8(499)152-18-23
English version
О компании Маркетинговые
исследования
Консалтинговая
деятельность
Издательская
деятельность
Конференции Дополнительное
профессиональное
образование
Аспирантура Диссертационный
совет
В помощь
студентам
Партнеры и
клиенты
Вакансии

дополнительное образование

Видеозаписи института ИТКОР
Логистика и маркетинг в журнале
перейти в раздел монографии
перейти в раздел монографии
перейти в раздел в помощь студентам
Наша рассылка на subscribe.ru
ЛОГИСТИКА. МАРКЕТИНГ. АНАЛИТИКА


Голосование
Что сильнее всего влияет на принятие решения об участии в отраслевой выставке? Возможность:
Поиска партнеров
Поиска клиентов
Продажи/покупки продукции
Поддержания репутации/создание имиджа
Посещения конференций, семинаров, круглых столов
Сбора информации о конкурентах и ситуации на рынке
Продвижения на рынок нового продукта








» Внешняя деятельность

Как использовать технологии Big Data, чтобы создать новый Яндекс?
19 марта 2014 г.

19 марта 2014 года в Москве, в рамках Всемирного конгресса предпринимателей, состоялась панельная дискуссия «Большие возможности больших данных», в которой приняли участие: Аркадий Волож, сооснователь и генеральный директор «Яндекса»; Сергей Золотарев, директор направления «Большие данные» EMC Россия и СНГ; Роман Зыков, директор по аналитике Retail Rocket; Шон Оуен, директор департамента исследования больших данных Cloudera. Модератором дискуссии выступила Кейтлин Кеннеди, директор по стратегическому развитию MIT Technology Review, президент MIT Enterprise Forum.

Участники дискуссии обсудили актуальное состояние средств получения и обработки «больших данных», возможности применения подобных технологий для построения успешного бизнеса, а также ближайшие перспективы этого направления.

Интернет – первая индустрия, столкнувшаяся с Big Data, отметил в своем выступлении Аркадий Волож. Сегодня огромные объемы данных появляются в самых разных отраслях. Их использование открывает новые возможности для разных сегментов бизнеса. «Умение обрабатывать данные дает нам не только новые знания о человеке, но и возможность изменить к лучшему нашу жизнь. Фактически это вторая технологическая революция – когда-то мы научились автоматизировать механические процессы, теперь учимся автоматизировать обработку «больших данных», - рассказал гендиректор крупнейшей в Европе IT-компании.

В последние годы многие технологии анализа Big Data стали очень доступными или вовсе открытыми, заметил Шон Оуен, директор департамента исследования больших данных Cloudera. «Аппаратное и программное обеспечение можно купить очень дешево. Конкурентным преимуществом являются опыт и знания, необходимые для работы с Big Data, и эту нишу могут использовать мелкие и средние предприниматели», - уверен он.

Почти все сервисы, которыми сейчас пользуются люди в интернете, основаны на анализе «больших данных». Именно сегодня алгоритмы машинного обучения, разработанные в 1960-70-е годы, встретились с огромными массивами данных.  Появившиеся технологии Big Data находят применение в самых разных отраслях – от поисковых сервисов, переводов и навигации до использования закономерностей, выявленных в интернет-среде, в розничных офлайн-продажах.

«Компания может найти нужную ей информацию, скрытую в тех самых данных, которые у нее уже есть. Предсказывать сбои, отказы, оптимальные условия эксплуатации оборудования – ответы на все эти вопросы хранятся у самих компаний», - подчеркнул Сергей Золотарев, директор направления «Большие данные» EMC Россия и СНГ. – «Основные технологии обработки данных уже развиты и обкатаны, и основное преимущество заключается в знании о том, как применить полученные выводы к конкретному бизнесу».

Участники дискуссии привели многочисленные примеры использования технологий Big Data и связанной с этим серьезной экономии средств компаний.  Среди таких примеров – система анализа поведения оборудования самолетов, предсказание сбоев и поломок и упредительная замена изношенных частей в аэропорту, в который направляется конкретное воздушное судно; анализ открытых спутниковых данных для оптимального планирования парковок; управление показами рекламных баннеров на сайте в зависимости от того, какую именно покупку совершает пользователь с помощью своей кредитной карты; сервис, информирующий автовладельцев о планах городских властей произвести ремонт или уборку улицы в том месте, где они оставили припаркованный автомобиль; прогнозирование спроса на отдельные наименования товаров и управление складами онлайн-магазинов; использование беспилотных аппаратов для сбора информации о состоянии линий электропередач в отдаленных районах, которое приводит к исключению ненужных дальних поездок сервисных бригад; наконец, использование сенсоров на лопастях ветряных мельниц, данные с которых помогают спрогнозировать, откуда именно поступит электроэнергия в следующую минуту (поскольку цены на электроэнергию на глобальном рынке меняются ежеминутно, экономия измеряется миллионами долларов).

В условиях изобилия данных и наличия надежных технологий их обработки малые компании и стартапы могут найти свою нишу, предоставляя услуги большим компаниям или пользуясь мощностями больших датацентров в интересах своих клиентов на условиях партнерства. Хорошим направлением для творчества является также разработка небольших решений для нужд конкретных отраслей – здравоохранения, онлайн и традиционного ритейла. Успех таких начинаний зависит не от развития самих технологий Big Data, а от успешности отраслей, для которых они предназначаются. Не случайно первыми, кто начал использовать Big Data в России, стали телекоммуникационные компании, а следующими – банки, от крупных к более мелким.

«В России возможности Big Data связаны прежде всего со слабой конкуренцией. Есть некоторые области, в которых потребность в Big Data чрезвычайно высока, например, обработка результатов анализов для медицины, системы анализа рисков для банков, выдающих кредиты физическим лицам», - полагает Роман Зыков, директор по аналитике Retail Rocket. – «Наш рынок отстает от американского на несколько лет, поэтому сейчас самое время создавать такие решения здесь».

«Очень интересно, что в случае с Big Data мы говорим о слиянии инженерного дела, статистики и математики», - отметил Шон Оуен. – «В России есть прекрасные инженеры и математики – поэтому у российского рынка отличный потенциал в этой области».

Говоря о будущем Big Data, участники панельной дискуссии согласились  с тем, что в ближайшие два-три года эта область будет прогрессировать, генерируя новые вопросы: как решить вопросы безопасности личных данных, кто именно является субъектом распоряжения этими данными, насколько допустимы те или иные способы применения полученных данных, и так далее.

«Через два-три года мы не будем обсуждать примеры применения больших данных,  потому что они будут везде», - уверен Аркадий Волож. – «В этой сфере появятся свои «амазоны» и «яндексы», а машинное обучение будет применяться везде, и откроет такие перспективы, о которых мы пока даже не догадываемся».







О компании Маркетинговые
исследования
Консалтинговая
деятельность
Издательская
деятельность
Дополнительное
профессиональное
образование
Аспирантура,
диссертационный совет
В помощь
студентам
Партнеры и клиенты Вакансии
© 1993-2010, Институт ИТКОР, Москва, ул. Черняховского, 16
Тел.: 8(499)152-18-23, 8(499)156-75-41
office@itkor.ru Карта сайта
    Рассылка 'Логистика, маркетинг, аналитика' Яндекс цитирования Rambler's Top100