Как изменился рынок Data science в 2022 году
Data science является одной из самых перспективных и быстрорастущих отраслей не только в России, но и в мире. Если в 2020 году объем мирового рынка больших данных составлял $194 млрд, то сегодня цифра достигает почти $220 млрд, ежегодно продолжая расти на 10%. В настоящее время многие компании уже активно используют или внедряют такие системы, поскольку неструктурированные данные могут содержать критически важную информацию. Грамотно организуя внутренние процессы и применяя современные инструменты, организации снижают бизнес-риски, повышают эффективность, облегчают нагрузки и отстраиваются от конкурентов. В этом материале рассмотрим, какие отрасли активно используют технологии data science и как оптимизируют свою работу.
Общемировая статистика
Начнем с важных цифр: уже в этом году рынок больших данных в США достигнет $55 млрд. По прогнозу на 2026 год, сфера Big Data будет оцениваться в $236,4 млрд. При этом американская экономика каждый год теряет до $3,1 трлн из-за низкого качества анализа информации. Многие компании рассматривают технологии, связанные с большими данными, как одни из более перспективных. Так, каждая десятая организация, использующая алгоритмы ИИ, к 2025 году получит в три раза большую прибыль, чем конкуренты. Кроме того, до трети предприятий будут использовать искусственный интеллект при принятии стратегических решений.
Технологии, связанные с ИИ, пользуются спросом и в России. По мнению специалистов, искусственный интеллект может дополнительно сформировать около 1% ВВП страны. Для развития ИИ-проектов правительство уже запустило Национальный центр развития искусственного интеллекта и утраивает финансовую поддержку разработчиков интеллектуальных систем. Однако инициативы, касающиеся ИИ, поддерживаются не только на государственном, но и на частном уровне. Вот несколько удачных примеров реализации подобных проектов.
Логистика
Решения на базе ИИ активно распространяются в логистической сфере. К примеру, оборудование поездов Union Pacific Railroad специальными датчиками и внедрение предиктивной аналитики позволяет снизить частоту схождения вагонов с рельс на 75%.
Также благодаря цифровым инструментам логистические компании тратят меньше времени на работу с различной сопроводительной документацией. Например, с 2023 года в России на платформе «Сберкоруса» появится сервис ЭТрН, который позволит оформлять транспортные накладные и любые перевозочные документы в электронном формате. Данное нововведение значительно ускорит обмен документацией в цепочке поставок, исключит внесение в накладные некорректных данных, а также сократит расходы на бумагу.
Медицина
Британский стартап Babylon Health предлагает новый подход к здравоохранению. Решение компании использует не только алгоритмы ИИ для анализа состояния пациента, но и опыт и рекомендации реальных врачей, что позволяет выбрать наиболее оптимальный подход к диагностике проблем и заботе о здоровье. Сервис также ориентирован на выявление потенциальных рисков, с которыми может столкнуться пациент. Миссия компании — сделать медицину доступной для широкого круга населения.
Приложение от Babylon агрегирует данные с различных устройств, которые уже использует человек. Кроме того, при возникновении проблем у пользователя всегда есть опция созвониться с доктором по видеосвязи.
Одна из российских разработок, предоставляющая пациенту возможности телемедицины, — проект «Цельс». Платформа выполняет анализ флюорографии, томографии и КТ при помощи алгоритмов ИИ. «Цельс» помогает не только увеличить показатели выявляемости онкологических заболеваний, но и снизить стоимость затрат на медицинские услуги. Точность диагностики составляет 93–95%, к сегодняшнему дню компанией проведено и обработано более 1,9 млн исследований. Решение успешно прошло все клинические испытания — в настоящий момент система активно используется в медицинской практике. Кроме того, сервис уже получил сертификат качества Европейского союза.
Телеком
Операторы сотовой связи также значительно модернизируют оборудование и применяют принципиально новый подход при работе с данными. К примеру, Tele2, как и многие международные компании, использует кластер Hadoop. В этом году компания увеличила емкость платформы на 40% и разделила пространство на два отдельных сегмента, в одном из которых реализуются проекты, связанные с обработкой данных, в другом — Data Science. Благодаря подобной конфигурации увеличивается вычислительная мощность системы, что позволяет решать более высоконагруженные задачи.
Не отстает от своих конкурентов и МТС — к примеру, в этом году компания в 3 раза увеличила пропускную способность транспортной сети в Московском регионе. Это нововведение значительно сокращает задержки при передаче больших данных, а также создает высокоскоростные каналы представления информации для центров обработки данных в столичной агломерации.
Пищевая промышленность
Один из лидеров рынка быстрого питания — компания McDonald's тоже использует аналитику больших данных в своей работе. Так, меню ресторанов знаменитой сети фаст-фуда постоянно меняется исходя из различных факторов. На состав заказа способна влиять даже погода за окном: в жаркий день покупателю может быть предложен прохладительный напиток, а в зимний сезон в меню чаще появляется кофе и другие согревающие напитки.
Российская «Додо Пицца» использует алгоритмы ИИ не только для создания рецептов пицц и подбора сочетаемости ингредиентов, но и для управления внутренней работой компании и сокращения издержек. В частности, для оптимизации объема закупок и прогнозирования расхода сырья «Додо Пицца» активно применяет предиктивную аналитику. ИИ изучает тренды, учитывает уровень продаж в праздники и выходные дни, анализирует маркетинговую активность — на основе этих данных составляется план закупки ингредиентов, что помогает исключить перезакупку или нехватку продуктов. Экономию от внедрения этого решения компания ежегодно оценивает в 54 млн рублей.
Интернет-сервисы
Активно внедрять алгоритмы ИИ продолжает и американский Netflix. В настоящий момент на основе истории просмотров потребитель получает не только список рекомендуемых фильмов и сериалов, но и возможность посмотреть персонализированные трейлеры, а также воспользоваться вариантами с индивидуальным оформлением.
«Яндекс» применяет технологии искусственного интеллекта для формирования персональной ленты каждого пользователя в «Яндекс.Дзен». С помощью технологий обработки естественного языка и компьютерного зрения система может определить смысл текста или картинки для распределения материалов по темам. Все данные обрабатываются с помощью технологии на основе машинного обучения «Диско», которая предлагает каждому индивидуальные новости и статьи.
Банки
Цифровая трансформация — одно из главных направлений развития банковского сектора. Здесь уже давно используют современные технологии, обрабатывают огромные массивы данных, внедряют инновации и предлагают пользователям индивидуальные предложения. Например, Сингапурский банк UOB активно применяет алгоритмы ИИ для создания более персонализированного сервиса. Искусственный интеллект анализирует расходы клиента и на основе полученной информации формирует для пользователя банка уникальные предложения по тем или иным продуктам. В развитие данного направления банк инвестировал около $500 млн, причем только за первую половину 2022 года клиенты UOB получили около 27,3 персонализированных рекомендаций.
«Тинькофф» работает с огромным массивом данных, которые требуется постоянно обрабатывать — подобная информация необходима для проведения предиктивного анализа и принятия управленческих решений. Для этих целей банк использует платформу Informatica Big Data Management. Независимо от объема данных, количества источников информации и аналитической модели, система предлагает универсальный инструмент, который позволяет детально исследовать целевую аудиторию. Благодаря внедрению решения в экосистему банка в 10 раз повысилась конверсия маркетинговых компаний и снизились риски работы с потенциальным клиентом за счет более комплексного изучения кредитного профиля заемщика. Кроме того, в 5 раз сократилось время получения данных — различные бизнес-подразделения теперь имеют быстрый доступ к графическому представлению информации, что значительно повышает качество работы с аналитикой.
С какими проблемами столкнулся российский рынок ИИ в 2022 году
Как мы видим, российские компании являются активными игроками в сфере решений Data Science, однако сейчас отрасль претерпевает изменения, поэтому организации, разрабатывающие интеллектуальные системы, столкнулись с рядом новых вопросов и задач.
Дефицит оборудования. Ограничение поставок процессоров и видеокарт является серьезной проблемой для ИТ-компаний. Импортозамещение в данной сфере пока не представляется возможным, поэтому наиболее оптимальный вариант получения иностранного «железа» — перестройка логистических цепочек и развитие новых каналов поставок из других стран.
Хранение данных. Начиная с февраля 2022 года крупные зарубежные компании, предоставляющие сервисы в аренду, стали отказываться от сотрудничества с организациями из России. Реальная альтернатива здесь — перенос данных в российские data-центры. В настоящий момент многие эксперты говорят об активном строительстве региональной сети ЦОД — именно эти технологические хабы станут наиболее подходящей заменой иностранным провайдерам.
Датасеты. В текущих условиях закупка баз данных у зарубежных компаний также существенно ограничена. Полноценными источниками датасетов в таком случае могут стать крупные организации, развивающие свои экосистемы. В будущем возможно и появление единых операторов данных, создание которых будет инициировано со стороны государства.
Основные выводы
-
Рынок Data Science продолжает расти. По прогнозам экспертов, в 2026 году объем рынка увеличится до $322,9 млрд при совокупном годовом темпе роста до 27,7%.
-
Отрасли, где сегодня активно внедряется искусственный интеллект, — банковский сектор, телеком, логистика, медицина, пищевая промышленность, ретейл.
-
Работа с большими данными позволяет лучше изучить свою потенциальную аудиторию, а также повысить лояльность текущих клиентов.
-
Благодаря аналитике данных продукты компаний становятся более персонализированными, что позволяет увеличить вовлеченность и повысить продажи.
-
Решения на базе ИИ не только повышают эффективность работы организации, но и сокращают издержки.
-
Россия — активный участник рынка Data Science. В ближайшее время мы увидим результаты импортозамещения в данной сфере, а также взрывной рост ИИ-проектов.
Опубликовано 28.11.2022
