د ډیټا په څیر قبول کړئ: څنګه سوداګرۍ د لوی ډیټا څخه ګټه ترلاسه کول زده کوي

د لویو معلوماتو تحلیل کولو سره، شرکتونه زده کوي چې پټې نمونې ښکاره کړي، د دوی د سوداګرۍ فعالیت ښه کړي. سمت فیشن دی، مګر هرڅوک نشي کولی د دوی سره د کار کولو کلتور نشتوالي له امله د لوی معلوماتو څخه ګټه پورته کړي

"هرڅومره چې د یو کس نوم ډیر عام وي ، هومره امکان لري چې دوی په وخت تادیه وکړي. هرڅومره چې ستاسو کور ډیر پوړونه ولري ، په احصایوي لحاظ تاسو خورا ښه پور اخیستونکي یاست. د زودیک نښه د بیرته ورکولو په احتمال باندې تقریبا هیڅ اغیزه نلري، مګر رواني بڼه د پام وړ کار کوي، "د کور کریډیټ بانک شنونکی، ستانسلاو دوزینسکي، د پور اخیستونکو په چلند کې د غیر متوقع نمونو په اړه وايي. هغه د دې ډیری نمونو تشریح کولو مسولیت نه لري - دوی د مصنوعي استخباراتو لخوا څرګند شوي، کوم چې د زرګونو پیرودونکو پروفایلونه پروسس کړي.

دا د لوی ډیټا تحلیلونو ځواک دی: د لوی مقدار غیر منظم شوي ډیټا تحلیل کولو سره ، برنامه کولی شي ډیری ارتباطات ومومي چې ترټولو هوښیار انسان شنونکی حتی نه پوهیږي. هر شرکت د کارمندانو، پیرودونکو، شریکانو، سیالانو په اړه ډیر غیر منظم ډیټا (لوی ډیټا) لري، کوم چې د سوداګرۍ ګټې لپاره کارول کیدی شي: د ترویج اغیز ښه کول، د پلور وده لاسته راوړل، د کارمندانو تبادله کمول، او داسې نور.

د لوی ډیټا سره کار کولو لومړی د لوی ټیکنالوژۍ او مخابراتي شرکتونه، مالي موسسې او پرچون پلورونکي وو، د ډیلویټ ټیکنالوژۍ د ادغام ګروپ رییس رافیل مفتخوف، د CIS په اړه تبصره وکړه. اوس په ډیری صنعتونو کې د دې ډول حلونو سره علاقه شتون لري. شرکتونه څه لاسته راوړي؟ او ایا د لوی معلوماتو تحلیل تل د ارزښت وړ پایلو لامل کیږي؟

اسانه بار نه دی

بانکونه د لوی ډیټا الګوریتمونو څخه کار اخلي په عمده توګه د پیرودونکو تجربې ته وده ورکولو او لګښتونو ښه کولو لپاره ، او همدارنګه د خطر اداره کولو او درغلۍ سره مبارزه. دوزینسکي وايي: "په وروستیو کلونو کې د لویو معلوماتو د تحلیل په برخه کې یو ریښتینی انقلاب رامنځته شوی دی." "د ماشین زده کړې کارول موږ ته اجازه راکوي چې د پور د ډیفالټ احتمال خورا دقیق اټکل کړو - زموږ په بانک کې جرم یوازې 3,9٪ دی." د پرتله کولو لپاره، د جنورۍ 1، 2019 پورې، د پورونو ونډه چې د 90 ورځو په اوږدو کې د تادیاتو تادیاتو سره اشخاصو ته ورکړل شوي پورونه، د مرکزي بانک په وینا، 5٪ وه.

حتی د کوچنیو پورونو سازمانونه د لوی معلوماتو مطالعې لخوا حیران دي. "نن ورځ د لوی ډیټا تحلیل کولو پرته د مالي خدماتو چمتو کول د شمیرو پرته د ریاضی کولو په څیر دي ،" انډری پونوماریف وایی ، د ویب بانکیر اجراییوي رییس ، د آنلاین پور ورکولو پلیټ فارم. "موږ پرته له دې چې پیرودونکي یا د هغه پاسپورت وګورو آنلاین پیسې ورکوو، او د دودیز پور ورکولو برعکس، موږ باید نه یوازې د یو کس حلال ارزونه وکړو، بلکې د هغه شخصیت هم وپیژنو."

اوس د شرکت ډیټابیس د 500 زرو څخه زیاتو پیرودونکو معلومات ذخیره کوي. هر نوی غوښتنلیک د دې معلوماتو سره په 800 پیرامیټونو کې تحلیل کیږي. برنامه نه یوازې جندر ، عمر ، ازدواجی حالت او د کریډیټ تاریخ په پام کې نیسي ، بلکه هغه وسیله هم په پام کې نیسي چې یو شخص یې پلیټ فارم ته ننوځي ، هغه څنګه په سایټ کې چلند کوي. د مثال په توګه، دا کیدی شي د اندیښنې وړ وي چې احتمالي پور اخیستونکي د پور حساب ورکوونکي نه کاروي یا د پور د شرایطو په اړه پوښتنه نه کوي. پونوماریف تشریح کوي: "د یو څو بندو فکتورونو په استثنا سره - ووایه چې موږ د 19 کلونو څخه کم عمر لرونکي خلکو ته پور نه ورکوو - د دې پیرامیټونو څخه هیڅ یو پخپله د پور ورکولو څخه انکار یا موافقه کولو دلیل نه دی." دا د فکتورونو ترکیب دی چې مهم دی. په 95٪ قضیو کې، پریکړه په اوتومات ډول ترسره کیږي، پرته له دې چې د لیکونکي څانګې متخصصین ګډون وکړي.

نن ورځ د لوی ډیټا تحلیل کولو پرته د مالي خدماتو چمتو کول د شمیرو پرته د ریاضی کولو په څیر دي.

د لوی معلوماتو تحلیل موږ ته اجازه راکوي چې په زړه پورې نمونې ترلاسه کړو، د پوونوماریف شریکول. د مثال په توګه، د آی فون کاروونکي د انډرایډ وسیلو د مالکینو په پرتله ډیر نظم لرونکي پور اخیستونکي وګرځیدل - پخواني د غوښتنلیکونو تصویب 1,7 ځله ډیر ځله ترلاسه کوي. پونوماریف وايي: "دا حقیقت چې نظامي پرسونل د اوسط پور اخیستونکي په پرتله نږدې څلورمه برخه پور نه تادیه کوي د حیرانتیا خبره نه وه." "مګر زده کونکي معمولا تمه نه کیږي چې مکلف وي، مګر په ورته وخت کې، د کریډیټ ډیفالټ قضیې د بیس لپاره د اوسط په پرتله 10٪ لږ عام دي."

د لویو معلوماتو مطالعه د بیمې کونکو لپاره هم د نمرې کولو اجازه ورکوي. په 2016 کې تاسیس شوی، IDX د لیرې پرتو پیژندنې او د اسنادو آنلاین تصدیق کې بوخت دی. دا خدمتونه د بار وړونکي بیمې په منځ کې په تقاضا کې دي چې د امکان تر حده لږ د توکو له لاسه ورکولو سره علاقه لري. د IDX سوداګریز رییس جان سلوکا تشریح کوي، مخکې له دې چې د توکو لیږد بیمه وکړي، بیمه کوونکی، د موټر چلوونکي په رضایت سره، د اعتبار لپاره چک کوي. د یو شریک سره یوځای - د سینټ پیټرزبورګ شرکت "د خطر کنټرول" - IDX یو خدمت رامینځته کړی چې تاسو ته اجازه درکوي د موټر چلونکي هویت چیک کړئ ، د پاسپورټ ډیټا او حقونه ، د کارګو له لاسه ورکولو پورې اړوند پیښو کې برخه اخیستنه او داسې نور. د موټر چلوونکو ډیټابیس، شرکت د "خطر ګروپ" په ګوته کړ: ډیری وختونه، کارګو د 30-40 کلونو عمر لرونکي موټر چلوونکو ترمنځ د موټر چلولو اوږده تجربه لري، چې ډیری وختونه یې په دې وروستیو کې دندې بدلې کړي. دا هم معلومه شوه چې کارګو ډیری وختونه د موټر چلوونکو لخوا غلا کیږي، چې د خدماتو ژوند یې له اتو کلونو څخه زیات دی.

په لټون کې

پرچون پلورونکي مختلف دنده لري - د پیرودونکو پیژندلو لپاره چې پیرود کولو ته چمتو دي، او سایټ یا پلورنځي ته د دوی د راوستلو لپاره خورا اغیزمنې لارې وټاکي. د دې لپاره، پروګرامونه د پیرودونکو پروفایل تحلیلوي، د دوی شخصي حساب څخه ډاټا، د پیرود تاریخ، د لټون پوښتنې او د بونس پوائنټونو کارول، د بریښنایی بکسونو مینځپانګې چې دوی یې ډکول پیل کړي او پریښودل شوي. د ډیټا تحلیل تاسو ته اجازه درکوي چې ټول ډیټابیس قطع کړئ او د احتمالي پیرودونکو ګروپونه وپیژنئ چې ممکن په ځانګړي وړاندیز کې علاقه ولري ، کیریل ایوانوف وايي ، د M.Video-Eldorado ګروپ د معلوماتو دفتر رییس.

د مثال په توګه، برنامه د پیرودونکو ګروپونه پیژني، چې هر یو یې د بازار موندنې مختلف وسیلې خوښوي - د سود څخه پاک پور، کیش بیک، یا د تخفیف پرومو کوډ. دا پیرودونکي د ورته ترویج سره د بریښنالیک خبر لیک ترلاسه کوي. احتمال چې یو څوک، لیک پرانستل شي، د شرکت ویب پاڼې ته لاړ شي، پدې حالت کې د پام وړ زیاتوالی راځي، ایوانوف یادونه کوي.

د معلوماتو تحلیل تاسو ته اجازه درکوي د اړوندو محصولاتو او لوازمو پلور ډیر کړي. سیسټم ، کوم چې د نورو پیرودونکو امر تاریخ پروسس کړی ، پیرودونکي ته وړاندیز کوي چې د ټاکل شوي محصول سره څه پیرود وکړي. د ایوانوف په وینا د کار د دې طریقې ازموینې، د لوازمو سره د امرونو په شمیر کې 12٪ زیاتوالی او د لوازمو په بدل کې 15٪ زیاتوالی ښودلی.

پرچون پلورونکي یوازینی هغه نه دي چې د خدماتو کیفیت ښه کولو او پلور زیاتولو لپاره هڅه کوي. تیر اوړي، میګافون د ملیونونو پیرودونکو څخه د معلوماتو پروسس کولو پراساس د "سمارټ" وړاندیز خدمت پیل کړ. د دوی چلند مطالعه کولو سره، مصنوعي استخبارات زده کړل چې د تعرفو دننه د هر پیرودونکي لپاره شخصي وړاندیزونه جوړ کړي. د مثال په توګه، که چیرې برنامه یادونه وکړي چې یو څوک په فعاله توګه په خپل وسیله ویډیو ګوري، خدمت به هغه ته وړاندیز وکړي چې د ګرځنده ترافیک اندازه پراخه کړي. د کاروونکو غوره توبونو په پام کې نیولو سره، شرکت پیرودونکو ته د دوی د خوښې ډول انټرنیټ تفریح ​​​​لپاره لامحدود ټرافیک چمتو کوي - د بیلګې په توګه، د فوري میسینجرونو کارول یا د سټیمینګ خدماتو کې میوزیک اوریدل، په ټولنیزو شبکو کې خبرې کول یا د تلویزیون برنامو لیدل.

"موږ د پیرودونکو چلند تحلیل کوو او پوهیږو چې د دوی ګټې څنګه بدلیږي ،" ویتالي شیرباکوف تشریح کوي ، په میګا فون کې د لوی ډیټا تحلیلونو رییس. "د مثال په توګه، سږکال، د AliExpress ترافیک د تیر کال په پرتله 1,5 ځله وده کړې، او په عمومي توګه، د آنلاین جامو پلورنځیو ته د لیدنو شمیر مخ په ډیریدو دی: 1,2-2 ځله، د ځانګړو سرچینو پورې اړه لري."

د لوی ډیټا سره د آپریټر کار بله بیلګه د ورک شوي ماشومانو او لویانو لټون لپاره میګافون پوسک پلیټ فارم دی. سیسټم تحلیل کوي چې کوم خلک د ورک شوي کس ځای ته نږدې کیدی شي، او دوی ته د ورک شوي کس عکس او نښو سره معلومات لیږي. آپریټر د کورنیو چارو وزارت او د لیزا الرټ سازمان سره یوځای سیسټم رامینځته کړی او ازموینه یې کړې: ورک شوي کس ته د لیدو په دوه دقیقو کې ، له 2 زرو څخه ډیر پیرودونکي ترلاسه کوي ، کوم چې د پام وړ د بریالي لټون پایلې امکانات زیاتوي.

PUB ته مه ځئ

د لوی معلوماتو تحلیل هم په صنعت کې غوښتنلیک موندلی. دلته دا تاسو ته اجازه درکوي د غوښتنې وړاندوینه او پلور پلان کړئ. نو، د چیرکیزووو شرکتونو ګروپ کې، درې کاله دمخه، د SAP BW پر بنسټ یو حل پلي شو، کوم چې تاسو ته اجازه درکوي د پلور ټول معلومات ذخیره او پروسس کړئ: قیمتونه، درجه بندي، د محصول حجم، ترویج، د توزیع چینلونه، ولادیسلاو بیلیایف، CIO وايي. د ډلې څخه " چرکیزووو. د راټول شوي 2 TB معلوماتو تحلیل نه یوازې دا امکان رامینځته کړی چې په مؤثره توګه طبقه بندي رامینځته کړي او د محصول پورټ فولیو غوره کړي ، بلکه د کارمندانو کار هم اسانه کړي. د مثال په توګه، د ورځني خرڅلاو راپور چمتو کول به د ډیری شنونکو د ورځې کار ته اړتیا ولري - د هر محصول برخې لپاره دوه. اوس دا راپور د روبوټ لخوا چمتو شوی چې په ټولو برخو کې یوازې 30 دقیقې مصرفوي.

"په صنعت کې، لوی معلومات د شیانو د انټرنیټ سره په ګډه کار کوي،" ستانسلاو میشکوف، د امبریلا IT اجرایوي رییس وايي. "د سینسرونو څخه د معلوماتو تحلیل پراساس چې تجهیزات یې سمبال دي، دا ممکنه ده چې په عملیاتو کې انحرافات وپیژني او د ماتیدو مخه ونیسي، او د فعالیت وړاندوینه وکړي."

په سیورسټال کې، د لویو معلوماتو په مرسته، دوی هڅه کوي چې غیر معمولي دندې حل کړي - د بیلګې په توګه، د ټپي کیدو کچه راټیټوي. په 2019 کې، شرکت د کار خوندیتوب ښه کولو لپاره د اقداماتو لپاره شاوخوا 1,1 ملیارد RUB تخصیص کړي. Severstal تمه لري چې د 2025 لخوا د 50 لخوا د ټپي کیدو کچه راټیټه کړي (د 2017 په پرتله). "که چیرې یو لاین مدیر - فورمین، د سایټ مدیر، د هټۍ مدیر - ولیدل چې یو کارمند ځینې عملیات په ناامنه توګه ترسره کوي (په صنعتي سایټ کې د زینو پورته کولو په وخت کې د لاسونو سره نه نیسي یا ټول شخصي محافظتي تجهیزات نه اغوندي)، هغه لیکي. هغه ته یو ځانګړی یاداښت - PAB (د "چلند خوندیتوب پلټنې" څخه)، د شرکت د معلوماتو تحلیل څانګې مشر، بوریس ووسکریسنسکي وايي.

په یوه څانګه کې د PABs شمیرې په اړه د معلوماتو تحلیل کولو وروسته، د شرکت متخصصینو وموندله چې د خوندیتوب مقررات ډیری وختونه د هغو کسانو لخوا سرغړونه شوي چې دمخه یې ډیری تبصرې درلودې، او همدارنګه د هغو کسانو لخوا چې لږ وخت دمخه په رخصتۍ یا رخصتۍ کې وو. پیښه د رخصتۍ یا ناروغ رخصتۍ څخه بیرته راستنیدو وروسته په لومړۍ اونۍ کې سرغړونې د راتلونکي دورې په پرتله دوه چنده لوړې وې: 1 په مقابل کې 0,55٪. مګر د شپې په شفټ کې کار کول، لکه څنګه چې دا معلومه شوه، د PABs احصایې اغیزه نه کوي.

د واقعیت سره د تماس څخه بهر

د لویو معلوماتو پروسس کولو لپاره د الګوریتمونو رامینځته کول د کار ترټولو ستونزمن برخه نه ده، د شرکت استازي وايي. دا خورا ستونزمن کار دی چې پوه شي چې دا ټیکنالوژي څنګه د هر ځانګړي سوداګرۍ په شرایطو کې پلي کیدی شي. دا هغه ځای دی چې د شرکت شنونکي او حتی بهرني چمتو کونکي د اچیلز هیل دروغ دي، کوم چې داسې ښکاري چې د لوی معلوماتو په برخه کې مهارتونه راټول کړي.

"ما ډیری وختونه د ډیټا لوی تحلیل کونکو سره ولیدل چې غوره ریاضي پوهان وو ، مګر د سوداګرۍ پروسو لازمي پوهه نه درلوده ،" سرګي کوټیک وايي ، د GoodsForecast د پراختیا رییس. هغه یادونه کوي چې څنګه دوه کاله دمخه د هغه شرکت فرصت درلود چې د فدرالي پرچون چین لپاره د غوښتنې وړاندوینې سیالۍ کې برخه واخلي. یوه ازمایښتي سیمه غوره شوې وه، د ټولو توکو او پلورنځیو لپاره چې ګډونوالو یې وړاندوینه کړې وه. بیا وړاندوینې د حقیقي پلور سره پرتله شوې. لومړی ځای د روسیې د انټرنیټ لویانو لخوا اخیستل شوی و، چې د ماشین زده کړې او ډیټا تحلیل کې د خپل مهارت لپاره پیژندل شوی: د هغې په وړاندوینو کې، دا د حقیقي پلور څخه لږ تر لږه انحراف ښودلی.

مګر کله چې شبکه په ډیر تفصیل سره د هغه وړاندوینې مطالعه پیل کړه، دا معلومه شوه چې د سوداګرۍ له نظره، دوی په بشپړه توګه د منلو وړ ندي. شرکت یو ماډل معرفي کړ چې د سیسټمیک کمښت سره د پلور پلانونه تولیدوي. برنامه معلومه کړه چې څنګه په وړاندوینو کې د غلطیو احتمال کم کړئ: د پلور کم اټکل کول خوندي دي ، ځکه چې اعظمي خطا 100٪ کیدی شي (هیڅ منفي پلور شتون نلري) ، مګر د ډیر وړاندوینې په لور ، دا په خپله خوښه لوی کیدی شي ، کوټیک تشریح کوي. په بل عبارت، شرکت یو مثالی ریاضیاتی ماډل وړاندې کړ، کوم چې په ریښتینې شرایطو کې به د نیمه خالي پلورنځیو او د پلور څخه لوی زیانونه رامینځته کړي. د پایلې په توګه، بل شرکت سیالي وګټله، چې محاسبه یې په عمل کې کیدی شي.

"شاید" د لوی ډیټا پرځای

د لوی ډیټا ټیکنالوژۍ د ډیری صنعتونو لپاره اړین دي، مګر د دوی فعال تطبیق په هر ځای کې نه واقع کیږي، میشکوف یادونه کوي. د مثال په توګه، د روغتیا پاملرنې کې د معلوماتو ذخیره کولو کې ستونزه شتون لري: ډیری معلومات راټول شوي او دا په منظمه توګه تازه کیږي، مګر د ډیری برخې لپاره دا ډاټا لا تر اوسه ډیجیټل شوي ندي. په دولتي ادارو کې هم ډیر معلومات شتون لري، مګر دوی په یو عام کلستر کې نه دي یوځای شوي. کارپوه وايي چې د ملي ډیټا مدیریت سیسټم (NCMS) د متحد معلوماتو پلیټ فارم رامینځته کول د دې ستونزې حل کول دي.

په هرصورت، زموږ هیواد د یوازینی هیواد څخه لیرې دی چیرې چې په ډیری سازمانونو کې مهمې پریکړې د پوهاوي پر بنسټ ترسره کیږي، نه د لویو معلوماتو تحلیل. د تیر کال په اپریل کې، ډیلویټ د لویو امریکایی شرکتونو د زرو څخه زیاتو مشرانو (د 500 یا ډیرو کارمندانو سره) یوه سروې ترسره کړه او وموندله چې د سروې شویو کسانو 63٪ د لوی ډیټا ټیکنالوژیو سره بلد دي، مګر ټول اړین ندي. د دوی کارولو لپاره زیربناوې. په عین حال کې، د 37٪ شرکتونو په منځ کې چې د لوړې کچې تحلیلي بشپړتیا سره، نږدې نیمایي په تیرو 12 میاشتو کې د پام وړ سوداګرۍ اهدافو څخه تیر شوي.

مطالعې څرګنده کړه چې د نوي تخنیکي حلونو پلي کولو ستونزې سربیره ، په شرکتونو کې یوه مهمه ستونزه د معلوماتو سره د کار کولو کلتور نشتوالی دی. تاسو باید د ښه پایلو تمه ونه کړئ که چیرې د لوی معلوماتو پراساس د پریکړو مسؤلیت یوازې د شرکت شنونکو ته ورکړل شي، نه په ټولیز ډول ټول شرکت ته. "اوس شرکتونه د لوی ډیټا لپاره په زړه پورې کارولو قضیې په لټه کې دي ،" مفتاخوف وايي. "په ورته وخت کې، د ځینو سناریوګانو پلي کول د اضافي معلوماتو راټولولو، پروسس کولو او کیفیت کنټرول لپاره په سیسټمونو کې پانګونې ته اړتیا لري چې مخکې نه دي تحلیل شوي." افسوس، "تحلیلات لاهم د ټیم سپورت نه دی،" د مطالعې لیکوالان اعتراف کوي.

یو ځواب ورکړئ ووځي