Форум Big Data – это центральное событие года в России на тему больших данных и интеллектуальной аналитики. Мероприятие объединяет разработчиков, специалистов в области IT и пользователей, позволяя им делиться и обмениваться опытом, обсуждать свои методы и успехи в отношении коммерческого применения новых технологий. Одним из спикеров конференции стал Константин Загуменнов, отвечающий в Tele2 за геопространственный анализ. Он рассказал о подходе компании к геоаналитике и успешных кейсах.
Новые технологии стремительно меняют мир ритейла. С этим рефреном уже девятый год подряд проходит мероприятие под названием Big Data. В этом году из-за последствий эпидемии коронавируса конференцию впервые провели в режиме онлайн 4 июня. В течение всего дня спикеры, разделённые на два потока, за 20 минут делились с коллегами и слушателями своими докладами на тему больших данных.
На мероприятии с докладами выступили 29 участников, а регламент конференции контролировали два модератора. Программу форума глобальными темами открыли среди прочих руководитель аналитического управления Департамента информационных технологий города Москвы Дмитрий Онтоев, который рассказал о больших данных в столице, а также руководитель Центра цифрового развития Агентства стратегических инициатив Вера Адаева, поделившаяся информацией на тему данных как социально-экономического развития регионов.
После перерыва, во второй и третьей сессиях форума, доклады и их обсуждения были сосредоточены уже вокруг «живых» кейсов и аналитики больших данных. Большинство из них касались актуальной на сегодня темы кризиса, вызванного последствиями эпидемии коронавируса. Например, руководитель направления ВMC Software компании DIS Group Евгений Васильев задался вопросом, как обеспечить эффективную работу IT в условиях кризиса, и поднял тему возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения.
Ближе к концу конференции выступил спикер от Tele2 – старший менеджер по внедрению продуктов больших данных мобильного оператора Константин Загуменнов. Его тема была заявлена как «Индустриальный подход к геоаналитике: как оцифровать пространство для повышения эффективности разных видов бизнеса».
Вообще, геопространственный анализ – это подход, ориентированный на применение статистического анализа и моделей big data к данным, которые имеют географический или геопространственный аспект. Его практическое применение в бизнесе заключается в том, что при выборе места расположения точки ритейла необходимо анализировать не только трафик в конкретной локации, но и такую информацию, как уровень доходов местных жителей или наличие конкурентов вокруг.
В своём докладе Константин Загуменнов объяснил, как всё вышеперечисленное можно с высокой степенью точности рассчитать на основе моделей с использованием big data. Этот новый подход уже практикуется в деятельности Tele2, и, по словам спикера, особенно актуальной тема геоаналитики становится в сегодняшних реалиях:
«Сейчас многие люди изменили свои потребительские привычки. С одним из крупных ритейлеров мы проанализировали переток клиентов в другие торговые сети, причины их ухода к конкурентам. Для этого наши data-scientists разработали модель покупок клиентов программы лояльности заказчика и проанализировали истории посещения других торговых сетей. Построив карту «якорей» (свои) и «магнитов» (чужие) мы определили приоритетные магазины.
Геопространтвенный анализ позволил выявить изменения в сценариях потребления тех же продуктов, но в других точках продаж. По результатам исследования были определены проблемные магазины. Далее заказчик принимал решение о закрытии неэффективных торговых точек»,
– заявил Константин Загуменнов.
Далее он рассказал про разработку метода определения маршрутов клиентов с высокой точностью в компании Tele2 и создание системы Map matching. Когда абоненты совершают звонки или выходят в интернет, их смартфоны регистрируются на базовых станциях. Оператор мобильной связи «видит» данные о том, через какие вышки проходил сигнал, но не точный маршрут. Используя машинное обучение, можно с высокой степенью точности смоделировать маршрут объекта (например, автомобиля или общественного транспорта) и «приземлить» его на карту.
В середине своего доклада Константин Загуменнов перешёл к главному – к применению разработок Tele2 в бизнесе компании. Например, оператор связи использует геоаналитику для определения приоритетов улучшения покрытия сети на автодорогах. Так, в конце 2019 года открылась федеральная трасса М-11 (Москва – Санкт-Петербург). Данные геоаналитики позволяют оценить загруженность федеральной трассы учётом сезонности, рассчитать доходность проезжающих абонентов на каждом участке трассы и т.п.
Помимо совершенствования деятельности Tele2, потенциал этого принципа анализа геоданных, по мнению спикера, особенно важным и широко применимым может быть в транспортной отрасли. Map matching позволяет также разделить виды транспортных средств – теперь можно понять, едет ли человек на машине, поезде или летит на самолете. Это важно, например, для планирования новых железнодорожных маршрутов..
Этот же метод может быть полезным и для строительной отрасли:
«Прогнозирование нагрузки на строительные объекты – перспективный продукт, который можно интегрировать в программное обеспечение строительных компаний. Например, мы можем рассчитать нагрузку не с помощью старых матриц корреспонденции, которые заложены как константа и не всегда отражают действительность, а использовать real time данные для анализа трафика. Это поможет проектировать автомагистрали, развязки, строить дома, зная реальную нагрузку на те или иные объекты»,
– поделился видением перспектив своих разработок Константин Загуменнов.
Своё выступление спикер резюмировал самыми важными вводными геопространственного анализа, дав рекомендации по использовании ноу-хау-метода от Tele2: «Во-первых, определите геопространство, обозначив его оси. Во-вторых, выявите объекты – это может быть хоть человек, хоть камень. В-третьих, обозначьте классы – сгруппируйте данные по общим признакам. В-четвертых, спроецируйте атрибуты по классам на другие пространства для моделирования».
Подпишитесь на нас в Telegram
