uy - Internetni sozlash
"Havo matematikasi." Fuqarolik aviatsiyasi olamidagi katta ma'lumotlar. "Katta ma'lumotlar" sayyohlarni hisoblashda yordam berdi transportda Big Data texnologiyasi

Shunga o'xshash hujjatlar

    Smart Home texnologiyalarining tamoyillari. Tizim uchun boshqaruv elementini tanlash. Xonani boshqarish tizimining segmentlari uchun dasturiy ta'minotni ishlab chiqish: namlik va haroratni o'lchash, avtonom boshqaruvchi va yoritish. Foydalanuvchiga ma'lumotlarni ko'rsatish.

    dissertatsiya, 08/07/2018 qo'shilgan

    Moliya sektori, o'yin sanoati va davlat boshqaruvida blokcheyn texnologiyasini qo'llash. Smart Home tarmog'ining ishlashi uchun blokcheyn va narsalar Internetini birlashtirish kontseptsiyasini yaratish, uni Big Data texnologiyasi va sun'iy intellekt bilan birgalikda amalga oshirish.

    maqola, 20.11.2018 qo'shilgan

    "Aqlli uy" tizimining kontseptsiyasi, ishlash printsipi va elementlari. Boshqarish, uzatish va ijro etuvchi elementlar o'rtasida ma'lumotlar almashinuvi protokollari. Loyihaning amaliy amalga oshirilishiga misol. Aqlli uy prototipining asosiy dasturiy ta'minot elementlarining tavsifi.

    dissertatsiya, 07/30/2017 qo'shilgan

    Rossiyada shahar yo'lovchi transportini boshqarishda mavjud muammolarni ko'rib chiqish. Dispetcherlik boshqaruv tizimini avtomatlashtirish texnikasi. Ish vaqti tahlili ekspert tizimi AnyLogic dasturiy ta'minot muhitida yo'lovchi tashish.

    maqola, 03/01/2019 qo'shilgan

    O'yin-kulgi va xavfsizlik uchun robotlarning dizayni va xususiyatlarining tavsiflari. Robot changyutgichni boshqarish. Androidlarning harakatlari va ko'rinishi. Smart Home tizimining umumiy algoritmini o'rganish. Turar-joy va ofis binolarida aqlli boshqaruv mexanizmi.

    referat, 02/10/2015 qo'shilgan

    Shahar muhiti uchun “aqlli ko‘cha”, “aqlli to‘xtash joyi”, “aqlli shahar” kabi texnologik yechimlarni tadqiq qilish. Asosiy ishlash tamoyillarining tavsifi va funksionallik Narsalar interneti, ularni amalga oshirish samarasini belgilash va asosiy afzalliklari.

    maqola, 18/08/2018 qo'shilgan

    Smart Home qurilmalari va dasturiy ta'minoti sxemasini ko'rib chiqish. Elementlar o'rtasidagi aloqalarni rivojlantirish. Element obyektlarini tanlash. Texnik hujjatlarni tayyorlash. Amalga oshirish va sinovdan o'tkazish jarayonining xususiyatlari. Amaldagi texnologiyalarni o'rganish.

    dissertatsiya, 20/03/2017 qo'shilgan

    “Aqlli shahar” kabi texnologiyalarni kompleks ishlab chiqish va joriy etish bilan bog‘liq masalalarni ko‘rib chiqish. Rivojlanishning asosiy tendentsiyalari bilan tanishish axborot xavfsizligi. Tahdid axborot xavfsizligini buzish uchun potentsial imkoniyat sifatida.

    maqola, 06/05/2018 qo'shilgan

    IBM aqlli shahar modeli uch bosqichdan iborat ko'rib chiqiladi: "instrumentallik", "o'zaro bog'liqlik", "razvedka". Energiya tejovchi texnologiyalarni joriy etish va shahar tizimlarini ekologik jihatdan qulay rivojlantirish usullari, ularning samaradorligi.

    maqola, 31/10/2017 qo'shilgan

    Axborot tizimi tushunchasi, undan axborotni qayta ishlash, saqlash va tarqatishda foydalanish. Suv transporti sohasida axborot texnologiyalari. Sohil va bortda Axborot tizimlari. O'quv va port texnologik tizimlari.

2013 yilgi aholini ro'yxatga olish ma'lumotlariga ko'ra, Moskva 11,979,529 aholisi bo'lgan ulkan metropoldir. Ularning har biri ishga boradi, mobil telefondan (hatto bir nechta) foydalanadi, metroga tushadi va tirbandlikda qoladi. Bularning barchasi shahar xizmatlari, davlat idoralari va turli xizmatlar ko'rsatuvchi xususiy kompaniyalar tomonidan nazorat qilinadi. Minglab videokameralar, yuz minglab sensorlar, shahar hayotini boshqaradigan monitorlar, millionlab mobil telefonlar, 3G/4G modemlari. Va bularning barchasi milliardlab ma'lumotlar manbalari bo'lib, ularni qayta ishlash orqali siz shaharni yanada rivojlantirishni rejalashtirish, uning transport oqimlarini boshqarish va metropoliya xavfsizligini ta'minlash uchun ma'lumot olishingiz mumkin. Bunday miqdordagi ma'lumotlarni qayta ishlashga dosh bera oladigan kam sonli vositalardan biri bu Big Data echimlari. Birinchidan, ularni qayerda ishlatish mumkinligini ko'rib chiqaylik.

Aholi zichligi va aholi harakati to'g'risidagi ma'lumotlar

Hozirgi vaqtda aholi soni va tarkibini, uning hudud bo'yicha taqsimlanishini aniqlashning asosiy vositasi bu aholini ro'yxatga olishdir. Aholini ro'yxatga olishning asosiy kamchiligi - uni o'tkazish xarajatlari va aholining harakatlanishi to'g'risida ma'lumotlarning etishmasligi. Aholini ro'yxatga olish uchun ma'lumot manbai bo'lib yashash joyi bo'yicha so'rovdan o'tkaziladigan aholining o'zlari hisoblanadi.

Big Data yechimlaridan foydalanish qanday foyda keltirishi mumkin? Bu savolga javob berish uchun birinchi navbatda bizga qanday ma'lumotlar kerakligini aniqlaymiz:

  • aholi uxlayotgan va ishlaydigan joyda;
  • ular qayerdan keladi va ish kunlari va dam olish kunlari qayerga boradi;
  • moskvaliklar va poytaxt mehmonlari qanday transportdan foydalanadilar;
  • ular shaharga qayerdan va nima uchun kelishadi.

Ushbu ma'lumotni to'plash uchun biz birinchi navbatda ma'lumotlarning manbasini va uni tahlil qilish usulini tanlashimiz kerak. Rezidentning joylashgan joyini aniqlashning eng maqbul usuli uning joylashgan joyi haqidagi ma'lumotlardan foydalanishdir Mobil telefon(u har doim u bilan). Buni qanday qilish kerak?

Mavjud:

  • dan ma'lumotlar uyali aloqa operatorlari telefonning joylashuvi haqida;
  • ixtisoslashtirilgan xizmatlardan ma'lumotlar (masalan, Yandex.Traffic);
  • dan ma'lumotlar mobil ilovalar aholiga qulaylik yaratish uchun shahar tomonidan taqdim etilgan o'rnatilgan joylashuv funksiyasi bilan.

Qabul qilingan ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ularni ta'minlash manbasi, formati va usuliga qarab turli xil algoritmlardan foydalanish mumkin. Ammo bu erda asosiy fikrlar mavjud.

Harakat va faoliyat ma'lumotlarini tahlil qilish orqali aholining uxlash va ishlash joyini aniqlash mumkin. Masalan, vaqti-vaqti bilan soat 22:00 dan 7:00 gacha qo'ng'iroqlarning yo'qligi va harakatning yo'qligi odamning qayerda yashashini ko'rsatadi va ish vaqtida harakatning yo'qligi o'sha odamning qaerda ishlashini ko'rsatadi va mezonlardan biri Abonentning telefonida berilgan joylashuvda faollik mavjudligi aniqlikni oshiradi. Bu erda odam ish vaqtida qanchalik tez-tez harakat qilishini, shaharda qancha odam doimiy harakat bilan bog'liq lavozimlarni egallashini aniqlash mumkin bo'ladi (kurerlar, haydovchilar va boshqa kasblar).

Aholining harakat yo'nalishini aniqlash xuddi shunday tarzda, abonentlar harakati to'g'risidagi bir xil ma'lumotlardan foydalangan holda amalga oshiriladi. uyali aloqa, va sizga mahalliy aholi, mehmonlar va mehnat muhojirlari harakatining asosiy oqimlarini ajratib ko'rsatish, hudud va manzillar bo'yicha harakat statistikasini to'plash, aholi va mehmonlarning do'konlarga, madaniy tadbirlarga, shaharning diqqatga sazovor joylariga qanchalik tez-tez tashrif buyurishini, shuningdek, qanchalik mashhurligini aniqlashga imkon beradi. shaharning ba'zi joylari mavjud.

Harakat tezligi va tashrif buyurilgan joylarni kuzatib borish orqali odam qanday transportdan foydalanishini aniqlash mumkin: avtomobil, metro, yer usti jamoat transporti, shaharlararo transport.

Shahar infratuzilmasi ishini tahlil qilish va aholi xavfsizligini ta'minlash

Ko'p sonli svetoforlar, shahar harakatini boshqarish tizimlari, video qayd etish tizimlari (kuzatuv kameralari), milliondan ortiq aholiga ega shahar ichidagi jamoat transportini boshqarish ma'lumotlarni boshqarish va markazlashtirishga muvofiqlashtirilgan yondashuvni talab qiladi. Shahar miqyosida videokuzatuv tizimlarini joriy etish jarayonida bir vaqtning o'zida aniqlangan muammolardan biri tezkor navbatchilar tomonidan sodir bo'layotgan voqealarni (masalan, noqonuniy xatti-harakatlarni aniqlash uchun) kuzatishning mumkin emasligi edi. Hozirgi imkoniyatlarni hisobga olgan holda zamonaviy texnologiyalar, turli manbalardan (yo'l harakati nazorat qilish tizimlari, kuzatuv kameralari va boshqalar) hodisalarni tanib olishni va tezkor javob berish uchun ularning tahlilini ta'minlaydigan yagona taqsimlangan tizimlarni yaratish mumkin bo'ladi: politsiyani chaqirish, ta'mirlash tashkilotlari xodimlari va boshqalar. shaharning operativ xizmatlari. Big Data yechimlarining yana bir qo'llanilishi to'plangan ma'lumotlarni taqsimlash va uzoq muddatli saqlash, kerakli ma'lumotlarni va tegishli voqealarni qidirishdir. Shahardagi vaziyatning u yoki bu o'zgarishiga nima sabab bo'ldi, undan oldin qanday voqealar sodir bo'ldi, ular kimga ta'sir qildi - bular "katta ma'lumotlar" javob berishi mumkin bo'lgan savollarning kichik bir qismidir.

Ma'lumotlarni xaritalash

Bittasi asosiy fikrlar sodir bo'ladigan hodisalar - ularda ishtirok etuvchi ob'ektlarning xususiyatlarini aniqlash. Ma'lumot to'plash uchun mutlaqo boshqa manbalardan foydalanish mumkin: masalan, uyali aloqa operatoridan olingan ma'lumotlar uchun - xarakteristikalar individual, SIM-karta ro'yxatdan o'tgan, kuzatuv tizimlari uchun - yuzni aniqlash tizimlaridan, idoraviy ma'lumotlar bazalaridan ma'lumotlar. Muhim nuqtalardan biri - turli xil egalar va manbalardan ma'lumotlarni uzatishda shaxsiy komponentlar bundan mustasno, ma'lumotlarni anonimlashtirish imkoniyati.

Asosiy muammolar

Va shunga qaramay, bularning barchasida malhamda bir pashsha bor. Barcha integratsiya yechimlarining asosiy muammosi, ayniqsa ma'lumotlar almashinuvi turli bo'limlar va tashkilotlar o'rtasida amalga oshirilsa, ular mavjud bo'lgan shaklda ma'lumotlarni taqdim etishga ruxsat bermaydigan qonunchilik cheklovlaridir. Natijada, ularni dastlabki qayta ishlash egasi tomonidan talab qilinadi.

Jami

Xulosa qilib aytganda, shuni ta'kidlashni istardimki, "katta ma'lumotlarni" qayta ishlashning zamonaviy texnologiyalari shaharni mavjud IT xizmatlaridan ko'ra ko'proq ta'minlash imkonini beradi. Bunday holda, mavjud infratuzilmani yangilashning hojati yo'q, chunki ma'lumotlar manbalarida mavjud. hozirda.

Big Data sinfi yechimlari yordamida siz shahar aholisi va uning mehmonlari uchun qulaylikni oshirishingiz, shaharga kirishdagi cheklovlar tufayli emas, balki transport oqimlarini boshqarish orqali tirbandliklarni kamaytirishingiz, jinoyatlar sonini kamaytirishingiz mumkin. tezkor javob berish, tezkor va avtomatik nazorat qilish hisobiga shahar xizmatlari sifatini oshirish.

Ma'ruzachi: Filipp Katz


Suhbatdosh: Aleksey Karlinskiy

Biz fantast yozuvchilarning aql bovar qilmaydigan kelajak haqidagi va'dalariga ko'p marta ishonardik va har safar umidlarimiz zerikarli hozirgi paytda puchga chiqdi. Biz hali ham er yuzida yashaymiz va mashinalarimiz havoda uchmaydi. “Yana aldanib qoldik!” deb o‘ylaymiz va bu xayollar ortida kelajak haqiqatdan ham kelgan onni yana bir bor sog‘inamiz.

Bu safar bu Big Dataning paydo bo'lishi bilan sodir bo'ldi. Biz ularni e'tiborsiz qoldira olamiz, lekin ularning hayotimizga ta'sirini endi inkor eta olmaymiz. Arxitektor va Big Data mutaxassisi Filipp Katz Big Data bizning shaharlarimizni va ularda yashash tarzimizni qanday qilib jimgina o'zgartirgani haqida gapiradi.

Ko'p tarmoqli mutaxassis va ta'lim bo'yicha me'mor, Filipp Big Data mutaxassisi. Qozon arxitektura universiteti bitiruvchisi, Strelka Media, arxitektura va dizayn instituti, Branching Point loyihasining asoschilaridan biri. Sankt-Peterburg milliy tadqiqot universitetida dars beradi axborot texnologiyalari, mexanika va optika va Rambler&Co uchun ma'lumotlarni tahlil qilish bilan shug'ullanadi.

Yopish

Filipp, bizga Big Data texnologiyalaridan qanday foydalanilishini aytib bering arxitektura dizayni va bugungi kunda shaharsozlik?

Keling, bundan boshlaylik, to'rt yil oldin, men Rossiyadagi Strelkada o'qiganimda, hech bo'lmaganda Big Data haqida hech kim bilmagan. Dunyo ular haqida endigina gapira boshladi. Bir yil o'tgach, Rossiyada hamma allaqachon ular haqida bilishgan va ular bilan kasal bo'lib qolishgan. Menimcha, bu juda an'anaviy dinamika - bu erda yangi texnologiya poydevorga qo'yiladi, maqtaladi va keyin tezda unga shubha paydo bo'ladi. Texnologiya o'z poydevoridan yiqilib, ular jamiyatga yanada qulayroq tarzda qo'shiladi.

Agar arxitektura yoki shaharsozlik tahlili haqida gapiradigan bo'lsak, menimcha, bugungi kunda bu zamonaviy texnologiyalar va an'anaviy tahlil o'rtasidagi o'ziga xos murosaga o'xshaydi. Misol uchun, bir yil oldin men do'stimga AQShda talabalar uchun o'tkazilgan arxitektura tanlovida qatnashishga yordam berdim. Ular uchun shahar menejeri GIS fayllarini ma'lumotlarning juda yaxshi tavsifi bilan ta'minladi: transport yo'nalishlari, bu yo'nalishlarning hajmi, har yili ko'lmak paydo bo'ladigan, har besh yilda bir marta suv toshqini bo'lgan bloklar, yuqori darajadagi bloklar qayerda. soliqlar, qora aholining yuqori foiziga ega bloklar qaerda. Qo'shma Shtatlarda statistik ma'lumotlarning tafsilotlari yuqori va ma'lumotlar juda yaxshi tuzilgan, shuning uchun ham raqobatbardosh loyiha darajasida biz ba'zi narsalarni tayyor shaklda olishga muvaffaq bo'ldik. Ularni to'plash yoki tahlil qilish kerak emas edi.

Eng foydali tahlillarning aksariyati, menimcha, bunga asoslanadi: siz ba'zi ma'lumotlarni fakt sifatida qabul qilasiz va unga asoslangan dizaynni yaratasiz. Va hamma bir xil ma'lumotlarga ega bo'lishi mumkin bo'lsa-da, ular baribir uni butunlay boshqacha o'qiydilar va tushunadilar.

Google o'z-o'zini boshqaradigan avtomobillari avtohalokatlar sonini kamaytirishi va yoqilg'i va yo'l bo'shlig'idan samaraliroq foydalanishga yordam berishi mumkinligini aytdi / Foto: Google.com

Big Data texnologiyalaridan amaliyotingizda qanday foydalandingiz?

Biz uzoq vaqt Biz hamkasblarim Edik Xayman va Sasha Boldireva bilan “Tarqalanish nuqtasi” loyihasini amalga oshirdik - biz qandaydir tarzda raqamli dizaynni muhokama qilishga va rivojlantirishga harakat qildik va tabiiyki, bizning umumiy taxmin qilingan orzuimiz va yakuniy maqsadimiz parametrlarga asoslangan dizayn edi. Shu bilan birga, bizning asosiy orzuimiz, ba'zi murakkab kodlar asosida bizning talablarimizga javob beradigan yangi rasmiy echimlarni topish edi, ammo natijaning shakli biz o'ylagandek emas, balki kutilmagan narsa bo'ladi - go'zal.

Analitika - bu san'at shakli bo'lib, unda har bir alohida holatda ma'lumotlar bilan ishlash algoritmi rasmdir.

Loyihaning pishib yetilishi bilan biz hammamiz tushundikki, bu orzu unchalik erishib bo'lmaydigan narsa emas, balki binoning faqat ma'lumotlarga asoslangan holda loyihalashtirilishi kerakligi haqidagi g'oya munozarali edi. Bu ko'proq siz intishingiz kerak bo'lgan narsaga o'xshaydi, lekin siz u erga hech qachon erisha olmasligingizni tushuning.

Bu erda men uchun muhim dialektik moment paydo bo'ladi. Aytaylik, biz algoritm tuzyapmiz va tushunamizki, birinchi navbatda, genetik talablar tufayli bu juda oddiy, ammo baribir rasmiy parametrlarni talab qiladi. Va murakkab tizimda va bino yoki hudud murakkab tizim bo'lsa, darhol bitta denominatorga keltirilishi kerak bo'lgan ko'plab parametrlar paydo bo'ladi. Sizga har doim birlamchi rasmiy imo-ishora kerak, qandaydir shakl: silindr yoki parallelepiped, piramidalar va boshqalar.

Agar Zaha Hadidning ishiga qaraydigan bo'lsak, loyihaning markazida har doim nafis rasmiy imo-ishora bor. Keyin u raqamli ravishda o'zgartirilishi mumkin, lekin u har doim hamma narsaning o'zagida qoladi va muallifning qalamiga tegishli. Genetik algoritm natijada paydo bo'lgan variantlardan eng yaxshisini tanlashi mumkin, ammo ularni hech qachon ixtiro qila olmaydi.

Ya'ni, dizaynning asosi doimo inson irodasi bo'ladi. Xo'sh, Big Data rivojlanishi bilan insonning dizayndagi ishtiroki darajasi qanday o'zgaradi?

Kelajakda men qandaydir analitik dvigatelni ko'raman - masalan, katta va murakkab kvant kompyuteri yoki telepatlar va parapsixologlar mahrumlik kameralariga botiriladi, ular nimanidir bashorat qiladi yoki nimaga e'tibor berishga arziydi.

Menimcha, inson hech qachon jarayondan siqib chiqmaydi. Bularning barchasi (Katta ma'lumotlarni tahlil qilish usullari) qaror qabul qilish algoritmlari deb ataladi va ularning mohiyati jarayon dinamikasidagi anomaliyalarni iloji boricha samarali aniqlash va bir kishi boshiga texnik mehnat foizini minimallashtirish bilan bog'liq. Tahlilchi ular bilan ishlash sohasida mutaxassis bo'lishi kerak va algoritmlar unga kumush laganda hamma narsani olib kelishi mumkin, aslida echimdan tashqari. Albatta, ushbu fanga kirish uchun texnik chegara mavjud, ammo analitikaning o'zi san'atning bir turi bo'lib, ma'lumotlar bilan ishlash algoritmi rasmdir. Shoh asar.

Kamera bilan jihozlangan dronlar ma'lum bir hududni mustaqil ravishda qo'riqlashi va tasvirlarni real vaqt rejimida axborot markaziga o'tkazishi mumkin / fotosurat: Kevin Baird / Flickr.com

Katta ma'lumotlar barcha ma'lumotlarni qamrab ololmaydi. Katta ma'lumotlarni tahlil qilishda e'tiborga olinmagan narsalar bilan qanday ishlash kerak?

Darhaqiqat, tahlilchilar ko'pincha faqat Internetga ulanganlarni tavsiflashlari uchun tanqid qilinadi va Internetga ulanmaganlar tahlildan chetlashtiriladi. Bu mutlaq haqiqat, lekin bu erda himoya mantig'i bor. Behayo qilib aytadigan bo'lsak, internetda yozishdan xijolat bo'lgan buvining muammosini bilmasak, chunki u ko'nikmaganligi sababli, biz uning muammolariga e'tibor bermasligimiz mumkin, chunki agar biz ushbu yondashuvdan foydalansak, u holda buvi yoki uning nabirasi unga g'amxo'rlik qiladi, oxir-oqibat ular yozadilar.

Yana bir muammo shundaki, ma'lumotlarni yig'ish yoki saqlash uchun har qanday texnologiya har doim xatoning birinchi omili hisoblanadi. Shu bilan birga, printsipial jihatdan barcha ko'p omilli omillarni kuzatish mumkin emas - nima uchun odamlar bu tarzda o'ynashgan va boshqacha emas. Avvaliga Big Data javob bermaydi. Ular sizga jiddiy savollar berishga imkon beradi.

Savol berish bizning shahar haqidagi fikrimizni qanday o'zgartiradi?

Eduard Ximan bir vaqtlar "plagopolis" atamasini kiritgan. G‘oya shundan iboratki, zamonaviy shahar yanada faol va dinamik bo‘lib bormoqda. Bugungi kunda bu o'ziga xos oqimlari, harakatlari bilan bir xil muhit bo'lib, u erda tomirlarda oqadigan suyuqlik doimo o'zini o'zi boshqaradi. Shu bilan birga, siz faqat bir nuqtani ushlab, uni juda shartli ravishda tuzatishingiz mumkin. U bir zumda o'zini o'zgartiradi va atrofidagi boshqa nuqtalarni o'zgartiradi. Men uchun bu g'oya bilan ishlash juda amaliy narsa. Endi biz shaharni mexanik narsa sifatida qabul qila olmasligimiz aniq bo'ldi.

Bu g'oya Rossiya shaharsozlikda qabul qilinganmi?

Ushbu ruscha tushunchada shaharsozlik darajasida bu aniq emas. Biz u yoki bu yo'lni yo'l va ko'cha chizishdan boshlaymiz va oxir-oqibat shunday bo'lishiga ishonamiz. Eng yaxshi holatda, biz buni qanday qilib to'g'ri bajarish kerakligini tekshirishimiz kerak deb o'ylay boshlaymiz, keyin esa biz uni chizishimiz usuli bo'ladi, yoki odamlar keyin hamma narsani o'zlari takrorlaydilar.

Big Data bu savolga javob bermaydi. Ular sizga jiddiy savollar berishga imkon beradi

Umuman olganda, stereotiplar va mavhum g'oyalarga asoslangan asossiz bayonotlar bugungi kunda juda bezovta qilmoqda. Bundan tashqari, me'morlar va shaharsozlikchilar birinchi navbatda aqldan ozgan. Ular shunchaki "piyodalar avtoulovchilardan yaxshiroq" yoki "ijodiy biznes sanoat parkini yer yuzidagi jannatga aylantiradi" deyishadi. Men bu narsalarning har qandayining orqasida asosiy hisob bo'lishini istardim, chunki u shunday bo'lishi mumkin yoki bo'lmasligi mumkin va ko'pincha noto'g'ri narsa bor.

Qanday qilib Big Data bizga shaharni yaxshiroq tushunishga yordam beradi?

Shahar har doim uni teginish orqali tasvirlashga harakat qiladigan ko'r odamlar haqidagi ertakdagi fildir. Biz doim bir xil ishlaymiz - kimdir dumbadan, kimdir qulog'idan, kimdir magistraldan ushlaydi. Va hamma filni ko'rishini aytadi. Bizning holatda, biz hammamiz ko'rishimiz va shahar nima ekanligini bilishimizga ishonamiz.

Katta ma'lumotlar bizni faqat bitta joyga teginishdan himoya qiladi, bizga filning umumiy shaklini taxminiy tasavvur qilish va biz taxminan bu joyga tegayotganimizni tushunish imkoniyatini beradi, ammo boshqalar ham bor. Men shahar haqida juda katta hisobotlarni olaman va men har doim aniq o'n qator ma'lumotlarni ko'rib chiqa olaman, qarang va so'rayman: bu nima uchun? Odatda bu qandaydir tergov, tadqiqot, tarixning boshlanishi bo'ladi.

GIS ma'lumotlari fazoviy modellashtirish algoritmlari bilan birlashtirilgan tanlangan hududda izolyatsiya darajasini bashorat qilishga yordam beradi / fotosurat: Trevor Patt / Flickr.com

Katta ma'lumotlardan ilhomlangan bu fikrlar keyinchalik qandaydir tarzda haqiqiy loyihalarga aylanadimi?

"Shahar akupunkturi" deb ataladigan usul mavjud. Uning mohiyati shundaki, og'riq nuqtalari shaharda qidiriladi va bu kichik tugunlarda - maksimal blokli bo'shliqlarda yoki yaxshiroq, bitta binoda yoki hatto binolar orasidagi kichik maydonda - qandaydir turdagi o'zgartirish amalga oshiriladi. Byudjetning kattaligi tufayli u butunlay mikroskopikdir, ammo umuman shahar uchun o'zgarishlar, agar bu tugunlar to'g'ri hisoblangan bo'lsa, juda katta.

Garchi Bugungi kunda "shahar akupunkturi" spekulyativ loyihadir; allaqachon aqlli fazoviy yechimlar, svetoforlar bilan yagona tizim, Masalan. Ular aqlli yo'llar bilan birgalikda bo'shliqni o'zgartirishga imkon beradi va bu kutilmagan emissiyalarni keltirib chiqarishi mumkin. Sanoatlarni robotlashtirish bugungi kunda ham davom etmoqda va bu ham qo'shimcha qiymat beradi. Agar hozirdronlartovarlarni, keyin shahar logistikasini tashishni boshlaydimuzlab qoladi (ingliz tilidan birlashtirish uchun — "birlashish"— A.K.)- va raqamlar bor, va raqamlar bor. Bu bilan ishlash jonli yuk mashinalari bilan ishlashdan ko'ra ancha oson bo'ladi.

Hozirda men ilhomlantirgan texnologiya va undan arxitekturaviy narsa chiqadi deb umid qilamanki, bu Amazonning yangi loyihasi bo‘lib, uyning markazida barcha savollaringizni tinglaydigan va ularga javob beradigan aqlli karnay joylashgan. Siri kabi, faqat uyda. Bu texnologiya, ehtimol, har qanday algoritmdan ko'ra shahardagi makon hissini o'zgartiradi.

Demak, shahar dasturiy ta'minotga tobora ko'proq tayanadimi?

Aynan. Endi kiritish-chiqarish va odamlar tomonidan ma'lumot olish uchun turli xil interfeyslar institutsional jihatdan juda o'zgarib bormoqda. Mening fikrimcha, arzon taksi xizmati mening hayotimda shahar rejalashtirish qarorlarining 90 foizidan ko'ra ko'proq narsani o'zgartiradi. Taksilar mening shahar haqidagi tasavvurimni juda o'zgartiradi. Barcha oldingi tajribaga qaramay, Yandex paydo bo'lishi bilan. Taksi va taksi xizmatlari raqobati shuni ko'rsatdiki, bizning taksi haydovchilari xushmuomala, pullari aniq va ular tezda reaksiyaga kirishadilar - Nyu-Yorkdagi ba'zilaridan butunlay farq qiladi.

Arzon taksi xizmati mening hayotimni shahar rejalashtirish qarorlarining 90 foizidan ko'prog'ini o'zgartiradi

Menimcha, Uberifikatsiyadan katta daromad oladigan eng muhim xizmat fohishalikdir. Gipotetik foydalanuvchi xijolat tortadi va ehtimol shuning uchun ham ko'pchilik fohishalar xizmatidan foydalanmaydi - bu ularga xavfli, qo'rqinchli va tushunarsiz narsadek tuyuladi. Ularning telefonida o'tirish, albatta, ular uchun ancha oson bo'lar edi. Albatta, bu zudlik bilan nonni pimplardan tortib oladi va biznesni butunlay o'zgartiradi. Shunchaki ulkan! O'ylaymanki, bu tez orada qandaydir liberal mamlakatlarda sodir bo'ladi.

Sizningcha, odamlar kelajakda Big Data texnologiyalari bilan shaxsan ishlashlari mumkinmi?

Menimcha, hammasi shu tomon ketmoqda. Texnologik murakkablik oshadi va bu tushunarli, ammo amalda biz uni qandaydir tarzda to'g'ri qadoqlashni o'rganamiz. Yumshoq interfeyslar(ingliz tilidan silliq— nozik, oqlangan— A.K.)bugungi kunda ma'lum darajada ular hamma narsa qanday sodir bo'lishi haqidagi tasavvurimizni soddalashtiradi. Mana tugma, mana kichik quvur – hammasi shu. Bugungi kunda o'rtacha odamdan funksiyani yo'qotmasdan qanchalik ko'p yashira olsangiz, shuncha yaxshi bo'ladi, chunki odamlar bu murakkablikdan biroz qo'rqishadi. Garchi "Ozchiliklar hisoboti" dagi kabi taniqli texnologiya paydo bo'lmagan bo'lsa-da, film hozir nima bo'lishini juda to'g'ri tasvirlaydi.

Bu nima bo'ladi? Sizningcha, katta ma'lumotlar yaqin kelajakda nimalarga duch keladi?

Ular o'ziga xos moda mavzusi sifatida paydo bo'ldi va endi asta-sekin yo'q bo'lib ketmoqda, chunki eng aniq narsalar allaqachon qilingan. Keyinchalik, metodologiyada texnik mexanizmlarni ishlab chiqish kerak bo'ladi - romantik emas, balki utilitar shaklda. Ishonchim komilki, besh yildan keyin shahar hokimligida, vazirlik va korxonalarda juda yaxshi maoshli va, ehtimol, zerikarli raqamli tahlilchi lavozimi paydo bo'ladi.

Shu bilan birga, Big Data ma'lum bir kasallikka ega. Ular nima qilayotganini tushunadigan odamlar bor va undan oziqlanadigan odamlar ham bor, ular Big Data qanday ishlashini tushunmaydilar. Professional texnologlar va bularning barchasi nima uchun sodir bo'lishi mumkinligini tushunadigan odamlar o'rtasidagi tafovut har qanday biznesda, har qanday fanda doimo mavjud va bu, albatta, muammodir. Texnologik qismni biladigan va yangi echimlar bilan tajriba o'tkazadigan odamlar kamdan-kam hollarda haqiqatan ham foydali narsalarni yaratadilar va bu ishlanmalarni qanday qo'llashni biladigan odamlar ham sifatli mahsulotni yarata olmaydi. Shuning uchun Big Data bilan ishlashda rivojlanishning yagona yo'li mutaxassislar o'rtasidagi o'zaro munosabatlarning yangi usullarini topishdir.

Kirish

Tahlilchilarning prognozlariga ko'ra, aerokosmik sanoat kompaniyalarining 67 foizi Big Data asosidagi loyihalarni amalga oshirmoqda, yana 10 foizi bunday loyihalarni rejalashtirmoqda. Aviakompaniyalarga kelsak, kompaniyalarning 44 foizi 2019 yil fevral oyi uchun loyihalarni amalga oshirishini, 25 foizi esa bunday loyihalar bo‘yicha rejalarini ma’lum qilgan.

Bular 2017-yil dekabr oyida FlightGlobal tomonidan aviakosmik korxonalar va aviakompaniyalar uchun katta maʼlumotlarning roli boʻyicha oʻtkazilgan tadqiqot natijalari. Tahlilchilar bu boradagi fikrlarni ham bilib oldilar almashish ishlab chiqaruvchilar va ta'mirlash va texnik xizmat ko'rsatadigan kompaniyalar bilan havo kemalarining holati to'g'risidagi ma'lumotlar (MRO). Tadqiqotda aerokosmik va aviatsiya sanoatining 300 nafar mutaxassisi ishtirok etdi. Ularning aksariyati Big Data texnologiyalari aviakompaniyalarning operatsion ishonchliligi va samaradorligini oshirishi mumkinligiga ishonchi komil.

Respondentlarning qariyb yarmi ularning kompaniyalari samolyotlarning holati to'g'risidagi ma'lumotlar to'plamidan foydalanishini aytishdi, bu esa ularga yaxshiroq qaror qabul qilishga yordam beradi. Yaqin kelajakda bunday kompaniyalarning ulushi 75 foizgacha oshadi.

OEM/MRO bilan ma'lumotlarni almashish hali ham muammoli bo'lib qolmoqda. Biroq, aviakompaniyalarning 38 foizi bunday model ularga biznes uchun katta foyda keltirishi mumkinligiga ishonishadi.

Honeywell kompaniyasining 2018 yil may oyidagi "Ulangan samolyotlar" so'roviga ko'ra, so'rovda qatnashgan aviakompaniyalarning 47 foizi kelgusi yil davomida har bir samolyot uchun 1 million dollargacha mablag' sarflashni rejalashtirmoqda. Ushbu kompaniyalarning aksariyati 0,1 dan 0,5 million dollargacha bo'lgan mablag'larni qondirishni rejalashtirmoqda. Biroq, besh yillik istiqbolda aviatashuvchilarning 38 foizi har bir samolyot uchun 1-10 million dollar miqdorida investitsiyalar e'lon qildi.

2019-yil fevraligacha aviakompaniyalar ulangan texnologiyalarga sarmoya kiritganlarida, bu birinchi navbatda sunʼiy yoʻldosh aloqasi va Wi-Fi bilan taʼminlash edi. Endi kompaniyalar to'g'ridan-to'g'ri samolyot bortida uskunalardan foydalangan holda olishlari mumkin bo'lgan ma'lumotlardan foydalanishga tayyor. Misol uchun, bunday ma'lumotlar ularga iste'mol qilingan yoqilg'ining 1 foizini tejash imkonini berishi mumkin, bu har bir samolyot uchun yiliga 50 000 dollarga teng, deb hisoblaydi Honeywell tahlilchilari.

Xorijiy aviakompaniyalar tomonidan Big Datadan foydalanish

Big Data texnologiyalari fuqaro aviatsiyasi sohasida bir qator vazifalarni bajarish uchun ishlatiladi. Ushbu bobda biz bir qator xorijiy mamlakatlarda aviatsiyadan foydalanishning asosiy yo'nalishlariga batafsil to'xtalib o'tamiz. Bular, birinchi navbatda, ta'mirlash va texnik xizmat ko'rsatish, yoqilg'i tejashni ta'minlash, raqamli egizaklarni yaratish, operatsion faoliyatni optimallashtirish (jumladan, parvoz kechikishlarini bashorat qilish), yo'lovchilar uchun shaxsiy takliflarni yaratish va boshqalar.

Big Data va samolyotlarning parvozga yaroqliligiga texnik xizmat ko'rsatish

Yaqin kelajakda ushbu ustuvor yo'nalishlardan biri kemalarga texnik xizmat ko'rsatish va ta'mirlash bo'ladi. Shunday qilib, tahliliy tadqiqotlar ishtirokchilarining 88 foizi aynan shu sohada texnologiyadan foydalanishdan maksimal foyda olishlarini kutishmoqda. Texnik xizmat ko'rsatish va ta'mirlash boshqa barcha muhim sohalardan ancha oldinda. Aviatsiyadagi tahlil va prognozli ta'mirlashlar ularning samaradorligini ko'rsatadi va amalda bog'langan texnologiyalar ishlayotganini isbotlaydi.

Texnik xizmat ko'rsatish va ta'mirlashdan so'ng respondentlar yo'lovchilarga xizmat ko'rsatish bilan bir qatorda yonilg'i sarfini optimallashtirish va havo kemalarining xizmat ko'rsatish vaqtini optimallashtirishni o'z ichiga olgan sanoat bilan bog'liq parvoz texnologiyalarini joriy etishdan foyda kutmoqda.

Shunday qilib, "Sky High Economics: Connected aviakompaniya operatsiyalarining iqtisodiy afzalliklarini baholash" tadqiqotida tahlilchilar ulangan samolyotlar ma'lumotlarni bulutga yoki yer serverlariga uzatishi mumkinligini ta'kidlaydilar, bu ma'lumotlar Big Data Analytics vositalari yordamida tahlil qilinishi mumkin. Bu, masalan, aviakompaniyalarga nosozliklarni katta muammolarga aylanishidan oldin aniqlash imkonini beradi. Olingan ma'lumotlardan to'g'ri qarorlar qabul qilish va qimmatbaho samolyotlarning ishlamay qolish vaqtini kamaytirish uchun foydalanish mumkin (Aircraft on Ground).

Bundan tashqari, bashoratli modellashtirishning paydo bo'lishi bilan tahlil qilish orqali almashtirishni talab qiladigan qismlarni muvaffaqiyatsizlikka uchragunga qadar, ya'ni rejalashtirilgan ta'mirlash va texnik xizmat ko'rsatish ishlari davomida almashtirish mumkin bo'ldi. Bularning barchasi xarajatlarni kamaytirishga yordam beradi va parvozlar xavfsizligini oshiradi.

Raqamli egizaklar. Bu nima?

Bashoratli (proaktiv) ta'mirlash mavzusi ham "raqamli egizaklar" deb ataladigan narsalardan foydalanish bilan chambarchas bog'liq. Biroq, masalan, neft va gaz sanoatidan farqli o'laroq, kompakt disklar bir qator yirik kompaniyalar tomonidan amalda qo'llaniladi, aviatsiya sanoatida bu mavzu hali ham ekspertlar va tahlilchilar darajasida ko'proq muhokama qilinmoqda.

Aviatsiya sohasi mutaxassislari 2019 yilda “raqamli egizaklar”dan foydalanish mavzusini faol targʻib qila boshladilar: korporativ mijozlar, shu jumladan aviatsiya sanoati uchun dasturiy taʼminot ishlab chiqaruvchi Shvetsiyaning IFS kompaniyasi rahbariyati 2018-yil aprel oyida texnologik yangiliklardan biri ekanligini taʼkidladi. aviakompaniyalarga kemalarning samarali ishlashini ta'minlashda yordam berishi mumkin, shu bilan birga texnik xizmat ko'rsatish va ta'mirlash xarajatlarini kamaytirish "raqamli egizaklar" dir. Raqamli egizaklar jismoniy aktivlarning virtual nusxalari bo'lib, ular muhandislarga samolyot havoda bo'lganda dvigatel qanday ishlashini ko'rsatishi mumkin. Buni amalga oshirish uchun muhandislar dvigatelni loyihalash va ishlab chiqarish jarayonida minglab ma'lumotlarni yig'ish punktlarini o'rnatadilar. Keyinchalik ular dvigatelni real vaqt rejimida kuzatuvchi va boshqaradigan, harorat, bosim va havo oqimi kabi hayotiy tsikl davomida muhim ma'lumotlarni taqdim etadigan raqamli modelni yaratish uchun ishlatiladi.

GE samolyotning qo'nish moslamasi uchun raqamli egizakni ishlab chiqishda yordam berdi. Datchiklar shassisning nosozliklarga eng moyil bo'lgan qismlariga joylashtirildi. Haqiqiy vaqtda bosim va harorat kabi ma'lumotlar mutaxassislarga uzatilib, operatsion nosozliklar yoki qolgan xizmat muddatini bashorat qilishga yordam berdi. Ushbu ma'lumotlar shunga o'xshash yuklarga duchor bo'lgan raqamli egizak ma'lumotlari bilan taqqoslandi.

Ta'mirlash va texnik xizmat ko'rsatishning bashoratli modelini amalga oshirish uchun ikkita yechim qo'llaniladi - parvoz operatsiyalari va texnik xizmat ko'rsatish uchun bortda ma'lumotlar almashinuvi tizimi (FOMAX) va Skywise aviatsiya ma'lumotlarini tahlil qilish uchun bortdan tashqari vositalar. FOMAX, Rockwell Collins kompaniyasining serveri, samolyotlarga texnik xizmat ko'rsatish va ishlash ma'lumotlarini, jumladan, to'playdi avtomatik rejim ularni muhandis va texnik xodimlarga yuboradi. Bulutli platformada ishlaydigan SkyWise, Airbus va Palantir Technologies tomonidan birgalikda ishlab chiqilgan turli ma'lumotlar tahlilini ta'minlaydi.

FOMAX tizimi barcha ma'lumotlarni bortdagi FDIMU (parvoz ma'lumotlari interfeysi boshqaruv bloki) tizimidan oladi. FOMAX 4G router funksiyasiga ega: kema qo‘nganidan so‘ng 4G Gatelink antennalari yordamida barcha ma’lumotlar Skywise analitik platformasiga uzatiladi va Airbus mutaxassislari tomonidan tahlil qilinadi. Tahlil qilish uchun Airbus mutaxassislari mustaqil ravishda tizim muammolari yuzaga kelishini bashorat qila oladigan maxsus modellarni ishlab chiqdilar. Tahlildan so'ng uning natijalari EasyJet mutaxassislariga yuboriladi, ular mustaqil ravishda bashoratli texnik xizmat ko'rsatish yoki ta'mirlash zarurati to'g'risida qaror qabul qiladilar. Olingan ma'lumotlardan foydalanib, aviatashuvchi mutaxassislar kelajakda har qanday samolyotda muayyan muammo yuzaga kelishini bashorat qilish imkonini beradigan algoritmlarni yaratishi mumkin.

FOMAX bilan jihozlangan A320 rusumidagi samolyotlar 24 000 dan ortiq parametrlarni to'plash imkoniyatiga ega, ya'ni samolyot tizimlari va komponentlaridan 100% ma'lumot to'planishini ta'minlaydi. FOMAX bo'lmagan samolyotlar 400 parametr, ya'ni mavjud ma'lumotlarning 2 foizini to'playdi.

Delta rahbariyatiga ko'ra, uning bashoratli texnik xizmat ko'rsatish dasturi aviakompaniyaga ekspluatatsiyadagi uzilishlar sonini sezilarli darajada kamaytirishga yordam beradi: O'tgan 12 oy ichida proaktiv texnik xizmat ko'rsatishdan foydalanish 1200 parvoz kechikishi yoki bekor qilinishining oldini olishga yordam berdi.

Dastur kelgan ma'lumotlardan foydalanadi turli tizimlar, masalan, Boeing-dan, Airbus va GE tizimlaridan Aircraft Health Management. Shu bilan birga, aviakompaniya samolyot parkining asosini ma'lumotlarni olish va tahlil qilish "bo'lishi kerak" funktsiyasiga aylanmasdan oldin ishlab chiqilgan samolyotlar tashkil etadi. Qabul qilingan ma'lumotlarni tahlil qilgandan so'ng, dastur qismlar va mexanizmlarni almashtirish bo'yicha tavsiyalar ishlab chiqadi. Delta Air Lines mutaxassislarining fikriga ko'ra, foydalanilgan dastur qismlarni almashtirish zarurati bo'yicha tavsiyalar bo'yicha 95% aniqlik darajasini ko'rsatadi.

Yechimni taqdim etayotganda, startap yirik xalqaro aviatashuvchiga ega uchuvchi 2018 yilning bahorida amalga oshirilishi kerakligini aytdi. Biroq, har qanday Qo'shimcha ma'lumot Ushbu mavzu bo'yicha hech qanday nashr yo'q.

Havo sayohatlariga bo'lgan talabni tahlil qilish va prognoz qilish uchun Big Datadan foydalanish

Aviatsiya texnologiyalarini ishlab chiquvchi Saber korporatsiyasi, global sayohat sanoati uchun yechimlar provayderi, 2017 yil noyabr oyida Gonkong aviakompaniyalarini MIDT (Market Information Data Tapes) yechimi bilan taʼminlash boʻyicha koʻp yillik shartnoma imzolaganini eʼlon qildi. Bu qaror tarixiy va prognozli (11 oygacha bo'lgan chuqurlik) bronlash ma'lumotlariga kirishni ta'minlaydigan ma'lumotlar bazasi. Ushbu mahsulotga egalik qilish aviakompaniyalarga tariflarni shakllantirish va marketing dasturlari sohasidagi chora-tadbirlarning ta'sirini tahlil qilish imkonini beradi.

Hong Kong Airlines shirkati Shimoliy Amerika bozoriga chiqishni rejalashtirganligi sababli mahsulotdan foydalanishni kutmoqda. Mahsulot sizga hisobotlarni yaratishga imkon beradi va foydalanuvchiga marketing strategiyasini amalga oshirish uchun maqbul kanallarni aniqlash imkoniyatini beradigan analitik funksionallikka ega. Gong Kong Airlines aviakompaniya mavjud bo'lgan barcha kelib chiqishi va yo'nalishlari bo'yicha butun dunyo bo'ylab Saber agenti ma'lumotlariga kirish huquqiga ega bo'ladi.

Mijozlarni qondirish va shaxsiylashtirishni yaxshilash uchun Big Data

Yoʻlovchi tashish boʻyicha TOP 10talikka kiruvchi British Airways oʻz mijozlariga xizmat koʻrsatish darajasini yaxshilash uchun 2013-yildan beri Big Data Analytics’dan foydalanmoqda: Tashuvchi yoʻlovchilar haqida turli maʼlumotlarni maxsus saqlash joyida toʻplaydi, soʻngra ularni maxsus omborga yuklaydi. "Know Me" deb nomlangan dastur. Dasturning maqsadi - mijozlarning ehtiyojlarini o'rganish va yaxshiroq tushunish, shuningdek, ushbu mijozlar bilan barcha turdagi aloqalar davomida to'plangan ma'lumotlardan ularga xizmat ko'rsatish darajasini oshirish uchun foydalanish.

"Know Me" yo'lovchilar haqida turli xil ma'lumotlarni o'z ichiga oladi: onlayn buyurtma berishda xatti-harakatlar, xaridlarni amalga oshirishda istaklar, o'rindiq tanlashda afzalliklar. Bu ma'lumotlarning barchasi avtomatik ravishda yaratiladi va mijoz keyingi safar bron qilganda avtomatik ravishda foydalaniladi.

Dastur Opera Solutions kompaniyasining tahliliy dasturlari yordamida ishlaydi. Aviakompaniya xodimlariga aeroport yoki biznes-zalga kirgan paytdan boshlab qimmatli va yuqori parvoz qiluvchi yo‘lovchilarni tanib olish va shunga mos ravishda ularga yuqori darajadagi xizmatni taklif qilish imkonini beruvchi Google Image Search xizmatidan ham foydalaniladi.

Bozorning yana bir yirik o'yinchisi Virgin Australia 2017 yil oxirida mashinani o'rganish sohasidagi o'z ilovalarining ishlashini optimallashtirishini e'lon qildi. Ushbu maqsadlar uchun kompaniya DataRobot startapini jalb qildi. Amerikalik startap bashoratli modellarni tezda yaratish va amalga oshirish uchun bashoratli tahlil platformasini ishlab chiqdi. Ushbu platforma allaqachon Virgin Australia kompaniyasiga prognoz modellarini yaratish vaqtini 90 foizga qisqartirishga yordam bermoqda, prognoz aniqligi esa 15 foizga oshadi.

2019-yil fevral oyida aviakompaniya Velocity Frequent Flyer sodiqlik dasturini optimallashtirish, unga bashoratli tahlillarni joriy etish ustida ishlamoqda, bu esa kompaniya mijozlariga olgan ballaridan foydalanish uchun eng yaxshi vaqtni tanlashda yordam berishi kerak. DataRobot kimning sayohat qilishi mumkinligi, qaysi narxda va sayohatchining qaysi turini afzal ko'rishi haqidagi prognoz/modellarni yaratish vazifasini bajaradi. Umuman olganda, biz aviakompaniyaning sodiqlik dasturi ishtirokchilariga xizmat ko'rsatish darajasini oshirish haqida bormoqda.

Aqlli chatbotlardan foydalanish

Birinchi yechim - bu odamlar muloqotiga yaqin bo'lgan chatbot modeli. Shu bilan birga, dialog imkoniyatlarini yaxshilash uchun LUIS (Language Understanding Intelligence Service) deb nomlangan mashinani o'rganishga asoslangan dastur ishlatilgan. Bundan tashqari, kognitiv xizmatlar, xususan, yuzni tanib olish chatbotga birlashtirilgan. Bu aviakompaniya mijozlariga bortda tomosha qilish uchun ma'lum bir aktyor ishtirokidagi filmlar ro'yxatini so'rash imkonini beradi. Buning uchun ilovaga ushbu aktyorning suratini yuklashingiz kifoya.

Ikkinchi yechim - bu mashinani o'rganishdan foydalangan holda video kontentni tahlil qilish uchun sun'iy intellektga asoslangan dastur. Platforma ko'pincha aviakompaniya tarkibiga qo'yiladigan talablar tomonidan talab qilinadigan ayrim elementlarni, stsenariylarni yoki yoshga qarab cheklangan tarkibni aniqlash qobiliyatiga ega. Masalan, sun'iy intellekt samolyot halokati sahnalari yoki kattalar uchun kontent bilan bog'liq kontentni aniqlash va filtrlash imkoniyatiga ega.

2018-yil aprel oyida FoxTripper birinchi marta “harakatlanuvchi xarita” dasturini namoyish qildi. Dastur yo‘lovchilarga samolyot qaysi hududlarda uchishi haqida ma’lumot beradi va yo‘lovchilarga o‘z manzillarida bron qilish imkonini beradi. Parvoz davomida to'plangan ma'lumotlar aviakompaniyaning yo'lovchi haqidagi ma'lumotlari bilan birgalikda unga qaysi mahsulot va xizmatlar tegishli ekanligi haqida bashorat qilish imkonini beradi.

Yana bir qiziqarli misol Gogo Air. Parvozdagi bu axborot-koʻngilochar kompaniyasi aviakompaniyalarga oʻz xizmatlarini yaxshilashga yordam berish uchun sunʼiy intellekt va mashinani oʻrganishdan foydalanadi. Gogo Air bir qator yirik aviakompaniyalar uchun mijozlar ma'lumotlarini to'plash uchun Adobe Analytics asboblar to'plamidan, jumladan Virtual Analyst, mashina o'rganishga asoslangan vositadan foydalanadi.

Ko'ngilochar kontent va parvozda Wi-Fi ulanishini ta'minlash orqali Gogo Air ushbu xizmatlardan foydalanuvchi yo'lovchilar haqida ma'lumot to'playdi. Keyin bu ma'lumotlar qayta ishlanadi va tahlil qilinadi. Natijada, aviakompaniyalar mijozlarga xizmat ko'rsatishni yaxshilashga yordam beradigan ma'lumotlarni oladi va ko'pincha o'z yo'lovchilariga ko'proq maqsadli mahsulotlarni taklif qiladi. Aviakompaniyalar o'z mijozlari parvoz paytida qanday mahsulotlarga qiziqishi mumkinligini, parvoz paytida qanday qurilmalardan foydalanishini, ular onlaynda qancha vaqt o'tkazishga tayyorligini yoki parvoz paytida qanday ko'ngilochar turlarini afzal ko'rishlarini o'rganmoqda.

Aviakompaniyalar olingan maʼlumotlardan xizmatlarni situatsion kontekst asosida shaxsiylashtirish uchun foydalanadi, masalan, samolyotdagi maʼlumot-koʻngilochar tizimlar ekranlarini parvoz davomiyligi, yoʻlovchi foydalanadigan qurilmalar va manzilga qarab mijozga moslashtirish.

Bortda ovqatlanish texnologiyalari ham chetda qolmagan. Shunday qilib, 2018 yil aprel oyida Gamburgda Black Swan Data kompaniyasi ma'lumotlarni tahlil qilish bo'yicha yechimlarni ishlab chiquvchi kompaniya gategroup bilan hamkorlik shartnomasi tuzdi. Hamkorlikdan maqsad yo‘lovchilar samolyotda qaysi menyuni tanlashini bashorat qilish uchun ijtimoiy tarmoqlardagi yo‘lovchilar ma’lumotlari va tendentsiyalarini tahlil qilishdan iborat. Yo'lovchilar qo'ngandan keyin buyurtma berishlari va sevimli taomlarini olishlarini kutishlari mumkin. Ikki kompaniyaning tajriba loyihasi yaxshi natijalarni ko'rsatdi: Oziq-ovqat chiqindilarini 50 foizga kamaytirish va hosildorlikni 15 foizga oshirish mumkin edi.

2018 yil may oyida aviatsiya yechimlarini ishlab chiqaruvchi SITA bagajni kuzatish va boshqarish tizimini taklif qildi. Uning BagJourney texnologiyasi tobora ko'proq aviakompaniyalarga bagaj operatsiyalarini boshqarish imkonini beradi. Faqat 2018 yilning birinchi olti oyida 20 dan ortiq tashuvchilar ushbu yechimni tanladi. SITA BagJourney aviakompaniyaga IATA 753 rezolyutsiyasiga rioya qilishga yordam beradigan asosiy yechimlardan biri bo‘lib, u sayohatning har bir bosqichida yukni kuzatishni talab qiladi.

SITA BagJourney har yili yuz millionlab yuklarni qayta ishlash uchun ishlatiladi. Foydalanuvchilarning fikricha, yechim xatolar sonini 30 foizga kamaytiradi. BagJourney turli xil apparat vositalariga, jumladan, mos keladi mobil qurilmalar skanerlash yoki statsionar qurilmalar uchun.

Yechim foydalanuvchilaridan biri BahamasAir maʼlumotlariga koʻra, u amalga oshirilgandan soʻng 7 kun ichida bagaj boʻyicha eng gavjum ikkita yoʻnalish – Nassau va Mayamidagi barcha yuklarni kuzatish uchun mobil qurilmalarga toʻliq oʻtish mumkin boʻlgan. Olti oydan so'ng eng gavjum yo'nalishda bagaj bilan bog'liq muammolar haqida shikoyatlar soni 60 foizga kamaydi. Aviakompaniya ushbu yechimni barcha yo‘nalishlarda amalga oshirishni rejalashtirmoqda va yil oxirigacha 753-sonli rezolyutsiya talablariga to‘liq mos kelishini kutmoqda.

Mutaxassislar bilan suhbatlar

Rossiya fuqaro aviatsiyasida Big Data texnologiyalarini qo'llash

Mijozlarning obro'si bilan ishlash transport kompaniyalari, shu jumladan aviatsiya uchun katta ahamiyatga ega. Ijtimoiy tarmoqlar real vaqt rejimida yo'lovchilar sharhlarini to'plash va ularga tezda javob berish imkonini beradi.

Ko'rib chiqilayotgan tizimning afzalliklari - kompaniyadan qoniqish va ijtimoiy tarmoqlarda foydalanuvchilar bilan o'zaro munosabatlarni doimiy ravishda kuzatib borish imkoniyati; xavfsizlikni ta'minlash va terroristik tashkilotlar, ekstremizm va boshqa muammolarni aniqlash; ijtimoiy tarmoqlarda tahlil qilish va operator bilan to'g'ridan-to'g'ri muloqot qilish imkoniyati orqali mijoz uchun taklifni doimiy ravishda takomillashtirish; ijtimoiy tarmoqlarda auditoriya bilan tezkor aloqa o'rnatish orqali aviakompaniya obro'sini saqlab qolish; foydalanuvchi imtiyozlarini tahlil qilish va individual mahsulot takliflarini tayyorlash, shuningdek, muvaffaqiyatli maqsadli reklama. Loyiha haqida batafsil ma'lumot -

Katta ma'lumotlarni tahlil qilish loyihasida mahalliy DBMS Tarantool

Aeroflot ijtimoiy tarmoqlarda yo‘lovchilar so‘rovlarini tahlil qilish va qayta ishlash platformasi loyihasi doirasida bashoratli tahliliy algoritmlarni joriy qildi. Mahalliy ishlanma DBMS sifatida ishlatilgan - Mail.Ru Group kompaniyasining Tarantool yechimi.

Kompleks ko'p sonli modullardan iborat bo'lib, ular ham funktsional biznes talablarini, ham "Aeroflot" OAJning mavjud IT infratuzilmasiga integratsiya modullarini va so'rovlarni qabul qilish uchun turli kanallarni (ijtimoiy tarmoqlar, elektron pochta, rasmiy veb-sayt, shaxsiy kabinet) o'z ichiga oladi.

Birinchi modul matnning o'zi va muallifning profili ma'lumotlarini har tomonlama tahlil qilish asosida mijozni aniqlash uchun javobgardir. So'rovlar soni kuniga bir necha mingga yetishi mumkin.

Ikkinchi modul ikki nusxadagi so'rovlarni qidirish uchun mo'ljallangan. Turli manbalarga joylashtirish yoki pochta orqali yuborish uchun matnni nusxalash. Hodisa bo'lgan klasterlarni aniqlash uchun semantik jihatdan o'xshash postlar aniqlanadi. Bir vaqtning o'zida bir nechta shunga o'xshash postlarni qayta ishlash mas'ul xodimlarning ish yukini sezilarli darajada kamaytirishga olib keladi.

Uchinchi modul “Axborot yetakchilari” tizimdagi eng muhimlaridan biridir. Uning asosiy xususiyati xavfli postlarni faollikning oshishi boshlanishidan oldin ham oldindan aniqlashdir. Shunday qilib, o'rnatilgan algoritmlar potentsial "axborot-bomba" ni ko'rsatadi va obro'-e'tibor yo'qotishlarini tekislash imkonini beradi.

Ma'lumotlarga kirishning taxminiy soni soniyasiga bir necha ming so'rov bo'lib, kerakli javob vaqti bir necha millisekundni tashkil etdi. Mijozlarning yuqori talablarini qondirish uchun, masalan, aylanmani turli xil xususiyatlar bilan boyitish uchun belgilangan uch soniya muddat, yuqori texnologiyali dasturiy ta'minotdan foydalanish kerak edi. Ishlash, ma'lumotlarni saqlash sifati va funksionalligi bo'yicha testlar natijalariga ko'ra, mahalliy ishlanma - Tarantool DBMS dan foydalanishga qaror qilindi.

Tarantool Platformada so'rovlar tahliliy algoritmlar uchun zarur bo'lgan maxsus ma'lumotlar tuzilmalari shaklida saqlanadigan operatsion ma'lumotlar bazasi sifatida ishlatiladi. Juda yuqori mahsuldorlik va ma'lumotlar bazasida ikkilamchi indekslar va ko'p sonli ulanishlarni qo'llab-quvvatlash kabi xususiyatlarning mavjudligi yuqorida tavsiflangan funktsional modullarni belgilangan vaqt oralig'idan oshmasdan muvaffaqiyatli amalga oshirish imkonini berdi.

Aeroflot kabi yirik kompaniyada mahalliy ishlanmalardan foydalanish juda muhimdir. Rossiya dasturiy ta'minoti ko'pincha hech qanday tarzda kam emas va bizning holatlarimizda bo'lgani kabi, hatto xorijiy hamkasblaridan ham ustundir. Shuning uchun Tarantool tanlandi. Va tabiiyki, kompaniyamiz uchun yaqin yillardagi asosiy ustuvor yo‘nalishlardan biri bo‘lgan import o‘rnini bosishning muhim omili amalga oshirilmoqda.

Kirill Bogdanov, "Aeroflot" YoAJ bosh direktori


Amalga oshirish natijalariga ko'ra, mijoz Platformadan foydalangan holda "Aeroflot" YoAJ mas'ul xodimlari tomonidan mijozlarning shikoyatlari va so'rovlarini ko'rib chiqish jarayonining samaradorligini sezilarli darajada oshirdi, so'rovni etkazib berish vaqtini va ko'rib chiqish vaqtini tubdan qisqartirdi. so'rovni kontekst, ohang, mavzular (teglash), profil muallifi va boshqalar bilan boyitish mexanizmlari tufayli muammoni hal qilish. Bularning barchasi "Aeroflot" YoAJ tomonidan xizmatlar ko'rsatishning deyarli barcha bosqichlarida ijobiy iqtisodiy va obro'li samaraga erishishga qaratilgan. Muvaffaqiyatli tajribaga asoslanib, loyihaning barcha ishtirokchilari o‘z loyihalarida Tarantool dasturidan foydalanishda davom etadilar va hamkorlikni mustahkamlaydilar

Technoserv Aeroflot uchun mijozlarning intellektual segmentatsiyasi tizimini joriy qildi

Technoserv kompaniyasi Big Data texnologiyalari odatda transport sohasida talabga ega ekanligini tasdiqladi va buni ushbu texnologiyalardan foydalangan holda loyihalar sonining ko‘payishi ham tasdiqlaydi. Shu bilan birga, uning so'zlariga ko'ra, loyihalarning mavzulari butunlay boshqacha. Bularga mijozlar bilan aloqalarni shaxsiylashtirishni oshirish, uskunani proaktiv taʼmirlash, talabni bashorat qilish va mashinani oʻrganish algoritmlari yordamida hal qilinadigan boshqa vazifalar hamda aviakompaniya va uning hamkorlari uchun katta hajmdagi tuzilgan, tuzilmagan va yarim tizimli maʼlumotlarni tahlil qilish kiradi. Hisoblash tezligi 14 kundan 23 soniyagacha oshdi.

Biz bankka ochiq blokcheyn API orqali aviachipta sotib olish bo'yicha tranzaktsiyani amalga oshirdik, ammo ishonchim komilki, bunday sxema tez orada dunyoning ko'plab kompaniyalari tomonidan qo'llaniladi. Blokcheyn platformasi biznes jarayonlarini sezilarli darajada optimallashtirish imkonini beradi. U har qanday o'zaro hisob-kitob sxemasini, hatto juda murakkab - masalan, omborlarni etkazib berishni avtomatlashtiradi. Bunday mexanizm bilan amalda inson ishtiroki talab qilinmaydi: hisob-fakturalarni rasmiylashtirish, solishtirishni amalga oshirish yoki aktlar yozishning hojati yo'q. Potentsial platformaga samolyotda ovqatlanish, yoqilg'i, aeroport xizmatlarini etkazib beruvchilar - S7 Airlines doimiy ravishda ishlaydigan va nafaqat ishlaydigan barcha kompaniyalar ulanishi mumkin.(Aviatsiya yoqilg'isi aqlli kontraktlari, AFSC), blokcheynga asoslangan. Loyiha yoqilg'i ta'minotini rejalashtirish va hisobga olishni avtomatlashtirishga imkon berdi va samolyotlarga yonilg'i quyishda o'zaro hisob-kitoblar tezligini oshirish uchun mo'ljallangan.

"Gazprom Neft" vakillarining bayonotiga ko'ra, bu Rossiya aviatsiya bozori uchun taqsimlangan kitob texnologiyalaridan foydalanishning birinchi tajribasi. Ularning yordami bilan aviakompaniya samolyotlarga yonilg‘i quyishda oldindan to‘lovsiz, bank kafolatlarisiz va tranzaksiya ishtirokchilari uchun moliyaviy risklarsiz to‘g‘ridan-to‘g‘ri yonilg‘i to‘lash imkoniyatiga ega bo‘ldi. Neft va gaz kompaniyasining fikricha, bunday yondashuv moliyaviy operatsiyalar samaradorligini oshiradi va mehnat xarajatlarini kamaytiradi.

Mashinani o'rganish va katta ma'lumotlarni tahlil qilish yordamida S7 Airlines samolyotlarining buzilishlarini bashorat qilish

2018 yil mart oyi boshida S7 Airlines bashorat qilish tizimini ishlab chiqdi Xizmat(bashoratli parvarishlash). Kompaniyaning o'ziga ko'ra, u bunday tizimni ishlab chiqishni yakunlagan birinchi Rossiya aviatashuvchisi bo'ldi.

Dastlab u Airbus A319 samolyotlari uchun ishlatilgan. Kelajakda tizim butun samolyot parkiga moslashtiriladi.

Bashoratli texnik xizmat ko'rsatish tizimi samolyotlarga texnik xizmat ko'rsatish va alohida komponentlarning ishlashi bo'yicha bir qator tarixiy ma'lumotlarni tahlil qilishni o'z ichiga oladi.

Ma'lumotlarni tahlil qilish va matematik modelni yaratish uchun dasturiy ta'minot S7 Airlines mutaxassislari tomonidan bashoratli tahlillar uchun echimlarni ishlab chiqishga ixtisoslashgan Rossiyaning Datadvance kompaniyasi bilan birgalikda ishlab chiqilgan.

2018 yil mart oyida 2012 yildan 2017 yilgacha bo'lgan davr uchun ma'lumotlar to'plami allaqachon tahlil qilish uchun mavjud edi. Bu samolyot telemetriya tizimlarida, S7 Technics samolyotlarga texnik xizmat ko'rsatish va ta'mirlash xolding kompaniyasining ma'lumotlar bazasida va meteorologik ma'lumotlarda qayd etilgan ma'lumotlar.

Kompaniyaning bashoratli texnik xizmat ko'rsatish yordamida hal qilishni kutayotgan asosiy vazifalari texnik sabablarga ko'ra kechiktirilgan parvozlar sonini kamaytirish, parvozlar xavfsizligini va havo kemalariga texnik xizmat ko'rsatish samaradorligini oshirish, kompaniya parkidagi har bir samolyot uchun mumkin bo'lgan nosozliklar ehtimolini bashorat qilishdir. .

Har bir samolyotda bir necha yuz RFID teglari tom ma'noda mixlanmagan hamma narsaga biriktirilgan - qutqaruv kamarlaridan tortib xavfsizlik kamarlarigacha. Teglar, shuningdek, issiqlikka bardoshli qo'lqoplar, megafonlar, kislorod ballonlari, niqoblar, o't o'chirish moslamalari va boshqalarga biriktirilgan.

Loyihaning maqsadi - har bir parvozdan so'ng sodir bo'ladigan favqulodda vaziyatlar uskunalarini inventarizatsiya qilishni tezlashtirish. Styuardessalardan biri planshetda ishga tushadi maxsus dastur va idishni bo'ylab yuradi, RFID teglarini skanerlaydi. Har bir aniqlangan teg qisqa javob beradi ovozli signal, va oxirida dastur barcha favqulodda uskunalar mavjudligi haqida hisobot yaratadi. Hisobot darhol serverga yuklanadi: SIM-kartalar planshetlarga o'rnatiladi, bulutli qismi esa Microsoft Azure asosida amalga oshiriladi.

Agar ba'zi jihozlar etishmayotgan bo'lsa, bu darhol hisobotda ko'rinadi, shunga ko'ra, bu holda, yo'lovchilar bilan platformali avtobuslarni jo'natish buyrug'i berilmaydi va ular tekshiriladi.

Uskunalarsiz samolyotni keyingi reysga qo'yib bo'lmaydi (ya'ni bortda qutqaruv ko'ylagi etarli bo'lmasa, bu yo'lovchilardan biriga tashish rad etilishini anglatadi). Qo'lda inventarizatsiya qilish ko'proq vaqt va kuch talab qiladi: faqat o'rindiqlar ostida 189 ta jilet bor va ularning barchasini tekshirish kerak. Shunday qilib, RFID texnologiyasi tufayli Pobeda samolyotning minimal aylanish vaqtini 30 daqiqadan 25 daqiqagacha qisqartirishga muvaffaq bo'ldi. Bu yo'lovchi aviatsiyasidagi asosiy KPI ko'rsatkichlaridan biridir: gap shundaki, aeroportga etib borishdan keyingi reysda jo'nab ketishgacha qancha vaqt kamroq o'tsa, aviakompaniyaning iqtisodiy samaradorligi shunchalik yuqori bo'ladi, chunki samolyot faqat parvoz qilganda daromad keltiradi va yerda turmaydi. “Pobeda” parkining hajmi bir yarim o‘nlab samolyotlardan iboratligini hisobga olsak, har bir samolyotni inventarizatsiya qilish vaqtini 5 daqiqaga qisqartirish samolyotlar parkini ko‘paytirmasdan kamida bitta qo‘shimcha parvozni amalga oshirish imkonini beradi.

Katta ma'lumotlar bo'yicha tajribani kuchaytirish uchun fuqarolik aviatsiyasi innovatsion markazini yaratish

2017 yilda Rossiyaning innovatsion texnologiyalar sohasida dasturiy ta'minot ishlab chiqaruvchisi Innodata kompaniyasi va Rossiyaning Innopolis IT universiteti fuqarolik aviatsiyasida innovatsiyalar markazini (CIGA) yaratdi. Uyushmaning maqsadi - zamonaviy fuqaro aviatsiyasida texnologik va raqamli ishtirokni rivojlantirish, aviatsiya sanoati ishtirokchilariga talab va taklifga ta'sir ko'rsatadigan zamonaviy texnologiyalarning mohiyati va ahamiyatini ochib berishga yordam berish, raqamli dunyo innovatsiyalarini hozirgi fuqaro aviatsiyasiga integratsiya qilishdir. texnologiyalar. 2018 yilda RAMAX kompaniyalar guruhi texnologiya sohasida mavjud tajribani mustahkamlash va aviatsiya sanoati uchun ixtisoslashtirilgan yechimlarni ishlab chiqish maqsadida Markazning hamkoriga aylandi.

Faoliyatning asosiy yo'nalishlari mos ravishda aviatsiya sanoati uchun mavjud echimlarni ishlab chiqish va yangi echimlarni yaratishdir. Markaz ilmiy, texnik, innovatsion yoki axborot-tahliliy tekislikdagi loyihalarni amalga oshirish bo'lsin, ham ta'lim, ham loyiha faoliyatini amalga oshiradi. CIGA ilg'or texnologiyalar va yechimlarni ilgari surish maqsadida eksperimental loyihalarga ham ochiq va rivojlanishda yordam berishga tayyor.

Aerofobiya bilan kurashish uchun virtual haqiqat, texnologiyaga asoslangan aeroport navigatsiyasi Virtual reallik, axborot sohasidagi xodimlarning xatti-harakatlarini tahlil qilish, yo'lovchilarning sotib olish qobiliyatini bashorat qilish va chiptalar narxini o'zgartirish bo'yicha dinamik tavsiyalarni ishlab chiqish, parvozlar jadvalini rejalashtirish va mavsumiy jadvallarni optimallashtirishni tahlil qilish, yo'lovchi tashishni bashoratli boshqarish, aeroportlarda xodimlarni boshqarish, aviakompaniya xizmatlari va hamkorlari uchun shaxsiy paketli takliflarni tanlash tizimi, shuningdek, parvozdan keyin texnik xizmat ko'rsatish, uchish-qo'nish yo'lagini tahlil qilish, ortiqcha bron qilish darajasini boshqarish, yo'lovchilar manfaatlarini tahlil qilish va ular bo'yicha takliflar ishlab chiqishda havo kemasi sirtini skanerlash usullari.

Xulosa

Yuqorida muhokama qilingan misollar shuni ko'rsatadiki, aviakompaniyalar endi biz o'rganib qolgan samolyotlar, tashuvchilar emas. Ularni rivojlantirishning muhim asosi, masalan, xizmatlarni shaxsiylashtirish imkonini beradigan texnologiyadir. Har bir yo'lovchining sayohatini imkon qadar qulay qiladigan individual takliflar. Sayohat ma'lumotlarini qidirish, chiptalarni bron qilish, qidiruv so'rovlari - tarmoqdagi har qanday harakatlar eng maqsadli xizmatlar paketini yaratish uchun tahlil qilinishi mumkin bo'lgan raqamli izlarni qoldiradi. Bundan tashqari, katta ma'lumotlar bilan ishlash, masalan, yo'lovchilar so'rovlariga tezkor javob berish orqali mijozlarning sodiqligini oshirish imkonini beradi.

Ishlab chiqarish tizimlari ko'proq ma'lumotlarni ishlab chiqaradi. Samolyotlar, temir yo'l lokomotivlari va poezdlar dvigatellar va hayotni qo'llab-quvvatlash tizimlariga o'rnatilgan sensorlardan keladigan katta texnik ma'lumotlar oqimining manbai hisoblanadi. Ushbu ma'lumotlarning batafsil tahlili ma'lum bir ehtiyot qismni ta'mirlash zarurligini aniqlash va taxmin qilish imkonini beradi. Shunday qilib, ular sizga xavfsizlik darajasini oshirishga, shuningdek, tashuvchilar uchun sezilarli pul tejashga imkon beradi. Ta'mirlash uchun zarur bo'lgan vaqt qisqaradi va samolyotdan uzoqroq muddatga mo'ljallangan maqsadda foydalanish mumkin.

Taklif etilayotgan material aviatsiya sanoatida Big Data texnologiyalaridan foydalanishning ba'zi imkoniyatlari va amaliy natijalariga to'xtalib o'tdi, lekin haqiqatda rivojlanish uchun bunday imkoniyatlar kundan-kunga ko'payib bormoqda.

"Katta ma'lumotlar" texnologiya kompaniyalari tomonidan faol muhokama qilinadigan mavzu. Ulardan ba'zilari katta ma'lumotlardan hafsalasi pir bo'lgan bo'lsa, boshqalari, aksincha, biznes uchun maksimal darajada foydalanmoqda... Moskva birjasi tomonidan IPOboard tahlilchilari bilan birgalikda tayyorlangan mahalliy va global Big Data bozorining yangi tahliliy sharhi. , qaysi tendentsiyalar hozir bozorda eng dolzarb ekanligini ko'rsatadi. Umid qilamizki, ma'lumotlar qiziqarli va foydali bo'ladi.

BIG DATA NIMA?

Asosiy xususiyatlar
Big Data hozirda axborot texnologiyalari rivojlanishining asosiy omillaridan biri hisoblanadi. Rossiya biznesi uchun nisbatan yangi bo'lgan bu yo'nalish G'arb mamlakatlarida keng tarqaldi. Buning sababi, axborot texnologiyalari davrida, ayniqsa bumdan keyin ijtimoiy tarmoqlar, har bir Internet foydalanuvchisi uchun katta miqdordagi ma'lumotlar to'plana boshladi, bu esa oxir-oqibat Big Dataning rivojlanishiga sabab bo'ldi.

"Katta ma'lumotlar" atamasi juda ko'p bahs-munozaralarga sabab bo'ladi; ko'pchilik bu faqat to'plangan ma'lumotlar miqdorini anglatadi, deb hisoblaydi, ammo biz texnik tomonni unutmasligimiz kerak; bu soha saqlash texnologiyalari, hisoblash va xizmatlarni o'z ichiga oladi.

Shuni ta'kidlash kerakki, bu soha an'anaviy usullar yordamida qayta ishlash qiyin bo'lgan katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashni o'z ichiga oladi*.

Quyida an'anaviy va Big Data ma'lumotlar bazalari o'rtasidagi taqqoslash jadvali keltirilgan.

Katta ma'lumotlar maydoni quyidagi xususiyatlar bilan tavsiflanadi:
Ovoz balandligi - hajmi, to'plangan ma'lumotlar bazasi an'anaviy usullarda qayta ishlash va saqlash uchun mehnat talab qiladigan katta hajmdagi ma'lumotlarni ifodalaydi; ular yangi yondashuv va takomillashtirilgan vositalarni talab qiladi.
Tezlik – tezlik, bu atribut ham ma’lumotlarni to‘plash tezligining ortib borayotganligini (so‘nggi 2 yil ichida ma’lumotlarning 90 foizi to‘plangan) ham, ma’lumotlarni qayta ishlash tezligini ham ko‘rsatadi; so‘nggi paytlarda real vaqt rejimida ma’lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari talab ortib bormoqda.
Turli xillik - xilma-xillik, ya'ni. turli formatdagi tuzilgan va tuzilmagan ma'lumotlarni bir vaqtning o'zida qayta ishlash qobiliyati. Strukturaviy axborotning asosiy farqi shundaki, uni tasniflash mumkin. Bunday ma'lumotlarga misol sifatida mijozlar operatsiyalari to'g'risidagi ma'lumotlar bo'lishi mumkin.
Tarkibi bo'lmagan ma'lumotlarga video, audio fayllar, bepul matn, ijtimoiy tarmoqlardan keladigan ma'lumotlar kiradi. Bugungi kunda axborotning 80% tuzilmagan. Ushbu ma'lumot keyingi qayta ishlash uchun foydali bo'lishi uchun kompleks tahlil qilish kerak.
Haqiqat - ma'lumotlarning ishonchliligi, foydalanuvchilar mavjud ma'lumotlarning ishonchliligiga ortib borayotgan ahamiyat berishni boshladilar. Shunday qilib, Internet-kompaniyalar kompaniya veb-saytida robot va shaxs tomonidan amalga oshirilgan harakatlarni ajratishda muammoga duch kelishadi, bu esa oxir-oqibat ma'lumotlarni tahlil qilishda qiyinchiliklarga olib keladi.
Qiymat - to'plangan ma'lumotlarning qiymati. Big Data kompaniya uchun foydali bo'lishi va unga qandaydir qiymat keltirishi kerak. Masalan, biznes jarayonlarini yaxshilash, hisobot berish yoki xarajatlarni optimallashtirishda yordam bering.

Agar yuqoridagi 5 shart bajarilsa, to'plangan ma'lumotlar hajmlarini katta deb tasniflash mumkin.

Katta ma'lumotlarni qo'llash sohalari

Big Data texnologiyalaridan foydalanish doirasi juda keng. Shunday qilib, Big Data yordamida siz mijozlarning xohish-istaklari, marketing kampaniyalarining samaradorligi haqida bilib olishingiz yoki xavf tahlilini o'tkazishingiz mumkin. Quyida IBM instituti tomonidan kompaniyalarda Big Datadan foydalanish sohalari boʻyicha oʻtkazilgan soʻrov natijalari keltirilgan.

Diagrammadan ko'rinib turibdiki, ko'pchilik kompaniyalar Big Data'dan mijozlarga xizmat ko'rsatish sohasida foydalanadilar, ikkinchi eng ommabop yo'nalish - operatsion samaradorlik; xavflarni boshqarish sohasida Big Data hozirda kamroq tarqalgan.

Shuni ham ta'kidlash kerakki, Big Data axborot texnologiyalarining eng tez rivojlanayotgan yo'nalishlaridan biri bo'lib, statistik ma'lumotlarga ko'ra, olingan va saqlanadigan ma'lumotlarning umumiy hajmi har 1,2 yilda ikki baravar ko'payadi.
2012 yildan 2014 yilgacha bo'lgan davrda har oyda uzatiladigan ma'lumotlar miqdori mobil tarmoqlar, 81% ga o'sdi. Cisco hisob-kitoblariga ko‘ra, 2014-yilda mobil trafik hajmi oyiga 2,5 ekzabaytni (10^18 standart baytga teng axborot miqdori o‘lchov birligi) tashkil etgan bo‘lsa, 2019-yilda esa 24,3 ekzabaytga teng bo‘ladi.
Shunday qilib, Big Data - bu nisbatan yosh bo'lishiga qaramay, biznesning ko'plab sohalarida keng tarqalgan va kompaniyalar rivojlanishida muhim rol o'ynaydigan texnologiya sohasi.

Katta ma'lumotlar texnologiyalari
Katta ma'lumotlarni yig'ish va qayta ishlash uchun ishlatiladigan texnologiyalarni 3 guruhga bo'lish mumkin:
  • Dasturiy ta'minot;
  • Uskunalar;
  • Xizmatlar.

Ma'lumotlarni qayta ishlashning (DP) eng keng tarqalgan usullari quyidagilardan iborat:
SQL – maʼlumotlar bazalari bilan ishlash imkonini beruvchi tuzilgan soʻrovlar tili. SQL-dan foydalanib, siz ma'lumotlarni yaratishingiz va o'zgartirishingiz mumkin va ma'lumotlar massivini boshqarish tegishli ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimi tomonidan amalga oshiriladi.
NoSQL – atama Not Only SQL (nafaqat SQL) degan ma’noni anglatadi. U an'anaviy relyatsion DBMSlarda qo'llaniladigan modellardan farq qiluvchi ma'lumotlar bazasini amalga oshirishga qaratilgan bir qator yondashuvlarni o'z ichiga oladi. Ma'lumotlar strukturasi doimiy ravishda o'zgarib turganda ulardan foydalanish qulay. Masalan, ijtimoiy tarmoqlarda ma'lumotlarni to'plash va saqlash uchun.
MapReduce – hisob-kitoblarni taqsimlash modeli. uchun ishlatiladi parallel hisoblash juda katta ma'lumotlar to'plamlari (petabaytlar* yoki undan ko'p). Dastur interfeysida ishlov berish uchun dasturga ma'lumotlar emas, balki dastur ma'lumotlarga uzatiladi. Shunday qilib, so'rov alohida dastur hisoblanadi. Ishlash printsipi ikkita usul yordamida ma'lumotlarni ketma-ket qayta ishlashdan iborat: Xarita va kamaytirish. Xarita dastlabki ma'lumotlarni tanlaydi, Reduce uni yig'adi.
Hadoop - yuqori yuklangan saytlar uchun qidiruv va kontekstli mexanizmlarni amalga oshirish uchun foydalaniladi - Facebook, eBay, Amazon va boshqalar. O'ziga xos xususiyat Bu tizim klaster tugunlarining birortasining ishdan chiqishidan himoyalanganligi, chunki har bir blok boshqa tugundagi ma'lumotlarning kamida bitta nusxasiga ega.
SAP HANA - ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlash uchun yuqori samarali NewSQL platformasi. So'rovni qayta ishlashning yuqori tezligini ta'minlaydi. Yana bir o'ziga xos xususiyat shundaki, SAP HANA tizim landshaftini soddalashtiradi, analitik tizimlarni qo'llab-quvvatlash xarajatlarini kamaytiradi.

Texnologik uskunalar quyidagilarni o'z ichiga oladi:

  • serverlar;
  • infratuzilma uskunalari.
Serverlar ma'lumotlarni saqlashni o'z ichiga oladi.
Infratuzilma uskunalari platformani tezlashtirish vositalarini, manbalarni o'z ichiga oladi uzluksiz quvvat manbai, server konsollari to'plami va boshqalar.

Xizmatlar.
Xizmatlar ma'lumotlar bazasi tizimining arxitekturasini yaratish, infratuzilmani tartibga solish va optimallashtirish va ma'lumotlarni saqlash xavfsizligini ta'minlash xizmatlarini o'z ichiga oladi.

Dasturiy ta'minot, apparat va xizmatlar birgalikda ma'lumotlarni saqlash va tahlil qilish uchun keng qamrovli platformalarni tashkil qiladi. Microsoft, HP, EMC kabi kompaniyalar Big Data yechimlarini ishlab chiqish, joylashtirish va boshqarish xizmatlarini taklif qiladi.

Sanoatda qo'llanilishi
Big Data ko'plab biznes sohalarida keng tarqaldi. Ular sog'liqni saqlash, telekommunikatsiya, savdo, logistika, moliyaviy kompaniyalar, shuningdek, davlat boshqaruvida qo'llaniladi.
Quyida ba'zi sohalarda Big Data ilovalariga misollar keltirilgan.

Chakana savdo
Chakana savdo do'konlarining ma'lumotlar bazalari mijozlar, inventarlarni boshqarish tizimlari va tijorat mahsulotlarini etkazib berish haqida juda ko'p ma'lumotlarni to'plashi mumkin. Ushbu ma'lumot do'kon faoliyatining barcha sohalarida foydali bo'lishi mumkin.

Shunday qilib, to'plangan ma'lumotlar yordamida siz tovarlarni etkazib berish, ularni saqlash va sotishni boshqarishingiz mumkin. To'plangan ma'lumotlarga asoslanib, tovarlarga bo'lgan talab va taklifni taxmin qilish mumkin. Shuningdek, ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish tizimi chakana sotuvchining boshqa muammolarini hal qilishi mumkin, masalan, xarajatlarni optimallashtirish yoki hisobot tayyorlash.

Moliyaviy xizmatlar
Big Data qarz oluvchining kredit qobiliyatini tahlil qilish imkonini beradi va kredit skoring* va anderrayting** uchun ham foydalidir. Big Data texnologiyalarining joriy etilishi kredit arizalarini ko‘rib chiqish vaqtini qisqartiradi. Big Data yordamida aniq mijozning operatsiyalarini tahlil qilish va unga mos keladigan bank xizmatlarini taklif qilish mumkin.

Telekom
Telekommunikatsiya sohasida Big Data mobil operatorlar orasida keng tarqaldi.
Uyali aloqa operatorlari moliya institutlari bilan bir qatorda eng katta hajmli ma'lumotlar bazalariga ega bo'lib, bu ularga to'plangan ma'lumotlarning eng chuqur tahlilini o'tkazish imkonini beradi.
Ma'lumotlarni tahlil qilishning asosiy maqsadi mavjud mijozlarni saqlab qolish va yangilarini jalb qilishdir. Buning uchun kompaniyalar mijozlarni segmentlarga ajratadi, ularning trafigini tahlil qiladi va abonentning ijtimoiy mansubligini aniqlaydi.

Marketing maqsadlarida Big Datadan foydalanishdan tashqari, firibgar moliyaviy operatsiyalarni oldini olish uchun texnologiyalar qo'llaniladi.

Konchilik va neft sanoati
Katta ma'lumotlar foydali qazilmalarni qazib olishda ham, ularni qayta ishlash va sotishda ham qo'llaniladi. Olingan ma'lumotlarga asoslanib, korxonalar konlarni o'zlashtirish samaradorligi to'g'risida xulosalar chiqarishi, kapital ta'mirlash jadvali va uskunalarning holatini kuzatishi, mahsulot va narxlarga bo'lgan talabni prognozlashi mumkin.

Tech Pro Research so‘roviga ko‘ra, Big Data telekommunikatsiya sohasida, shuningdek, muhandislik, IT, moliya va davlat korxonalarida eng keng tarqalgan. Ushbu so'rov natijalariga ko'ra, Big Data ta'lim va sog'liqni saqlash sohasida kamroq mashhur. So‘rov natijalari quyida keltirilgan:

Kompaniyalarda Big Datadan foydalanishga misollar
Bugungi kunda Big Data xorijiy kompaniyalarda faol joriy etilmoqda. Nasdaq, Facebook, Google, IBM, VISA, Master Card, Bank of America, HSBC, AT&T, Coca Cola, Starbucks va Netflix kabi kompaniyalar allaqachon Big Data resurslaridan foydalanmoqda.

Qayta ishlangan ma'lumotlarning ilovalari xilma-xil bo'lib, sohaga va bajarilishi kerak bo'lgan vazifalarga qarab farqlanadi.
Keyinchalik Big Data texnologiyalarini amaliyotda qo'llash misollari keltiriladi.

HSBC plastik kartalar bilan firibgarlik operatsiyalariga qarshi kurashish uchun Big Data texnologiyalaridan foydalanadi. Big Data yordamida kompaniya xavfsizlik xizmati samaradorligini 3 baravarga, firibgarlik holatlarini tan olishni esa 10 barobarga oshirdi. Ushbu texnologiyalarni joriy etishdan olingan iqtisodiy samara 10 million dollardan oshdi.

Firibgarlikka qarshi* VISA firibgarlik tranzaktsiyalarini avtomatik aniqlash imkonini beradi, tizim hozirda yiliga 2 milliard dollar miqdoridagi soxta to‘lovlarning oldini olishga yordam beradi.

Watson superkompyuteri IBM real vaqt rejimida pul muomalalari bo'yicha ma'lumotlar oqimini tahlil qiladi. IBM ma'lumotlariga ko'ra, Watson aniqlangan firibgarlik tranzaktsiyalari sonini 15 foizga oshirdi, noto'g'ri pozitivlarni 50 foizga kamaytirdi va bunday turdagi tranzaktsiyalardan himoyalangan pul miqdorini 60 foizga oshirdi.

Procter & Gamble yangi mahsulotlarni ishlab chiqish va global marketing kampaniyalarini yaratish uchun Big Datadan foydalanish. P&G ma'lumotlarni real vaqtda ko'rish mumkin bo'lgan Business Spheres maxsus ofislarini yaratdi.
Shunday qilib, kompaniya rahbariyati bir zumda farazlarni sinab ko'rish va tajribalar o'tkazish imkoniyatiga ega bo'ldi. P&G Big Data kompaniya faoliyatini prognoz qilishda yordam beradi, deb hisoblaydi.

Ofis buyumlari sotuvchisi OfficeMax Big Data texnologiyalaridan foydalangan holda ular mijozlarning xatti-harakatlarini tahlil qiladilar. Big Data tahlili B2B daromadini 13 foizga oshirish va xarajatlarni yiliga 400 000 dollarga kamaytirish imkonini berdi.

Ga binoan Caterpillar , uning distribyutorlari har yili 9 dan 18 milliard dollargacha foyda olishdan mahrum bo'lishadi, chunki ular Big Data qayta ishlash texnologiyalarini joriy qilmaydi. Katta ma'lumotlar mijozlarga mashinalarga o'rnatilgan sensorlardan keladigan ma'lumotlarni tahlil qilish orqali o'z parklarini yanada samarali boshqarish imkonini beradi.

Bugungi kunda asosiy komponentlarning holatini, ularning eskirish darajasini tahlil qilish, yoqilg'i va texnik xizmat ko'rsatish xarajatlarini boshqarish allaqachon mumkin.

Luxottica guruhi Ray-Ban, Persol va Oakley kabi sport ko'zoynaklari ishlab chiqaruvchisi. Kompaniya potentsial mijozlarning xatti-harakatlarini va "aqlli" SMS marketingini tahlil qilish uchun Big Data texnologiyalaridan foydalanadi. Big Data natijasida Luxottica guruhi 100 milliondan ortiq eng qimmatli mijozlarini aniqladi va marketing kampaniyasi samaradorligini 10 foizga oshirdi.

Yandex Data Factory yordamida o'yin ishlab chiquvchilari World of Tanks o'yinchilarning xatti-harakatlarini tahlil qilish. Big Data texnologiyalari 100 dan ortiq parametrlardan (xaridlar, oʻyinlar, tajriba va h.k.) maʼlumotlardan foydalangan holda 100 ming World of Tanks oʻyinchisining xatti-harakatlarini tahlil qilish imkonini berdi. Tahlil natijasida foydalanuvchilarning chiqib ketishi prognozi olindi. Ushbu ma'lumot foydalanuvchining ketishini kamaytirish va o'yin ishtirokchilari bilan maqsadli ishlash imkonini beradi. Ishlab chiqilgan model standart o'yin sanoati tahlil vositalariga qaraganda 20-30% samaraliroq bo'lib chiqdi.

Germaniya Mehnat vazirligi ishsizlik nafaqalari uchun kiruvchi arizalarni tahlil qilish bilan bog'liq ishlarda Big Data'dan foydalanadi. Xullas, ma’lumotlar tahlil qilinib, nafaqalarning 20 foizi noloyiq to‘langani ma’lum bo‘ldi. Big Data yordamida Mehnat vazirligi xarajatlarni 10 milliard yevroga qisqartirdi.

Toronto bolalar kasalxonasi Project Artemis loyihasini amalga oshirdi. Bu real vaqt rejimida chaqaloqlar haqidagi ma'lumotlarni to'playdigan va tahlil qiladigan axborot tizimi. Tizim har soniyada har bir bolaning holatining 1260 ko'rsatkichini kuzatib boradi. Artemis loyihasi bolaning beqaror holatini taxmin qilish va bolalarda kasalliklarning oldini olishni boshlash imkonini beradi.

JAHON BIG DATA BOZORI HAQIDA HUKUK

Jahon bozorining hozirgi holati
2014 yilda Big Data, Data Collective ma'lumotlariga ko'ra, venchur industriyasining ustuvor investitsiya yo'nalishlaridan biriga aylandi. Ma'lumotlarga ko'ra axborot portali Computerra, bu sohadagi ishlanmalar o'z foydalanuvchilari uchun sezilarli natijalarni keltira boshlaganligi bilan bog'liq. O‘tgan yil davomida katta ma’lumotlarni boshqarish sohasida loyihalari amalga oshirilgan kompaniyalar soni 125 foizga, bozor hajmi esa 2013-yilga nisbatan 45 foizga o‘sdi.

Wikibon ma'lumotlariga ko'ra, 2014 yilda katta ma'lumotlar bozori daromadining asosiy qismi xizmatlardan iborat bo'lib, ularning ulushi umumiy daromadning 40% ni tashkil etdi (quyidagi jadvalga qarang):

Agar biz 2014 yil uchun katta ma'lumotlarni kichik turlar bo'yicha ko'rib chiqsak, bozor quyidagicha ko'rinadi:

Wikibon maʼlumotlariga koʻra, ilovalar va tahlillar 2014-yilda Big Data ilovalari va analitikasidan olingan Big Data daromadining 36 foizini, hisoblash uskunalaridan 17 foizini va maʼlumotlarni saqlash texnologiyalaridan 15 foizini tashkil qilgan. Eng kam daromad NoSQL texnologiyalari, infratuzilma uskunalari va kompaniyalar (korporativ tarmoqlar) uchun tarmoq ta'minotidan olingan.

Eng ommabop Big Data texnologiyalari SAP, HANA, Oracle va boshqalarning xotiradagi platformalaridir. T-Systems so‘rovi natijalari shuni ko‘rsatdiki, ular so‘rovda qatnashgan kompaniyalarning 30 foizi tomonidan tanlangan. Ikkinchi o'rinda NoSQL platformalari (foydalanuvchilarning 18%) bo'ldi, kompaniyalar Splunk va Dell analitik platformalaridan ham foydalanishgan, ularni 15% kompaniyalar tanlagan. So'rov natijalariga ko'ra, Hadoop/MapReduce mahsulotlari Big Data muammolarini hal qilishda eng kam foydali bo'lib chiqdi.

Accenture tadqiqotiga ko'ra, Big Data texnologiyalaridan foydalanadigan kompaniyalarning 50% dan ortig'ida Big Data narxi 21% dan 30% gacha.
Quyidagi Accenture tahliliga ko'ra, kompaniyalarning 76 foizi 2015 yilda bu xarajatlar oshib borishiga ishonadi va kompaniyalarning 24 foizi Big Data texnologiyalari uchun byudjetini o'zgartirmaydi. Bu shuni ko'rsatadiki, bu kompaniyalarda Big Data kompaniya rivojlanishining ajralmas qismiga aylangan IT sohasiga aylandi.

Economist Intelligence Unit tadqiqoti natijalari Big Datani joriy etishning ijobiy samarasini tasdiqlaydi. Kompaniyalarning 46 foizi Big Data texnologiyalaridan foydalangan holda mijozlarga xizmat ko‘rsatishni 10 foizdan ko‘proqqa yaxshilaganliklarini, 33 foiz kompaniyalar inventarizatsiyani optimallashtirish va asosiy vositalar unumdorligini oshirishga erishganliklarini, 32 foizi esa rejalashtirish jarayonlarini yaxshilaganliklarini aytishdi.

Dunyoning turli mamlakatlarida Big Data
Bugungi kunda Big Data texnologiyalari ko'pincha AQSh kompaniyalarida qo'llaniladi, ammo dunyoning boshqa mamlakatlari allaqachon qiziqish bildira boshlagan. 2014-yilda IDC maʼlumotlariga koʻra, Yevropa, Yaqin Sharq, Osiyo (Yaponiyadan tashqari) va Afrika mamlakatlari Big Data sohasidagi dasturiy taʼminot, xizmatlar va uskunalar bozorining 45 foizini tashkil qilgan.

Shuningdek, CIO soʻroviga koʻra, Osiyo-Tinch okeani mintaqasi kompaniyalari katta maʼlumotlarni tahlil qilish, xavfsiz saqlash va bulutli texnologiyalar sohasida yangi yechimlarni jadallik bilan oʻzlashtirmoqda. Lotin Amerikasi yirik maʼlumotlar texnologiyalarini rivojlantirishga yoʻnaltirilgan investitsiyalar soni boʻyicha Yevropa davlatlari va AQShdan oldin ikkinchi oʻrinda turadi.
Keyinchalik, bir nechta mamlakatlarda Big Data bozorining rivojlanishi tavsifi va prognozlari taqdim etiladi.

Xitoy
Xitoyda axborot hajmi 909 ekzabaytni tashkil etadi, bu dunyodagi umumiy axborot hajmining 10% ga teng, 2020 yilga borib axborot hajmi 8060 ekzabaytga etadi, global statistikada axborotning ulushi ham ortadi, 5 yilda. yillarda u 18% ga teng bo'ladi. Xitoyning Big Data potentsial o'sishi eng tez o'sayotgan dinamikalardan biriga ega.

Braziliya
2014 yil oxirida Braziliyada 212 ekzabaytlik ma'lumot to'plangan, bu global hajmning 3 foizini tashkil qiladi. 2020 yilga borib axborot hajmi 1600 ekzabaytgacha oshadi, bu dunyo axborotining 4 foizini tashkil qiladi.

Hindiston
EMC ma'lumotlariga ko'ra, Hindistonda 2014 yil oxirida to'plangan ma'lumotlar hajmi 326 ekzabaytni tashkil etadi, bu umumiy ma'lumot hajmining 5 foizini tashkil qiladi. 2020 yilga borib axborot hajmi 2800 ekzabaytgacha oshadi, bu esa dunyo axborotining 6 foizini tashkil qiladi.

Yaponiya
2014 yil oxirida Yaponiyada to'plangan ma'lumotlar hajmi 495 ekzabaytni tashkil etadi, bu umumiy ma'lumot hajmining 8% ni tashkil qiladi. 2020 yilga kelib ma'lumotlar hajmi 2200 ekzabaytgacha o'sadi, ammo Yaponiyaning bozor ulushi kamayadi va butun dunyodagi umumiy ma'lumotlar hajmining 5% ni tashkil qiladi.
Shunday qilib, Yaponiya bozori hajmi 30% dan ko'proq kamayadi.

Germaniya
EMC ma'lumotlariga ko'ra, Germaniyada 2014 yil oxirida to'plangan ma'lumotlar hajmi 230 ekzabaytni tashkil etadi, bu dunyodagi umumiy ma'lumotlar hajmining 4 foizini tashkil qiladi. 2020 yilga kelib axborot hajmi 1100 ekzabaytgacha oshadi va 2% ni tashkil qiladi.
Nemis bozorida, Experton Group prognozlariga ko'ra, daromadning katta ulushi xizmatlar segmentiga to'g'ri keladi, ularning ulushi 2015 yilda 54% ni, 2019 yilda esa 59% gacha ko'tariladi; dasturiy ta'minot ulushi va apparat, aksincha, kamayadi.

Umuman olganda, bozor hajmi 2015 yildagi 1,345 milliard evrodan 2019 yilda 3,198 milliard evrogacha o'sadi, o'rtacha o'sish sur'ati 24 foizni tashkil etadi.
Shunday qilib, CIO va EMC tahlillariga asoslanib, kelgusi yillarda dunyoning rivojlanayotgan mamlakatlari Big Data texnologiyalarini faol rivojlantirish bozoriga aylanadi degan xulosaga kelishimiz mumkin.

Bozorning asosiy tendentsiyalari
IDG Enterprise ma'lumotlariga ko'ra, 2015 yilda kompaniyalarning Big Data uchun xarajatlari har bir kompaniya uchun o'rtacha 7,4 million dollarni tashkil etadi, yirik kompaniyalar taxminan 13,8 million dollar, kichik va o'rta kompaniyalar esa 1,6 million dollar sarflash niyatida.
Sarmoyaning katta qismi ma'lumotlarni tahlil qilish, vizualizatsiya va ma'lumotlarni yig'ish kabi sohalarga yo'naltiriladi.
Mavjud tendentsiyalar va bozor talabidan kelib chiqqan holda, 2015 yilda investitsiyalar ma'lumotlar sifatini yaxshilash, rejalashtirish va prognozlashni yaxshilash va ma'lumotlarni qayta ishlash tezligini oshirishga yo'naltiriladi.
Moliya sohasidagi kompaniyalar, Bain kompaniyasining Insights Analysis ma'lumotlariga ko'ra, katta sarmoyalar kiritadi, shuning uchun 2015 yilda ular Big Data texnologiyalariga 6,4 milliard dollar sarflashni rejalashtirmoqdalar, investitsiyalarning o'rtacha o'sish sur'ati 2020 yilgacha 22 foizni tashkil qiladi. Internet-kompaniyalar Big Data xarajatlari uchun o'rtacha 26% o'sish sur'ati bilan 2,8 milliard dollar sarflashni rejalashtirmoqda.
Economist Intelligence Unit so'rovini o'tkazishda 2014 yilda va keyingi 3 yilda Big Data rivojlanishining ustuvor yo'nalishlari aniqlandi, javoblarning taqsimlanishi quyidagicha:

IDC prognozlariga ko'ra, bozor rivojlanish tendentsiyalari quyidagicha:

  • Kelgusi 5 yil ichida Big Data texnologiyalari sohasidagi bulutli yechimlar uchun xarajatlar mahalliy yechimlarga nisbatan 3 baravar tezroq o'sadi. Ma'lumotlarni saqlash uchun gibrid platformalar talabga ega bo'ladi.
  • 2015-yilda murakkab va bashoratli tahlillardan foydalanadigan ilovalarning o‘sishi, jumladan, mashina o‘rganishi tezlashadi, bunday ilovalar bozori bashoratli tahlillardan foydalanmaydigan ilovalarga qaraganda 65 foizga tezroq o‘sadi.
  • Media-tahlil 2015-yilda uch barobar ortadi va Big Data texnologiyalari bozorida o‘sishning asosiy omiliga aylanadi.
  • Narsalar Interneti uchun qo'llaniladigan doimiy ma'lumotlar oqimini tahlil qilish uchun echimlarni joriy etish tendentsiyasi tezlashadi.
  • 2018 yilga kelib, foydalanuvchilarning 50 foizi kognitiv hisob-kitoblarga asoslangan xizmatlar bilan o'zaro aloqada bo'ladi.
Bozor haydovchilari va cheklovchilari
IDC ekspertlari 2015 yilda Big Data bozorining 3 ta drayverini aniqladilar:

Accenture soʻroviga koʻra, hozirda maʼlumotlar xavfsizligi muammolari Big Data texnologiyalarini joriy etish yoʻlidagi asosiy toʻsiq boʻlib turibdi, respondentlarning 51% dan ortigʻi maʼlumotlar himoyasi va maxfiyligini taʼminlashdan xavotirda ekanligini tasdiqlashgan. Kompaniyalarning 47 foizi cheklangan byudjetlar tufayli Big Datani amalga oshirishning iloji yo'qligini, 41 foizi esa muammo sifatida malakali kadrlar etishmasligini ko'rsatdi.

Wikibon prognozlariga ko'ra, Big Data bozori 2015 yilda 38,4 milliard dollargacha o'sadi, bu o'tgan yilga nisbatan 36 foizga o'sadi. Kelgusi yillarda o'sish sur'atlarining 2017 yilda 10% gacha pasayishi kuzatiladi. Ushbu prognozlarni hisobga olgan holda, 2020 yilda bozor hajmi 68,7 milliard AQSh dollariga teng bo'ladi.

Global Big Data bozorini biznes toifalari bo'yicha taqsimlash quyidagicha ko'rinadi:

Diagrammadan ko'rinib turibdiki, bozorning aksariyat qismini mijozlarga xizmat ko'rsatishni yaxshilash sohasidagi texnologiyalar egallaydi. Maqsadli marketing 2019 yilgacha kompaniyalar uchun ikkinchi ustuvor yo'nalish bo'ladi; 2020 yilda Heavy Reading ma'lumotlariga ko'ra, u operatsion samaradorlikni oshirish bo'yicha echimlarga o'z o'rnini bo'shatadi.
"Mijozlarga xizmat ko'rsatishni yaxshilash" segmenti ham har yili 49% ga o'sish bilan eng yuqori o'sish sur'atiga ega bo'ladi.
Big Data kichik turlari uchun bozor prognozi quyidagicha ko'rinadi:

Diagrammadan ko'rinib turibdiki, bozorning asosiy ulushini professional xizmatlar egallaydi, eng yuqori o'sish sur'ati analitik ilovalarda bo'ladi, ularning ulushi 2020 yilda joriy 12% dan 18% gacha ko'tariladi va ushbu segmentning hajmi 12,3 milliard AQSH dollariga teng bo‘ladi, hisoblash texnikasi ulushi, aksincha, 20 foizdan 14 foizga tushib, 2020 yilda qariyb 9,3 milliard AQSh dollarini tashkil etadi, bulutli texnologiyalar bozori asta-sekin o‘sib boradi va 2020 yilda 6,3 milliard AQSH dollariga yetsa, maʼlumotlarni saqlash boʻyicha yechimlarning bozor ulushi, aksincha, 2014-yildagi 15 foizdan 2020-yilda 13 foizga qisqaradi va pul koʻrinishida 8,9 milliard AQSh dollariga teng boʻladi.
Bain & Company's Insights Analysis prognoziga ko'ra, 2020 yilda Big Data bozorining sanoat bo'yicha taqsimlanishi quyidagicha bo'ladi:

  • Moliyaviy sanoat yiliga o'rtacha 22% o'sish sur'ati bilan Big Data uchun 6,4 milliard dollar sarflaydi;
  • Internet-kompaniyalar 2,8 milliard dollar sarflaydi va keyingi 5 yil ichida o'rtacha xarajatlarning o'sish sur'ati 26% ni tashkil qiladi;
  • Davlat sektori xarajatlari internet-kompaniyalar xarajatlariga mutanosib bo'ladi, lekin o'sish sur'ati past bo'ladi - 22%;
  • Telekommunikatsiya sohasi CAGR darajasida 40 foizga o'sib, 2020 yilda 1,2 milliard AQSh dollariga etadi;

Energiya kompaniyalari ushbu texnologiyalarga nisbatan kichik miqdorda - 800 million dollar sarmoya kiritadilar, ammo o'sish sur'ati eng yuqori ko'rsatkichlardan biri bo'ladi - har yili 54%.
Shunday qilib, 2020 yilda Big Data bozorining eng katta ulushini moliya sanoati kompaniyalari egallaydi va eng tez rivojlanayotgan sektor energiya bo'ladi.
Tahlilchilarning prognozlaridan so'ng, kelgusi yillarda bozorning umumiy hajmi ortadi. Bozorning o'sishiga dunyoning rivojlanayotgan mamlakatlarida Big Data texnologiyalarini joriy etish orqali erishiladi, buni quyidagi grafikdan ko'rish mumkin.

Prognoz qilinadigan bozor hajmi rivojlanayotgan mamlakatlar Big Data texnologiyalarini qanday qabul qilishiga va ular rivojlangan mamlakatlardagi kabi mashhur bo'ladimi-yo'qligiga bog'liq bo'ladi. 2014 yilda dunyoning rivojlanayotgan mamlakatlari to'plangan axborot hajmining 40 foizini tashkil etdi. EMC prognoziga ko'ra, rivojlangan mamlakatlar ustunlik qiladigan joriy bozor tuzilmasi 2017 yilda o'zgaradi. EMC analytics ma'lumotlariga ko'ra, 2020 yilda rivojlanayotgan mamlakatlar ulushi 60% dan ortiqni tashkil qiladi.
Cisco va EMC ma'lumotlariga ko'ra, dunyodagi rivojlanayotgan mamlakatlar Big Data bilan, asosan, texnologiya mavjudligi va Big Data darajasiga etarli miqdorda ma'lumot to'planishi tufayli faol ishlaydi. Keyingi sahifada taqdim etilgan dunyo xaritasi mintaqalar bo'yicha Big Data hajmining o'sishi va o'sish sur'atlari prognozini ko'rsatadi.

ROSSIYA BOZORI TAHLILI

Rossiya bozorining hozirgi holati

CNews Analytics va Oracle tomonidan olib borilgan tadqiqot natijalariga ko'ra, so'nggi bir yil ichida Rossiya Big Data bozorining etuklik darajasi oshdi. Turli sohalardagi 108 ta yirik korxona vakili bo‘lgan respondentlar ushbu texnologiyalardan yuqori darajada xabardorliklarini, shuningdek, o‘z bizneslari uchun bunday yechimlarning imkoniyatlarini to‘g‘ri tushunishlarini namoyish etishdi.
2014 yil holatiga ko'ra, IDC ma'lumotlariga ko'ra, Rossiyada 155 ekzabayt ma'lumot to'plangan, bu dunyo ma'lumotlarining atigi 1,8 foizini tashkil qiladi. 2020 yilga borib axborot hajmi 980 ekzabaytga yetadi va 2,2% ni egallaydi. Shunday qilib, axborot hajmining o'rtacha o'sish sur'ati yiliga 36% ni tashkil qiladi.
IDC Rossiya bozorini 340 million dollarga baholamoqda, shundan 100 million dollari SAP yechimlari, taxminan 240 million dollari Oracle, IBM, SAS, Microsoft va boshqalarning shunga oʻxshash yechimlari.
Rossiyaning Big Data bozorining o'sish sur'ati yiliga 50% dan kam emas.
Rossiya IT bozorining ushbu sektorida, hatto umumiy iqtisodiy turg'unlik sharoitida ham ijobiy dinamika davom etishi taxmin qilinmoqda. Buning sababi shundaki, korxonalar operatsion samaradorlikni oshiradigan, shuningdek, xarajatlarni optimallashtiradigan, prognozlashning aniqligini oshiradigan va kompaniyaning yuzaga kelishi mumkin bo'lgan xavflarini minimallashtiradigan echimlarni talab qilishda davom etmoqda.
Rossiya bozorida Big Data sohasidagi asosiy xizmat ko'rsatuvchi provayderlar:
  • Oracle
  • Microsoft
  • Cloudera
  • Hortonworks
  • Teradata.
Bozorning sanoat bo'yicha umumiy ko'rinishi va kompaniyalarda Big Datadan foydalanish tajribasi
CNews ma'lumotlariga ko'ra, Rossiyada kompaniyalarning atigi 10 foizi Big Data texnologiyalaridan foydalanishni boshlagan, dunyoda bunday kompaniyalarning ulushi 30 foizga yaqin. CNews Analytics va Oracle hisobotiga ko'ra, Rossiya iqtisodiyotining ko'plab tarmoqlarida Big Data loyihalariga tayyorlik ortib bormoqda. So‘rovda qatnashgan kompaniyalarning uchdan biridan ortig‘i (37%) Big Data texnologiyalari bilan ishlay boshladi, ulardan 20 foizi allaqachon bunday yechimlardan foydalanmoqda, 17 foizi esa ular bilan tajriba o‘tkazishni boshladi. Respondentlarning ikkinchi uchdan bir qismi hozirda bu imkoniyatni ko'rib chiqmoqda.

Rossiyada Big Data texnologiyalari bank va telekommunikatsiya sohalarida eng ommabop, ammo ular tog'-kon sanoati, energetika, chakana savdo, logistika kompaniyalari va davlat sektorida ham talabga ega.
Keyinchalik, rus haqiqatlarida Big Datadan foydalanish misollari ko'rib chiqiladi.

Telekom
Aloqa operatorlari eng katta hajmli ma'lumotlar bazalariga ega, bu ularga to'plangan ma'lumotlarni chuqur tahlil qilish imkonini beradi.
Big Data texnologiyasini qo'llash sohalaridan biri bu obunachilarning sodiqligini boshqarishdir.
Ma'lumotlarni tahlil qilishning asosiy maqsadi mavjud mijozlarni saqlab qolish va yangilarini jalb qilishdir. Buning uchun kompaniyalar mijozlarni segmentlarga ajratadi, ularning trafigini tahlil qiladi va abonentning ijtimoiy mansubligini aniqlaydi. Axborotdan marketing maqsadlarida foydalanishdan tashqari, soxta moliyaviy operatsiyalarni oldini olish uchun telekommunikatsiya texnologiyalaridan foydalaniladi.
Bu sohaning yorqin misollaridan biri VimpelCom hisoblanadi. Kompaniya Big Data’dan har bir abonent darajasida xizmat ko‘rsatish sifatini yaxshilash, hisobotlarni tuzish, tarmoqni rivojlantirish uchun ma’lumotlarni tahlil qilish, spam bilan kurashish va xizmatlarni shaxsiylashtirish uchun foydalanadi.

Banklar
Big Data foydalanuvchilarining katta qismini moliya sanoati mutaxassislari tashkil etadi. Muvaffaqiyatli tajribalardan biri Ural tiklanish va taraqqiyot bankida o'tkazildi, u erda axborot bazasi mijozlar tahlili uchun foydalanila boshlandi, bank maxsus kredit takliflari, depozitlar va boshqa xizmatlarni taklif qila boshladi. Ushbu texnologiyalardan foydalangan bir yil ichida kompaniyaning chakana kredit portfeli 55 foizga o'sdi.
Alfa-Bank ijtimoiy tarmoqlardagi ma'lumotlarni tahlil qiladi, kredit arizalarini qayta ishlaydi va kompaniya veb-sayti foydalanuvchilarining xatti-harakatlarini tahlil qiladi.
Sberbank shuningdek, mijozlarni segmentlarga ajratish, firibgarlik harakatlarining oldini olish, o'zaro sotish va xatarlarni boshqarish uchun katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashni boshladi. Kelgusida xizmatni yaxshilash va real vaqt rejimida mijozlar harakatlarini tahlil qilish rejalashtirilgan.
Butunrossiya mintaqaviy taraqqiyot banki plastik karta egalarining xatti-harakatlarini tahlil qiladi. Bu ma'lum bir mijoz uchun atipik bo'lgan tranzaktsiyalarni aniqlash imkonini beradi va shu bilan plastik kartochkalardan pul mablag'larining o'g'irlanishini aniqlash ehtimolini oshiradi.

Chakana savdo
Rossiyada Big Data texnologiyalari onlayn va oflayn savdo kompaniyalari tomonidan amalga oshirildi. Bugungi kunda, CNews Analytics ma'lumotlariga ko'ra, Big Data 20% chakana sotuvchilar tomonidan foydalaniladi. Chakana savdo bo'yicha mutaxassislarning 75 foizi Big Datani raqobatbardosh kompaniyani ilgari surish strategiyasini ishlab chiqish uchun zarur deb hisoblaydi. Hadoop statistik ma'lumotlariga ko'ra, Big Data texnologiyasi joriy etilgandan so'ng, savdo tashkilotlarida foyda 7-10% ga oshadi.
M.Video mutaxassislari SAP HANA joriy etilgandan so'ng takomillashtirilgan logistika rejalashtirish haqida gapiradi; shuningdek, uni amalga oshirish natijasida yillik hisobotlarni tayyorlash 10 kundan 3 kunga qisqartirildi, kunlik ma'lumotlarni yuklash tezligi 3 soatdan qisqardi. 30 daqiqa.
Wikimart ushbu texnologiyalardan saytga tashrif buyuruvchilar uchun tavsiyalar yaratish uchun foydalanadi.
Rossiyada Big Data tahlilini joriy etgan birinchi oflayn do'konlardan biri Lenta edi. Big Data yordamida chakana savdo kassa kvitansiyasidan mijozlar haqidagi ma'lumotlarni o'rganishni boshladi. Chakana sotuvchi xatti-harakatlar modellarini yaratish uchun ma'lumot to'playdi, bu esa operatsion va tijorat darajasida ko'proq asosli qarorlar qabul qilish imkonini beradi.

Neft va gaz sanoati
Ushbu sohada Big Data doirasi juda keng. Big Data texnologiyalari yer qaʼridan foydali qazilmalarni qazib olishda qoʻllanilishi mumkin. Ularning yordami bilan siz qazib olish jarayonining o'zini va uni qazib olishning eng samarali usullarini tahlil qilishingiz, burg'ulash jarayonini kuzatishingiz, xom ashyo sifatini tahlil qilishingiz, shuningdek, yakuniy mahsulotni qayta ishlash va sotishni tahlil qilishingiz mumkin. Rossiyada "Transneft" va "Rosneft" allaqachon ushbu texnologiyalardan foydalanishni boshlagan.

Davlat organlari
Germaniya, Avstraliya, Ispaniya, Yaponiya, Braziliya va Pokiston kabi mamlakatlarda milliy muammolarni hal qilish uchun Big Data texnologiyalaridan foydalaniladi. Bu texnologiyalar davlat organlariga aholiga xizmat ko‘rsatish va manzilli ijtimoiy qo‘llab-quvvatlashni yanada samarali amalga oshirishga yordam beradi.
Rossiyada ushbu texnologiyalar Pensiya jamg'armasi, Federal soliq xizmati va Majburiy tibbiy sug'urta jamg'armasi kabi davlat organlari tomonidan o'zlashtirila boshladi. Katta ma'lumotlardan foydalangan holda loyihalarni amalga oshirish imkoniyatlari katta, bu texnologiyalar xizmatlar sifatini va natijada aholi turmush darajasini oshirishga yordam beradi.

Logistika va transport
Katta ma'lumotlardan transport kompaniyalari ham foydalanishlari mumkin. Big Data texnologiyalaridan foydalanib, siz avtoparkingizni kuzatishingiz, yoqilg'i xarajatlarini hisobga olishingiz va mijozlar so'rovlarini kuzatishingiz mumkin.
Rossiya temir yo'llari SAP bilan birgalikda Big Data texnologiyalarini joriy qildi. Ushbu texnologiyalar hisobot tayyorlash vaqtini 43,5 barobarga (14,5 soatdan 20 daqiqagacha) qisqartirishga va xarajatlarni taqsimlashning aniqligini 40 barobar oshirishga yordam berdi. Big Data rejalashtirish va tariflarni tartibga solish jarayonlariga ham kiritildi. Hammasi bo'lib kompaniyalar SAP yechimlari asosidagi 300 dan ortiq tizimlardan foydalanadilar, 4 ta ma'lumotlar markazlari jalb qilingan, foydalanuvchilar soni esa 220 000 tani tashkil etadi.

Bozorning asosiy haydovchilari va cheklovchilari
Rossiya bozorida Big Data texnologiyalarini rivojlantirish uchun haydovchilar quyidagilardir:
  • Kompaniyaning raqobatbardoshligini oshirish usuli sifatida foydalanuvchilar tomonidan Big Data imkoniyatlariga qiziqishning ortishi;
  • Global darajada media fayllarni qayta ishlash usullarini ishlab chiqish;
  • Shaxsiy ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlash bo'yicha qabul qilingan qonunga muvofiq shaxsiy ma'lumotlarni qayta ishlaydigan serverlarni Rossiya hududiga o'tkazish;
  • Dasturiy ta'minotni import o'rnini bosish bo'yicha tarmoq rejasini amalga oshirish. Ushbu reja mahalliy dasturiy ta’minot ishlab chiqaruvchilarni davlat tomonidan qo‘llab-quvvatlash, shuningdek, davlat mablag‘lari hisobidan xarid qilishda mahalliy IT-mahsulotlarga imtiyozlar berishni o‘z ichiga oladi.
  • Yangi iqtisodiy vaziyatda, dollar kursi qariyb ikki baravar ko'tarilganda, butun tendentsiya kuzatiladi ko'proq foydalanish xizmatlar Rossiya provayderlari xorijiy xizmatlardan ko'ra bulutli xizmatlar.
  • Axborot texnologiyalari bozorini, jumladan, Big Data bozorini rivojlantirishga yordam beruvchi texnoparklarni yaratish;
  • Big Data texnologiyalariga asoslangan tarmoq tizimlarini joriy etish davlat dasturi.

Rossiya bozorida Big Data rivojlanishining asosiy to'siqlari quyidagilardir:

  • Ma'lumotlar xavfsizligi va maxfiyligini ta'minlash;
  • Malakali kadrlar etishmasligi;
  • Aksariyat rus kompaniyalarida Big Data darajasiga to'plangan axborot resurslarining etarli emasligi;
  • Kompaniyalarning tashkil etilgan axborot tizimlariga yangi texnologiyalarni joriy etishdagi qiyinchiliklar;
  • Katta ma'lumotlar texnologiyalarining yuqori narxi, bu esa ushbu texnologiyalarni joriy etish imkoniyatiga ega bo'lgan korxonalarning cheklangan soniga olib keladi;
  • Rossiyada kapitalning chiqib ketishiga va investitsiya loyihalarini muzlatishga olib kelgan siyosiy va iqtisodiy noaniqlik;
  • Import qilinadigan mahsulotlar narxining oshishi va inflyatsiyaning o'sishi IDC ma'lumotlariga ko'ra, butun IT bozorining rivojlanishini sekinlashtirmoqda.
Rossiya bozori prognozi
Bugungi kunga kelib, Rossiyaning Big Data bozori rivojlangan mamlakatlardagi kabi mashhur emas. Aksariyat rus kompaniyalari bunga qiziqish bildirmoqda, lekin ularning imkoniyatlaridan foydalanishga jur'at eta olmaydi.
Katta ma'lumotlar texnologiyalaridan foydalanishdan allaqachon foyda ko'rgan yirik kompaniyalar misollari ushbu texnologiyalarning imkoniyatlari haqida xabardorlikni oshirmoqda.
Shuningdek, tahlilchilar Rossiya bozoriga nisbatan ancha optimistik prognozlarga ega. IDC Rossiya bozoridagi ulush Germaniya va Yaponiya bozorlaridan farqli o'laroq, kelgusi 5 yil ichida oshadi, deb hisoblaydi.
2020 yilga kelib, Rossiyada Big Data hajmi global ma'lumotlar hajmining hozirgi 1,8% dan 2,2% gacha o'sadi. EMC ma'lumotlariga ko'ra, ma'lumotlar miqdori hozirgi 155 ekzabaytdan 2020 yilda 980 ekzabaytgacha oshadi.
Ayni paytda Rossiya axborot hajmini Big Data darajasiga to'plashda davom etmoqda.
CNews Analytics so'roviga ko'ra, so'ralgan kompaniyalarning 44 foizi 100 terabayt* dan ortiq bo'lmagan ma'lumotlar bilan ishlaydi va faqat 13 foizi 500 terabaytdan ortiq hajmlar bilan ishlaydi.

Shunga qaramay, Rossiya bozori global tendentsiyalardan so'ng o'sib boradi. 2014 yil holatiga ko'ra, IDC bozor hajmini 340 million dollarga baholaydi.
O'tgan yillarda bozorning o'sish sur'ati yiliga 50% ni tashkil etdi, agar u bir xil darajada qolsa, 2018 yilda bozor hajmi 1,7 milliard dollarga etadi. Rossiya bozorining jahon bozoridagi ulushi hozirgi 1,2 foizdan oshib, taxminan 3 foizni tashkil etadi.

Rossiyada katta ma'lumotlardan foydalanishni eng ko'p qabul qiladigan tarmoqlarga quyidagilar kiradi:

  • Chakana savdo va banklar, ular uchun mijozlar bazasini tahlil qilish va marketing kampaniyalari ta'sirini baholash birinchi navbatda muhimdir;
  • Telecom - mijozlar bazasini segmentatsiyalash va trafikni monetizatsiya qilish;
  • Davlat sektori – hisobot berish, aholi murojaatlarini tahlil qilish va h.k.;
  • Neft kompaniyalari - ish monitoringi va ishlab chiqarish va sotishni rejalashtirish;
  • Energetika kompaniyalari - aqlli elektr energiya tizimlarini yaratish, operativ monitoring va prognozlash.
Rivojlangan mamlakatlarda Big Data sog'liqni saqlash, sug'urta, metallurgiya, Internet-kompaniyalar va ishlab chiqarish korxonalarida keng tarqaldi; ehtimol, yaqin kelajakda ushbu sohalardagi Rossiya kompaniyalari ham Big Datani joriy etish samarasini qadrlashadi va moslashadilar. bu texnologiyalar o'z sohalarida.
Rossiyada, dunyoda bo'lgani kabi, yaqin kelajakda ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish, media fayllarni tahlil qilish va narsalar Internetini rivojlantirish tendentsiyasi paydo bo'ladi.
Iqtisodiyotning umumiy turg'unligiga qaramay, kelgusi yillarda tahlilchilar Big Data bozorining yanada o'sishini bashorat qilmoqdalar, bu birinchi navbatda Big Data texnologiyalaridan foydalanish o'z foydalanuvchilariga kompaniyaning operatsion samaradorligini oshirish nuqtai nazaridan raqobatdosh ustunlik berishi bilan bog'liq. biznes, qo'shimcha mijozlar oqimini jalb qilish, xavflarni minimallashtirish va ma'lumotlarni prognozlash texnologiyalarini joriy etish.
Shunday qilib, biz Rossiyada Big Data segmenti shakllanish bosqichida degan xulosaga kelishimiz mumkin, ammo bu texnologiyalarga talab har yili ortib bormoqda.

Bozor tahlilining asosiy natijalari

Jahon bozori
2014 yil oxirida Big Data bozori quyidagi parametrlar bilan tavsiflanadi:
  • bozor hajmi 28,5 mlrd AQSH dollarini tashkil etib, o‘tgan yilga nisbatan 45 foizga o‘sdi;
  • Big Data bozori daromadining asosiy qismi xizmatlardan tushgan, ularning ulushi umumiy daromadning 40% ni tashkil etgan;
  • Daromadning 36 foizi Big Data ilovalari va analitikasidan, 17 foizi hisoblash uskunalaridan va 15 foizi maʼlumotlarni saqlash texnologiyalaridan;
  • Katta ma'lumotlar muammolarini hal qilish uchun eng mashhurlari SAP, HANA va Oracle kabi kompaniyalarning xotiradagi platformalari.
  • Big Data boshqaruvi sohasida loyihalarni amalga oshirgan kompaniyalar soni 125% ga oshdi;
Keyingi yillar uchun bozor prognozi quyidagicha:
  • 2015 yilda bozor hajmi 38,4 milliard AQSh dollarini, 2020 yilda 68,7 milliard AQSh dollarini tashkil etadi;
  • o'rtacha o'sish sur'ati yiliga 16% ni tashkil qiladi;
  • Big Data texnologiyalari uchun kompaniyaning o'rtacha xarajatlari yirik kompaniyalar uchun 13,8 million dollarni va kichik va o'rta biznes uchun 1,6 million dollarni tashkil qiladi;
  • texnologiyalar mijozlarga xizmat ko'rsatish va maqsadli marketing sohalarida eng keng tarqalgan bo'ladi;
  • 2017 yilda global bozor tuzilmasi rivojlanayotgan mamlakatlarning foydalanuvchi kompaniyalari ustunligiga qarab o'zgaradi.
Rossiya bozori
Rossiyaning Big Data bozori shakllanish bosqichida, 2014 yil natijalari quyidagicha:
  • bozor hajmi 340 million dollarga yetdi;
  • o'tgan yillardagi o'rtacha bozor o'sish sur'ati yiliga 50% ni tashkil etdi;
  • to'plangan ma'lumotlarning umumiy hajmi 155 ekzabaytni tashkil etdi;
  • Rossiya kompaniyalarining 10 foizi Big Data texnologiyalaridan foydalanishni boshladi;
  • Katta ma'lumotlar texnologiyalari bank sektori, telekommunikatsiya, internet kompaniyalari va chakana savdoda ko'proq mashhur edi.
Rossiya bozorining kelgusi yillar uchun prognozi quyidagicha:
  • 2015 yilda Rossiya bozorining hajmi 500 million AQSh dollariga, 2018 yilda esa 1,7 milliard dollarga etadi;
  • Rossiya bozorining jahon bozoridagi ulushi 2018 yilda taxminan 3% ni tashkil qiladi;
  • 2020 yilda to'plangan ma'lumotlar miqdori 980 ekzabaytni tashkil qiladi;
  • 2020 yilda ma'lumotlar hajmi global ma'lumotlar hajmining 2,2% gacha o'sadi;
  • Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish, media fayllarni tahlil qilish va narsalarning interneti texnologiyalari eng ommabop bo'ladi.
Tahlil natijalariga ko'ra, biz Big Data bozori hali rivojlanishning dastlabki bosqichida ekanligi haqida xulosa qilishimiz mumkin va yaqin kelajakda biz uning o'sishi va ushbu texnologiyalar imkoniyatlarining kengayishini ko'ramiz.

Ushbu katta hajmli asarni o'qishga vaqt ajratganingiz uchun tashakkur, bizning blogimizga obuna bo'ling - biz ko'plab yangi qiziqarli nashrlarni va'da qilamiz!
 

O'qing:



Nima uchun noutbukga kichik SSD kerak va unga Windows-ni o'rnatishga arziydimi?

Nima uchun noutbukga kichik SSD kerak va unga Windows-ni o'rnatishga arziydimi?

O'yinlar uchun SSD drayveri qanchalik muhim, u nimaga ta'sir qiladi va ushbu texnologiyaning foydaliligi nimada - bu bizning maqolamizda muhokama qilinadi. Qattiq holat...

Dasturlar yordamida flesh-diskni ta'mirlash Noutbukdagi USB portni qanday tuzatish kerak

Dasturlar yordamida flesh-diskni ta'mirlash Noutbukdagi USB portni qanday tuzatish kerak

USB portini qanday tuzatish mumkin? Mutaxassisdan javob: Kompyuterdan foydalanganda USB portlari tez-tez buziladi. Birinchidan, ular muvaffaqiyatsizlikka uchradi ...

Disk tuzilishi buzilgan, o'qish mumkin emas, nima qilishim kerak?

Disk tuzilishi buzilgan, o'qish mumkin emas, nima qilishim kerak?

Foydalanuvchilarning shaxsiy kompyuterlarida ko'pincha muhim ma'lumotlar - hujjatlar, fotosuratlar, videolar saqlanadi, ammo ma'lumotlarning zaxira nusxasi odatda...

Kompyuter nimadan iborat?

Kompyuter nimadan iborat?

Nashr etilgan: 14.01.2017 Assalomu alaykum, do'stlar, bugun biz kompyuter tizim blokining dizaynini batafsil ko'rib chiqamiz. Keling, nima ekanligini bilib olaylik ...