağlar.

2013 nüfus sayımına göre Moskova, 11.979.529 nüfuslu büyük bir metropol. Her biri işe gidiyor, cep telefonu (hatta birden fazla) kullanıyor, metroya iniyor, trafik sıkışıklığında duruyor. Bütün bunlar şehir hizmetleri, devlet kurumları, çeşitli hizmetler sunan özel şirketler tarafından izlenir. Binlerce video kamera, yüzbinlerce sensör, şehrin hayatını kontrol eden monitörler, milyonlarca cep telefonu, 3G/4G modemler. Ve hep birlikte bunlar, şehrin gelişimini daha fazla planlamak, trafik akışını yönetmek ve metropolün güvenliğini sağlamak için bilgi alabileceğiniz işlenen milyarlarca veri kaynağıdır. Bu kadar büyük miktarda bilginin işlenmesiyle başa çıkabilen birkaç araçtan biri, Büyük Veri sınıfının çözümleridir. İlk olarak, nerelerde kullanılabileceklerine bakalım.

Nüfus yoğunluğu ve nüfus hareketi verileri

Nüfusun büyüklüğünü ve yapısını, şu anda bölgeye dağılımını belirlemenin ana aracı nüfus sayımıdır. Nüfus sayımının ana dezavantajı, yürütme maliyeti ve sakinlerin hareketine ilişkin veri eksikliğidir. Nüfus sayımı için bilgi kaynağı, ikamet ettikleri yerde anket yapılan sakinlerin kendileridir.

Büyük Veri çözümlerini kullanmanın faydaları nelerdir? Bu soruyu cevaplamak için öncelikle hangi verilere ihtiyacımız olduğunu belirliyoruz:

  • sakinlerin uyuduğu ve çalıştığı yerler;
  • hafta içi ve hafta sonu nereye ve nereye gittiklerini;
  • Moskovalılar ve başkentin konukları ne tür ulaşım araçları kullanıyor;
  • şehre nereden ve neden geliyorlar.

Bu bilgileri toplamak için öncelikle verilerin kaynağına ve analiz yöntemine karar vermemiz gerekiyor. Bir sakinin yerini belirlemek için en uygun olanı, ikamet ettiği yere ilişkin verileri kullanmaktır. cep telefonu(her zaman yanındadır). Nasıl yapılır?

Mevcut:

  • gelen veriler mobil operatörler telefonun konumu hakkında;
  • özel hizmetlerden (Yandex.Traffic gibi) alınan veriler;
  • gelen veriler mobil uygulamalar sakinlerin rahatlığı için şehir tarafından sağlanan yerleşik konum işlevselliği ile.

Alınan bilgileri analiz etmek için, sağlamalarının kaynağına, biçimine ve yöntemine bağlı olarak çeşitli algoritmalar kullanılabilir. Ama işte ana noktalar.

Sakinlerin uyudukları ve çalıştıkları yerin tanımı, hareket ve alınan önlemlere ilişkin verilerin analiz edilmesiyle elde edilebilir. Örneğin, 22:00'den 7:00'a kadar periyodik arama olmaması ve hareket olmaması kişinin nerede yaşadığını, mesai saatlerinde hareket olmaması ise aynı kişinin nerede çalıştığını gösterecek ve bu kriterlerden biri Doğruluğu artıran, belirli bir yerde abone telefon etkinliğinin varlığı olacaktır. Burada ayrıca bir kişinin çalışma saatlerinde ne sıklıkta hareket ettiğini, şehirde kaç kişinin sürekli hareketle ilgili pozisyonlarda (kuryeler, şoförler ve diğer meslekler) bulunduğunu belirlemek de mümkün olacaktır.

Sakinlerin hareket yönünün belirlenmesi, abonelerin hareketine ilişkin aynı verilere göre benzer şekilde gerçekleştirilir. hücresel iletişim, ve yerel sakinlerin, ziyaretçilerin, işçi göçmenlerin ana hareket akışlarını belirlemenize, bölgelere ve yönlere göre hareketler hakkında istatistikler toplamanıza, sakinlerin ve misafirlerin mağazaları, kültürel etkinlikleri, şehirdeki cazibe merkezlerini ne sıklıkta ziyaret ettiğini ve ne kadar popüler olduğunu öğrenmenize olanak tanır. şehrin belli yerleri vardır.

Hareket hızını ve ziyaret edilen yerleri takip ederek, bir kişinin ne tür ulaşım kullandığı ayırt edilebilir: araba, metro, kara toplu taşıma, şehirlerarası ulaşım.

Kentsel altyapı çalışmalarının analizi ve nüfusun güvenliğinin sağlanması

Çok sayıda trafik ışığı, şehir içi trafik yönetim sistemleri, olay video kayıt sistemleri (gözetleme kameraları), kontrol toplu taşıma nüfusu bir milyondan fazla olan bir şehirde, verilerin yönetilmesi ve merkezileştirilmesi konusunda koordineli bir yaklaşım gerektirir. Şehir çapında video gözetim sistemlerinin uygulanması sırasında zamanında tespit edilen sorunlardan biri, operasyonel görevliler tarafından devam eden olayların (örneğin, yasa dışı eylemlerin tespit edilmesi için) izlenmesinin imkansızlığıydı. Modern teknolojilerin mevcut yeteneklerini göz önünde bulundurarak, hem şehirlerdeki çeşitli kaynaklardan (trafik kontrol sistemleri, güvenlik kameraları vb.) Olayların tanınmasını sağlayan birleşik dağıtılmış sistemler oluşturmak mümkün hale geliyor. Büyük Veri çözümlerinin bir diğer uygulaması ise toplanan bilgilerin dağıtık ve uzun süreli saklanması, gerekli verilerin aranması ve ilgili olaylardır. Şehirdeki durumdaki şu veya bu değişikliğe neyin sebep olduğu, ondan önce hangi olayların olduğu, kimi etkiledikleri - bunlar, büyük verilerin cevaplayabileceği soruların küçük bir kısmı.

Veri haritalama

Devam eden olayların en önemli anlarından biri, bunlara dahil olan nesnelerin özelliklerinin tanımlanmasıdır. Veri toplamak için tamamen farklı kaynaklar kullanılabilir: örneğin, bir cep telefonu operatöründen alınan veriler için, SIM kartın kayıtlı olduğu kişinin özellikleri; gözetim sistemleri için, yüz tanıma sistemlerinden gelen bilgiler, departman veritabanları. Kilit noktalardan biri, çeşitli sahiplerden ve kaynaklardan veri aktarırken kişisel bileşenler hariç, bilgilerin anonimleştirilmesi olasılığıdır.

Ana sorunlar

Ve yine de tüm bunlarda merhemde bir sinek var. Tüm entegrasyon çözümlerinin temel sorunu, özellikle farklı departmanlar, kuruluşlar arasında veri alışverişi yapılıyorsa, verilerin mevcut haliyle sağlanmasına izin vermeyen yasal kısıtlamalardır. Sonuç olarak, mal sahibi tarafında ön işlemleri gereklidir.

Toplam

Özetle, "büyük verileri" işlemeye yönelik modern teknolojilerin, şehre mevcut BT hizmetlerinden çok daha fazlasını sağlamamıza izin verdiğini belirtmek isterim. Halihazırda mevcut olan veri kaynakları kullanılabildiğinden, mevcut altyapının güncellenmesini gerektirmez.

Big Data sınıfı çözümler sayesinde, şehir sakinlerinin ve misafirlerinin rahatlığını artırmak, şehre giriş kısıtlamalarından kaynaklanan trafik sıkışıklıklarını azaltmak değil, trafik akışlarını yöneterek, suç sayısını azaltmak mümkündür. hızlı yanıt için, hızlı ve otomatik kontrolleri sayesinde şehir hizmetlerinin kalitesini iyileştirin.

"Büyük veri"- teknoloji şirketleri tarafından aktif olarak tartışılan bir konu. Bazıları büyük veriden hayal kırıklığına uğradı, bazıları ise tam tersine olabildiğince iş için kullanıyor... . Bilgilerin ilginç ve faydalı olacağını umuyoruz.

BÜYÜK VERİ NEDİR?

Ana Özellikler
Büyük Veri şu anda gelişimin temel itici güçlerinden biridir Bilişim Teknolojileri. Rus ticareti için nispeten yeni olan bu yön, Batı ülkelerinde yaygınlaştı. Bunun nedeni, bilgi teknolojisi çağında, özellikle patlamadan sonra sosyal ağlar, her İnternet kullanıcısı için önemli miktarda bilgi birikmeye başladı ve bu da sonuçta Büyük Veri'nin yönünü ortaya çıkardı.

"Büyük Veri" terimi pek çok tartışmaya neden olur, çoğu kişi bunun yalnızca birikmiş bilgi miktarı anlamına geldiğine inanır, ancak teknik tarafı unutmayın, bu alan depolama teknolojilerini, bilgi işlem ve hizmetleri içerir.

Bu alanın, geleneksel yöntemlerle işlenmesi zor olan büyük miktarda bilginin işlenmesini içerdiğine dikkat edilmelidir*.

Aşağıda geleneksel ve Büyük Veri tabanının bir karşılaştırma tablosu bulunmaktadır.

Büyük Veri alanı aşağıdaki özelliklerle karakterize edilir:
Hacim - Hacim, birikmiş veri tabanı, geleneksel yöntemlerle işlenmesi ve saklanması zahmetli olan büyük miktarda bilgidir, bunlar yeni bir yaklaşım ve geliştirilmiş araçlar gerektirir.
Hız - hız, bu özellik hem artan veri birikim hızını (bilgilerin %90'ı son 2 yılda toplandı) hem de veri işleme hızını gösterir, son zamanlarda gerçek zamanlı veri işleme teknolojileri daha fazla talep görmeye başlamıştır.
Çeşitlilik – çeşitlilik, yani farklı formatlardaki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bilgilerin eşzamanlı olarak işlenmesi olasılığı. Yapılandırılmış bilgi arasındaki temel fark, sınıflandırılabilir olmasıdır. Bu tür bilgilere bir örnek, müşteri işlemleri hakkındaki bilgilerdir.
Yapılandırılmamış bilgiler video, ses dosyaları, serbest metin, sosyal ağlardan gelen bilgileri içerir. Bugüne kadar bilgilerin %80'i yapılandırılmamışlar grubuna dahil edilmiştir. Bu bilgi sonraki işlemler için faydalı hale getirmek için karmaşık analizlere ihtiyaç duyar.
Doğruluk – Verilerin güvenilirliği, kullanıcılar mevcut verilerin güvenilirliğine önem vermeye başladı. Dolayısıyla, internet şirketleri, şirketin web sitesinde bir robot ve bir kişinin gerçekleştirdiği eylemleri ayırma konusunda sorun yaşamakta ve bu da sonuçta veri analizinin zorluğuna yol açmaktadır.
değer - birikmiş bilgilerin değeri. Büyük Veri şirket için faydalı olmalı ve ona bir miktar değer getirmelidir. Örneğin, iş süreçlerinin, raporlamanın veya maliyet optimizasyonunun iyileştirilmesine yardımcı olun.

Yukarıdaki 5 koşul karşılanırsa, biriken veri hacimleri büyük olarak sınıflandırılabilir.

Büyük Veri Uygulamaları

Büyük Veri teknolojilerinin kapsamı oldukça geniştir. Böylece, Big Data'nın yardımıyla müşteri tercihlerini, pazarlama kampanyalarının etkinliğini öğrenebilir veya risk analizi yapabilirsiniz. Aşağıda, şirketlerde Büyük Veri kullanımının yönlerine ilişkin bir IBM Enstitüsü anketinin sonuçları yer almaktadır.

Şemada görülebileceği gibi, çoğu şirket müşteri hizmetleri alanında Büyük Veri kullanıyor, ikinci en popüler yön operasyonel verimlilik, risk yönetimi alanında Büyük Veri şu anda daha az yaygın.

Ayrıca, Büyük Veri'nin bilgi teknolojisinin en hızlı büyüyen alanlarından biri olduğunu da belirtmek gerekir, istatistiklere göre, alınan ve depolanan toplam veri miktarı her 1,2 yılda bir ikiye katlanmaktadır.
2012-2014 yılları arasında aylık iletilen veri miktarı mobil ağlar, %81 arttı. Cisco, 2014 yılında hacmin mobil trafik ayda 2,5 eksabayt (10 ^ 18 standart bayta eşit bilgi miktarının bir ölçü birimi) olarak gerçekleşti ve 2019'da zaten 24,3 eksabayta eşit olacak.
Bu nedenle, Büyük Veri, nispeten genç yaşına rağmen, birçok iş alanında yaygınlaşan ve şirketlerin gelişmesinde önemli rol oynayan bir teknoloji alanıdır.

Büyük Veri Teknolojileri
Büyük Veriyi toplamak ve işlemek için kullanılan teknolojiler 3 gruba ayrılabilir:
  • Yazılım;
  • Teçhizat;
  • Hizmet.

En yaygın veri işleme (PD) yaklaşımları şunları içerir:
SQL - dil yapılandırılmış sorgular, bu da veritabanlarıyla çalışmanıza olanak tanır. İLE SQL kullanarak veri oluşturabilir ve değiştirebilirsiniz ve veri dizisi uygun veritabanı yönetim sistemi tarafından yönetilir.
NoSQL - terim, Yalnızca SQL Değil (yalnızca SQL değil) anlamına gelir. Geleneksel, ilişkisel DBMS'de kullanılan modellerden farklı olarak, veritabanının uygulanmasına yönelik bir dizi yaklaşım içerir. Sürekli değişen veri yapısı ile kullanımları uygundur. Örneğin, sosyal ağlarda bilgi toplamak ve depolamak için.
Harita indirgeme – hesaplama dağıtım modeli. Çok büyük veri kümelerinde (petabayt* veya daha fazla) paralel bilgi işlem için kullanılır. Programlama arayüzünde veriler işlenmek üzere programa aktarılmaz, program verilere aktarılır. Böylece istek ayrı program. Çalışma prensibi, iki Harita ve Azaltma yöntemiyle verileri sırayla işlemektir. Harita ön verileri seçer, Azaltın bunları toplar.
Hadoop - çok yüklü siteler için arama ve bağlamsal mekanizmalar uygulamak için kullanılır - Facebook, eBay, Amazon, vb. Ayırt edici bir özellik, sistemin herhangi bir küme düğümünün başarısızlığından korunmasıdır, çünkü her blokta verilerin en az bir kopyası bulunur diğer düğümde.
SAP HANA veri depolama ve işleme için yüksek performanslı bir NewSQL platformudur. Sağlar yüksek hız istek işleme. Diğer bir fark, SAP HANA'nın analitik sistemleri destekleme maliyetini düşürerek sistem ortamını basitleştirmesidir.

Teknolojik ekipman şunları içerir:

  • sunucular;
  • altyapı ekipmanları.
Sunucular veri depolarını içerir.
Altyapı ekipmanı, platform hızlandırma araçlarını, kaynakları içerir kesintisiz güç kaynağı, sunucu konsolları setleri vb.

Hizmet.
Hizmetler, veritabanı sistemi mimarisini, altyapı geliştirme ve optimizasyonunu ve veri depolama güvenliğini içerir.

Yazılım, donanım ve hizmetler, veri depolama ve analizi için uçtan uca platformlar oluşturmak üzere birleşir. Microsoft, HP, EMC gibi şirketler, Büyük Veri çözümlerinin geliştirilmesi, devreye alınması ve yönetimi için hizmetler sunmaktadır.

endüstrilerde uygulama
Büyük Veri birçok iş sektöründe yaygınlaştı. Sağlık, telekomünikasyon, ticaret, lojistik, finans şirketleri ve kamu yönetiminde kullanılırlar.
Aşağıda, bazı sektörlerdeki Büyük Veri uygulamalarından bazı örnekler verilmiştir.

Perakende
Perakende satış mağazalarının veritabanları, müşteriler, envanter yönetim sistemi, pazarlanabilir ürünlerin tedariki hakkında birçok bilgi toplayabilir. Bu bilgi, mağaza faaliyetinin tüm alanlarında faydalı olabilir.

Böylece, biriken bilgilerin yardımıyla malların tedarikini, depolanmasını ve satışını yönetebilirsiniz. Birikmiş bilgilere dayanarak, mal talebini ve arzını tahmin etmek mümkündür. Ayrıca, veri işleme ve analiz sistemi perakendecinin diğer sorunlarını çözebilir, örneğin maliyetleri optimize edebilir veya raporlar hazırlayabilir.

Finansal hizmetler
Büyük Veri, bir borçlunun kredi değerliliğini analiz etmeyi mümkün kılar ve aynı zamanda kredi derecelendirme* ve sigortalama** için de yararlıdır. Büyük Veri teknolojilerinin kullanıma girmesi, kredi başvurularının değerlendirilme süresini kısaltacaktır. Big Data yardımıyla belirli bir müşterinin operasyonlarını analiz etmek ve ona uygun bankacılık hizmetleri sunmak mümkündür.

Telekom
Telekomünikasyon endüstrisinde, Büyük Veri, mobil operatörler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.
Mobil operatörler, finansal kurumlarla birlikte, biriken bilgilerin en derinlemesine analizini yapmalarına olanak tanıyan en büyük veritabanlarından birine sahiptir.
Veri analizinin temel amacı mevcut müşterileri elde tutmak ve yenilerini çekmektir. Bunu yapmak için şirketler müşterileri segmentlere ayırır, trafiklerini analiz eder ve abonenin sosyal bağlantısını belirler.

Büyük Veri'yi pazarlama amaçlı kullanmanın yanı sıra, hileli finansal işlemleri önlemek için teknolojiden yararlanılır.

Madencilik ve petrol endüstrisi
Büyük Veri, hem minerallerin çıkarılmasında hem de bunların işlenmesinde ve pazarlanmasında kullanılır. Kuruluşlar, alınan bilgilere dayanarak saha geliştirmenin verimliliği hakkında sonuçlar çıkarabilir, bakım programını ve ekipman durumunu takip edebilir ve ürün talebini ve fiyatlarını tahmin edebilir.

Tech Pro Research tarafından yapılan bir ankete göre, Büyük Veri en çok telekomünikasyon endüstrisinin yanı sıra mühendislik, BT, finans ve devlet kuruluşlarında yaygın. Bu anketin sonuçlarına göre, Büyük Veri eğitim ve sağlık hizmetlerinde daha az popüler. Anket sonuçları aşağıda sunulmuştur:

Şirketlerde Büyük Veri kullanımına örnekler
Bugün, Büyük Veri, yabancı şirketlerde aktif olarak uygulanmaktadır. Nasdaq, Facebook, Google, IBM, VISA, Master Card, Bank of America, HSBC, AT&T, Coca Cola, Starbucks ve Netflix gibi şirketler şimdiden Büyük Veri kaynaklarını kullanıyor.

İşlenen bilgilerin uygulama alanları çeşitlidir ve sektöre ve gerçekleştirilecek görevlere göre değişiklik gösterir.
Daha sonra, Büyük Veri teknolojilerinin uygulamadaki uygulama örnekleri sunulacaktır.

HSBC plastik kartlarla yapılan sahte işlemlere karşı Büyük Veri teknolojilerini kullanır. Şirket, Big Data sayesinde güvenlik hizmetinin verimliliğini 3 kat, dolandırıcılık olaylarının tanınmasını ise 10 kat artırdı. Bu teknolojilerin tanıtılmasının ekonomik etkisi 10 milyon ABD dolarını aştı.

Anti-dolandırıcılık* VİZE izin verir otomatik mod hileli nitelikteki işlemleri hesaplamak, sistem üzerinde şu an yılda 2 milyar dolarlık hileli ödemelerin önlenmesine yardımcı olur.

Süper bilgisayar Watson şirketi IBM üzerindeki veri akışını gerçek zamanlı olarak analiz eder. para işlemleri. IBM'e göre Watson, tespit edilen hileli işlem sayısını %15 artırdı, sistem yanlış pozitiflerini %50 azalttı ve tutarı %60 artırdı. Para bu nitelikteki işlemlerden korunmaktadır.

Procter ve Gamble Büyük Veri'nin yardımıyla yeni ürünler tasarlar ve küresel pazarlama kampanyaları oluştururlar. P&G, gerçek zamanlı bilgileri görüntüleyebileceğiniz özel Business Spheres ofisleri oluşturmuştur.
Böylece şirket yönetimi, hipotezleri anında test etme ve deneyler yapma fırsatına sahip olur. P&G, Büyük Verinin şirketin performansını tahmin etmede yardımcı olduğuna inanıyor.

Ofis malzemeleri perakendecisi Ofis Max Big Data teknolojileri yardımıyla müşterilerin davranışlarını analiz ederler. Büyük Veri analizi, B2B gelirini %13 artırmaya, maliyetleri yılda 400.000 ABD Doları düşürmeye izin verdi.

Buna göre tırtıl , distribütörleri sırf Büyük Veri teknolojisini uygulamadıkları için yılda 9 ila 18 milyar dolar gelir kaybediyor. Büyük Veri, makinelere kurulu sensörlerden gelen bilgileri analiz ederek müşterilerin filolarını daha verimli bir şekilde yönetmelerine olanak tanır.

Bugüne kadar, temel bileşenlerin durumunu, aşınma derecelerini analiz etmek, yakıt ve bakım maliyetlerini yönetmek zaten mümkün.

Luxottica grubu Ray-Ban, Persol ve Oakley gibi markalarla spor gözlüğü üreticisidir. Şirket, potansiyel müşterilerin davranışlarını ve "akıllı" SMS pazarlamasını analiz etmek için Büyük Veri teknolojilerini kullanıyor. Sonuç olarak, Big Data Luxottica grubu en değerli 100 milyondan fazla müşteriyi belirledi ve pazarlama kampanyasının etkinliğini %10 artırdı.

Yandex Data Factory'nin yardımıyla oyun geliştiricileri Tankların dünyası Oyuncuların davranışlarını analiz edin. Büyük Veri teknolojileri, 100'den fazla parametre (satın alma bilgileri, oyunlar, deneyim vb.) kullanarak 100 bin World of Tanks oyuncusunun davranışını analiz etmeyi mümkün kıldı. Yapılan analiz sonucunda kullanıcı kaybı tahmini elde edilmiştir. Bu bilgiler, kullanıcı bakımını azaltmanıza ve oyun katılımcılarıyla hedefli bir şekilde çalışmanıza olanak tanır. Geliştirilen modelin %20-30 daha verimli olduğu ortaya çıktı standart araçlar oyun endüstrisi analizi.

Almanya Çalışma Bakanlığı gelen işsizlik başvurularını analiz etmek için Büyük Veriyi kullanır. Böylece, bilgileri analiz ettikten sonra, yardımların% 20'sinin haksız yere ödendiği ortaya çıktı. Çalışma Bakanlığı, Büyük Veri'nin yardımıyla maliyetleri 10 milyar avro azalttı.

Toronto Çocuk Hastanesi Project Artemis projesini hayata geçirdi. Bu, bebeklerle ilgili verileri gerçek zamanlı olarak toplayan ve analiz eden bir bilgi sistemidir. Sistem, her çocuğun durumunun 1.260 göstergesini her saniye izler. Artemis Projesi, çocuğun dengesiz durumunu tahmin etmenize ve çocuklarda hastalıkların önlenmesine başlamanıza olanak tanır.

KÜRESEL BÜYÜK VERİ PAZARINA GENEL BAKIŞ

Küresel pazarın mevcut durumu
Data Collective'e göre 2014 yılında Büyük Veri, girişim endüstrisine yatırım yapmak için öncelikli alanlardan biri haline geldi. Computerra bilgi portalına göre bu, bu alandaki gelişmelerin kullanıcıları için önemli sonuçlar getirmeye başlamasından kaynaklanıyor. Son bir yılda şirket sayısı tamamlanmış projeler büyük veri yönetimi alanında 2013 yılına göre %125, pazar hacmi %45 büyümüştür.

Wikibon'a göre 2014 yılında Büyük Veri pazarının gelirinin çoğu hizmetlerden oluşuyordu ve bunların payı toplam gelirin %40'ına eşitti (aşağıdaki şemaya bakın):

2014 için Büyük Veriyi alt türlere göre ele alırsak, pazar şöyle görünecektir:

Wikibon'a göre, 2014'te Büyük Veri gelirinin %36'sını uygulamalar ve analitik, %17'sini Büyük Veri uygulamaları ve analitik oluşturuyordu. bilgi işlem ekipmanı ve depolama teknolojileri için %15. Tüm gelirlerin en azı NoSQL teknolojileri, altyapı ekipmanı ve bir şirketler ağı sağlayarak elde edildi ( kurumsal ağlar).

en popüler olanlar Teknoloji Büyük Veriler, şirketlerin bellek içi platformları olarak SAP, HANA, Oracle, vb. T-Systems anketinin sonuçları, ankete katılan şirketlerin %30'u tarafından seçildiğini gösterdi. En popüler ikinci platformlar NoSQL platformlarıydı (kullanıcıların %18'i), şirketler ayrıca Splunk ve Dell'in analitik platformlarını kullandılar ve şirketlerin %15'i tarafından seçildiler. Anket sonuçlarına göre Büyük Veri sorunlarını çözmek için en az yararlı olanlar Hadoop/MapReduce ürünleri oldu.

Bir Accenture araştırmasına göre, Büyük Veri teknolojilerini kullanan şirketlerin %50'den fazlasında Büyük Veri maliyetleri %21 ila %30 arasında değişiyor.
Aşağıdaki Accenture analizine göre şirketlerin %76'sı 2015'te bu maliyetlerin artacağına inanıyor ve şirketlerin %24'ü Büyük Veri teknolojileri için bütçelerini değiştirmeyecek. Bu, bu şirketlerde Büyük Verinin zaten şirketin gelişiminin ayrılmaz bir parçası haline gelen yerleşik bir BT alanı haline geldiğini gösteriyor.

Ekonomist İstihbarat Birimi anketinin sonuçları, Büyük Veri uygulamasının olumlu etkisini doğrulamaktadır. Şirketlerin %46'sı, Büyük Veri teknolojilerini kullanarak müşteri hizmetlerini %10'dan fazla iyileştirdiklerini, şirketlerin %33'ü envanteri optimize ettiğini ve kilit varlıkların üretkenliğini iyileştirdiğini, şirketlerin %32'si planlama süreçlerini iyileştirdiğini iddia ediyor.

Büyük Veri Farklı ülkeler barış
Bugüne kadar Big Data teknolojileri en çok ABD şirketlerinde uygulanıyor ancak artık dünyanın diğer ülkeleri de ilgi göstermeye başladı. IDC'ye göre 2014 yılında Avrupa, Orta Doğu, Asya (Japonya hariç) ve Afrika ülkeleri Büyük Veri yazılım, hizmet ve ekipman pazarının %45'ini oluşturuyordu.

Ayrıca, CIO anketine göre, Asya-Pasifik bölgesindeki şirketler, Büyük Veri analizi, güvenli depolama ve bulut teknolojileri. Latin Amerika, Büyük Veri teknolojilerinin geliştirilmesine yapılan yatırım sayısı açısından Avrupa ve ABD'nin önünde ikinci sırada yer almaktadır.
Ardından, çeşitli ülkelerde Büyük Veri pazarının gelişiminin bir açıklaması ve tahminleri sunulacaktır.

Çin
Çin'deki bilgi miktarı 909 exabyte olup, dünyadaki toplam bilgi miktarının %10'una eşittir, 2020 yılına kadar bilgi miktarı 8060 exabyte'a ulaşacak ve küresel istatistiklerde bilginin payı da artacaktır. 5 yıl %18'e eşit olacaktır. Çin'in Büyük Verisinin potansiyel büyümesi, en hızlı büyüyen dinamiklerden birine sahiptir.

Brezilya
2014'ün sonunda Brezilya, küresel hacmin %3'ü olan 212 exabyte bilgi biriktirdi. 2020 yılına kadar, bilgi hacmi 1600 exabyte'a çıkacak ve bu da dünyadaki bilginin %4'ü olacak.

Hindistan
EMC'ye göre, 2014 yılında Hindistan'da biriken veri miktarı 326 exabyte, yani toplam bilgi miktarının %5'i. 2020 yılına kadar, bilgi hacmi 2800 exabyte'a ulaşacak, bu da dünya bilgisinin %6'sı olacak.

Japonya
2014 yılı sonunda Japonya'da biriken veri miktarı 495 exabyte olup, toplam bilgi miktarının %8'idir. 2020 yılına kadar bilgi hacmi 2200 exabyte'a çıkacak, ancak Japonya'nın pazar payı azalacak ve tüm dünyadaki toplam bilgi miktarının %5'i olacak.
Böylece Japonya pazarının hacmi %30'dan fazla küçülecek.

Almanya
EMC'ye göre 2014 yılında Almanya'da biriken veri miktarı 230 exabyte yani dünyadaki toplam bilgi miktarının %4'ü. 2020 yılına kadar bilgi hacmi 1100 eksabayta çıkacak ve %2 olacak.
Almanya pazarında, Experton Group tahminlerine göre, 2015 yılında payı %54 olacak ve 2019'da payı %59'a çıkacak olan hizmetler segmentinden büyük bir gelir payı elde edilecek. yazılım ve ekipman ise tam tersine azalacaktır.

Genel olarak, pazar büyüklüğü 2015'te 1.345 milyar avrodan 2019'da ortalama %24'lük bir büyüme oranıyla 3.198 milyar avroya çıkacak.
Böylece, CIO ve EMC analitiğine dayanarak, dünyanın gelişmekte olan ülkelerinin önümüzdeki yıllarda Büyük Veri teknolojilerinin aktif gelişimi için pazarlar haline geleceği sonucuna varabiliriz.

Ana Pazar Eğilimleri
IDG Enterprise'a göre 2015 yılında şirketler Big Data'ya şirket başına ortalama 7,4 milyon dolar, büyük şirketler yaklaşık 13,8 milyon dolar, küçük ve orta ölçekli şirketler ise 1,6 milyon dolar harcayacak.
Yatırımın çoğu veri analizi, görselleştirme ve veri toplama gibi alanlarda olacaktır.
Mevcut trendler ve pazar talebine göre, 2015 yılındaki yatırımlar veri kalitesinin iyileştirilmesi, planlama ve tahminin iyileştirilmesi ve veri işleme hızının artırılması için kullanılacaktır.
Bain Company'nin Insights Analysis'e göre finans sektörü şirketleri önemli yatırımlar yapacak, bu nedenle 2015 yılında Büyük Veri teknolojilerine 6,4 milyar ABD doları harcanması planlanıyor, 2020 yılına kadar ortalama yatırım büyüme oranı %22 olacak. İnternet şirketleri, Büyük Veri harcamalarında ortalama %26 artışla 2,8 milyar dolar harcamayı planlıyor.
Ekonomist İstihbarat Birimi araştırmasında 2014 yılı ve sonraki 3 yılda Büyük Verinin geliştirilmesi için öncelikli alanlar belirlendi, cevapların dağılımı şu şekilde:

IDC tahminlerine göre, pazar eğilimleri aşağıdaki gibidir:

  • Önümüzdeki 5 yılda, bulut tabanlı Büyük Veri çözümlerinin maliyeti, şirket içi çözümlerin maliyetinden 3 kat daha hızlı artacak. Hibrit depolama platformları popüler hale gelecek.
  • Makine öğrenimi de dahil olmak üzere gelişmiş ve tahmine dayalı analitiği kullanan uygulamaların büyümesi 2015'te hızlanacak ve bu tür uygulamalara yönelik pazar, tahmine dayalı analitiği olmayan uygulamalardan %65 daha hızlı büyüyecek.
  • Medya analitiği 2015'te üç katına çıkacak ve Büyük Veri teknolojisi pazarı için önemli bir büyüme faktörü haline gelecek.
  • Nesnelerin interneti için geçerli olan sürekli bilgi akışını analiz etmeye yönelik çözümler uygulama eğilimi hızlanacaktır.
  • 2018'e kadar, kullanıcıların %50'si kognitif bilgi işleme dayalı hizmetlerle etkileşime girecek.
Pazar Sürücüleri ve Sınırlayıcılar
IDC uzmanları, 2015 yılında Büyük Veri pazarının 3 itici gücünü belirledi:

Accenture anketine göre, veri güvenliği sorunları artık Büyük Veri teknolojilerinin benimsenmesinin önündeki ana engeldir, yanıt verenlerin %51'inden fazlası veri koruma ve mahremiyet konusunda endişe duyduklarını doğrulamıştır. Şirketlerin %47'si sınırlı bütçe nedeniyle Büyük Veri'yi uygulamanın imkansız olduğunu, şirketlerin %41'i kalifiye personel eksikliğini sorun olarak bildirdi.

Wikibon, Büyük Veri pazarının bir önceki yıla göre %36 artışla 2015'te 38.4 milyar dolara çıkacağını tahmin ediyor. Önümüzdeki yıllarda büyüme oranlarında 2017'de %10'lara gerileme olacaktır. Bu tahminler dikkate alındığında 2020 yılında pazar büyüklüğü 68,7 milyar ABD doları olacaktır.

Küresel Büyük Veri pazarının işletme kategorisine göre dağılımı şu şekilde olacaktır:

Diyagramdan da görebileceğiniz gibi, pazarın çoğu müşteri hizmetlerini iyileştirme alanındaki teknolojiler tarafından işgal edilecek. Spot pazarlama, 2019 yılına kadar şirketler için en yüksek ikinci öncelik olacak, Heavy Reading'e göre 2020'de yerini operasyonel verimliliği artıracak çözümlere bırakacak.
“Müşteri hizmetlerini iyileştirme” segmenti de yıllık %49 artışla en yüksek büyüme oranına sahip olacak.
Büyük Veri alt türleri için pazar tahmini şöyle görünecektir:

Diyagramdan da görülebileceği gibi, baskın pazar payı profesyonel hizmetler tarafından işgal ediliyor, analitik içeren uygulamalar en yüksek büyüme oranına sahip olacak, payları mevcut %12'den 2020'de %18'e çıkacak ve bu segmentin hacmi artacak 12,3 milyar ABD dolarına eşit olması durumunda, bilişim ekipmanlarının payı ise tam tersine %20'den %14'e düşecek ve 2020'de yaklaşık 9,3 milyar ABD doları olacak, bulut teknolojileri pazarı giderek artacak ve 2020'de 6,3 milyar ABD doları olan veri depolama çözümlerinin pazar payı ise 2014'teki %15'ten 2020'de %13'e düşecek ve parasal olarak 8,9 milyar ABD dolarına eşit olacak.
Bain & Company'nin Insights Analysis tahminine göre, 2020'de Büyük Veri pazarının sektöre göre dağılımı şöyle görünecek:

  • Finans sektörü, yılda ortalama %22 büyüme oranıyla Büyük Veriye 6,4 milyar dolar harcayacak;
  • İnternet şirketlerinin önümüzdeki 5 yılda 2,8 milyar dolar harcaması ve ortalama %26 maliyet artışı;
  • Kamu sektörünün maliyetleri internet şirketlerinin maliyetleriyle orantılı olacak, ancak büyüme oranı daha düşük olacak - %22;
  • Telekomünikasyon sektörü ortalama yüzde 40 büyüyecek ve 2020'de 1,2 milyar dolara ulaşacak;

Enerji şirketleri bu teknolojilere nispeten küçük bir miktar - 800 milyon ABD doları - yatırım yapacak, ancak büyüme oranı en yükseklerden biri olacak - yıllık% 54.
Böylece finans sektöründeki şirketler 2020 yılında Big Data pazarından büyük pay alacak ve enerji en hızlı büyüyen sektör olacak.
Analistlerin tahminlerine göre, toplam pazar hacmi önümüzdeki yıllarda artacaktır. Aşağıdaki grafikten de görülebileceği gibi, dünyanın gelişmekte olan ülkelerinde Büyük Veri teknolojilerinin kullanılmaya başlanması ile pazarın büyümesi sağlanacaktır.

Tahmin edilen pazar büyüklüğü, gelişmekte olan ülkelerin Büyük Veri teknolojilerini nasıl algıladıklarına, gelişmiş ülkelerdeki kadar popüler olup olmayacaklarına bağlı olacaktır. 2014 yılında dünyanın gelişmekte olan ülkeleri, biriken bilginin %40'ını oluşturuyordu. EMC'nin tahminine göre, gelişmiş ülkelerin hakim olduğu mevcut pazar yapısı 2017 gibi erken bir tarihte değişecek. EMC analytics'e göre 2020'de gelişmekte olan ülkelerin payı %60'ın üzerinde olacak.
Cisco ve EMC'ye göre dünyanın gelişmekte olan ülkeleri Büyük Veri ile aktif olarak çalışacak, bu birçok açıdan teknolojilerin kullanılabilirliği ve Büyük Veri düzeyinde yeterli bilginin birikmesinden kaynaklanacak. Bir sonraki sayfadaki dünya haritası, Büyük Veri'nin bölgelere göre büyüme tahminini ve büyüme oranını gösterecektir.

RUSYA PAZARININ ANALİZİ

Rusya pazarının mevcut durumu

CNews Analytics ve Oracle tarafından yapılan bir çalışmanın sonuçlarına göre, Rusya Büyük Veri pazarının olgunluk seviyesi son bir yılda arttı. Farklı sektörlerden 108 büyük işletmeyi temsil eden katılımcılar, bu teknolojiler hakkında daha yüksek derecede farkındalık ve bu tür çözümlerin işletmeleri için potansiyeline dair bir anlayış gösterdi.
IDC'ye göre 2014 itibariyle Rusya, dünya verilerinin yalnızca %1,8'i olan 155 eksabayt bilgi biriktirdi. 2020 yılına kadar bilgi hacmi 980 eksabayta ulaşacak ve %2,2'yi kaplayacak. Böylece, bilgi hacminin ortalama büyüme oranı yılda %36 olacaktır.
IDC, Rusya pazarının 340 milyon $ olduğunu tahmin ediyor, bunun 100 milyon $'ı SAP çözümleri, yaklaşık 240 milyon $'ı Oracle, IBM, SAS, Microsoft vb. benzer çözümler.
Rusya Büyük Veri pazarının büyüme oranı yılda en az %50'dir.
Rusya BT pazarının bu sektöründeki olumlu dinamiklerin, ekonomideki genel durgunluk bağlamında bile devam edeceği tahmin edilmektedir. Bunun nedeni, işletmelerin iş verimliliğini artırmanın yanı sıra maliyetleri optimize eden, tahmin doğruluğunu iyileştiren ve olası şirket risklerini en aza indiren çözümler talep etmeye devam etmesidir.
Rusya pazarındaki Büyük Veri alanındaki ana hizmet sağlayıcıları şunlardır:
  • kehanet
  • Microsoft
  • Bulut çağı
  • Horton işleri
  • Teradata.
Sektör bazında pazara genel bakış ve şirketlerde Büyük Veri kullanma deneyimi
CNews'e göre Rusya'daki şirketlerin sadece %10'u Büyük Veri teknolojilerini kullanmaya başlarken, bu tür şirketlerin dünyadaki payı %30 civarında. CNews Analytics ve Oracle'ın bir raporuna göre, Rus ekonomisinin birçok sektöründe Büyük Veri projelerine hazırlık artıyor. Ankete katılan şirketlerin üçte birinden fazlası (%37) Büyük Veri teknolojileriyle çalışmaya başladı, bunların %20'si zaten bu tür çözümleri kullanıyor ve %17'si bunları denemeye başlıyor. Ankete katılanların ikinci üçte biri şu anda böyle bir olasılığı düşünüyor.

Rusya'da Büyük Veri teknolojileri daha çok bankacılık sektörü ve telekomda popüler olmakla birlikte madencilik sektörü, enerji, perakende, lojistik şirketleri ve kamu sektöründe de rağbet görmektedir.
Daha sonra, Rus gerçeklerinde Büyük Veri kullanımının örnekleri ele alınacaktır.

Telekom
Telekom operatörleri, biriken bilgilerin en derinlemesine analizini yapmalarına olanak tanıyan en büyük veritabanlarından birine sahiptir.
Big Data teknolojisinin uygulama alanlarından biri de abone sadakat yönetimidir.
Veri analizinin temel amacı mevcut müşterileri elde tutmak ve yenilerini çekmektir. Bunu yapmak için şirketler müşterileri segmentlere ayırır, trafiklerini analiz eder ve abonenin sosyal bağlantısını belirler. Telekom, bilgileri pazarlama amacıyla kullanmanın yanı sıra hileli finansal işlemleri önlemek için teknolojiyi kullanır.
Vimpelcom bu sektörün en parlak örneklerinden biridir. Şirket, her abone düzeyinde hizmet kalitesini iyileştirmek, raporlamak, ağ geliştirme için verileri analiz etmek, spam ile mücadele etmek ve hizmetleri kişiselleştirmek için Büyük Veri'yi kullanıyor.

Bankalar
Büyük Veri kullanıcılarının önemli bir kısmı finans sektöründen uzmanlar tarafından işgal edilmektedir. Başarılı deneylerden biri, Ural İmar ve Kalkınma Bankası'nda gerçekleştirildi. bilgi bankası müşteri analizi için kullanılmaya başlanan banka, özel kredi teklifleri, mevduat ve diğer hizmetler sunmaya başladı. Bu teknolojilerin kullanıldığı yılda şirketin bireysel kredi portföyü %55 oranında büyümüştür.
Alfa-Bank, sosyal ağlardan gelen bilgileri analiz eder, kredi başvurularını işler, şirketin web sitesinin kullanıcılarının davranışlarını analiz eder.
Sberbank ayrıca müşterileri segmentlere ayırmak, dolandırıcılığı önlemek, çapraz satış yapmak ve riski yönetmek için bir veri dizisini işlemeye başladı. Gelecekte, hizmetin iyileştirilmesi ve müşterilerin eylemlerinin gerçek zamanlı olarak analiz edilmesi planlanmaktadır.
Tüm Rusya Bölgesel Kalkınma Bankası, plastik kart sahiplerinin davranışlarını analiz ediyor. Bu, belirli bir müşteri için alışılmadık işlemleri belirlemenize olanak tanır ve böylece plastik kartlardan para çalındığını tespit etme olasılığını artırır.

Perakende
Rusya'da Büyük Veri teknolojileri hem çevrimiçi hem de çevrimdışı ticaret şirketleri tarafından uygulanmaktadır. Bugün, CNews Analytics'e göre, Büyük Veri perakendecilerin %20'si tarafından kullanılıyor. Perakende profesyonellerinin %75'i, bir şirketin tanıtımına yönelik bir rekabet stratejisi geliştirmek için Büyük Verinin gerekli olduğunu düşünüyor. Hadoop istatistiklerine göre, Büyük Veri teknolojisinin kullanılmaya başlanmasının ardından ticari kuruluşlardaki kâr %7-10 oranında artıyor.
M.Video uzmanları, SAP HANA'nın uygulanmasından sonra lojistik planlamanın iyileştirilmesinden bahsediyor, ayrıca uygulanması sonucunda yıllık raporların hazırlanması 10 günden 3'e düşürüldü, günlük veri yükleme hızı 3'ten düşürüldü. saat ila 30 dakika.
Wikimart, site ziyaretçileri için öneriler oluşturmak için bu teknolojileri kullanır.
Rusya'da Büyük Veri analizini tanıtan ilk çevrimdışı mağazalardan biri Lenta idi. Perakende sektörü, Büyük Veri'nin yardımıyla müşteriler hakkındaki bilgileri nakit makbuzlardan incelemeye başladı. Perakendeci, operasyonel ve iş düzeyinde daha bilinçli karar vermeyi mümkün kılan davranışsal modeller oluşturmak için bilgi toplar.

Petrol ve gaz endüstrisi
Bu sektörde Big Data'nın kapsamı oldukça geniştir. Minerallerin bağırsaklardan çıkarılmasında Büyük Veri teknolojileri uygulanabilmektedir. Onların yardımıyla, madencilik sürecinin kendisini ve en fazlasını analiz edebilirsiniz. etkili yollarçıkarma, sondaj sürecini takip etme, hammadde kalitesini analiz etme ve nihai ürünü işleme ve pazarlama. Rusya'da bu teknolojiler zaten Transneft ve Rosneft tarafından kullanılıyor.

Devlet organları
Almanya, Avustralya, İspanya, Japonya, Brezilya ve Pakistan gibi ülkelerde ulusal sorunların çözümü için Büyük Veri teknolojileri kullanılmaktadır. Bu teknolojiler, kamu makamlarının nüfusa daha etkin bir şekilde hizmet sunmasına, hedeflenen sosyal desteği sağlamasına yardımcı olur.
Rusya'da, bu teknolojiler şu devlet kurumları tarafından yönetilmeye başlandı: Emeklilik fonu, Federal Vergi Servisi ve Zorunlu Sağlık Sigortası Fonu. Büyük Veriyi kullanan projeleri uygulama potansiyeli yüksektir; bu teknolojiler hizmet kalitesini ve sonuç olarak nüfusun yaşam standardını iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Lojistik ve nakliye
Büyük Veri, nakliye şirketleri tarafından da kullanılabilir. Big Data teknolojileri sayesinde araç filosunun takibi, yakıt maliyetlerinin hesaba katılması ve müşteri isteklerinin izlenmesi mümkün olmaktadır.
Rus Demiryolları, Büyük Veri teknolojilerini SAP ile birlikte hayata geçirdi. Bu teknolojiler, raporlama süresinin 43,5 kat azaltılmasına (14,5 saatten 20 dakikaya) ve maliyet tahsisinin doğruluğunun 40 kat artırılmasına yardımcı oldu. Ayrıca planlama ve tarife düzenleme süreçlerine Big Data girmiştir. Toplamda şirketler SAP çözümlerine dayalı 300'den fazla sistem kullanıyor, 4 veri merkezi söz konusu ve kullanıcı sayısı 220.000.

Ana pazar etkenleri ve kısıtlamaları
Rusya pazarında Büyük Veri teknolojilerinin geliştirilmesine yönelik itici güçler şunlardır:
  • Şirketin rekabet gücünü artırmanın bir yolu olarak Büyük Verinin olanaklarına artan kullanıcı ilgisi;
  • Küresel düzeyde medya dosyalarını işlemek için yöntemlerin geliştirilmesi;
  • Kişisel verilerin saklanması ve işlenmesine ilişkin kabul edilen yasaya uygun olarak kişisel bilgileri işleyen sunucuların Rusya topraklarına aktarılması;
  • Yazılım ithal ikamesi için endüstri planının uygulanması. Bu plan, yerli yazılım üreticilerine devlet desteğinin yanı sıra kamu pahasına satın alırken yerli BT ürünleri için tercihlerin sağlanmasını da içeriyor.
  • Yeni ekonomik durumda, dolar neredeyse ikiye katlandığında, yabancılardan ziyade Rus bulut hizmeti sağlayıcılarının hizmetlerinin artan bir şekilde kullanılması yönünde bir eğilim olacaktır.
  • Büyük Veri pazarı da dahil olmak üzere bilgi teknolojileri pazarının gelişimine katkıda bulunan teknoloji parklarının oluşturulması;
  • Büyük Veri teknolojilerine dayalı şebeke sistemlerinin tanıtımı için devlet programı.

Rusya pazarında Büyük Verinin gelişmesinin önündeki başlıca engeller şunlardır:

  • Verilerin güvenliğini ve gizliliğini sağlamak;
  • Nitelikli personel eksikliği;
  • Büyük Veri düzeyine kadar birikmiş bilgi kaynaklarının yetersizliği Rus şirketleri;
  • Yerleşik teknolojilere yeni teknolojilerin dahil edilmesindeki zorluklar Bilgi sistemişirketler;
  • Sınırlı sayıda işletmenin bu teknolojileri uygulama olanağına sahip olmasına yol açan Büyük Veri teknolojilerinin yüksek maliyeti;
  • Rusya'da sermaye çıkışına ve yatırım projelerinin donmasına yol açan siyasi ve ekonomik belirsizlik;
  • IDC'ye göre ithal ürünler için yükselen fiyatlar ve enflasyondaki artış, tüm BT pazarının gelişimini engelliyor.
Rusya pazarı tahmini
Bugün itibariyle, Rusya Büyük Veri pazarı gelişmiş ülkelerdeki kadar popüler değil. Çoğu Rus şirketi buna ilgi gösteriyor, ancak fırsatlarından yararlanmaya cesaret edemiyor.
Halihazırda Büyük Veri teknolojilerinin kullanımından yararlanmış olan büyük şirket örnekleri, bu teknolojilerin olanaklarına ilişkin farkındalığı artırmaktadır.
Analistlerin de Rusya pazarı için oldukça iyimser tahminleri var. IDC, Almanya ve Japonya pazarının aksine Rusya pazarının payının önümüzdeki 5 yılda artacağına inanıyor.
2020 yılına kadar Rusya'daki Büyük Veri hacmi, küresel veri hacminin mevcut %1,8'inden %2,2'sine çıkacak. EMC'ye göre bilgi miktarı mevcut 155 eksabayttan 2020'de 980 eksabayta çıkacak.
Şu anda Rusya, bilgi hacmini Büyük Veri düzeyinde biriktirmeye devam ediyor.
Bir CNews Analytics anketine göre, ankete katılan şirketlerin %44'ü 100 terabayttan* büyük olmayan verilerle çalışıyor ve yalnızca %13'ü 500 terabaytın üzerindeki hacimlerle çalışıyor.

Bununla birlikte, küresel trendleri takip eden Rusya pazarı artacaktır. 2014 itibariyle, IDC pazar büyüklüğünü 340 milyon $ olarak tahmin ediyor.
Önceki yıllarda pazar büyüme oranı yılda %50 idi, aynı seviyede kalırsa 2018'de pazar hacmi 1,7 milyar ABD dolarına ulaşacak. Rusya pazarının dünya pazarındaki payı mevcut %1,2'den artarak yaklaşık %3 olacaktır.

Rusya'da Büyük Veri kullanımına en açık sektörler şunları içerir:

  • Perakende ve bankalar onlar için her şeyden önce müşteri tabanını analiz etmek, pazarlama kampanyalarının etkisini değerlendirmek önemlidir;
  • Telekom - müşteri tabanı segmentasyonu ve trafikten para kazanma;
  • Kamu sektörü - raporlama, kamudan gelen başvuruların analizi vb.;
  • Petrol şirketleri - işin izlenmesi ve üretim ve pazarlamanın planlanması;
  • Enerji şirketleri - akıllı elektrik güç sistemlerinin oluşturulması, operasyonel izleme ve tahmin.
Gelişmiş ülkelerde, sağlık, sigorta, metalurji, internet şirketleri ve imalat işletmeleri alanlarında Büyük Veri yaygınlaştı, büyük olasılıkla yakın gelecekte bu alanlardaki Rus şirketleri de Büyük Veri uygulamasının etkisini takdir edecek ve bunları uyarlayacak. endüstrilerinde teknolojiler.
Dünyada olduğu gibi Rusya'da da yakın gelecekte veri görselleştirme, medya dosyalarının analizi ve nesnelerin internetinin geliştirilmesi yönünde bir eğilim olacaktır.
Analistler, ekonomideki genel durgunluğa rağmen, önümüzdeki yıllarda, öncelikle Büyük Veri teknolojilerinin kullanımının kullanıcılarına operasyonel verimliliğin artırılması açısından rekabet avantajı sağlaması nedeniyle, Büyük Veri pazarında daha fazla büyüme öngörüyor. iş, ek bir müşteri akışı çekmek, riskleri en aza indirmek ve veri tahmin teknolojilerinin uygulanması.
Böylece Rusya'daki Büyük Veri segmentinin oluşum aşamasında olduğu ancak bu teknolojilere olan talebin her yıl arttığı sonucuna varabiliriz.

Pazar analizinin ana sonuçları

Dünya pazarı
2014'ün sonunda, Büyük Veri pazarı aşağıdaki parametrelerle karakterize edilir:
  • pazar hacmi bir önceki yıla göre %45 artarak 28,5 milyar ABD dolarına ulaşırken;
  • Big Data pazarının gelirinin büyük bölümünü hizmetlerden oluşan, toplam gelir içindeki paylarının %40 olduğu;
  • Gelirin %36'sı Büyük Veri uygulamaları ve analitiğinden, %17'si bilgi işlem donanımından ve %15'i depolama teknolojilerinden geldi;
  • SAP, HANA ve Oracle gibi şirketlerin bellek içi platformları, Büyük Veri sorunlarını çözmek için en popüler olanlardır.
  • Büyük Veri yönetimi alanında proje hayata geçiren şirket sayısı %125 arttı;
Önümüzdeki yıllar için piyasa tahmini aşağıdaki gibidir:
  • 2015'te pazar hacmi 38,4 milyar ABD dolarına, 2020'de ise 68,7 milyar ABD dolarına ulaşacak;
  • ortalama büyüme oranı yıllık %16 olacak;
  • Büyük Veri teknolojilerine ortalama şirket harcaması, büyük şirketler için 13,8 milyon dolar ve küçük ve orta ölçekli işletmeler için 1,6 milyon dolar olacak;
  • teknolojiler, müşteri hizmetleri ve hedefli pazarlama alanlarında en büyük yaygınlığa sahip olacak;
  • 2017 yılında küresel pazar yapısı, gelişmekte olan ülkelerden kullanıcı şirketlerin ağırlığına doğru değişecektir.
Rusya pazarı
Rusya Büyük Veri pazarı oluşum aşamasındadır, 2014 yılı sonuçları aşağıdaki gibidir:
  • pazar hacmi 340 milyon ABD dolarına ulaştı;
  • önceki yıllarda ortalama pazar büyüme oranı yıllık %50 idi;
  • toplam birikmiş bilgi miktarı 155 eksabayttı;
  • Rus şirketlerinin %10'u Büyük Veri teknolojilerini kullanmaya başladı;
  • Büyük Veri teknolojileri daha çok bankacılık sektörü, telekom, internet şirketleri ve perakende sektörlerinde yaygındı.
Önümüzdeki yıllar için Rusya pazarına ilişkin tahmin şu şekildedir:
  • 2015 yılında Rusya pazarının hacmi 500 milyon ABD dolarına ve 2018'de - 1,7 milyar ABD dolarına ulaşacak;
  • Rusya pazarının dünya pazarındaki payı 2018'de yaklaşık %3 olacak;
  • 2020'de biriken veri miktarı 980 exabyte olacak;
  • veriler 2020'de küresel verilerin %2,2'sine ulaşacak;
  • veri görselleştirme teknolojileri, medya dosyalarının analizi ve nesnelerin interneti en büyük popülariteyi kazanacak.
Analiz sonuçlarına dayanarak, Büyük Veri pazarının henüz gelişiminin ilk aşamalarında olduğu sonucuna varabiliriz ve yakın gelecekte büyümesini ve bu teknolojilerin yeteneklerinin genişlemesini gözlemleyeceğiz.

Bu hacimli çalışmayı okumaya zaman ayırdığınız için teşekkür ederiz, blogumuza abone olun - birçok yeni ilginç yayın sözü veriyoruz!

Benzer Belgeler

    "Akıllı Ev" teknolojilerinin ilkeleri. Sistem için bir kontrol elemanı seçme. Oda kontrol sistemi segmentleri için yazılım geliştirme: nem ve sıcaklık ölçümü, çevrimdışı denetleyici ve aydınlatma. Bilgileri kullanıcıya göstermek.

    tez, 08/07/2018 eklendi

    Blockchain teknolojisinin uygulanması Finans sektörü, oyun endüstrisi, kamu yönetimi. Akıllı Ev ağının çalışması için blok zinciri ve Nesnelerin İnternetini birleştirme konseptinin oluşturulması, Büyük Veri teknolojisi ve yapay zeka ile birlikte uygulanması.

    makale, 20.11.2018 eklendi

    "Akıllı ev" sisteminin kavramı, çalışma prensibi ve unsurları. Kontrol, iletim ve yürütme unsurları arasındaki veri alışverişi protokolleri. Örnek pratik uygulama proje. "Akıllı ev" prototipinin ana program öğelerinin açıklaması.

    tez, 30.07.2017 eklendi

    Rusya'da kentsel yolcu taşımacılığı yönetiminin mevcut sorunlarının değerlendirilmesi. Dispeçer kontrol sisteminin otomasyon tekniği. Uzman yolcu taşımacılığı sisteminin işleyişinin güvenilirliğinin analizi yazılım ortamı AnyLogic.

    makale, eklendi 03/01/2019

    Eğlence ve koruma amaçlı robotların tasarım ve özelliklerinin açıklamaları. Robotik elektrikli süpürgeyi kontrol etme. Androidlerin hareketi ve görünümü. Ders çalışıyor genel algoritma"Akıllı Ev" sisteminin işleyişi. Konut ve ofis binalarında akıllı kontrol mekanizması.

    özet, 02/10/2015 eklendi

    "Akıllı cadde", "akıllı park", "akıllı şehir" gibi kentsel çevre için teknolojik çözümlerin araştırılması. Temel çalışma prensiplerinin tanımı ve işlevsellik nesnelerin interneti, uygulamalarının etkisinin belirlenmesi ve ana avantajları.

    makale, 18.08.2018 tarihinde eklendi

    "Akıllı Ev" cihazlarının ve yazılımının şemasının dikkate alınması. Öğeler arasındaki iletişimin geliştirilmesi. Öğe nesnelerinin seçimi. Teknik dokümantasyonun hazırlanması. Uygulama ve test sürecinin özellikleri. Kullanılan teknolojilerin incelenmesi.

    tez, 03/20/2017 eklendi

    "Akıllı Şehir" gibi teknolojilerin entegre gelişimi ve uygulanması ile ilgili konuların ele alınması. Gelişimdeki ana eğilimlerle tanışma bilgi Güvenliği. Bilgi güvenliğini ihlal etmek için potansiyel bir fırsat olarak tehdit.

    makale, 06/05/2018 eklendi

    İncelenmekte olan model akıllı şehir IBM, üç aşamadan oluşur: "araçsallık", "ara bağlantı", "zeka". Enerji tasarrufu sağlayan teknolojileri ve kentsel sistemlerin çevre dostu gelişimini uygulama yolları, bunların etkinliği.

    makale, 31.10.2017 tarihinde eklendi

    Bir bilgi sistemi kavramı, bilgi işleme için kullanımı, depolanması ve dağıtımı. Su taşımacılığı endüstrisinde bilgi teknolojileri. Kıyı ve gemi bilgi sistemleri. Eğitim ve liman teknolojik sistemleri.

Konuşmacı: Philip Katz


Muhabir: Alexey Karlinsky

Çoğu zaman bilimkurgunun inanılmaz bir gelecek vaatlerine inandık ve her seferinde umutlarımız sıkıcı bir şimdiki zamanla paramparça oldu. Hala dünyada yaşıyoruz ve arabalarımız havada uçmuyor. "Yine kandırıldık!" diye düşünürüz ve tüm bu fantezilerin arkasında, geleceğin gerçekten geldiği anı bir kez daha kaçırırız.

Bu sefer Büyük Veri'nin gelişiyle oldu. Onları görmezden gelebiliriz ama artık yaşamlarımız üzerindeki etkilerini inkar edemeyiz. Bir mimar ve Büyük Veri uzmanı olan Phillip Katz, Büyük Verinin şehirlerimizi ve orada yaşama biçimimizi sessizce nasıl değiştirdiğini anlatıyor.

Multidisipliner bir uzman, mimarlık eğitimi almış Philip, bir Büyük Veri uzmanıdır. Branch Point projesinin kurucularından, Kazan Mimarlık Üniversitesi Strelka Medya, Mimarlık ve Tasarım Enstitüsü mezunu. St. Petersburg Ulusal Bilgi Teknolojileri, Mekanik ve Optik Araştırma Üniversitesi'nde ders veriyor ve Rambler&Co. için veri analizi yapıyor.

kapalı

Philip, lütfen bize Büyük Veri teknolojilerinin mimari tasarım ve bugün şehir planlaması?

Dört yıl önce, en azından Rusya'da Strelka'da okuduğumda kimsenin Büyük Veri'yi bilmediği gerçeğiyle başlayalım. Dünya sadece onları konuşuyor. Bir yıl sonra, Rusya'da herkes onları biliyordu ve onlara hasta olmuştu. Bana öyle geliyor ki bu büyük ölçüde geleneksel bir dinamik - ne zaman yeni teknoloji bir kaideye yükselir, övülür ve sonra ona karşı oldukça hızlı bir şüphecilik belirir. Teknoloji kaidesinden indirilir ve bundan sonra topluma daha rahat bir şekilde entegre olurlar.

Mimari veya kentsel planlama analitiği hakkında konuşursak, o zaman bana öyle geliyor ki bugün bu, modern teknolojiler ve geleneksel analiz. Örneğin, bir yıl önce bir arkadaşımın Amerika Birleşik Devletleri'ndeki öğrenciler için bir mimarlık yarışmasına katılmasına yardım ediyordum. Onlar için, şehir yöneticisi GIS dosyalarını sağladı. iyi açıklama veriler: ulaşım yolları, bu yolların hacmi, her yıl su birikintilerinin göründüğü, beş yılda bir su bastığı yerler, yüksek vergi düzeyine sahip blokların olduğu, yüksek oranda siyahların bulunduğu blokların olduğu yerler. Amerika Birleşik Devletleri'nde istatistiklerin detayı yüksektir ve veriler oldukça iyi özetlenmiştir, bu nedenle yarışma projesi düzeyinde bile bazı şeyleri hazır hale getirebiliriz. Toplanmaları veya analiz edilmeleri gerekmiyordu.

Kanımca en yararlı analitiklerin çoğu, bazı verileri gerçekler olarak alıp ona dayalı tasarım yapmanız gerçeğine indirgenir. Ve veriler herkes için aynı olabilse de, yine de tamamen farklı şekillerde okunmakta ve anlaşılmaktadır.

Google, sürücüsüz arabalarının araba kazalarının sayısını azaltabileceğini ve yollardaki yakıt ve alanın daha verimli kullanılmasına yardımcı olabileceğini iddia ediyor / fotoğraf: Google.com

Büyük Veri teknolojilerini uygulamanızda nasıl kullandınız?

Uzun bir süre meslektaşlarım Edik Khaiman ve Sasha Boldyreva ile "Şube Noktası" projesini yaptık - bir şekilde tartışmaya ve geliştirmeye çalıştık dijital tasarım ve tabii ki, ortak hayalimiz ve nihai hedefimiz, parametrelere dayalı tasarımdı. Aynı zamanda, nihai hayalimiz tam olarak, gereksinimlerimizi karşılayacak bazı zor kodlara dayalı yeni resmi çözümler bulmaktı, ancak sonucun biçimi bizim ortaya koyduğumuz gibi değil, beklenmedik - güzel olacaktı.

Analitik, her durumda verilerle çalışmak için algoritmanın bir resim olduğu bir tür sanattır.

Projenin olgunluk çağında, hepimiz bu hayalin sadece ulaşılmaz olmadığını değil, bir binanın tamamen verilere dayalı olarak tasarlanması fikrinin tartışmalı olduğunu hepimiz anladık. Daha çok çabalanacak bir şeydir, ancak oraya asla ulaşamayacağınızı anlayın.

Burada benim için önemli bir diyalektik an ortaya çıkıyor. Diyelim ki bir algoritma yapıyoruz ve her şeyden önce genetik gereksinimler nedeniyle bunun oldukça basit ama yine de resmi parametreler gerektirdiğini anlıyoruz. Ve karmaşık bir sistemde ve bir bina veya bölge karmaşık bir sistemdir, ortak bir paydaya getirilmesi gereken bu tür birçok parametre hemen ortaya çıkar. Her zaman birincil bir resmi harekete, bir biçime ihtiyacınız vardır: bir silindir veya paralelyüz, piramitler vb.

Zaha Hadid'in çalışmasına bakarsak, projenin kalbinde her zaman zarif bir resmi jest vardır. Daha sonra dijital olarak değiştirilebilir, ancak her zaman her şeyin merkezinde kalır ve yazarın kalemine aittir. Genetik algoritma daha sonra ortaya çıkan seçeneklerden en iyisini seçebilir, ancak bunları asla icat edemez.

Yani tasarımın merkezinde her zaman insan iradesi olacaktır. Bu durumda, Büyük Veri'nin gelişmesiyle insanın tasarıma dahil olma derecesi nasıl değişecek?

Gelecekte, bir tür analitik motor görüyorum - örneğin büyük ve karmaşık bir kuantum bilgisayar veya yoksunluk odalarına dalmış, bir şeyi tahmin eden veya dikkat etmeye değer bir şey öneren telepatlar ve parapsikologlar.

Bence bir insan asla süreçten sıkılmayacak. Tüm bunlara (Büyük Veri analiz yöntemleri) karar yardım algoritmaları denir ve bunların özü, süreçlerin dinamiklerindeki anormallikleri olabildiğince verimli bir şekilde ortaya çıkarmak ve kişi başına düşen teknik işçilik yüzdesini en aza indirmektir. Bir analist onlarla çalışma konusunda uzman olmalıdır ve algoritmalar ona her şeyi altın tepside sunabilir, aslında çözüm hariç. Elbette bu disipline girmek için teknik bir eşik vardır, ancak analitiğin kendisi, verilerle çalışma algoritmasının bir resim olduğu bir sanattır. Başyapıt.

Bir kamera ile donatılmış dronlar, belirli bir alanda bağımsız olarak devriye gezebilir ve görüntüleri başka bir yere aktarabilir. bilgi Merkezi canlı / fotoğraf: Kevin Baird / Flickr.com

Büyük Veri tüm bilgileri kapsayamaz. Büyük Veri analiz edilirken dikkate alınmayanlarla nasıl başa çıkılır?

Gerçekten de analistler genellikle yalnızca internete bağlı olanları tanımladıkları için eleştirilir ve internete bağlı olmayanlar analizden elenir. Bu kesinlikle doğrudur, ancak kendi savunma mantığı vardır. Alaycı bir şekilde, alışık olmadığı için internette yazmaya utanan bir büyükannenin sorunlarını bilmiyorsak, o zaman onun sorunlarını görmezden gelebiliriz, çünkü bu yaklaşımı kullanırsak, o zaman ya büyükanne ya da onun torunu onu destekleyecek, sonunda yazacak.

Başka bir sorun, veri toplama veya depolamaya yönelik herhangi bir teknolojinin her zaman ilk hata faktörü olmasıdır. Aynı zamanda, prensipte tüm çok faktörlülüğü izlemek imkansızdır - insanlar neden bu şekilde oynadılar ve başka türlü oynamadılar. İlk başta, Büyük Veri bir cevap vermez. Ciddi sorular sormanıza izin veriyorlar.

Soruları yeni yollarla sorma fırsatı, şehir algımızı nasıl değiştirir?

Edward Hyman bir zamanlar "plagopolis" terimini icat etti. Fikir, modern şehrin giderek daha proaktif ve dinamik hale gelmesidir. Bugün kendi akışları, hareketleri olan, kaplarda taşan sıvının sürekli kendini düzenlediği bir ortam türüdür. Aynı zamanda, yalnızca bir noktayı alıp çok şartlı olarak düzeltebilirsiniz. Anında kendini değiştirecek ve çevresindeki diğer noktaları değiştirecektir. Benim için bu fikir üzerinde çalışılması oldukça pratik bir fikir. Artık şehri mekanik bir şey olarak algılayamayacağımız netleşiyor.

Bu fikir Rus şehir planlamasında kabul ediliyor mu?

Bu Rus anlamında şehir planlama düzeyinde, bu açık değildir. Öyle ya da böyle yollar, sokaklar çizerek başlıyoruz ve sonunda da böyle olacağına inanıyoruz. En iyi ihtimalle, bunu nasıl doğru yapacağımızı kontrol etmemiz gerektiğini düşünmeye başlarız ve sonra ya çizdiğimiz gibi olur ya da insanlar daha sonra her şeyi yeniden yaparlar.

Büyük Veri cevap vermiyor. Ciddi sorular sormanıza izin veriyorlar.

Genel olarak klişelere ve soyut fikirlere dayalı iddialar günümüzde çok can sıkıcı. Ayrıca mimarlar ve şehir plancıları beni her şeyden önce çıldırtıyor. Basitçe "yayalar sürücülerden daha iyidir" veya "yaratıcı iş dünyasının bir endüstri parkını yeryüzündeki cennete çevireceğini" söylüyorlar. Bunların herhangi birinin arkasında temel bir hesaplama yapmak isterim çünkü öyle olabilir ama öyle olmayabilir ve çoğu durumda bir şekilde yanlıştır.

O halde Büyük Veri, şehri daha iyi anlamamıza nasıl yardımcı olabilir?

Şehir her zaman onu dokunarak tarif etmeye çalışan körlerle ilgili bir peri masalından bir fildir. Her zaman aynı şekilde çalışırız - biri kıçından, biri kulağından, biri bagajından tutar. Ve herkes aynı anda bir fil gördüğünü söylüyor. Bizim durumumuzda, hepimiz de gördüğümüze ve şehrin ne olduğunu bildiğimize inanıyoruz.

Büyük Veri bizi tek bir yere dokunmaktan korur, bize bir filin genel şeklini kabaca hayal etme ve yaklaşık olarak bu yere dokunduğumuzu anlama fırsatı verir, ancak başka yerler de vardır. Şehirle ilgili çok büyük raporlar alıyorum ve her zaman belirli on satırlık veriye girip bakıp sorabiliyorum: bu neden? Genellikle bu, bir tür araştırma, araştırma, tarih için başlangıç ​​olur.

Mekansal modelleme algoritmalarıyla birleştirilen GIS verileri, seçilen bir alandaki / fotoğraftaki izolasyon seviyesinin tahmin edilmesine yardımcı olur: Trevor Patt / Flickr.com

Büyük Veri'den ilham alan bu yansımalar daha sonra gerçek projelerde bir şekilde ifade ediliyor mu?

Sözde "kentsel akupunktur" yöntemi var. Özü, şehrin olduğu gibi ağrı düğümleri ve bu küçük düğümlerde - maksimum bir blokluk alanlarda ve tercihen bir binada veya hatta binalar arasındaki bazı küçük alanlarda - aradığı gerçeğinde yatmaktadır. bir çeşit değişiklik yapılır. Bütçenin boyutu nedeniyle, tamamen mikroskobiktir ve bu düğümler doğru hesaplanırsa, bir bütün olarak şehirdeki değişiklikler çok büyüktür.

Rağmen "Kentsel akupunktur" bugün oldukça spekülatif bir projedir, şimdiden akıllı trafik ışıklarıyla mekansal çözümler birleşik sistem, Örneğin. Akıllı yollarla birleştiğinde, alanı değiştirmenize izin verir ve bu, beklenmedik egzozlara neden olabilir. Bugün bile endüstrilerin robotlaşması yaşanıyor ve bu da değer katıyor. eğer şimdidronlarmal taşımacılığına başlayacak, ardından şehir lojistiğismerdzhitsya (İngilizce'den birleştirmek için — "birleştirmek"— AK)- ve sayılar var ve işte sayılar. Bununla çalışmak kesinlikle canlı kamyoncularla çalışmaktan çok daha kolay olacak.

Şu sıralar ilham aldığım ve içinden mimari bir şeyler çıkacağını umduğum teknoloji, Amazon'un evin merkezinde tüm sorularınızı dinleyen ve cevaplayan akıllı bir hoparlör bulunan yeni projesi. Bir nevi Siri gibi, sadece evde. Bu teknolojinin, şehrin mekan anlayışını herhangi bir algoritmadan daha fazla değiştirmesi muhtemeldir.

Yani şehir giderek daha fazla yazılıma mı güvenecek?

Kesinlikle. Artık bir kişinin bilgi edinmesi için I/O ve çeşitli arayüzler kurumsal olarak çok değişiyor. Benim açımdan, ucuz taksi çağırma hizmeti hayatımı şehir planlama kararlarının yüzde 90'ından çok daha fazla değiştiriyor. Taksiler benim şehir algımda çok şey değiştiriyor. Önceki tüm deneyimlere rağmen, Yandex'in gelişiyle. Taksi ve taksi hizmetlerinin rekabeti, taksi şoförlerimizin kibar ve paranın özel olduğu ve hızlı tepki verdikleri ortaya çıktı - hiç de herhangi bir New York'taki gibi değil.

Ucuz taksi hizmeti hayatımı şehir planlama kararlarının yüzde 90'ından çok daha fazla değiştiriyor

Uberleşmeden büyük kazançlar sağlayabilecek en önemli hizmetin fuhuş olduğunu düşünüyorum. Varsayımsal kullanıcı utangaçtır ve belki de bu yüzden birçok insan fahişelerin hizmetlerini kullanmaz - bu onlara tehlikeli, korkutucu ve anlaşılmaz bir şey gibi görünür. Telefonlarında oturmak - onlar için kesinlikle çok daha kolay olurdu. Tabii bu, pezevenklerin elinden ekmeği anında alır ve işi tamamen değiştirirdi. Sadece devasa! Bunun yakında bazı liberal ülkelerde olacağını düşünüyorum.

Sizce gelecekte insanlar kişisel olarak Büyük Veri teknolojileri ile çalışabilecekler mi?

Bence her şey buna çıkıyor. Teknolojik karmaşıklık artacak ve bu anlaşılabilir bir durum, ancak pratikte onu nasıl düzgün bir şekilde paketleyeceğimizi öğreneceğiz. Kaygan arayüzler(İngilizce şık— ince, zarif— AK)bugün, bir dereceye kadar, her şeyin nasıl olduğuna dair algımızı basitleştiriyor. İşte bir düğme, işte bir pipka ve hepsi bu. Bugün, ortalama bir insandan işlevini kaybetmeden ne kadar çok şey saklayabilirseniz o kadar iyi, çünkü insanlar tüm bu karmaşıklıktan biraz korkuyor. Azınlık Raporu'ndaki gibi bilinen teknoloji ortaya çıkmasa da film duyusal olarak şimdi ne olacağını çok doğru bir şekilde anlatıyor.

O ne olacak? Büyük verinin yakın gelecekte neyle karşı karşıya kalacağını düşünüyorsunuz?

Bir tür moda konu olarak ortaya çıktılar ve şimdi yavaş yavaş kayboluyorlar çünkü en bariz şeyler zaten yapıldı. Dahası, metodolojideki teknik mekanizmaları - romantik değil, faydacı bir biçimde - çalışmak gerekli olacaktır. Beş yıl içinde, belediye başkanının ofisinde, bakanlıklarda ve işletmelerde oldukça iyi maaşlı ve belki de oldukça sıkıcı bir dijital analist pozisyonu olacağına eminim.

Aynı zamanda Büyük Veri'nin de belli bir hastalığı var. Ne yaptıklarını anlayan insanlar var ve bundan beslenen, Büyük Verinin nasıl çalıştığını gerçekten anlamayan insanlar var. Profesyonel teknoloji uzmanları ile tüm bunların neden olabileceğini anlayan insanlar arasında her işte, her bilimde her zaman bir boşluk vardır ve bu kesinlikle bir sorundur. Teknoloji tarafını bilen ve yeni çözümler deneyen insanlar nadiren gerçekten faydalı şeyler yaparlar ve bu gelişmeleri nasıl uygulayacağını bilen insanlar da tek başına kaliteli bir ürün ortaya çıkaramazlar. Bu nedenle, Büyük Veri ile çalışırken gelişmenin tek yolu, uzmanlar arasında yeni etkileşim yolları bulmaktır.